Diseño de investigación: 6 cosas que debe saber sobre el diseño de investigación
Este artículo arroja luz sobre las seis cosas que debe saber sobre el diseño de investigación que hace que la investigación sea una tarea fácil de realizar.
1. Significado del diseño de investigación:
Una vez que se formula el problema de investigación, se asigna un tema específico y se formula la hipótesis, la siguiente etapa es elaborar un diseño de investigación. La preparación del diseño de investigación es una etapa importante en el proceso de llevar a cabo una investigación. Kerlinger define un diseño de investigación como "el plan, la estructura y la estrategia de investigación que pretende responder preguntas de investigación y controlar la varianza".
El término "plan" implica el esquema o programa general de la investigación que abarca el esquema de lo que el investigador pretende hacer, desde la etapa de formulación de hipótesis y sus implicaciones de trabajo hasta la etapa final del análisis de datos. El término "estructura" pretende definir el estudio de investigación de una manera más específica como esquema. El término "estrategia" se usa de una manera más específica que "plan" e incluye los métodos y técnicas para la recopilación de datos y sus análisis para alcanzar los objetivos de investigación precisos.
Miller define "investigación diseñada" como "la secuencia planificada de todo el proceso involucrado en la realización de un estudio de investigación". Según PV Young, "El diseño de investigación es la planificación y dirección lógica y sistemática de una investigación". Selltiz y otros definen el diseño de investigación como "un catálogo de las diversas fases y hechos relacionados con la formulación de un esfuerzo de investigación. Es un arreglo de las condiciones esenciales para la recopilación y análisis de datos en un formato que apunta a combinar la relevancia del propósito de investigación con la economía con un procedimiento ".
En palabras de Ackoff, “Diseño es el proceso de tomar decisiones antes de que surja la situación en la que se debe llevar a cabo la decisión. Es un proceso de anticipación deliberada dirigida a poner bajo control una situación inesperada ". EA Suchman dice que" Un diseño de investigación representa un compromiso dictado por muchas consideraciones prácticas que entran en la investigación social. Dice además: "Un diseño de investigación no es un plan muy específico que deba seguirse sin desviación, sino más bien una serie de publicaciones de guía para mantener a uno dirigido en la dirección correcta".
Según Jahoda, Deutsch y Cook, "Un diseño de investigación es la disposición de las condiciones para la recopilación y el análisis de los datos de manera tal que se combine la relevancia para el propósito de la investigación con la economía en el procedimiento".
Por lo tanto, de las definiciones anteriores queda claramente claro que el diseño de investigación no es más que un esquema de trabajo que debe realizar un investigador en varias etapas, lo que facilita el trabajo de investigación de manera sistemática y realiza las diversas operaciones metodológicamente.
El diseño de investigación actúa como una guía para lograr el objetivo del investigador paso a paso de manera calculadora y cautelosa dentro de un límite de tiempo prescrito y un costo específico. Si el estudio no se completa dentro del límite de tiempo, no solo aumentará el costo sino que también causará una serie de otros problemas asociados con la investigación, lo que afectará la calidad de la investigación. Por lo tanto, “el desafío de un diseño de investigación es traducir el modelo científico general a una operación de investigación práctica. El diseño de investigación se referirá a todo el proceso de planificación y realización de un estudio de investigación ”.
Implica la disposición de las condiciones y las observaciones de tal manera que se descartan las respuestas alternativas a las preguntas abordadas en la investigación, que contienen un sistema integrado de controles contra todos los factores que podrían afectar la validez del resultado de la investigación.
2. Necesidad de diseño de investigación:
De acuerdo con PV Young, un diseño de investigación debe poder responder a las siguientes preguntas:
(i) ¿De qué se trata el estudio y qué tipo de datos se requieren?
(ii) ¿Cuál es el propósito del estudio? ¿Cuál es su alcance?
(iii) ¿Cuáles son las fuentes de los datos necesarios?
(iv) ¿Cuál debería ser el lugar o área de estudio?
(v) ¿Qué tiempo, aproximadamente, se requiere para el estudio?
(vi) ¿Cuál debe ser la cantidad de material o la cantidad de casos para el estudio?
(vii) ¿Qué tipo de muestreo se debe utilizar?
(viii) ¿Qué método de recolección de datos sería apropiado?
(ix) ¿Cómo se analizarán los datos?
(x) ¿Cuál debería ser el gasto aproximado?
(xi) ¿Cuál sería la metodología de estudio?
(xii) ¿Cuál debería ser la naturaleza específica del estudio?
Teniendo en cuenta las decisiones de diseño antes mencionadas, el investigador puede dividir el diseño de la investigación práctica general en las siguientes fases:
(a) El diseño de muestreo, que trata del método de selección de los elementos a observar para el estudio dado;
(b) El diseño de observación, especificando las condiciones bajo las cuales se harán las observaciones;
(c) El diseño estadístico, teniendo en cuenta los aspectos cuantitativos y estadísticos del diseño que se relacionan con las preguntas de cuántos elementos deben observarse y cómo deben analizarse la información y los datos recopilados.
(d) El diseño operacional, relacionado con el uso de una técnica específica para la operación del modelo ya diseñado. Se ocupa de las técnicas mediante las cuales se pueden llevar a cabo los procedimientos especificados en los diseños de muestreo, estadísticos y de observación.
3. Propósitos básicos del diseño de investigación:
De lo que se ha dicho anteriormente, podemos derivar dos propósitos básicos:
(a) Para proporcionar respuestas a las preguntas de investigación,
(b) Controlar la varianza. De hecho, estos objetivos de investigación los logra el propio investigador, no el diseño de la investigación.
En lo que respecta al primer propósito, una investigación está diseñada para permitir al investigador llegar a una solución objetiva, precisa, válida y económica del problema dado en la mayor medida posible. Dado que la investigación científica comienza con una suposición provisional en forma de hipótesis, el propósito principal del diseño es proporcionar a la investigación una prueba válida de la hipótesis sobre la base de evidencia empírica obtenida por el investigador utilizando la menor cantidad de dinero., mano de obra y tiempo y posibilidad máxima de que sea aprobado por otros investigadores involucrados en el área de investigación dada.
Proporcionando una especie de modelo para la variación de hipótesis, suponiendo la relación entre dos o más variables sobre la base de hechos empíricos y dirigiendo el proceso de observación en términos de determinar los hechos relevantes para el problema de investigación, cómo y dónde Búsquelos y cuántas observaciones hacer, el diseño de la investigación se vuelve indispensable por parte de cualquier investigador en investigación científica.
Además, también indica si las variables de la investigación deben manipularse o seleccionarse, qué valores específicos de las variables manipuladas o seleccionadas deben utilizarse en la investigación científica, cómo una variable conceptual puede convertirse en hechos observables.
El diseño de la investigación también especifica el método que se adoptará para la manipulación de la variable independiente y para la medición de la variable dependiente, además de sugerir las formas en que se deben analizar los datos recopilados para la investigación y determinar el nivel de análisis estadístico apropiado para el análisis. situación de la investigación.
“El diseño de un experimento y su análisis están interrelacionados. De hecho, a menudo se dice que no se debe hacer un experimento sin saber cómo debe analizarse ”. Esta declaración de Riecken y Boruch no solo se aplica al diseño experimental, sino que también es válida para todo tipo de diseños de investigación.
El segundo propósito de la investigación es controlar los efectos de las variables independientes potencialmente relevantes sobre el comportamiento de los sujetos de investigación. Simplemente facilita el proceso de obtención de respuestas a preguntas relevantes en el estudio de investigación y permite al investigador ejercer el control sobre las variaciones experimentales, extrañas y de error relacionadas con el problema de investigación en particular que se está estudiando.
La validez de los resultados de la investigación se vería afectada si estas variables no se controlan. En un mundo real, cualquier evento observado de comportamiento está influenciado por una multiplicidad de hechos y eventos. El comportamiento, siendo "un evento del mundo real que involucra respuestas abiertas o encubiertas de uno o más actores a una tarea o situación " y la tarea es "cualquier secuencia inminente de actos guiados por una meta", tanto el comportamiento como la tarea implican una complejidad de los eventos. Cada uno de estos puede ser usado como una variable independiente.
Por supuesto, la consideración de una variable como independiente depende del interés del investigador o de la naturaleza del problema de investigación. Por ejemplo, la satisfacción laboral, el logro educativo, la producción individual, la restricción de la tasa de natalidad y otros efectos similares se explican en función de la influencia de una serie de hechos y eventos relacionados o no relacionados.
Pero no es posible incorporar cada una de estas variables dentro de la misma investigación. Por el contrario, un investigador debe mantenerse restringido solo a un número limitado que se utiliza como las variables más explícitamente relevantes en una investigación determinada. Si resultan ser variables activas, sus valores se cambian deliberadamente y, por lo tanto, se manipulan para ser controlados.
4. Características características de un buen diseño de investigación:
Diseñar una investigación, particularmente en el campo de las ciencias sociales es muy complejo, ya que la selección de un método o métodos de lógica y la planificación del diseño no siempre garantizan resultados sólidos. Como modelo, el diseño de la investigación puede, en el mejor de los casos, ser solo tentativo y útil en la medida en que le proporcione al investigador una serie de publicaciones de guía para mantenerlo en la dirección correcta.
Aunque cada diseño tiene sus propias fortalezas y debilidades y, al mismo tiempo, la posibilidad de un diseño de investigación único y difícil es difícil, a menudo se cree que un buen diseño de investigación posee características características como la flexibilidad, la adecuación, la eficiencia, la solidez económica, etc. Un diseño que minimiza el sesgo y maximiza la fiabilidad de los datos se considera un buen diseño.
De manera similar, el diseño que da el error experimental más pequeño se considera el mejor diseño y el diseño que produce información máxima que cubre varios aspectos de un problema se considera el diseño más eficiente porque es apropiado para el problema de investigación. Por lo tanto, la consideración de un diseño como bueno depende demasiado del objetivo del problema de investigación y también de la naturaleza del problema bajo investigación.
Un solo diseño nunca puede servir al propósito de todos los tipos de problemas de investigación porque lo que parece ser adecuado en un caso puede faltar en un aspecto u otro en el contexto de algunos otros problemas de investigación. Un buen diseño de investigación siempre debe cumplir las siguientes cuatro condiciones; Objetividad, fiabilidad, validez y generalización de los hallazgos.
(a) Objetividad:
Se dice que los hallazgos son objetivos cuando se refieren al método de recopilación de datos y la puntuación de las respuestas. La objetividad con respecto al procedimiento puede ser juzgada por el grado de acuerdo entre las puntuaciones finales asignadas a varias personas por más de un observador independiente. Cuanto mayor es el acuerdo entre los observadores, más objetivos son la observación, el registro y la evaluación de las respuestas. Por lo tanto, un buen diseño de investigación debe permitir instrumentos de medición bastante objetivos en los que cada observador que visualiza un desempeño llega a la misma conclusión.
(b) Fiabilidad:
La cuestión de la confiabilidad del conocimiento generalmente se plantea cuando la presencia de un problema suscita en el conocedor una demanda, no solo por algo más que una mera conjetura, sino por algo para lo cual será útil en una situación dada y quizás en otras situaciones similares. . Conocimiento confiable significa cualquier reclamo que se acredite como confiable para un propósito determinado.
(c) Validez:
La validez implica autoconsistencia o ausencia de autocontradicción. Se identifica con la verdad formal o con la autoconsistencia. Un razonamiento válido se ajusta a las reglas de razonamiento correcto. Es ese tipo de razonamiento donde las conclusiones se siguen automáticamente de las premisas legítimamente.
(d) Generalizabilidad:
El grado de generalización es conocido en términos de replicabilidad y reproducibilidad de los hallazgos a pesar de las diferentes medidas y ajustes, respectivamente.
5. Elementos del diseño de investigación:
(a) Selección del problema de investigación:
En lo que respecta a la selección de temas para la investigación, todo lo que sea social y empírico es un problema relevante para la investigación social.
Los factores que afectan las decisiones sobre selección de temas en ciencias sociales son:
(i) La estructura y estado de una disciplina.
(ii) problemas sociales
(iii) Otros determinantes, como la disponibilidad de subvenciones para temas particulares, la popularidad y el prestigio del área particular de investigación, el interés público y la motivación del investigador, etc.
(iv) Consideraciones prácticas.
(b) Selección de Unidades de Análisis:
La determinación de las unidades de análisis es un factor clave en la investigación social. En general, el propósito del estudio dicta la selección de la unidad de análisis apropiada. Los objetos o eventos o entidades bajo investigación se conocen como unidades de análisis en las ciencias sociales.
(c) Elección de Variable:
Dado que un científico social está interesado principalmente en estudiar la relación entre algunas características o propiedades de las unidades observadas que están sujetas a variaciones en los casos, a lo largo del tiempo o en ambos casos, es necesario que un investigador decida qué variables deben ser las siguientes. enfoque de la investigación. Las variables explicativas son conocidas como las variables en foco. Son de dos tipos dependientes e independientes. La primera es la variable que el investigador está interesado en explicar y predecir. Variable dependiente es el efecto presumido. La variable independiente es la causa presunta.
Las variables extrañas son aquellas que no son el foco directo de la investigación. Son de dos tipos: controlados y no controlados. Las variables controladas se mantienen constantes o se evita que varíen durante el curso de la observación. Además de la clasificación anterior de las variables, también se hace una tipología de variables cuantitativas y cualitativas. Mientras que una variable cuantitativa implica valores o categorías consistentes en números, las variables cualitativas representan ciertas cualidades, atributos o categorías discretas.
(d) Identificación de Relación:
En términos reales, muchos investigadores sociales apuntan directamente a desarrollar y probar relaciones, además de familiarizarse con un fenómeno o descripción de comunidades o grupos o explorar una situación o evento. Sin embargo, en general, los hallazgos de la investigación dependen en gran medida de las relaciones anticipadas particulares. Por lo tanto, la identificación de la relación anticipada y las premisas teóricas rectoras adquieren mayor importancia.
(e) La naturaleza de la relación causal:
Las relaciones causales constituyen el corazón de la comprensión científica. Estos son muy necesarios para fines de explicación y predicción. Para establecer la causalidad, los científicos sociales toman ayuda de tres tipos de evidencia: asociación, dirección y no falsedad.
La asociación estadística, como un patrón de cambio en una variable está relacionada con la otra variable, indica que la causa es la primera. Las relaciones causales están determinadas en términos de asociaciones fuertes y débiles. Otro criterio requerido para establecer una conexión causal entre eventos es que la dirección de la influencia debe ser de causa a efecto. En otras palabras, la causa debe preceder a su efecto.
El tercer criterio necesario para establecer una relación causal entre eventos es la no falsedad, lo que implica que para interrelacionar una relación causal a partir de una correlación observada, debe haber razones suficientes para creer que no hay factores ocultos que hayan contribuido a una relación espuria. Idealmente, el investigador debe mostrar que la conexión entre las variables se mantiene constante.
(f) Operacionalización de Conceptos:
Dado que los conceptos cumplen una serie de funciones importantes, la claridad y la precisión en el uso de los conceptos deben lograrse mediante definiciones que deben contener las características o cualidades distintivas del fenómeno investigado.
Los conceptos, para que existan operativamente, deben establecerse a través de definiciones operacionales que son instrumentales para especificar el significado contextual de los conceptos y proporcionar el marco de su aplicación. En pocas palabras, las definiciones operacionales sirven como un vínculo entre el nivel teórico conceptual y el nivel empírico observacional.
(g) Formulación de la hipótesis:
Para formular las preguntas de investigación de manera precisa a fin de dar una indicación clara de lo que se debe observar y qué tipo de información se recopilará, las preguntas de investigación deben formularse en forma de hipótesis. Las hipótesis son generalizaciones tentativas que se esperan pero que se basan en una relación no confirmada entre dos o más variables.
6. Tipos de diseño de investigación:
(i) Diseño exploratorio o formulativo:
El objetivo principal del estudio exploratorio es recopilar información que ayudará en el futuro a formular un problema de investigación preciso. Sobre la base de los datos recopilados, el investigador puede formular hipótesis sólidas para futuras investigaciones. También puede permitir al investigador familiarizarse con los fenómenos que espera investigar en una etapa posterior. El objetivo de un estudio exploratorio o de formulación puede ser la clarificación de conceptos, el establecimiento de prioridades para futuras investigaciones y la recopilación de datos sobre las condiciones reales que afectan a una investigación prevista.
Requisito de Diseño Exploratorio:
Los elementos esenciales para el diseño exploratorio o formulativo son:
(a) Revisión de la literatura pertinente.
(b) Encuesta de experiencia
(c) Análisis de casos de estimulación Insight.
(a) Revisión de la literatura pertinente:
Mientras se encuentra en el camino de la investigación, el investigador tiene que tomar la ayuda del trabajo ya realizado por sus predecesores. Al hacerlo, no solo se salvará del problema de prueba y error, sino que también minimizará el gasto de su energía. Además de revisar la literatura disponible relacionada con el problema bajo investigación, el investigador también puede tener en cuenta la literatura pertinente a problemas análogos.
(b) Encuesta de experiencia:
Debido a la naturaleza complicada de los problemas sociales, el investigador no está en condiciones de recopilar todos los materiales necesarios sobre un problema en particular desde un solo lugar. En ocasiones, el investigador debe contactar a las personas que han adquirido suficiente experiencia para comprender y analizar las reacciones sociales. El investigador debe aprovechar su experiencia de una manera muy inteligente.
Aprovechar la experiencia de las personas implica los siguientes pasos:
(i) Selección de encuestados:
La formulación de un diseño exploratorio correcto requiere que el investigador realice una selección adecuada de los encuestados. Para este propósito, debe seleccionar solo aquellos encuestados que sean confiables y que tengan conocimiento real sobre el problema bajo investigación.
La selección de los encuestados puede hacerse directa o indirectamente. En la selección directa, el investigador elige a aquellas personas que son bien conocidas por su conocimiento en el área problemática. En caso de selección indirecta, el investigador elige a las personas que están preocupadas indirectamente por el problema. Por lo tanto, la selección de los encuestados no debe limitarse a un grupo en particular; más bien debería ser muchas caras.
(ii) Cuestionamiento de los encuestados:
El cuestionamiento adecuado de los encuestados asegura información relevante. Por lo tanto, mientras se enmarcan las preguntas, se debe prestar la debida atención a la claridad de los conceptos. Para este propósito, el investigador debe consultar adecuadamente los libros y las partes relevantes de los esquemas bibliográficos.
(c) Análisis de introspección de casos estimulantes:
El análisis de los casos que estimulan la intuición incluye todos aquellos eventos, incidentes y fenómenos que estimulan al investigador. Tales casos invocan en el investigador el pensamiento respecto a la formulación de las hipótesis. En este sentido, la actitud del investigador, la intensidad del estudio de caso y el poder integrador de los investigadores parecen ser muy importantes.
En cuanto a la actitud del investigador, se necesitan receptividad y sensibilidad. Estas cualidades le permiten al investigador hacer un balance de los diversos desarrollos que ocurren en su campo de estudio y hacer un progreso constante.
El estudio de caso intensivo implica el estudio del tema en todas sus dimensiones y verificaciones, en el fondo de la historia.
En este sentido, los grupos, la comunidad y los grupos de individuos pueden ser tratados como las unidades de estudio.
El poder integrador del investigador se considera importante porque sobre esa base puede recopilar la información más detallada posible sobre el tema. Lo que parece significativo, a este respecto, es su atención en nuevas observaciones más que en la experimentación.
(ii) Diseño descriptivo de investigación:
El propósito del tipo de diseño descriptivo es describir algún evento, situación, personas, grupo o comunidad o algunos fenómenos. Fundamentalmente, es un ejercicio de investigación de hechos que se centra en dimensiones relativamente lejanas de una entidad bien definida, que apunta a la medición precisa y sistemática de algunas dimensiones de un fenómeno.
Por lo general, un diseño descriptivo implica descripciones numéricas detalladas, como la distribución de la población de una comunidad por edad, sexo, casta o educación. El investigador también puede recurrir al diseño descriptivo para estimar la proporción de personas en una localidad geográfica particular con respecto a sus puntos de vista o actitudes específicas.
Sin embargo, el procedimiento seguido en el diseño descriptivo es bastante análogo, a pesar de las diferencias evidenciadas en su campo, formulación de hipótesis, objetivos, para el tratamiento del problema y en cuestiones de expansión de campo.
(iii) Diseño de Investigación Diagnóstica:
Preocupado por las características expresas y los problemas sociales existentes, el diseño de la investigación diagnóstica trata de descubrir la relación entre las causas expresas y también sugiere formas y medios para la solución. Por lo tanto, los estudios de diagnóstico se ocupan de descubrir y probar si ciertas variables están asociadas. Tales estudios también pueden apuntar a determinar la frecuencia con la que ocurre algo o las formas en que un fenómeno se asocia con algunos otros factores.
Los estudios diagnósticos están motivados principalmente por hipótesis. Una descripción primaria de un problema sirve de base para relacionar las hipótesis con la fuente del problema y solo se recopilan aquellos datos que forman y corroboran las hipótesis. En cuanto a los objetivos del diseño de la investigación diagnóstica, se basa en dicho conocimiento que también puede motivarse o ponerse en práctica en la solución del problema. Por lo tanto, es obvio que el diseño de diagnóstico se refiere tanto al caso como al tratamiento.
Los estudios de diagnóstico buscan la solución inmediata o inmediata de los elementos causales. El investigador, antes de pasar por otras referencias, se esfuerza por eliminar y resolver los factores y las causas responsables de dar lugar al problema.
El diseño de investigación de los estudios de diagnóstico exige una estricta adherencia a la objetividad para eliminar cualquier posibilidad de sesgo o prejuicio personal. Se toma el máximo cuidado al tomar decisiones con respecto a las variables, la naturaleza de la observación que se realizará en el campo, el tipo de evidencia que se recopilará y las herramientas de recolección de datos. Simultáneamente, la economía de la investigación no debe perderse de vista. Cualquier decisión errónea en este sentido resultará en una pérdida de tiempo, energía y dinero.
Por lo general, el primer paso en tal diseño es la formulación precisa del problema de investigación en el que los objetivos de la investigación se establecen con precisión y las principales áreas de investigación están vinculadas correctamente. De lo contrario, al investigador le resultará difícil garantizar la recopilación de los datos requeridos de manera sistemática. Simultáneamente, la clarificación de los conceptos y la definición operativa de los términos también deben garantizarse para que sean susceptibles de medición.
En la siguiente etapa se toman ciertas decisiones con respecto a la recopilación de datos. En este sentido, el investigador siempre debe tener en cuenta las ventajas y desventajas del método a emplear y, al mismo tiempo, debe considerarse la naturaleza del problema de investigación, el tipo de datos necesarios, el grado de precisión deseada, etc. Eso aparte, mientras se recopilan datos, se debe hacer un esfuerzo para mantener la objetividad en la mayor medida posible.
Con el fin de superar las limitaciones financieras, la escasez de tiempo, se debe extraer una muestra representativa del universo de investigación para recopilar información relevante. Existe una amplia gama de técnicas de muestreo que deben ser utilizadas de manera apropiada por los investigadores.
En la etapa de análisis de datos, el investigador debe tener el cuidado adecuado al colocar cada elemento en la categoría apropiada, tabular los datos, aplicar cálculos estadísticos, etc.
Se debe tener el cuidado suficiente para evitar errores potenciales debido a los procedimientos de análisis de datos de la facultad. Las decisiones anticipadas con respecto al modo de tabulación, ya sea manual o por máquina, la precisión de los procedimientos de tabulación, la aplicación estadística, etc. serán de gran ayuda en este sentido.
(iv) Diseño experimental:
El concepto de diseño experimental en investigación sociológica se refiere al estudio sistemático de las relaciones humanas al hacer las observaciones bajo condiciones de control. En palabras de Jahoda y Cook, 'un experimento tal vez se considere como una forma de organizar la recopilación de pruebas para permitirnos hacer una inferencia sobre la capacidad de una hipótesis. Según Chapin, “el experimento es simplemente observación bajo condiciones controladas. "Cuando la observación por sí sola no revela los factores que operan en un problema dado, es necesario que el científico recurra a la experimentación".
En términos reales, se recurre a la experimentación cuando no es posible resolver el problema a través de la observación y el conocimiento general. El núcleo del método experimental reside en extraer inferencias mediante la observación de las relaciones humanas en condiciones controladas. Dado que hay una serie de factores en funcionamiento en cada situación social compleja, el científico social, mientras trata de describir la relación causal única del factor A al factor B, debe intentar crear una situación artificial en la que todos los demás factores, como C, D, E etc., están controlados.
Tal estado se logra seleccionando dos grupos que son iguales en todos los recibos significativos y eligiendo cualquiera de los grupos como grupo experimental, y el otro como el 'grupo de control', y luego exponiendo al 'grupo experimental' a la variable causal supuesta, mientras se mantiene bajo control el grupo 'control'. Después de un período de tiempo específico, los dos grupos se comparan en términos del 'efecto asumido'.
La variable causal asumida y el efecto asumido se denominan de otro modo variable independiente y variable dependiente respectivamente. La evidencia requerida para probar las relaciones causales entre variables, ya establecidas en forma de hipótesis, se genera mediante el método de experimento anterior.
La demostración de la relación causal entre las variables en el diseño experimental implica tres operaciones bien definidas; como demostrar la co-variación, eliminar relaciones espurias y establecer el orden temporal de ocurrencia.
Aquí discutiremos la tercera operación que se ocupa del establecimiento del orden temporal de ocurrencia. Esto requiere que el investigador demuestre que un fenómeno ocurre primero o se transforma antes que el otro con la premisa de que el fenómeno que aún está por ocurrir no puede ser el determinante de los fenómenos actuales o pasados.
El diseño experimental permite al investigador hacer inferencias causales. También suaviza, la observación de variable independiente causando efecto asumido.
Los tres componentes del diseño experimental son: comparación, manipulación y control.
A través de la comparación, se conoce la correlación entre variables. También nos permite demostrar la asociación entre dos o variables.
A través de la manipulación, el investigador establece el orden temporal de los acontecimientos. La evidencia principal que se vuelve esencial para determinar la secuencia de eventos es que un cambio ocurre solo después de la activación de la variable independiente. En otras palabras, la variable independiente precede a la variable dependiente.
Tipos de Diseño Experimental:
Existen numerosas formas en que se pueden hacer experimentos en el campo de las ciencias sociales. En su trabajo “Diseños experimentales y cuasi experimentales de investigación sobre la enseñanza”, Donald T. Cambell y Julian C. Stanley han mencionado más de cien formas de realizar experimentos que pueden designarse como diseño experimental.
Pero desde el punto de vista analítico se pueden mencionar siete categorías amplias:
(i) Solo después de Diseño:
Entre todas las categorías de diseños experimentales, después de que solo el diseño parece ser el más simple. Consiste en medir la variable dependiente solo después de que los sujetos experimentales hayan sido expuestos a la variable experimental. Este diseño se considera más apropiado como un estudio exploratorio que un experimento real.
(ii) Diseño Antes-Después:
Como sugiere su nombre, en este diseño, la medición de la variable dependiente se toma antes y después de la exposición del sujeto a la variable experimental, y la diferencia entre las dos mediciones se toma como efecto de la variable experimental. Por ejemplo, si el valor medido de la variable dependiente antes de la exposición del sujeto a la variable experimental se anota como "A" y su valor medido después de la exposición del sujeto a la variable experimental se anota como "B", entonces el efecto de la variable experimental Se toma para ser (B — A).
(iii) Antes-Después con Diseño de Grupo de Control:
En este diseño, la investigación tiene un grupo de control contra el cual se comparan los resultados de los grupos experimentales. El grupo de control y los grupos experimentales se seleccionan de tal manera que ambos grupos sean similares e intercambiables. El grupo de control se mide antes y después sin estar expuesto a la variable experimental.
Por lo tanto, casi no puede haber diferencia entre las mediciones antes y después. Pero si hay alguna diferencia entre la medición anterior y posterior, representa el resultado de las variables no controladas.
Por otro lado, la variable experimental se introduce en el grupo experimental. La diferencia entre las mediciones anteriores y posteriores con respecto al grupo experimental se interpreta como el resultado de la variable experimental así como las variables no controladas. Para conocer el efecto exacto de la variable experimental, el investigador deduce la diferencia entre las dos mediciones del grupo controlado de la diferencia de las dos mediciones del grupo experimental.
La siguiente notación explica esto:
(iv) Diseño de estudio de cuatro grupos seis:
En este tipo de diseño se toman dos grupos experimentales y dos grupos de control. Las mediciones se realizan en seis casos, es decir, antes de la medición y después de la medición con respecto al grupo experimental I, después de la medición en el grupo experimental II, antes y después de las mediciones con respecto al grupo de control I; y solo después de la medición en el grupo control II.
Antes de las mediciones en los cuatro grupos idénticos será casi el mismo. Si las mediciones previas no tienen efecto en la variable que se está estudiando, los dos grupos experimentales deben proporcionar las mismas mediciones posteriores y, de manera similar, los dos grupos de control también deben proporcionar las mismas mediciones posteriores. Sin embargo, es más probable que los resultados de los dos grupos experimentales sean diferentes de los resultados de los dos grupos de control, si la variable experimental ejerce alguna influencia.
(v) Después de Solo con Diseño de Grupo de Control:
Esto también se conoce como diseño de estudio de dos grupos dos, que es una modificación del diseño de estudio de cuatro grupos seis. Aquí, el investigador no estudia la variable experimental bajo diferentes condiciones. Por lo tanto, el efecto de la variable experimental se determina simplemente descubriendo las diferencias entre las mediciones posteriores con respecto a los grupos experimentales y de control. Sucede así porque si se toman mediciones anteriores del grupo experimental II y del grupo control II, es probable que sean las mismas debido a las características idénticas de los grupos. En esta presunción, el investigador puede muy bien ignorarlos.
(vi) Diseño Ex-Post Facto:
En el diseño ex post facto, los grupos experimental y de control se seleccionan después de la introducción de la variable experimental. Por lo tanto, se puede llamar como una variación del diseño posterior. La principal ventaja de este diseño es que los sujetos de prueba no están influenciados hacia el sujeto por su conocimiento de ser probados. También permite al investigador introducir la variable experimental de acuerdo con su propia voluntad y controlar sus observaciones.
(vii) Diseño factorial:
Todas las categorías de diseños experimentales discutidas anteriormente están diseñadas para probar variables experimentales en un solo nivel. Pero, por otro lado, los diseños factoriales permiten al experimentador la prueba de dos o más variables simultáneamente.
