viernes, 18 de octubre de 2013


CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.
·        Según la intervención: (Experimentales / Observacionales)
DISEÑOS EXPERIMENTALES. En ellos el investigador desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención.
DISEÑOS NO EXPERIMENTALES. En ellos el investigador observa los fenómenos tal y como ocurren naturalmente, sin intervenir en su desarrollo.
·        Según el tiempo de estudio:(Transversales / Longitudinales)
 DISEÑOS TRANSVERSALES implican la recolección de datos en un solo corte en el tiempo.
DISEÑOS LONGITUDINALES reúnen datos en dos o más momentos. La aplicación de un diseño longitudinal es recomendable para el tratamiento de problemas de investigación que involucran tendencias, cambios o desarrollos a través del tiempo, o bien, en los casos en que se busque demostrar la secuencia temporal de los fenómenos. Los estudios de TENDENCIAS investigan un particular fenómeno en curso del tiempo, con base en la toma repetida de diferentes muestras provenientes de la misma población general.
·       Búsqueda causalidad:(Descriptivos /Analíticos)
ESTUDIOS CUANTITATIVOS tienden a ser altamente estructurados, de modo que el investigador especifica las características principales del diseño antes de obtener un solo dato.
ESTUDIOS CUALITATIVOS es más flexible; permite e incluso estimula la realización de ajustes, a fin de sacar provecho a la información reunida en las fases tempranas de su realización.

·        En función de la V. Independiente:(Simple / Factorial)
DISEÑOS RETROSPECTIVOS, el investigador observa la manifestación de algún fenómeno (v. dependiente) e intenta identificar retrospectivamente sus antecedentes o causas (v. independiente).
ESTUDIOS PROSPECTIVOS se inician con la observación de ciertas causas presumibles y avanzan longitudinalmente en el tiempo a fin de observar sus consecuencias. La investigación prospectiva se inicia, por lo común, después de que la investigación retrospectiva ha producido evidencia importante respecto a determinadas relaciones causales.

·        En función de los sujetos a estudio:(Con un sujeto / grupos)
ESTUDIOS DE COHORTE, se examina un determinado fenómeno en el curso del tiempo recurriendo a una particular subpoblación (por lo general, un grupo de población o cohorte de determinadas edades). Los estudios LONGITUDINALES en los cuales se interroga dos o más veces a una misma muestra de sujetos se conocen como ESTUDIOS DE SEGMENTOS
ESTUDIOS DE SEGUIMIENTO estudian en dos o más momentos a los mismos sujetos, quienes por lo general han recibido un tratamiento o comparten una particular característica de interés; el seguimiento persigue, así, estudiar su desarrollo subsecuente. Los estudios longitudinales suelen ser costosos, requieren una mayor inversión de tiempo y conllevan numerosas dificultades como la atrición (pérdida de sujetos con el tiempo); sin embargo, frecuentemente resultan de gran valor, en virtud de la información que arrojan.


VARIABLE.
·        Es cualquier característica, factor, cualidad o atributo a estudiar.
·        Es algo que se puede modificar en un momento dado.
·        Es el resultado de las operaciones que debe efectuar el investigador.
·        Se definen operacionalmente para poderlas medir.
·        Podremos medir una variable siempre que determinemos las reglas que vamos a usar para la misma.
Por ejemplo en el variable sexo:
-    Varones  ---- 1.
-     Hembras ---- 2. (Significa ser de un sexo distinto a 1).
Por ejemplo para medir la tensión arterial, necesito un aparato que me la mida, el esfigmomanómetro.
RELACIONES ENTRE LAS VARIABLES.
Definición: Es el vínculo o conexión entre las variables independientes y dependientes de un estudio.
Es de suma importancia la relación causa-efecto.
         Varianza: Es la desviación típica.
Varianza consecuente: Si esta es la consecuencia, algo lo causa y es porque algo ha variado.
VARIANZA (causa) ---- VARIANZA (consecuencia)
CONDICIONES PARA AFIRMAR RELACIONES CAUSALES.
Hay condiciones que se deben cumplir para decir que una variable es causa de otra variable:
1.      Una causa debe de preceder a la otra en el tiempo.
2.      Existencia de una relación empírica (estadística) entre la causa y su efecto (de modo que cuando varia una, varia la otra).
3.      Ausencia de otras variables que puedan explicar el efecto. (No hay otros factores que la puedan explicar).
Ej.: A causa B, y no hay otras causa C, D, E, F, ... que puedan explicar B.
TIPOS DE VARIABLES.
1.- VARIABLE INDEPENDIENTE O MANIPULADA (X):
Es la causa, el antecedente, la manipulada, es la clasificación predictoria, es independiente al no depender de otra causa.
La variable independiente:
1.      Mide (clasifica sujetos)   ---      Estudio observacional.
2.      Manipula (interviene)              ---      Estudios experimentales.
Ej. : Tabaco  ---      grupo humano.
2.- VARIABLE DEPENDIENTE O DE CRITERIO (Y):
Es el efecto, la consecuencia, la medida, es predecible y es medible, depende de otra variable, 
Con la variable dependiente, los resultados son medidos, es la que busca instrumentos para medir, aplicar el instrumento al sujeto y/o población.
3.- VARIABLES EXPERIMENTALES Y CONTAMINADORAS:
Son variables independientes, también llamadas secundarias, en la variable experimental el investigador manipula o interviene en la variable, en la variable contaminadora o extraña es la propia variable la que confunde la relación entre la variable independiente y la variable dependiente. Debe ser eliminada, es un obstáculo para la investigación.