¿Qué son los modelos de investigación?
Los modelos de investigación son las diversas formas en que se aborda un trabajo investigativo. Entre ellas destacan el experimental y el no experimental, cada uno con distintas categorizaciones. También existen otras clasificaciones propuestas por diversos estudiosos que ofrecen otros acercamientos al problema.
El criterio de estas categorías se basa en la función del trabajo científico: si busca generar un conocimiento meramente teórico-descriptivo, o si tiene como fin la aplicación práctica del saber.
También es posible clasificar los modelos de investigación según los métodos utilizados para obtener los datos. Los métodos pueden ser el de la investigación documental o bibliográfica, la investigación de campo o la investigación experimental.
El alcance del conocimiento también es fundamental para determinar los tipos y modelos de investigación. El alcance investigativo de primer nivel es exploratorio, luego está el modelo de investigación descriptiva y finalmente, el explicativo.
Tipos de modelos de investigación
- Modelo no experimental. Este modelo también es llamado ex-post-facto. Consiste en analizar los fenómenos tal como ocurren en su contexto natural. Solo se toman en cuenta hechos ocurridos previamente, no generados en un proceso experimental. Una investigación ex-post-facto es aquella en la que el científico realiza primero una prueba al objeto de estudio para medir la variable dependiente, pero no manipula la variable independiente. En este método tampoco se puede escoger aleatoriamente a los sujetos de estudio. Es un método empírico-analítico de carácter cuantitativo, ideal para establecer relaciones de causa y efecto. Generalmente, se utiliza en las ciencias sociales porque permite establecer hechos ocurridos que afectan a los sujetos y grupos de estudio, permitiendo analizar las posibles causas de dichos sucesos.
- Diseño transeccional. Los estudios ex-post-facto responden a un diseño transeccional o transversal. En este diseño, los datos se recolectan en un solo momento para analizar el estado y las relaciones de las variables en un tiempo determinado. Entre las investigaciones de tipo transeccional están las exploratorias, que solo se enfocan en identificar las variables de un sistema. También están las de tipo descriptivo. Estas pueden realizarse mediante encuestas o métodos observacionales que permitan medir las variables relevantes. Otro tipo de estudio transeccional es el comparativo-causal, donde se mide la relación entre una variable independiente y otra dependiente, para determinar si la variación de esta última es efecto de los cambios en la primera. Otro método no-experimental de diseño transversal es el de correlaciones, que consiste en medir el grado de asociación no causal entre dos variables. Estos incluyen los estudios predictivos, los análisis factoriales y los modelos de ecuaciones estructurales, así como el estudio por medio de modelos relacionales.
- Diseño longitudinal. El diseño de investigación longitudinal busca hacer un estudio diacrónico. Analiza los cambios de las variables en el tiempo tratando de establecer sus causas y consecuencias. Entre estos destacan los estudios de tendencia, que buscan analizar los cambios temporales que atraviesa una población. Otro estudio de diseño longitudinal es el evolutivo, que se considera más reducido que el de tendencia. Toma como sujetos de estudio dentro de una población exclusivamente a quienes integran un subgrupo generacional determinado. También existen los estudios longitudinales de tipo panel. En estos toman en cuenta las variaciones temporales de individuos pertenecientes a distintos subgrupos generacionales de una población.
- Características. El grado de control es bajo. Dado que se pretende estudiar a los sujetos en sus condiciones naturales, el proceso está a merced de las condiciones contextuales y los imprevistos que se puedan dar. Estos estudios no se realizan en ambientes artificiales, modificados o controlados. Todos los datos deben obtenerse a partir de la observación de situaciones reales. Por esta razón, la debilidad de estos estudios radica en la seguridad de las conclusiones, pues pueden intervenir agentes externos a las variables y generar posibles imprecisiones al establecer factores de causalidad. Las investigaciones no-experimentales son de carácter pasivo. El objeto de estudio no es alterado por el científico, que solo funge como anotador, alguien que mide las diversas variables luego de que estas han interactuado en un suceso previo. El investigador debe seleccionar unos efectos observables. El esfuerzo consistirá en hacer un análisis retrospectivo para buscar las causas posibles, establecer relaciones y llegar a conclusiones. Para esto, los estudios ex-post-facto se valen principalmente de la estadística. Es un tipo de investigación valioso cuando no es posible hacer experimentos por motivos técnicos o éticos.
- Ejemplos
- Observar los rasgos comunes de los estudiantes que obtuvieron las notas más altas en un periodo escolar.
- Apuntar las características del cáncer en sus procesos de emergencia y reemergencia para determinar posibles relaciones con su contexto de aparición.
- Una investigación sociopolítica ex-post-facto podría establecer las relaciones entre el resultado de unas elecciones, las características de la campaña política ejecutada y el contexto país en el cual se desarrolló el proceso electoral.
- Modelo experimental. En este modelo el investigador manipula las variables independientes. Esto le proporciona un grado mayor de control, haciendo más fiables las conclusiones en torno a la causalidad de los resultados.
- Pre experimental. Existen dos formas de diseño pre experimental. El primero solo contempla el estudio de un grupo mediante una única medición. Se administra un estímulo a los sujetos para luego medir la reacción de sus variables. El segundo, contempla el uso de la preprueba y la posprueba. De esta manera, existe un punto de referencia de la variable previo al de la aplicación del estímulo. Se le hace un seguimiento a la evolución de los sujetos de estudio.
- Características. Tiene un grado mínimo de control dado que se prescinde precisamente del grupo de control. No hay grupos de comparación; esto hace que el diseño pre experimental sea propenso a las fuentes de invalidación interna. Se utiliza especialmente en estudios exploratorios y descriptivos.
- Cuasi-experimental. Este modelo se popularizó en el ámbito educativo, ya que los recursos de las aulas no permiten realizar ciertos experimentos convencionales. Son propios del ámbito de las ciencias aplicadas y suelen servir para determinar variables sociales.
- Características. En los modelos cuasi-experimentales, el investigador manipula al menos una de las variables independientes para ver su efecto sobre las dependientes. De esta manera se pueden determinar las relaciones de causalidad. Los grupos de estudio no son seleccionados al azar, están determinados previamente por condiciones ajenas al experimento. Puede ser un grupo de estudiantes de una clase o un grupo de obreros que trabaja en una construcción. Esto hace que los grupos no sean homogéneos en cuanto a las variables estudiadas, afectando la validez interna de la investigación. Además, se desarrollan en situaciones naturales, en las que el ambiente no es controlado por el investigador. Esto también hace que sean muy económicos y fáciles de aplicar. Un riesgo de este tipo de experimentos es el efecto placebo, pues los sujetos pueden cambiar su comportamiento al saberse partícipes de una investigación.
- Experimental verdadero. Se considera el más preciso de todos los métodos científicos. Las hipótesis se contrastan de forma matemática. Es habitual en las ciencias físicas, pero presenta dificultades de aplicación para las ciencias sociales y la psicología.
- Características. En una investigación experimental verdadera se deben asignar grupos de muestra al azar, además de tener un grupo de control. Todo diseño experimental verdadero puede ser analizado estadísticamente. Por ello, sus resultados siempre son fiables y no dan lugar a la ambigüedad. Un elemento fundamental es que deben tener un control absoluto sobre todas las variables. Dado que la situación experimental es totalmente controlada por el científico, es fácilmente replicable, lo que permite corroborar los resultados haciendo varias pruebas idénticas.
- Ejemplos
- Una investigación con modelo experimental verdadero puede ser probar la efectividad de varios tipos de pesticidas sobre los embriones de ratón. La variable independiente sería el pesticida, así que debe utilizarse un grupo de control que no sea expuesto al pesticida y otros grupos seleccionados de forma aleatoria para que cada uno reciba un pesticida específico. La variable dependiente sería el grado de afectación del desarrollo embrionario según el tipo de pesticida al que haya sido expuesto.
- Una investigación cuasi-experimental puede darse en el ámbito del desarrollo social: un programa de corrección de la conducta y prevención del delito aplicado a un grupo de jóvenes de una comunidad. El grupo de estudio no se selecciona al azar, sino determinado previamente por ser de la comunidad a la cual está destinada la investigación.
- Pre experimental. Existen dos formas de diseño pre experimental. El primero solo contempla el estudio de un grupo mediante una única medición. Se administra un estímulo a los sujetos para luego medir la reacción de sus variables. El segundo, contempla el uso de la preprueba y la posprueba. De esta manera, existe un punto de referencia de la variable previo al de la aplicación del estímulo. Se le hace un seguimiento a la evolución de los sujetos de estudio.
Referencias
- What is research design. Recuperado de nyu.edu.
- Research models and methodologies. Recuperado de uow.edu.au.
- Diseño no-experimental. Recuperado de uaeh.edu.mx.
- Clases y tipos de investigación y sus características. Recuperado de academia.edu.
- Tipos, métodos y estrategias de investigación científica. Recuperado de dokumen.tips.