1.1
Conceptos generales referidos a la experimentación
El
término metodología hace referencia al plan de investigación que se diseña para
cumplir ciertos objetivos. Dependiendo de los supuestos, intereses y propósitos
de la investigación, podemos elegir un tipo de metodología acorde con éstos. En
el campo de investigación de las ciencias naturales, el investigador busca las
causas mediante métodos tales como experimentos, cuestionarios, inventarios y
estudios demográficos que producen datos susceptibles de análisis estadístico.
Desde
la perspectiva de la metodología cuantitativa o empírico-analítica, se sigue un
proceso hipotético-deductivo; es decir, la investigación se planea a partir de
la revisión de teorías existentes, se proponen hipótesis que se ponen a prueba
mediante un diseño de investigación adecuado; los resultados pueden confirmar
la hipótesis o refutarla, por lo que el investigador tendrá que buscar nuevas
explicaciones o hipótesis de trabajo, que en última instancia, podrían conducir
al científico al rechazo de la teoría.
Rodríguez
y Valldeoriola (2007) señalan que algunas de las características de esta
perspectiva metodológica son:
·
Visión
objetiva, positivista, sensible y externa de la realidad.
·
Busca
generalizar resultados a partir de muestras representativas.
·
Se
centra en fenómenos observables.
·
Se
basa en los principios de objetividad, evidencia empírica y cuantificación.
·
Su
finalidad es conocer y explicar la realidad para controlarla y efectuar
predicciones.
·
Utiliza
básicamente procedimientos hipotéticos-deductivos; es decir, la mayoría de los
problemas de investigación no se fundamentan en la realidad, sino que surgen de
las teorías (contraste de teorías).
·
Establece
como criterios de calidad la validez (interna y externa) y la confiabilidad.
·
Utiliza
los instrumentos, válidos y confiables, para la recolección de datos (por
ejemplo: cuestionarios, escalas de medida, entrevistas estructuradas).
·
El
análisis de los datos es cuantitativo (deductivo y estadístico) y está
orientado a la comprobación y contraste de hipótesis.
Varios
autores identifican al menos tres tipos de metodologías empírico-analíticas: la
Metodología Experimental, la Cuasi-experimental y la Ex-post-facto
(Hernández, Fernández y Baptista, 2006; Kerlinger y Lee, 2002; McGuigan, 1996;
Rodríguez y Valldeoriola, 2007). En este material, nos ocuparemos de forma más
detallada en la experimental.
Metodología
Experimental:
se caracteriza por la manipulación planeada de una o más variables
independientes, para conocer el efecto que produce en una o más variables
dependientes. Asimismo, una característica principal es la asignación aleatoria
de los sujetos.
Metodología
Cuasi-experimental: aunque en este tipo de investigaciones también se
produce una manipulación de la(s) variable(s) independiente(s) para cuantificar
su efecto sobre la(s) variable(s) dependiente(s), su validez interna se ve afectada
porque en este tipo de metodología no se utilizan grupos equivalentes; es
decir, la asignación de los sujetos a los grupos no es aleatoria. Además,
presenta la dificultad de controlar todas las variables en contextos reales.
Por lo contrario, justo el hecho de que este tipo de investigaciones tenga
lugar en situaciones reales, hace que su validez externa sea muy superior a las
propuestas puramente experimentales.
Metodología
Ex-post-facto o no experimental: se trata de investigaciones en las que
el investigador no tiene control sobre las variables independientes, ya sea
porque el fenómeno estudiado ya ha ocurrido o porque no es posible controlar la
variable independiente. Del mismo modo, tampoco es viable asignar a los
participantes de forma aleatoria. Este tipo de metodología puede proporcionar
técnicas que permitan describir la realidad, analizar relaciones, categorizar,
simplificar y organizar las variables del objeto de estudio.
1.2
Proceso de la investigación experimental
Como
se mencionó antes, la investigación experimental consiste en la manipulación de
una variable experimental no comprobada, en condiciones rigurosamente
controladas, con el objeto de describir de qué modo o por qué causa se produce
una situación o acontecimiento en particular.
Un
experimento se refiere a un estudio en el que se manipulan de manera
intencional una o más variables independientes para analizar las consecuencias
que la manipulación tiene en las conductas observadas.
El
investigador maneja de forma deliberada la variable experimental y después
observa lo que sucede en situaciones controladas. El proceso de investigación
se divide en varias etapas que se pueden identificar como: Planeación,
Ejecución del trabajo de campo, Tratamiento de los datos y Elaboración del reporte
experimental. A continuación, se detalla cada una.
Primera
etapa del proceso de investigación: la Planeación En la primera etapa
denominada planeación, el primer paso es la identificación del tema de interés;
las investigaciones se inician a partir de ideas que nos formulamos después de
habernos introducido en un tema. El segundo paso es recopilar, leer y analizar
documentos relacionados con el tópico de interés, con el objeto de conocer el
estado que guarda la investigación de ese tema particular, conocer qué se ha
investigado y a partir de esto formular el planteamiento de un problema de
investigación, el cual, por lo general, es planteado en forma de pregunta.
La
Figura 1 presenta las dos grandes fases de la revisión documental. En la
primera (del lado izquierdo) se encuentran las etapas de la revisión
documental; la segunda se refiere a las acciones que deben llevarse a cabo de
acuerdo con cada etapa del proceso.
Según
Kerlinger y Lee (2002), los criterios para plantear adecuadamente un problema
de investigación son:
1.
El problema debe expresar una relación entre dos o más conceptos o variables.
2.
El problema debe estar formulado a modo de pregunta, claro y sin ambigüedad.
3.
El planteamiento debe implicar la posibilidad de realizar una prueba empírica.
El
planteamiento del problema es esencial en la investigación, debido a que
permite afinar y estructurar formalmente la investigación, como lo muestra la
figura 2, que representa los pasos a seguir en el proceso del planteamiento del
problema (tomado de Latorre, Rincón y Arnal, 2003; citados en Rodríguez y
Valldeoriola, 2007).
El
tercer paso del proceso de investigación consiste en elaborar el marco teórico
que permita resumir los antecedentes generales que derivaron el problema de
investigación, las teorías y los estudios que se han realizado del tema
elegido, para poder formular los objetivos y las hipótesis. Los objetivos deben
expresarse con claridad, ser congruentes entre sí y susceptibles de alcanzarse.
Las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o
más variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados.
El
cuarto paso en el proceso consiste en elegir el diseño de investigación. El
diseño es la estrategia elegida para obtener información acerca del problema
planteado, es la estrategia adoptada para dar respuesta a los objetivos
planteados en el estudio, para validar o rechazar las hipótesis y resolver así
el problema de investigación definido. Se utiliza además para aportar evidencia
empírica que sustente los resultados.
En
el diseño de investigación debemos contemplar las variables implicadas en el
problema y su operación, los grupos y número de sujetos de cada grupo,
asignación de los sujetos a los grupos, categorías o niveles de la variable
independiente y la medición de la variable dependiente. Se debe planear el
cronograma para la recolección de la información. El resumen de esta primera
etapa de planificación se presenta en la figura 3.
Segunda
etapa del proceso de investigación. La segunda etapa del proceso de
investigación, denominada Ejecución del trabajo de campo, consiste en la
implementación del experimento. En esta etapa se recolecta la información
necesaria a través de diferentes maneras, entre las que destacan la ejecución
de un experimento, el realizar observaciones directas o indirectas del fenómeno
de estudio o realizar encuestas para sustentar las hipótesis planteadas, así
como el análisis e interpretación de resultados.
Tercera etapa del proceso de investigación. Por
último, la tercera etapa del proceso de investigación, denominada Tratamiento
de los datos, incluye el procesamiento de los datos obtenidos en la
experimentación. Comienza con la codificación, el análisis y la interpretación
de los datos, lo que permitirá la formulación de conclusiones y recomendaciones
para futuras investigaciones. A partir de esto, estamos en condiciones de
realizar el informe o reporte de investigación; para su elaboración es
recomendable observar los criterios descritos en el Manual de Estilo de
Publicaciones de la American Psychological Association (2010), mejor conocido
como el Manual de la APA.
1.3
Los diseños experimentales
Como
vimos en el apartado anterior, el diseño de investigación es el plan o
estrategia concebida para obtener la información que se desea. Los diseños
experimentales permiten dar respuesta a los objetivos planteados en un estudio,
hacen posible aceptar o rechazar las hipótesis y con ello resolver un problema
de investigación determinado (Hernández, et al., 2006).
Las
investigaciones, y en particular los diseños experimentales, intentan
establecer relaciones causa-efecto. Más específicamente, cuando se desea
estudiar cómo una variable independiente (causa) modifica una variable
dependiente (efecto).
El
término experimento se refiere a un estudio en el que se manipulan de manera
intencional una o más variables independientes. En los diseños de investigación
experimental casi siempre los sujetos del experimento son asignados a los
grupos experimentales y de control en forma aleatoria, con el fin de lograr la
igualación en términos de sus características básicas y evitar la invalidez de
los resultados por una selección sesgada de los sujetos.
Con
el fin de determinar con la mayor confiabilidad posible las relaciones de causa-efecto,
la investigación experimental utiliza uno o más grupos, llamados
experimentales, se exponen a los estímulos experimentales y los comportamientos
resultantes se comparan con los comportamientos de ése u otros grupos, llamados
de control, que no reciben el tratamiento o estímulo experimental (Hernández,
et al., 2006).
A continuación, se mencionan los diseños
experimentales más utilizados en la investigación educativa (Hernández, et al.,
2006; Rodríguez y Valldeoriola, 2007)
El
diseño experimental clásico
Este
tipo de diseño se compone de dos grupos, uno experimental y otro control; al
primero se le aplica el tratamiento (variable independiente) y en el segundo se
mantienen todas las condiciones experimentales excepto la aplicación de la
variable independiente, de tal manera que sirve como “control” de dicho
tratamiento a fin de poder establecer las comparaciones correspondientes. Por
lo tanto, es necesario realizar mediciones antes y después en ambos grupos.
Diseño
con más de un grupo de control
Con el fin de controlar la posible interacción entre el efecto sensibilizador del
pretest (medición inicial o de entrada) y la aplicación del estímulo, se ha
propuesto un diseño experimental con más de un grupo de control, en este caso,
en el segundo grupo (también denominado control 2) no se realizan mediciones
iniciales.
Diseño con un grupo experimental, uno de control,
sin medición “antes” (pre-test)
En
este diseño se emplean dos grupos seleccionados al azar, uno experimental y el otro
de control, pero a diferencia del diseño clásico, en ninguno de ellos se hace una
medición “antes”. El supuesto del que parte este diseño es en esperar que la selección
al azar haya igualado las variables extrañas y que la situación o valor de la
variable dependiente en ambos grupos sea igual al comenzar el experimento.
Diseño con un grupo experimental, un grupo de
control y con mediciones “antes” (pretest) y “después" (post-test) en
ambos grupos.
En
este diseño, los sujetos del estudio son asignados aleatoriamente a los grupos experimental
y control. En ambos se realiza una medición antes (pre-test) de la variable
dependiente. Asimismo, se aplica la variable independiente en el grupo experimental;
por último, se hacen mediciones después (post-test) en ambos grupos para hacer
comparaciones antes y después de las mediciones.
La
debilidad del diseño está en el posible efecto de la medición "antes"
con respecto
de la medición "después", con lo cual se disminuye su validez interna (sensibilización
de los sujetos a la prueba "antes", que les permite contestar
"por aprendizaje" la prueba "después").
Diseños de los grupos apareados con mediciones
"antes" y "después".
La
diferencia con respecto a los otros diseños es “el apareamiento” (pares de sujetos)
de las personas que van a constituir los grupos experimentales y de control,
con la finalidad de eliminar o disminuir al máximo las diferencias entre ellos,
en especial en lo que se refiere a la variable dependiente o a variables correlacionadas
con ella. En este diseño, en el experimento se aplica una prueba adecuada a un
grupo de sujetos destinada medir la variable dependiente o una variable
estrechamente correlacionada con ella; se forman pares de sujetos sobre la base
de puntajes obtenidos; se asigna al azar un sujeto de cada par al grupo designado
como experimental y el otro sujeto al grupo designado como de control (puede
haber más de un grupo experimental). Se aplica el tratamiento al grupo experimental
y, si es necesario, se utiliza un placebo al grupo de control. Se emplea la
misma prueba inicial o una prueba equivalente al grupo experimental y al de control
y se comparan los resultados para determinar, mediante una técnica estadística
apropiada, el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente.
Diseño de cuatro grupos
Este
diseño (también conocido como Diseño Solomon), consiste en la conformación de
cuatro grupos, dos experimentales y dos de control. A uno de los grupos experimentales
y a uno de los de control se le efectúa una medición antes y después del
tratamiento. En los otros dos grupos sólo se mide después de haber aplicado la
variable independiente. El propósito de este diseño es controlar el efecto que
puede haber cuando se aplica una prueba para la medición antes y la medición
después de la aplicación, para determinar de una manera más segura el efecto de
la variable independiente sobre la variable dependiente.
Diseños con grupos experimentales múltiples y
mediciones antes y después
Este
tipo de diseño es útil cuando se quiere comparar dos o más tratamientos; es decir,
la investigación puede tener como objetivo el comparar el efecto de diversos métodos
de enseñanza: ambientes de trabajo, recursos didácticos, entre otros, sobre las
variables dependientes como el rendimiento escolar y actitudes, por mencionar algunos
factores.
Diseños factoriales
Los
diseños factoriales son aquéllos en los que se manipulan dos o más variables independientes
y se les incluyen dos o más niveles en cada una de ellas. Son los diseños más
utilizados en la investigación experimental.
1.4 Validez de los diseños
El
término validez se refiere al grado de confianza con el que puede
inferirse si una relación causa-efecto entre dos o más variables es
interpretable en los términos que fue planteada por el investigador. Hay dos
tipos de validez: la interna y la externa.
La
primera se refiere al grado de confianza que se tiene de que los resultados se interpreten
adecuadamente y de que éstos sean válidos. Este tipo de validez se relaciona
con la calidad del experimento y se logra cuando se controla la influencia de
otras variables (extrañas o ajenas), para así saber en realidad si la variable
(s) independiente (s) tiene o no efecto sobre la variable dependiente. En otras
palabras, se pretende controlar otras posibles fuentes que afecten la relación
que estamos analizando: VI ___ VD.
Algunas
fuentes de invalidación interna son (Hernández, et al., 2006)
1.
Historia. Son acontecimientos que
ocurren durante el desarrollo del experimento.
2.
Maduración. Son procesos internos de
los participantes que operan como consecuencia del tiempo.
3. Inestabilidad. Poca o nula confiabilidad en las
mediciones, fluctuaciones de las personas seleccionadas o en los componentes
del experimento.
4. Administración de pruebas. Se refiere al efecto que
puede tener la aplicación de una prueba sobre las puntuaciones de pruebas
subsecuentes.
5. Instrumentación. Debido a cambios en los
instrumentos de medición.
6. Selección. Debido a un error en la selección, puede
que los grupos no sean equiparables.
7. Muerte experimental. Se refiere a pérdida de participantes
entre los grupos que se comparan.
8. Interacción entre selección y maduración. A partir
de errores en la selección de los sujetos, el efecto de maduración no es igual
para los diferentes grupos del experimento.
9. Difusión de tratamientos experimentales. Cuando los
integrantes de los diferentes grupos (experimental y control), hacen
intercambio de información, se invalida el experimento.
Para lograr el control de las variables
extrañas en el experimento se sugiere tener varios grupos de comparación y la
equivalencia de éstos a través de la asignación aleatoria a los grupos.
Por su parte, la validez externa se
refiere a qué tan generalizables son los
resultados del experimento a otros
participantes, a otras poblaciones o incluso a otras situaciones no
experimentales.
Algunas fuentes de invalidación externa
son (Hernández, et al., 2006):
1. Efecto reactivo o de interacción de las pruebas.
2. Efecto de interacción entre los errores de
selección y el tratamiento experimental.
3. Efectos reactivos de los tratamientos
experimentales.
4. Interferencia de tratamientos múltiples.
5. Imposibilidad de replicar los tratamientos.
6. Descripciones insuficientes del tratamiento
experimental.
7. Efectos de novedad e interrupción.
8. Efecto del experimentador sobre la aplicación del
tratamiento.
9. Efecto de la interacción entre la historia o el
lugar y los efectos del tratamiento experimental.
10. Mediciones
inadecuadas de la variable dependiente.
1.5 Análisis de resultados
El análisis y la interpretación deben
relacionarse con el problema y los objetivos de la investigación. El enfoque
habitual es comenzar con los análisis descriptivos para después dirigir la
atención a las preguntas específicas planteadas en los objetivos o hipótesis de
la investigación; también se recomienda revisar los hallazgos y planteamientos
recogidos en la literatura sobre el tema, así como de los patrones sugeridos
por los análisis descriptivos.
La primera tarea es describir los
datos, los valores o las puntuaciones obtenidas para cada variable. Lo anterior
puede hacerse a través de una distribución de frecuencias, que es un conjunto
de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías. Las distribuciones de
frecuencias pueden también completarse agregando los porcentajes de casos en
cada categoría. Las distribuciones de frecuencia resultantes pueden presentarse
en forma de histogramas, gráficas circulares en polígonos de frecuencia u otros
tipos de gráficas (ver figura 6).
Además de su presentación gráfica,
deben calcularse las medidas de tendencia central (moda,
mediana y media) y de variabilidad o dispersión (rango,
desviación estándar y varianza) (Hernández, et al., 2006).
