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TIPO Y DISEÑO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

TIPO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Con propósitos prácticos se acostumbra clasificar a la investigación científica con los mismos
criterios que los utilizados para la ciencia.

SEGÚN LA FINALIDAD QUE PERSIGUE:

La investigación pura o básica

También recibe el nombre de investigación pura, teórica o dogmática. Consiste en

trabajos originales, experimentales o teóricos, que se emprenden principalmente para
obtener nuevos conocimientos sobre los fundamentos de los fenómenos y de los
hechos observables, sin estar dirigida a una aplicación o utilización determinada.

La investigación básica analiza propiedades, estructuras y relaciones con el fin de

formular y contrastar hipótesis, teorías o leyes; para ello utiliza procesos de
elaboración mental dando un ordenamiento coherente a la información conceptual y
teórica de interés. No persigue utilizar en forma inmediata los conocimientos
obtenidos, por lo que sus objetivos son intrínsecos, es decir se relacionan con el tipo
de conocimiento que se desea alcanzar. Se orienta hacia la generación de
conocimiento puro.

La investigación aplicada

Este tipo de investigación también recibe el nombre de práctica o empírica. Se

caracteriza porque busca la aplicación o utilización de los conocimientos que se
adquieren. También consiste en trabajos originales emprendidos con la finalidad de
adquirir nuevos conocimientos. Sin embargo, está dirigida fundamentalmente hacia un
objetivo práctico específico. La investigación aplicada se emprende para determinar
los posibles usos de los resultados de la investigación básica, o para determinar nuevos
métodos o formas de alcanzar objetivos específicos predeterminados. Este tipo de
investigación implica la consideración de todos los conocimientos existentes y su
profundización, en un intento de solucionar problemas específicos. Los resultados de
la investigación aplicada se refieren, en primer lugar, a un único producto o a un
número limitado de productos, operaciones, métodos o sistemas. Esta investigación
permite poner las ideas en forma operativa.

Dirigida a la solución de problemas concretos y, por ende, funciona principalmente con

datos y operaciones empíricas. Sus objetivos son extrínsecos, es decir se vincula a una
utilidad práctica que trasciende la superación del conocimiento científico.

Este tipo de investigación está interesada en el uso social y tecnológico que pueda
darse a sus conclusiones.

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SEGÚN EL ENFOQUE DE INVESTIGACIÓN:

Investigación cuantitativa

Se centra fundamentalmente en los aspectos observables y susceptibles de

cuantificación de los fenómenos, utiliza la metodología empírico-analítica y se sirve de
pruebas estadísticas para el análisis de datos.

El enfoque cuantitativo utiliza la recolección y el análisis de datos para contestar

preguntas de investigación y probar hipótesis establecidas previamente, y confía en la
medición numérica, el conteo y frecuentemente en el uso de la estadística para
establecer con exactitud patrones de comportamiento en la población.

¿Qué características destacan en el enfoque cuantitativo de la investigación?

En términos generales un estudio cuantitativo regularmente elige una idea, que

transforma en una o varias preguntas de investigación; luego de éstas deriva hipótesis
y variables; desarrolla un plan para probarlas; mide las variables en un determinado
contexto; analiza las mediciones obtenidas (con frecuencia utilizando métodos
estadísticos), y establece una serie de conclusiones al respecto de las hipótesis.

Los estudios cuantitativos buscan extender los resultados a un universo más amplio, se
asocian con los experimentos, las encuestas con preguntas cerradas o con
instrumentos de medición estandarizadas.

Investigación cualitativa

Se orienta al estudio de los significados de las acciones humanas y de la vida social.

Utiliza la metodología interpretativa (etnografía, fenomenología, estudio de casos,
etc.); su interés se centra en el descubrimiento de conocimiento y el tratamiento de
los datos es básicamente cualitativo.

El enfoque cualitativo, por lo común, se utiliza primero para descubrir y refinar

preguntas de investigación. Con frecuencia se basa en métodos de recolección de
datos sin medición numérica, como las descripciones y las observaciones. Por lo
regular, las preguntas e hipótesis surgen como parte del proceso de investigación y
éste es flexible, y se mueve entre los eventos y su interpretación, entre las respuestas
y el desarrollo de la teoría. Su propósito consiste en “reconstruir” la realidad, tal y
como la observan los actores de un sistema social previamente definido.

A menudo se llama holístico, porque se precia de considerar el “todo”, sin reducirlo al

estudio de sus partes.

¿Qué características destacan en el enfoque cualitativo de la investigación?

Las investigaciones cualitativas también son guiadas por áreas o temas significativos de
investigación. Sin embargo, en lugar de que la claridad sobre la(s) pregunta(s) de
investigación e hipótesis preceda (como en la mayoría de los estudios cuantitativos, al
menos en intención) a la recolección y el análisis de los datos, los estudios cualitativos
pueden desarrollar preguntas e hipótesis antes, durante y después de la recolección y

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el análisis. Con frecuencia, estas actividades sirven, primero, para descubrir cuáles son
las preguntas de investigación más importantes; y, después para refinarlas y
responderlas (o probar hipótesis). El proceso se mueve dinámicamente entre los
“hechos” y su interpretación en ambos sentidos. Su alcance final muchas veces
consiste en comprender un fenómeno social complejo. El énfasis no está en medir las
variables involucradas en dicho fenómeno, sino en entenderlo.

Un estudio cualitativo busca comprender su fenómeno de estudio en su ambiente

usual o natural (cómo vive, se comporta y actúa la gente; qué piensa; cuáles son sus
actitudes, etc.)

Los estudios cualitativos no pretenden generalizar de manera intrínseca los resultados

poblacionales a poblaciones más amplias, ni necesariamente obtener muestras
representativas (bajo la ley de probabilidad), incluso, no buscan que sus estudios
lleguen a replicarse. Asimismo se fundamentan más en un proceso inductivo (exploran
y describen, y luego generan perspectivas teóricas).

Diferencias entre investigación cuantitativa e investigación cualitativa

Las diferencias entre investigación cuantitativa e investigación cualitativa –

consideradas no ya en función de sus premisas filosóficas y epistemológicas, sino
centrándose en sus aplicaciones empíricas concretas – pueden ser comprendidas
mejor si se examinan separadamente en las cuatro fases de la investigación empírica:
diseño de la investigación, obtención de las informaciones, análisis de los datos,
producciones de los resultados.

Diseño de investigación. La diferencia entre investigación cuantitativa y cualitativa se

localiza en el diseño estructurado y predefinido, con hipótesis deducidas lógicamente
de la teoría en el primer caso, frente al plan de trabajo abierto e interactivo de la
investigación cualitativa, cuyas modalidades de desarrollo surgen de la propia
investigación. Por otra parte, en la investigación cuantitativa la actitud del
investigador hacia los sujetos estudiados es neutral y distanciada, mientras que en la
investigación cualitativa se caracteriza por la empatía y la identificación.

Obtención de las informaciones. La investigación cuantitativa trabaja generalmente

sobre una muestra representativa del universo estudiado, con el objetivo de producir
una “matriz de los datos”, es decir: recoger el material empírico de forma
estandarizada, según un modelo idéntico para todos los casos. La investigación
cualitativa no se plantea problemas de estandarización ni de representatividad, y
prefiere tratar los casos que son objeto del estudio de forma heterogénea, en función
de la relevancia de las situaciones individuales.

Análisis de los datos. Mientras que en la investigación cuantitativa el análisis de los

datos recogidos gira alrededor de las variables, es decir, de las características de los
casos estudiados, que son analizadas según los procedimientos matemáticos y el uso
de la estadística, en la investigación cualitativa el análisis se realiza sobre los sujetos,
que son estudiados en profundidad, con el objetivo de comprenderlos.

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Producción de los resultados. El objetivo de la investigación cuantitativa es producir

generalizaciones, síntesis de orden superior tanto desde el punto de vista de la
abstracción conceptual como desde el del campo de aplicación. La investigación
cualitativa, en líneas generales, se preocupa mucho menos por la generalización de sus
resultados, y está más atenta a la defensa de la especificidad de las distintas
situaciones sociales que a la identificación de rasgos que los unen.

El Enfoque Mixto: Cuali-Cuantitativo o Cuanti-Cualitativo

Es una combinación de los dos enfoques previamente señalados y que son

diametralmente opuestos. Son las circunstancias de la investigación las que
determinan el grado en que se utilizan en mayor o menor medida, o antes o después.
Desde luego, se asume que una investigación bajo este enfoque es más rica y
provechosa por la cantidad y calidad de los datos recolectados.

Sin embargo, existen críticas muy ácidas a este enfoque mixto, que con el paso del
tiempo se han ido superando dada la gran utilidad y complementariedad de ambos
enfoques, como es el caso de estudios sociológicos o de mercado.

La historia del enfoque mixto se remonta al trabajo criminalístico durante las décadas
de 1960 y 1970, época en que fue utilizado sin denominarlo como tal.

Posteriormente, en 1973, S. Sieber sugirió la mezcla de estudios de caso cualitativos

con encuestas, creó así “un nuevo estilo de investigación” y la integración de distintos
métodos en un mismo estudio.

Hacia el final de los años de 1970, T. D. Jick introdujo los términos básicos de los
diseños mixtos, propuso recabar datos mediante técnicas cuantitativas y cualitativas, e
ilustró la “triangulación de datos”. El término “triangulación” proviene de la ciencia
naval militar, es el proceso por medio del cual los marineros emplean varios puntos de
referencia para localizar la posición de un objeto en el mar.

Posteriormente, en los años de 1980 se inició el debate sobre la legitimidad de la

investigación mixta. Asimismo, el concepto de triangulación se extendió más allá de la
comparación de datos cuantitativos y cualitativos y se pudo hablar de diversos tipos de
triangulación en el contexto híbrido: de teorías, de métodos, de investigadores, pero
sobre todo, de enfoques.

SEGÚN EL NIVEL O ALCANCE:

Investigación exploratoria

Es un estudio preliminar a otra investigación de mayor alcance. Se realiza cuando el

objetivo consiste en examinar un fenómeno poco estudiado.

Permiten realizar una aproximación a fenómenos desconocidos, con el fin de

aumentar el grado de familiaridad y contribuyen con ideas respecto a la forma
correcta de abordar una investigación en particular. Con el propósito de que estos

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estudios no se constituyan en pérdida de tiempo y recursos, es indispensable

aproximarnos a ellos, con una adecuada revisión de la literatura. En pocas ocasiones
constituyen un fin en sí mismos, establecen el tono para investigaciones posteriores y
se caracterizan por ser más flexibles en su metodología, son más amplios y dispersos,
implican un mayor riesgo y requieren de paciencia, serenidad y receptividad por parte
del investigador. El estudio exploratorio se centra en descubrir.

Investigación descriptiva

Busca especificar propiedades, características y rasgos importantes de cualquier

fenómeno que se analice. Describe la porción de la realidad que se investiga, pero no
entra a profundizar en las causas de las relaciones internas o externas o externas que
la condicionan.

Buscan desarrollar una imagen o fiel representación (descripción) del fenómeno

estudiado a partir de sus características. Describir en este caso es sinónimo de medir.
Miden variables o conceptos con el fin de especificar las propiedades importantes de
comunidades, personas, grupos o fenómeno bajo análisis. El énfasis está en el estudio
independiente de cada característica, es posible que de alguna manera se integren las
mediciones de dos o más características con el fin de determinar cómo es o cómo se
manifiesta el fenómeno. Pero en ningún momento se pretende establecer la forma de
relación entre estas características. En algunos casos los resultados pueden ser usados
para predecir.

Ejemplos de problemas descriptivos

¿Cuáles son las características comunes en los hábitos alimentarios de las personas
mayores de noventa años, en la costa, selva y sierra peruana?

¿Cuáles son las características socioeconómicas y educacionales de las personas

menores de veinticinco años, con hábito de fumar, en el país?

¿Qué diferencias significativas existen en el empleo del tiempo libre entre los
estudiantes de los colegios públicos y privados de la ciudad de Trujillo?

¿Cuáles son los rasgos más significativos del modelo actual de la economía peruana?

Investigación correlacional

Tiene como propósito analizar y evaluar las relaciones que existen entre dos o más
variables significativas del objeto de estudio. La existencia de relaciones no indica
necesariamente, la existencia de mecanismos de causa-efecto entre las variables.

Pretender medir el grado de relación y la manera cómo interactúan dos o más

variables entre sí. Estas relaciones se establecen dentro de un mismo contexto, y a
partir de los mismos sujetos en la mayoría de los casos. En caso de existir una
correlación entre variables, se tiene que, cuando una de ellas varía, la otra también
experimenta alguna forma de cambio a partir de una regularidad que permite anticipar
la manera cómo se comportará una por medio de los cambios que sufra la otra.

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Ejemplos de problemas correlacionales:

¿Qué relación existe entre el hábito de fumar y la propensión al infarto del miocardio,
en personas mayores de 35 años de la ciudad de Huancayo?

¿Qué relación existe entre la formación en gestión de la alta gerencia y el éxito de las
mypes de Chiclayo que administran?

¿Existe relación entre el modelo económico de gobierno y la prosperidad económica

de las naciones? ¿Esta relación es universal, es decir, se manifiesta de igual manera en
cualquier país?

Investigación explicativa

Va más allá de la descripción o del establecimiento de relaciones. Pretende establecer

las causas de los eventos, sucesos o fenómenos que se estudian.

Pretenden conducir a un sentido de comprensión o entendimiento de un fenómeno.

Apuntan a las causas de los eventos físicos o sociales. Pretenden responder a
preguntas como: ¿por qué ocurre? ¿En qué condiciones ocurre? Son más
estructurados y en la mayoría de los casos requieren del control y manipulación de las
variables en un mayor o menor grado. Para ubicar cuál de estos tipos de investigación
corresponde a un estudio en particular que se desea realizar, será necesario
determinar el estado de conocimiento existente respecto al tema en investigación a
partir de una completa revisión de la literatura y el enfoque que el investigador desee
dar al estudio.

Ejemplos de problemas explicativos

¿De qué manera influye el modo de utilización de tiempo libre en el rendimiento

académico de los alumnos universitarios de la ciudad de Trujillo?

¿De qué manera la formación en el área de gestión de sus directores influye en el éxito
académico de los estudiantes de las instituciones educativas estatales de la región
Pasco?

¿De qué manera los hábitos alimenticios alimentarios afectan la longevidad de las
personas de la sierra central del Perú?

SEGÚN LA TEMPORALIDAD:

Investigación transversal: Estudia al hecho o fenómeno en un momento determinado

de su evolución.
Investigación longitudinal: Estudia al hecho o fenómeno en distintos periodos, con el
propósito de apreciar su variación con el tiempo. Este tipo de investigación puede ser:
➢ Investigación retrospectiva: Cuando los momentos estudiados se refieren al
pasado.
➢ Investigación prospectiva: Cuando los momentos estudiados se refieren al
presente y futuro.

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SEGÚN EL MARCO EN QUE TIENE LUGAR:

Investigación de laboratorio: Se realiza en situación de laboratorio, lo que conlleva a

la creación intencionada de las condiciones de investigación con mayor rigor y control
de la situación. Los resultados de esta investigación son difícilmente generalizables a
las acciones naturales de los sujetos.

Investigación de campo o sobre el terreno: Se realiza en una situación natural lo que

permite la generalización de los resultados a situaciones afines; sin embargo, no
permite el riguroso control propio de la investigación de laboratorio.

SEGÚN EL MODO DE OBTENCIÓN DE DATOS:

Investigación bibliográfica: Los datos son obtenidos por revisión bibliográfica

documental.
Investigación descriptiva: Los datos son obtenidos por hallazgo.
Investigación experimental: Los datos son obtenidos por experimentación.
*

SEGÚN LA ORIENTACIÓN QUE SE ASUME:

Investigación orientada a la comprobación: Es la investigación cuya orientación básica

es contrastar teorías. Emplea principalmente la metodología empírico-analítica:
métodos experimentales, cuasi-experimentales, ex-post-facto. Su objetivo es explicar y
predecir fenómenos. Utiliza técnicas de análisis cuantitativo y enfatiza el contexto de
justificación o verificación.

Investigación orientada al descubrimiento: Es la investigación cuya orientación básica

es generar o crear conocimiento desde una perspectiva inductiva. Emplea
principalmente métodos interpretativos (etnografía, interaccionismo simbólico, etc.).
Su objetivo es interpretar y comprender los fenómenos. Utiliza técnicas y
procedimientos de tipo cualitativo y enfatiza al contexto de descubrimiento.

Investigación orientada a la aplicación: Investigación orientada a la adquisición de

conocimiento con el propósito de dar respuesta a problemas concretos.

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DISEÑO DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA

Es el plan o estrategia para responder a la pregunta de la investigación. Señala el camino a

seguir para alcanzar los objetivos de estudio y llegar a demostrar o rechazar la hipótesis; al
servir para el control de las variables y evitar la interferencia de las variables extrañas.
Es decir, son los pasos para la comprobación de la hipótesis, incluye:
1. Diseño de la Ejecución:
Los diseños, pueden ser clasificados por el método que se emplea del modo en que se
presenta en el siguiente cuadro y que se desarrolla a continuación:

Diseños de investigación
Descriptivo simple
Diseños transeccionales
Descriptivo comparativo
o transversales
Correlacional
De tendencia (trend)
Diseños longitudinales De evolución de grupo (cohorts)
De panel
No Diseños ex Diseño retrospectivo simple
experimentales post facto Diseño retrospectivo con grupo cuasi control
prospectivos Diseño retrospectivo de grupo único
Ex post Diseño prospectivo simple
facto Diseños ex Diseño prospectivo factorial
post facto Diseño prospectivo de grupo único
retrospectivos Diseño prospectivo con más de un eslabón
causal
Estudio de caso con una sola medición
Diseños pre
Diseño de preprueba- posprueba con un solo
experimentales
grupo
Diseño con posprueba únicamente y grupos
intactos
Diseños cuasi
Diseño con prueba-posprueba y grupos intactos
experimentales
Diseños cuasi experimentales de series
cronológicas
Experimentales
Diseño con posprueba únicamente y grupo de
control
Diseño con preprueba – posprueba y grupo de
Diseños experimentales control
puros Diseño de cuatro grupos de Solomon
Diseños experimentales de series cronológicas
múltiples
Diseños factoriales

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2. Principales diseños de investigación

A. Diseños no experimentales
Cuando el investigador se limita a observar los acontecimientos sin intervenir en los
mismos, entonces se desarrolla una investigación no experimental.
A.1. Diseños transeccionales o verticales o transversales: Cuando apunta a un momento
y tiempo definido. Es como tomar una instantánea de un evento. Por ejemplo un
estudio de grado de desarrollo intelectual según las teorías de Piaget, entre niños
gemelos que tienen 9 años de edad. En este diseño obtiene datos en un mismo
momento, en un tiempo único. Se asumen los diseños de Sánchez y Reyes (1996) que
se presentan:
Descriptivo simple. Recoge información contemporánea respecto a una variable
en una población determinada, sin la intención de administrar tratamiento.
Su representación es: M O
Donde, M representa la muestra con quienes se efectuará el estudio y O
constituye la medición de la variable investigada.
Descriptivo comparativo. Recolecta información relevante en dos o más
muestras respecto a un mismo fenómeno y luego caracterizarlo en base a la
comparación en los datos generales o en una categoría de ellos.
Se esquematiza del siguiente modo:
M1 O1 ≈ ≈ ≈
M2 O2 O1 = O2 = O3 = On
M3 O3 ≠ ≠ ≠
Mn On
donde: M1, M2, M3, Mn, representan a cada una de las muestras.
O1, O2, O3, On constituye la información (observaciones) en
cada una de dichas muestras.
Correlacionales. Se orienta a determinar el grado de relación existente entre
dos o más variables en una misma muestra de sujetos. Su diagrama es el
siguiente:
Ox
r
M Oy
r
Oz
En el esquema M es la muestra en la que se efectúa la investigación y los
subíndices x,y,z en cada O indica las observaciones obtenidas en cada una de las
tres variables distintas.

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A.2. Longitudinales: Cuando se extiende a través del tiempo dando seguimiento a un

fenómeno. Es como una película de un evento. Ejemplo: la investigación puede
consistir en el seguimiento durante 35 años del desempeño intelectual de niños
gemelos para identificar el impacto de factores hereditarios y de factores
ambientales. Estos diseños, denominados también evolutivos según Hernández,
Fernández & Baptista (2006), analizan cambios a través del tiempo en determinadas
categorías o sus relaciones con el propósito de inferir cambios, determinantes y
consecuencias.
De tendencia (trend). De acuerdo a Hernández, Fernández & Baptista (2006),
estos diseños son caracterizados por analizar cambios a través del tiempo en
categorías, variables o sus relaciones. Cada muestra evaluada no es la misma,
pero sí la población.
Se esquematiza del siguiente modo:

Recolección Recolección Recolección Recolección

de datos en de datos en de datos en de datos en
una población una población una población una población

Muestras distintas, misma población

Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3 Tiempo k

De evolución de grupo (cohorts). Estos diseños examinan cambios a través del

tiempo o en subpoblaciones o grupos específicos. La peculiaridad es que las
cohortes vienen a ser grupos de personas vinculados de algún modo o
identificados por alguna característica común, generalmente la edad o la época,
de acuerdo a Hernández, Fernández & Baptista (2006).
Su esquema se representa como sigue:

Recolección Recolección Recolección Recolección

de datos en de datos en de datos en de datos en
una sub- una sub- una sub-
población población población una sub-
población

Muestras distintas, misma subpoblación vinculada por algún criterio o característica

Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3 Tiempo k

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De panel. Este diseño se diferencia de los anteriores en que el mismo grupo de

participantes es evaluado en todos los tiempos o momentos. (Hernández,
Fernández & Baptista, 2006)
Su esquema se representa a continuación:

Recolección de Recolección de Recolección de Recolección de

datos en datos en datos en datos en
población o población o población o población o
subpoblación subpoblación subpoblación subpoblación

Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3 Tiempo k

A3. Diseños ex post facto.

De acuerdo con León & Montero (2003); pese a que los diseños experimentales son los
que permiten contrastar hipótesis causales con las máximas garantías, existen estudios en
los que se pretende determinar las causas de los fenómenos, cuando el efecto de la
variable independiente ha transcurrido o cuando existe la imposibilidad de poder
manipularla; así, la expresión latina “ex post facto” significa llega después de que haya
ocurrido.
a. Diseños ex post facto retrospectivos.
Estos diseños se aplican a situaciones con baja incidencia del fenómeno que se estudia.
La estrategia retrospectiva consiste en medir primero la variable dependiente y buscar
después hacia atrás posibles variables independientes que expliquen el fenómeno, las
que son medidas. Abarca los siguientes diseños:
a.1. Diseño retrospectivo simple: El investigador recoge información sobre un grupo
de casos que comparten el mismo valor de la variable dependiente (p.ej. personas que
se han suicidado o que han sido víctimas de abuso sexual); es decir, su valor no varía y
lo que se indaga son las coincidencias de posibles variables independientes. La
selección de las variables se hace en función de los postulados teóricos y si éstos no
están muy desarrollados, se realizan según las intuiciones del investigador.
a.2. Diseño retrospectivo con grupo cuasi control: El procedimiento que se sigue es
similar al diseño anterior, ya que se inicia localizando un grupo de personas que tienen
el mismo valor en la variable dependiente que se desea investigar, quienes
constituyen el grupo clave, luego se ubica un grupo de personas que no poseen el
valor en la variable dependiente; sin embargo, este grupo denominado cuasi control
debe ser similar al grupo clave en las variables que puedan estar asociadas al
fenómeno que interesa controlar.

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a.3. Diseño retrospectivo de grupo único: En este diseño se analizan las covariaciones
a partir del análisis de las correlaciones; eso implica que las valoraciones o
puntuaciones de la variable independiente varían, a diferencia de los diseños
retrospectivos anteriores en que tomaba un único valor. Es requisito indispensable que
se trabaje con una muestra muy grande y representativa para que el estudio tenga
validez externa.
b. Diseños ex post facto prospectivos
A diferencia de los estudios retrospectivos, los diseños prospectivos, según León &
Montero (2003) se caracterizan porque la variable independiente ya ha tomado sus
valores pero aún está pendiente el desenlace del fenómeno que el investigador desea
estudiar, la variable dependiente. El procedimiento de estos diseños varía, se inicia
buscando personas que se parezcan entre sí por poseer determinados valores de la
variable independiente cuya posible influencia se desea investigar; es decir, primero se
mide la variable independiente y luego la dependiente.
Incluye los siguientes subtipos, de acuerdo a León & Montero (2003):
b.1. Diseño prospectivo simple
El procedimiento consiste en estudiar una única variable independiente, mediante la
comparación de dos muestras, una que posee y la otra que no posee la variable
independiente y luego se evalúa en ambas muestras la variable dependiente, con la
finalidad de encontrar diferencias entre ellas.
b.2. Diseño prospectivo factorial
Cuando se selecciona dos grupos, uno de ellos en los que se manifiesta la variable
independiente y en el otro en el que no; se tiene el riesgo de que existan variables
extrañas que puedan afectar la relación de causalidad. Ante esa circunstancia, el
investigador, selecciona la(s) variable(s) que cree que pueda(n) afectar los resultados y
la(s) convierte en otra(s) variable(s) independiente(s); es decir, llega a constituir parte
del objetivo de la investigación.
Este diseño estudia el influjo de dos o más variables independientes sobre una
dependiente. Para efectuarlo, primero se selecciona a los participantes. Tales grupos
deberán tener las características que resulten de la combinación de todos los niveles
de todas las variables independientes y luego se mide la variable dependiente.
Es similar a un diseño factorial, con la diferencia de que no existe manipulación de
variables.
Añadir más de dos variables para el estudio, complica el proceso, ya que implica
realizar las combinaciones de todas las variables independientes y hallar a los
participantes con las características necesarias para cada uno de los niveles; por este
motivo, León & Montero (2003) recomiendan que estos estudios se desarrollen con un
máximo de dos variables independientes.

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b.3. Diseño prospectivo de grupo único

En este diseño lo que se hace es evaluar a muchas personas de tal modo que todos los
posibles valores estén bien representados en la muestra para luego analizar las
posibles correlaciones de las series de puntuaciones de las diferentes variables
independientes con la serie de puntuaciones obtenidas en la variable independiente.
En este diseño es posible aumentar la cantidad de variables independientes al mismo
tiempo; sin embargo es preciso tomar en cuenta que la elección de la variable
independiente se debe hacer tomando en cuenta la capacidad predictiva de cada una
de las variables, en función de la revisión que se haga del marco teórico.
La técnica de análisis que emplea es la regresión, trabajando con toda la información
contenida en las puntuaciones.
b.4. Diseño prospectivo con más de un eslabón causal
Este diseño permite contrastar las hipótesis de relaciones entre variables dentro de un
esquema en más de un eslabón causal; es decir equivale a desarrollar en una misma
investigación el análisis de una secuencia de etapas.
Para que se entienda mejor el diseño, se procederá a referir el ejemplo de León &
Montero, que consignan como VI1 la motivación hacia el estudio, como VI2 los hábitos
de estudio, variables que vienen a constituirse causa de la VI3 los conocimientos
previos, que viene a ser la variable dependiente (VD) de las variables ya mencionadas
pero al mismo tiempo constituye la variable independiente de la VD rendimiento
académico.

B. Diseños experimentales
Los diseños experimentales se utilizan cuando a) cuando el investigador no solo identifica
las características que se estudian sino que las controla, las altera o manipula con el fin
de observar los resultados al tiempo que procura evitar que otros factores intervengan
en la observación. El investigador manipula intencionalmente una variable independiente
(causa) para observar los efectos en otra variable a la que se le denomina variable
dependiente (consecuencia). Los requisitos para que pueda considerarse a un estudio
como experimento, según Hernández, Fernández & Baptista (2006) son: 1) la
manipulación intencional de una o más variables independientes, tomando en cuenta que
manipular es hacer variar o asignar distintos valores a la variable independiente; 2) medir
el efecto que tiene la variable independiente en la dependiente; y, 3) cumplir el control o
la validez interna de la situación experimental.
Para el primer requisito es importante identificar los grados de manipulación de la
variable independiente. El nivel mínimo de manipulación es de dos grados, refiriéndose a
la presencia o ausencia de la variable independiente. Cada grado o nivel de manipulación
involucra un grupo en el experimento.

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Hernández, Ferández & Baptista (2006) ejemplifican cómo una variable independiente
puede asignar valores distintos, considerando que el objetivo de la investigación sería
determinar el efecto del contenido antisocial por televisión sobre la conducta agresiva de
un grupo de niños: Así la variable independiente de programa televisivo violento podría
asumir las siguientes variantes:
X1 Programa sumamente violento
X2 Programa medianamente violento
X3 Ausencia de violencia, programa prosocial
Para el trabajo, necesitarían tres grupos experimentales, uno por cada variable
independiente, además también por tratarse de un diseño experimental puro debe
previamente haber previsto el control de las variables que pueden afectar la relación
causa efecto (ya que sea manteniéndolas constante o aislándolas), por ejemplo: el que los
niños no hayan visualizado el programa televisivo agresivo al que serán expuestos, el que
los niños se encuentren bajo medicación (porque podría afectar su normal
desenvolvimiento, entre otros).
Hernández, Fernández & Baptista (2006) refieren que manipular una variable
independiente además de ofrecer la ventaja de determinar si la presencia de la variable
independiente tiene un efecto, permite establecer si distintos niveles de la variable
independiente producen diferentes efectos.
Para el segundo requisito, no existen reglas acerca de cuántas variables independientes y
dependientes considerar en un estudio; eso depende de los intereses del investigador.
Para el tercer requisito es preciso tomar en cuenta que el control en un experimento se
logra: 1) con varios grupos de comparación (dos como mínimo) y 2) equivalencia de los
grupos en todo, excepto en la manipulación de la(s) variable(s) independiente(s), de tal
modo que se pueda asignar las diferencias encontradas entre los grupos a la variable
independiente y no a otros factores. La equivalencia inicial no se refiere a los individuos
sino a la equivalencia entre los grupos; a modo de ejemplo si hay personas muy
inteligentes en un grupo, también debe haberlas en el otro grupo (Hernández, Fernández
& Baptista, 2006).
Existen dos procedimientos para lograr la equivalencia inicial: la asignación al azar o el
emparejamiento, siendo el mejor de ellos, según Hernández, Fernández & Baptista, la
asignación al azar.
Antes de presentar los tipos de diseños experimentales, se expresará el significado de la
simbología que se incluye en el esquema gráfico de cada uno de ellos.
R Asignación al azar o aleatoria
G Grupo de participantes
X Tratamiento
O Medición de la variable dependiente

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--- Ausencia de estímulo (Indica que se trata de un grupo de control)

B.1. Diseños Preexperimentales

Se analiza una sola variable y prácticamente no existe ningún tipo de control. No existe la
manipulación de la variable independiente ni se utiliza grupo control.
En una investigación pre-experimental no existe la posibilidad de comparación de grupos.
Este tipo de diseño consiste en administrar un tratamiento o estímulo en la modalidad de
solo posprueba o en la de preprueba-posprueba.

B.1.1. Estudio de caso con una sola medición

Diseño que consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después
aplicar una medición de una o más variables para observar cuál es el nivel del grupo en
estas variables.
Se diagrama de la siguiente manera:
G X O
Como se puede apreciar no hay manipulación de la variable independiente (no hay varios
niveles en ellas, ni siquiera los niveles mínimos de presencia o ausencia.), por tanto
adolece de falta de control experimental, tampoco hay referencia previa de qué nivel
tenía el grupo antes de suministrar la variable independiente.

B.1.2. Diseño de preprueba-posprueba con un solo grupo

En este diseño a un grupo se le evalúa previo a la presentación del estímulo, luego se le
administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al estímulo.
En este diseño, a diferencia del anterior hay un seguimiento del grupo; sin embargo, no
hay manipulación ni grupo de comparación y es posible que existan factores que afecten
la validez interna como la historia de los individuos.
El esquema se representa como sigue:
G O1 X O2

B.2. Diseños Cuasi Experimentales

El término cuasi significa casi, por lo que un diseño cuasiexperimental casi alcanza el nivel
de experimental, el criterio que le falta para llegar a este nivel es que no existe ningún
tipo de aleatorización, es decir, no hay manera de asegurar la equivalencia inicial de los
grupos experimental y control. Se toman grupos que ya están integrados por lo que las
unidades de análisis no se asignan al azar ni por pareamiento aleatorio. La carencia de
aleatorización implica la presencia de posibles problemas de validez tanto interna como

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externa. La validez interna se ve afectada por el fenómeno de selección, la regresión

estadística y el proceso de maduración. La validez externa se ve afectada por la variable
población, es decir, resulta difícil determinar a qué población pertenecen los grupos. La
estructura de los diseños cuasiexperimentales implica usar un diseño solo con posprueba
o uno con preprueba-posprueba.
Estos diseños trabajan con grupos intactos, es decir, no hay posibilidades de poder aislar
las variables extrañas que puedan afectar la validez interna del trabajo. Se mencionarán a
continuación los diseños cuasi experimentales considerados por Hernández, Fernández &
Baptista (2006):

B.2.1. Diseño con posprueba únicamente y grupos intactos.

Este diseño utiliza dos grupos: el experimental (que recibe el tratamiento) y el grupo
control (que no recibe el tratamiento). Los grupos son comparados en la posprueba para
analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente (01
con 02). No se asignan los grupos ni por azar ni por emparejamiento, por lo que los grupos
no son equiparables entre sí, lo que significa que las variaciones que pudieran suscitarse
en la variable dependiente no pueden ser atribuidas exclusivamente a la variable
independiente.
El diseño puede diagramarse del siguiente modo:
G1 X 01

G2 — 02

El diseño puede extenderse el diseño para incluir más de dos grupos. Se tienen así
diferentes tratamientos experimentales o niveles de manipulación. Su formato general
sería:
G1 X1 01

G2 X2 02

G3 X3 03

•••

•••

•••

Gk Xk 0k

Gk + 1 — 0k + 1

El último grupo es de control.

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B.2.2. Diseño con prueba-posprueba y grupos intactos (uno de ellos de control).

Este diseño es similar al que incluye posprueba únicamente y grupos intactos, sólo que en
este caso a los grupos se les administra una preprueba, la misma que puede servir para
verificar la equivalencia inicial de los grupos (si son equiparables no debe haber
diferencias significativas entre las prepruebas de los grupos). Su esquema más sencillo
sería el siguiente:
G1 01 X 02

G2 03 — 04

Aunque puede extenderse a más de dos grupos (niveles o modalidades de manipulación

de la variable independiente), lo cual se esquematizaría así:
G1 01 X1 02

G2 03 X2 04

G3 05 X3 06

••••

••••

••••

Gk 02k–1 Xk 02k

Gk+1 02k+1 — 02(k+1)

Las posibles comparaciones entre las mediciones de la variable dependiente y las

interpretaciones son las mismas que en el diseño experimental de preprueba posprueba
con grupo de control; solamente que, en este diseño, los grupos son intactos y en la
interpretación de resultados debemos tomarlo en cuenta.

B.2.3. Diseños cuasiexperimentales de series cronológicas.

Cuando el investigador pretende analizar efectos al mediano y largo plazos o los efectos
de la administración del tratamiento experimental varias veces; pero no cuenta con la
posibilidad de asignar al azar a los sujetos o participantes a los grupos del experimento,
puede utilizar los diseños cuasiexperimentales. Se aplican mediciones repetidas de la
variable dependiente y se inserta el tratamiento experimental entre dos de esas
mediciones en, al menos, un grupo; mientras que a otro grupo no se le aplica ningún
tratamiento en el periodo de “experimentación”.

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Series cronológicas de un solo grupo

A un único grupo se le administran varias prepruebas, después se le aplica el tratamiento

experimental y finalmente varias pospruebas. El diseño se diagrama así:

G 01 0 2 03 X 04 05 06

El número de mediciones está sujeto a las necesidades específicas de la investigación que

realizamos.

Series cronológicas cuasiexperimentales con múltiples grupos.

Estos diseños pueden adoptar la estructura de las series cronológicas experimentales, con
la diferencia de que en estas últimas los individuos se asignan al azar a los grupos,
mientras que en las cuasiexperimentales tenemos grupos intactos.

Series cronológicas cuasiexperimentales con tratamientos múltiples

Al igual que en los casos anteriores, estas series son sImilares a sus correspondientes
experimentales, sólo que con grupos intactos. Por lo tanto, tendríamos diagramas como
éstos:
G1 X1 01 02 X2 03 04 X3 05 06 07

G2 X2 08 09 X1 010 011 X3 012 013 014

G3 X3 015 016 X2 017 018 X1 019 020 021

G4 X2 022 023 X3 024 025 X1 026 027 028

G5 X1 029 030 X3 031 032 X2 033 034 035

G6 X3 036 037 X1 038 039 X2 040 041 042

B.3. Diseños Experimentales “Puros”

Este tipo de diseño se caracteriza por ejercer un estricto control sobre el experimento por
medio del establecimiento tanto de grupos de comparación a fin de manipular la variable
independiente como la equivalencia de los grupos por medio de la asignación aleatoria de
las unidades de análisis.
En los diseños experimentales es posible manipular las variables independientes y puede
utilizar sólo posprueba o la modalidad de preprueba-posprueba en la medición de las
variables estudiadas. La utilización de la posprueba tiene como propósito determinar la
presencia o ausencia de efectos experimentales.

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Estos diseños reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna. 1)
grupos de comparación (la manipulación de la variable independiente o de varias
independientes) y 2) equivalencia de grupos.

B.3.1. Diseño con posprueba únicamente y grupo de control

Diseño que incluye dos grupos, el experimental y el de control. La manipulación de la
variable independiente alcanza dos niveles: presencia y ausencia (del tratamiento).
Wiersma & Jurs (2005), citados por Hernández, Fernández & Baptista (2006) señalan que
la posprueba debe ser administrada inmediatamente después de que se concluya el
experimento, en especial si la variable dependiente tiende a cambiar con el tiempo.
La comparación entre las pospruebas de ambos grupos, indica si hubo o no efecto de la
manipulación.
Su representación gráfica es la siguiente:
RG1 X O1
RG2 -- O2
El diseño con posprueba únicamente y grupo de control pude extenderse para incluir más
de dos grupos. Su representación sería como sigue:
RG1 X1 O1
RG2 X2 O2
RG3 X3 O3
* * *
* * *
* * *
RGk Xk Ok
RGk+1 -- O k+1

B.3.2. Diseño con preprueba-posprueba y grupo de control

Este diseño incorpora la administración de pruebas a los grupos que componen el
experimento. Los sujetos se asignan al azar a los grupos, después a éstos se les aplica
simultáneamente la preprueba; un grupo recibe el tratamiento experimental y otro no;
Por último, se les administra, también simultáneamente una posprueba. El diseño se
diagrama como sigue:
RG1 O1 X1 O2
RG2 O3 -- O4

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La inclusión de una preprueba en el experimento permite el control experimental, ya que

al compararse las prepruebas de los grupos, se determina que tan adecuada fue la
asignación aleatoria.
Es posible extender este diseño para incluir más de dos grupos, lo cual se diagramaría de
una manera general del siguiente modo:
RG1 O1 X1 O1
RG2 O1 X2 O2
RG3 O1 X3 O3
* * * *
* * * *
* * * *
RGk O1 Xk Ok
RGk+1 O1 -- O 2(k+1)

B.3.3. Diseño de cuatro grupos de Solomon

La suma del diseño con posprueba únicamente y grupo control más diseño de preprueba
– posprueba con grupo control da origen a este diseño, que se efectúa con cuatro grupos,
dos experimentales y dos de control. Sólo a uno de los grupos experimentales y a uno de
los grupos de control se les administra la posprueba. Los participantes se asignan en
forma aleatoria.
El diagrama del diseño se presenta seguidamente:
RG1 O1 X O1
RG2 O3 -- O4
RG3 -- X O5
RG4 -- -- O6
Los efectos se determinan comparando las cuatro pospruebas. Los grupos uno y tres son
experimentales y los restantes (dos y cuatro) son de control.
La ventaja que ofrece este diseño es que se verifica los posibles efectos de la preprueba
en la posprueba.

B.3.4.Diseños experimentales de series cronológicas múltiples.

Este diseño se utiliza si el experimentador está interesado en determinar los efectos de la
variable independiente en el mediano o largo plazo, porque se puede partir del supuesto
que dicho efecto tarda en manifestarse; como es el caso de las intervenciones
psicoterapéuticas o estrategias metodológicas, entre otros.

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B.3.5. Diseños factoriales

Si el investigador pretende analizar experimentalmente el efecto de más de una variable
independiente sobre la (s) variable(s) dependiente(s). Como ejemplo puede referirse que
se quiere determinar el efecto de tres intervenciones terapéuticas (terapia conductual de
modelamiento, técnica cognitiva de autoinstrucciones, terapia familiar sistémica de tipo
estructural) sobre la conducta agresiva de niños de cuatro años.

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