La investigación no
experimental es también conocida como investigación Ex Post Facto, término que
proviene del latín y significa después de ocurridos los hechos.
La variación de las
variables se logra no por manipulación directa sino por medio de la selección
de las unidades de análisis en las que la variable estudiada tiene presencia,
por ejemplo, se puede analizar como influyo el movimiento del primero de enero
de 1994 en Chiapas sobre la economía nacional, también se puede analizar la
percepción de personas con síndrome de Down y personas que no lo tienen. En
ambos casos el investigador no puede manipular directamente las variables
independientes como ocurre en un estudio de corte experimental.
Es muy importante
destacar que en una investigación experimental la variable independiente se
manipula y por eso se le llama variable activa mientras que en la investigación
Ex Post Facto la variable independiente no es susceptibles de manipulación y
por eso se le llama variable atributiva. Existen al menos tres aspectos en los
que la investigación experimental es semejante a la investigación Ex Post
Facto:
1 Por medio de estos
tipos de investigación se pueden comprobar hipótesis.
2 Se utilizan grupos
semejantes excepto en algún aspecto o característica específica.
3 Se utilizan métodos
estadísticos para el tratamiento y análisis de datos. Las diferencias
principales entre ambos tipos de investigación radican en los siguientes
aspectos:
1 La investigación
experimental tiene un control estricto de las variables extrañas, no así en la
investigación Ex Post Facto.
2 La investigación
experimental parte de grupos similares para encontrar una diferencia y
establecer la relación causa-efecto. La investigación Ex Post Facto estudia dos
grupos diferentes y busca qué es lo que hace la diferencia para establecer la
relación causa-efecto.
Con los resultados que
arroja una investigación Ex Post Facto no es posible afirmar con seguridad una
relación causal entre dos o más variables, como ocurre en la investigación
experimental. Lo anterior debido a la posibilidad de que no se hayan encontrado
otros factores que si están afectando la variable dependiente. Si esto ocurre
entonces se tienen datos espurios o falsos, es decir, existen serias dudas
acerca de su origen.
La investigación experimental
La investigación
experimental implica establecer mecanismos de control como condición del método
experimental. No obstante lo anterior, cuando ha pasado un evento (hecho) ¿cómo
puede ser controlado?
El investigador empieza
con la observación de hechos que ya se han presentado y que se han manifestado
en una serie de eventos. En el área de origen del fenómeno estudiado se
observan los hechos.
A partir de las
observaciones se procede a diseñar tanto los objetivos como las hipótesis dando
inicio a la investigación en sentido opuesto a una investigación experimental.
La investigación
experimental consiste en la manipulación de una variable experimental no
comprobada, en condiciones rigurosamente controladas, con el fin de describir
de qué modo o por qué causa se produce una situación o acontecimiento en
particular.
Se trata de un
experimento porque precisamente el investigador provoca una situación para
introducir determinadas variables de estudio manipuladas por él, para controlar
el aumento o disminución de esa variable, y su efecto en las conductas
observadas. El investigador maneja deliberadamente la variable experimental y
luego observa lo que sucede en situaciones controladas.
La investigación
experimental sigue las siguientes etapas:
Delimitar y definir el objeto de la
investigación o problema. Consiste en determinar claramente los objetivos del
experimento y las preguntas que haya que responder. Después se señalan las
variables independientes, las dependientes, los parámetros constantes y la
precisión necesaria en la medición de las variables. Se toma en cuenta la
bibliografía existente, la región en que interesan los resultados, el equipo
disponible y su precisión, y el tiempo y dinero disponibles.
Plantear una hipótesis de trabajo. Para
hacerlo se debe tener la certeza de qué tipo de trabajo se va a realizar: si se
trata de verificar una hipótesis, una ley o un modelo, no hace falta plantear
una hipótesis de trabajo; si el trabajo es complemento o extensión de otro, es
posible que se pueda usar la hipótesis del trabajo original o hacer alguna
pequeña modificación; si el problema por investigar es nuevo, entonces sí es
necesario plantear una hipótesis de trabajo. Toda investigación comienza con una
suposición, un presentimiento o idea de cómo puede ocurrir el fenómeno. Estas
ideas deben estar suficientemente claras para adelantar un resultado tentativo
de cómo puede ocurrir dicho fenómeno: éste resultado tentativo es la hipótesis.
Elaborar el diseño experimental. Ya
conocida la naturaleza del problema (si es de investigación, ampliación o
confirmación), la precisión deseada, el equipo adecuado y planteada la
hipótesis de trabajo, se debe analizar si la respuesta a nuestro problema va a
ser la interpretación de una gráfica, un valor o una relación empírica; esto
nos señalará el procedimiento experimental, es decir cómo medir, en qué orden,
y qué precauciones tomar al hacerlo. Una vez determinadas estas etapas se
procede a diseñar el experimento mediante los siguientes pasos: Determinar
todos y cada uno de los componentes del equipo, acoplar los componentes,
realizar un experimento de prueba e interpretar tentativamente los resultados y
comprobar la precisión, modificando, si es necesario, el procedimiento y/o
equipo utilizado.
Realizar el experimento. Una vez realizado
el experimento de prueba y la interpretación tentativa de resultados, realizar
el experimento final casi se reduce a llenar columnas, preparadas de antemano,
con lecturas de las mediciones, a detectar cualquier anomalía que se presente
durante el desarrollo del experimento y a trazar las gráficas pertinentes o
calcular el o los valores que darán respuesta al problema.
Analizar los resultados. El análisis o
interpretación de resultados, ya sean valores, gráficas, tabulaciones, etc.,
debe contestar lo más claramente posible la o las preguntas planteadas por el
problema. En términos generales el análisis comprende los siguientes aspectos:
1) Si el experimento
busca confirmar una hipótesis, ley o modelo, los resultados deben poner de
manifiesto si hay acuerdo o no entre teoría (la hipótesis, ley o modelo) y los
resultados del experimento. Puede suceder que el acuerdo sea parcial; de ser
así también se debe presentar en qué partes lo hay, y en cuáles no;
2) Si es un experimento
que discrimine entre dos modelos, los resultados deben permitir hacer la
discriminación en forma tajante y proporcionar los motivos para aceptar uno y
rechazar otro;
3) Si lo que se busca es
una relación empírica, ésta debe encontrarse al menos en forma gráfica; lo
ideal es encontrar una expresión analítica para la gráfica, es decir encontrar
la ecuación. A esta ecuación se le llama empírica porque se obtuvo a través de
un experimento y como expresión analítica de una gráfica. Se debe tomar en
cuenta que en una gráfica cada punto experimental tiene un margen de error y
que en caso de duda —cuando la curva no esté bien determinada—, debe hacerse un
mejor ajuste por medio de mínimos cuadrados. Se debe hacer notar que la curva
más simple de analizar es la recta y que si no la obtuvimos al graficar
nuestros puntos, debemos intentar obtenerla, ya sea cambiando variables o
graficando en papel semilogarítmico o log-log.
Obtener conclusiones. Ya logrados los
resultados del experimento el investigador debe aplicar su criterio científico
para aceptar o rechazar una hipótesis o una ley; también es posible que haga
alguna conjetura acerca de un modelo, o proponga la creación de otro nuevo, lo
que conduciría a un nuevo problema. Generalmente se aplican los siguientes
criterios:
1) Rechaza una hipótesis,
ley o modelo, cuando comprueba experimentalmente que no se cumple. Basta que
exista un solo fenómeno que no pueda explicar para desecharla;
2) Acepta como cierta
—pero no como absolutamente cierta— una hipótesis, ley, teoría o modelo,
mientras no se tenga la prueba de falla en la explicación de algún fenómeno;
3) Puede suceder que la
hipótesis o modelo concuerden sólo parcialmente con el experimento, entonces es
necesario especular acerca de las posibles razones de la diferencia entre la
teoría y el experimento, y tratar de hacer nuevas hipótesis o modificaciones a
la ya existente, lo que conduce a un nuevo problema. En las conclusiones se
responden con claridad las preguntas planteadas en el experimento, comprobar si
es o no válida nuestra hipótesis de trabajo o el modelo propuesto. Si hay
preguntas sin respuesta, establecer ¿por qué? o si amerita, conjeturar acerca
de la hipótesis o modelo que describa el fenómeno estudiado.
Elaborar un informe por
escrito.
Sus partes serán:
1) la definición del
problema;
2) el procedimiento
experimental;
3) resultados;
4) conclusiones. La
elaboración del escrito bajo las convenciones de un informe de investigación.
Experimento controlado se
refiere a seleccionar dos muestras aleatorias: una sujeta a una variable
especial y otra no sujeta a la esa misma variable. Se comparan las
características finales de ambas y entonces se determina el efecto del
experimento. Si se presenta una diferencia significativa entre ellas, se
analiza la hipótesis y se vuelve a realizar el experimento. La dificultad
radica en lograr uniformidad de características en la muestra experimental, y
la de control exige precisión en el cálculo de las características.
El diseño cuasi-experimental
El diseño
cuasi-experimental consiste en la escogencia de los grupos, en los que se
prueba una variable, sin ningún tipo de selección aleatoria o proceso de
pre-selección.
Por ejemplo, para
realizar un experimento educacional, una clase puede ser arbitrariamente
dividida por orden alfabético o por disposición de los asientos. La división es
a menudo conveniente y, sobre todo en una situación educacional, se genera la
menor interrupción posible.
Después de esta selección,
el experimento procede de manera muy similar a cualquier otro, con una variable
que se compara entre grupos diferentes o durante un período de tiempo.
Ventajas
Especialmente en las
ciencias sociales, donde la pre-selección y la asignación al azar de grupos es
frecuentemente difícil, ellos pueden ser muy útiles en generar resultados para
las tendencias generales.
Por ejemplo, si se
estudia el efecto del consumo de alcohol materno, cuando la madre está
embarazada, sabemos que el alcohol hace daño a los embriones. Un diseño
estrictamente experimental implicaría que a las madres se les fuese
aleatoriamente asignado beber alcohol. Esto sería ilegal por el posible daño
que el estudio podría causar a los embriones.
Entonces lo qué hacen los
investigadores es preguntar a las personas cuánto alcohol ingirieron en sus
embarazos y luego las asignan a sus respectivos grupos.
El diseño
cuasi-experimental es usualmente integrado a estudios de casos individuales;
las cifras y resultados generados con frecuencia refuerzan los hallazgos de un
estudio de caso , y permiten que tenga lugar algún tipo de análisis
estadístico.
Además, al no ser
necesario llevar a cabo una amplia y aleatoria selección previa, el tiempo y
los recursos necesarios para la experimentación se reducen .
Desventajas
Sin una adecuada
asignación al azar, las pruebas estadísticas pueden ser insignificantes.
Por ejemplo, estos
diseños experimentales no tienen en cuenta todos los factores preexistentes
(como para las madres: lo que las hizo beber o no alcohol), ni reconocen que
las influencias ajenas al experimento pudieron haber afectado los resultados.
Un cuasi-experimento
construido para analizar los efectos de los diferentes programas educativos en
dos grupos de niños, por ejemplo, puede generar resultados que muestran que un
programa es más efectivo que el otro.
Estos resultados no
resisten el análisis estadístico riguroso porque el investigador también necesita
controlar otros factores que pueden haber afectado los resultados. Esto es muy
difícil de lograr correctamente.
Uno de los grupos de
niños podría haber sido un poco más inteligente o estar un poco más motivados.
Sin alguna forma de pre-selección al azar, es difícil juzgar la influencia de
dichos factores.
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