Objetivos del aprendizaje
Al terminar este capítulo, el alumno será capaz de:
1 Defi nir el signifi cado del término “diseño de investigación”, así como
las implicaciones que se derivan de elegir uno u otro tipo de diseño.
2 Comprender que en un estudio pueden incluirse uno o varios diseños
de investigación.
3 Conocer los tipos de diseños de la investigación cuantitativa y
relacionarlos con los alcances del estudio.
4 Comprender las diferencias entre la investigación experimental y la
investigación no experimental.
5 Analizar los diferentes diseños experimentales y sus grados de validez.
6 Analizar los distintos diseños no experimentales y las posibilidades de
investigación que ofrece cada uno.
7 Realizar experimentos y estudios no experimentales.
8 Comprender cómo el factor tiempo altera la naturaleza de un estudio.
Síntesis
Con el propósito de responder a las preguntas de investigación planteadas y
cumplir con los objetivos del estudio, el investigador debe seleccionar o desa-
rrollar un diseño de investigación específi co. Cuando se establecen y formulan
hipótesis, los diseños sirven también para someterlas a prueba. Los diseños
cuantitativos pueden ser experimentales o no experimentales.
En este capítulo se analizan diferentes diseños experimentales y la manera
de aplicarlos. Asimismo, se explica el concepto de validez experimental y
cómo lograrla.
(continúa)
Paso 6 Elección o desarrollo del diseño apropiado
para la investigación: experimental,
no experimental o múltiple
• Precisar el diseño específi co.
Proceso de investigación
cuantitativa
Concepción o elección del diseño
de investigación
Capítulo
Co
d
e
7
• Tienen grado de control mínimo
Recolección de datos en
un único momento
Analizar cambios a
través del tiempo
• Implican grupos intactos
• Exploratorios
• Descriptivos
• Correlacionales-causales
• Diseños de tendencia
(trend )
• Diseños de análisis
evolutivo de grupos
(cohort)
• Diseños panel
• Manipulación intencional de variables
(independientes)
• Medición de variables (dependientes)
• Control y validez
• Dos o más grupos de comparación
• Participantes asignados al azar
• Preexperimentos
Característica
Propósito
• Cuasiexperi-
mentos
Tipos
Tipos
• Experimentos
“puros”
Diseño de investigación
Tipos
No experimentales
Experimentales (que
administran estímulos
o tratamientos)
En una misma investigación
pueden incluirse dos o más
diseños de distintos tipos
(diseños múltiples)
Cuyo propósito es:
• Responder preguntas de investigación
• Cumplir objetivos del estudio
• Someter hipótesis a prueba
Longitudinales
o evolutivos
Transeccionales
o transversales
Síntesis (continuación)
También se presenta una clasifi cación de diseños no experimentales, en la
que se considera:
a) el factor tiempo o número de veces en que se recolectan datos;
b) el alcance del estudio.
Del mismo modo, se deja en claro que ningún tipo de diseño es
intrínsecamente mejor que otro, sino que son el planteamiento del problema,
los alcances de la investigación y la formulación o no de hipótesis y su tipo, los
que determinan qué diseño es el más adecuado para un estudio en concreto;
asimismo, es posible utilizar más de un diseño.
Nota: En el CD anexo (Material complementario → Capítulos), encontrará el capítulo 5, “Diseños experimentales: segunda parte”,
que extiende los contenidos expuestos en este capítulo 7, en especial lo relativo a la técnica de asignación al azar y emparejamiento, así
como a series cronológicas, factoriales y cuasiexperimentos. Parte del material que estaba en ediciones anteriores en este capítulo se
actualizó y trans rió a dicho medio (no se eliminó).
Capítulo 7 Concepción o elección del diseño de investigación
120
¿Qué es un diseño de investigación?
Una vez que se precisó el planteamiento del problema, se de nió el alcance inicial de la investigación
y se formularon las hipótesis (o no se establecieron debido a la naturaleza del estudio), el investigador
debe visualizar la manera práctica y concreta de responder a las preguntas de investigación, además de
cubrir los objetivos jados. Esto implica seleccionar o desarrollar uno o más diseños de investigación
y aplicarlos al contexto particular de su estudio. El término diseño se re ere al plan o estrategia con-
cebida para obtener la información que se desea.
En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su o sus diseños para analizar la certeza de las
hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar evidencia respecto de los lineamien-
tos de la investigación (si es que no se tienen hipótesis).
Sugerimos a quien se inicia dentro de la investigación comenzar con estudios que se basen en un
solo diseño y, posteriormente, desarrollar indagaciones que impliquen más de un diseño, si es que la
situación de investigación así lo requiere. Utilizar más de un diseño eleva considerablemente los costos
de la investigación.
Para visualizar más claramente el asunto del diseño, recordemos una interrogante coloquial del
capítulo anterior: ¿le gustaré a Paola: por qué sí y por qué no?; y la hipótesis: “yo le resulto atractivo a
Paola porque me mira frecuentemente”.
El diseño constituiría el plan o la estrategia para con rmar si es o no cierto que le
resultó atractivo a Paola (el plan incluiría procedimientos y actividades tendientes a
encontrar la respuesta a la pregunta de investigación). En este caso podría ser: mañana
buscaré a Paola después de la clase de estadística, me acercaré a ella, le diré que se ve
muy guapa y la invitaré a tomar un café. Una vez que estemos en la cafetería la tomaré de la mano, y
si ella no la retira, la invitaré a cenar el siguiente n de semana; y si acepta, en el lugar donde cenemos
le comentaré que me resulta atractiva y le preguntaré si yo le resulto atractivo. Desde luego, puedo
seleccionar o concebir otra estrategia, tal como invitarla a bailar o ir al cine en lugar de ir a cenar; o
bien, si conozco a varias amigas de Paola y yo también soy amigo de ellas, preguntarles si le resulto
atractivo a esta joven. En la investigación disponemos de distintas clases de diseños preconcebidos y
debemos elegir uno o varios entre las alternativas existentes, o desarrollar nuestra propia estrategia (por
ejemplo, invitarla al cine y obsequiarle un presente para observar cuál es su reacción al recibirlo).
Si el diseño está concebido cuidadosamente, el producto nal de un estudio (sus resultados) ten-
drá mayores posibilidades de éxito para generar conocimiento. Puesto que no es lo mismo seleccionar
un tipo de diseño que otro: cada uno tiene sus características propias, como se verá más adelante. No
es igual preguntarle directamente a Paola si le resulto o no atractivo que preguntar a sus amigas; o que
en lugar de interrogarla verbalmente, pre era analizar su conducta no verbal (cómo me mira, qué
reacciones tiene cuando la abrazo o me acerco a ella, etc.). Como tampoco será lo mismo si le cuestio-
no delante de otras personas, que si le pregunto estando solos los dos. La precisión, amplitud y pro-
fundidad de la información obtenida varía en función del diseño elegido.
¿Cómo debemos aplicar el diseño elegido
o desarrollado?
Dentro del enfoque cuantitativo, la calidad de una investigación se encuentra relacionada con el grado
en que apliquemos el diseño tal como fue preconcebido (particularmente en el caso de los experimen-
tos). Desde luego, en cualquier tipo de investigación el diseño se debe ajustar ante posibles contingen-
cias o cambios en la situación (por ejemplo, un experimento en el cual no funciona el estímulo
experimental, éste tendría que modi carse o adecuarse).
Diseño Plan o estrategia que se
desarrolla para obtener la información
que se requiere en una investigación.
1
2
Diseños experimentales
121
En el proceso cuantitativo, ¿de qué tipos de diseños
disponemos para investigar?
En la literatura sobre la investigación cuantitativa es posible encontrar diferentes clasi caciones de los
diseños. En esta obra adoptamos la siguiente clasi cación:
1
investigación experimental e investigación
no experimental. A su vez, la primera puede dividirse de acuerdo con las clásicas categorías de Campbell
y Stanley (1966) en: preexperimentos, experimentos “puros” y cuasiexperimentos.
2
La investigación
no experimental la subdividimos en diseños transversales y diseños longitudinales. Dentro de cada
clasi cación se comentarán los diseños especí cos. De los diseños de la investigación cualitativa nos
ocuparemos en el siguiente apartado del libro.
En términos generales, no consideramos que un tipo de investigación —y los consecuentes dise-
ños— sea mejor que otro (experimental frente a no experimental). Como mencionan Kerlinger y Lee
(2002), ambos son relevantes y necesarios, ya que tienen un valor propio. Cada uno posee sus caracte-
rísticas, y la decisión sobre qué clase de investigación y diseño especí co hemos de seleccionar o desa-
rrollar depende del planteamiento del problema, el alcance del estudio y las hipótesis formuladas.
D
¿Qué es un experimento?
El término experimento tiene al menos dos acepciones, una general y otra particular. La general se
re ere a “elegir o realizar una acción” y después observar las consecuencias (Babbie, 2009). Este uso del
término es bastante coloquial; así, hablamos de “experimentar” cuando mezclamos sustancias quími-
cas y vemos la reacción provocada, o cuando nos cambiamos de peinado y observamos el efecto que
suscita en nuestras amistades dicha transformación. La esencia de esta concepción de experimento es
que requiere la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles resultados.
Una acepción particular de experimento, más armónica con un sentido cientí co del término, se
re ere a un estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables independientes
(supuestas causas-antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una
o más variables dependientes (supuestos efectos-consecuentes), dentro de una situación de control
para el investigador. Esta de nición quizá parezca compleja; sin embargo, conforme se analicen sus
componentes se aclarará el sentido de la misma.
1
La tipología ha sido aceptada en ediciones anteriores por su sencillez.
2
Esta clasifi cación sigue siendo la más citada en textos contemporáneos, por ejemplo: Creswell (2009) y Babbie (2009).
X
Causa
(variable independiente)
Y
Efecto
(variable dependiente)
Figura 7.1
Esquema de experimento y variables.
Creswell (2009) denomina a los experimentos como estudios de intervención, porque un inves-
tigador genera una situación para tratar de explicar cómo afecta a quienes participan en ella en com-
paración con quienes no lo hacen. Es posible experimentar con seres humanos, seres vivos y ciertos
objetos.
Los experimentos manipulan tratamientos, estímulos, in uencias o intervenciones (denominadas
variables independientes) para observar sus efectos sobre otras variables (las dependientes) en una
situación de control. Veámoslo grá camente en la gura 7.2.
3
Capítulo 7 Concepción o elección del diseño de investigación
122
Es decir, los diseños experimentales se utilizan cuando el investigador pretende establecer el posi-
ble efecto de una causa que se manipula. Pero, para establecer in uencias (por ejemplo, decir que el
tratamiento psicológico reduce la depresión), se deben cubrir varios requisitos que a continuación se
expondrán.
Desde luego, hay ocasiones en que no podemos o no debemos experimentar. Por ejemplo, no
podemos evaluar las consecuencias del impacto —deliberadamente provocado— de un meteorito
sobre un planeta, el estímulo es imposible de manipular (¿quién puede enviar un meteorito a cierta
velocidad para que choque con un planeta?). Tampoco podemos experimentar con hechos pasados, así
como no debemos realizar cierto tipo de experimentos por cuestiones éticas (por ejemplo, experimen-
tar en seres humanos con un nuevo virus para conocer su evolución). Ciertamente se han efectuado
experimentos con armas bacteriológicas y bombas atómicas, castigos físicos a prisioneros, deformacio-
nes al cuerpo humano, etc.; sin embargo, son situaciones que no deben permitirse bajo ninguna cir-
cunstancia.
¿Cuál es el primer requisito de un experimento?
El primer requisito es la manipulación intencional de una o más variables independientes. La variable
independiente es la que se considera como supuesta causa en una relación entre variables, es la condi-
ción antecedente, y al efecto provocado por dicha causa se le denomina variable dependiente (conse-
cuente).
Y como se mencionó en el capítulo anterior referente a las hipótesis, el investigador puede incluir
en su estudio dos o más variables independientes. Cuando en realidad existe una relación causal entre
una variable independiente y una dependiente, al variar intencionalmente la primera, la segunda tam-
bién variará; por ejemplo, si la motivación es causa de la productividad, al variar la motivación deberá
variar la productividad.
Un experimento se lleva a cabo para analizar si una o más variables independientes
afectan a una o más variables dependientes y por qué lo hacen. Por ahora, simpli que-
mos el problema de estudio a una variable independiente y una dependiente. En un
experimento, la variable independiente resulta de interés para el investigador, ya que
hipotéticamente será una de las causas que producen el efecto supuesto. Para obtener
evidencia de esta supuesta relación causal, el investigador manipula la variable indepen-
diente y observa si la dependiente varía o no. Aquí, manipular es sinónimo de hacer
variar o asignar distintos valores a la variable independiente.
Tratamiento, estímulo,
infl uencia, intervención,
etc. Variable independiente
(supuesta causa)
Infl uye en...
Reduce
Mejora
Incrementa
Un tratamiento
psicológico
Un tratamiento médico
Un nuevo motor
revolucionario
Variable dependiente
(supuesto efecto)
Depresión
Artritis
Velocidad
Figura 7.2 Ejemplos de la relación de variables independiente y dependiente.
Experimento Situación de control
en la cual se manipulan, de manera
intencional, una o más variables inde-
pendientes (causas) para analizar las
consecuencias de tal manipulación
sobre una o más variables dependien-
tes (efectos).
Diseños experimentales
123
La variable dependiente se mide
La variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto que la manipulación de la
variable independiente tiene en ella. Esto se esquematiza de la siguiente manera:
Manipulación de la Medición del efecto sobre la
variable independiente variable dependiente
X
A
Y
X
B
•
•
•
La letra “X” suele utilizarse para simbolizar una variable independiente o tratamiento experimen-
tal, las letras o subíndices “
A
,
B
…” indican distintos niveles de variación de la independiente y la letra
“Y” se utiliza para representar una variable dependiente.
Grados de manipulación de la variable independiente
La manipulación o variación de una variable independiente puede realizarse en dos o más grados. El
nivel mínimo de manipulación es de presencia-ausencia de la variable independiente. Cada nivel o
grado de manipulación involucra un grupo en el experimento.
Presencia-ausencia
Este nivel o grado implica que un grupo se expone a la presencia de la variable independiente y el otro
no. Posteriormente, los dos grupos se comparan para saber si el grupo expuesto a la variable indepen-
diente di ere del grupo que no fue expuesto.
3
En este momento no se explica el método para asignar a los niños a los dos grupos; lo veremos en el apartado de control y vali-
dez interna. Lo que importa ahora es que se comprenda el signifi cado de la manipulación de la variable independiente.
EJEMPLO
Si un investigador deseara analizar el posible efecto de los contenidos televisivos antisociales en la con-
ducta agresiva de determinados niños, podría hacer que un grupo viera un programa de televisión con
contenido antisocial y otro grupo viera un programa con contenido prosocial,
3
y posteriormente observara
cuál de los dos grupos muestra una mayor conducta agresiva.
La hipótesis de investigación nos hubiera señalado lo siguiente: “la exposición por parte de los niños
a contenidos antisociales tenderá a provocar un aumento en su conducta agresiva”. De este modo, si
descubre que el grupo que observó el programa antisocial muestra mayor conducta agresiva respecto del
grupo que vio el programa prosocial, y que no hay otra posible causa que hubiera afectado a los grupos
de manera desigual, comprobaría su hipótesis.
El investigador manipula o hace fl uctuar la variable independiente para observar el efecto en la depen-
diente, y lo realiza asignándole dos valores: presencia de contenidos antisociales por televisión (programa
antisocial) y ausencia de contenidos antisociales por televisión (programa prosocial). El experimentador
realiza la variación a propósito (no es casual): tiene control directo sobre la manipulación y crea las con-
diciones para proveer el tipo de variación deseado.
En un experimento, para que una variable se considere como independiente debe cumplir tres requi-
sitos:
1. que anteceda a la dependiente;
2. que varíe o sea manipulada;
3. que esta variación pueda controlarse.
Capítulo 7 Concepción o elección del diseño de investigación
124
Por ejemplo, a un grupo de personas con artritis se le administra el tratamiento médico y al otro
grupo no se le administra. Al primero se le conoce como grupo experimental, y al otro, en el que está
ausente la variable independiente, se le denomina grupo de control. Pero en realidad
ambos grupos participan en el experimento. Después se observa si hubo o no alguna
diferencia entre los grupos en lo que respecta a la cura de la enfermedad (artritis).
A la presencia de la variable independiente con frecuencia se le llama “tratamiento
experimental”, “intervención experimental” o “estímulo experimental”. Es decir, el gru-
po experimental recibe el tratamiento o estímulo experimental o, lo que es lo mismo, se
le expone a la variable independiente; el grupo de control no recibe el tratamiento o
estímulo experimental. Ahora bien, el hecho de que uno de los grupos no se exponga al
tratamiento experimental no signi ca que su participación en el experimento sea pasiva. Por el contra-
rio, implica que realiza las mismas actividades que el grupo experimental, excepto someterse al estímu-
lo. En el ejemplo de la violencia televisada, si el grupo experimental va a ver un programa de televisión
con contenido violento, el grupo de control podría ver el mismo programa, pero sin las escenas violen-
tas (otra versión del programa). Si se tratara de experimentar con un medicamento, el grupo experimen-
tal consumiría el medicamento, mientras que el grupo de control consumiría un placebo (por ejemplo,
una supuesta píldora que en realidad es un caramelo bajo en azúcares).
En general, en un experimento puede a rmarse lo siguiente: si en ambos grupos todo fue “igual”
menos la exposición a la variable independiente, es muy razonable pensar que las diferencias entre los
grupos se deban a la presencia-ausencia de tal variable.
Más de dos grados
En otras ocasiones, es posible hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o gra-
dos. Supongamos una vez más que queremos analizar el posible efecto del contenido antisocial por
televisión sobre la conducta agresiva de ciertos niños. Podría hacerse que un grupo fuera expuesto a un
programa de televisión sumamente violento (con presencia de violencia física y verbal); un segun-
do grupo se expusiera a un programa medianamente violento (sólo con violencia verbal), y un tercer
grupo se expusiera a un programa sin violencia o prosocial. En este ejemplo, se tendrían tres niveles o
cantidades de la variable independiente, lo cual se representa de la siguiente manera:
X
1
(programa sumamente violento)
X
2
(programa medianamente violento)
— (ausencia de violencia, programa prosocial)
Manipular la variable independiente en varios niveles tiene la ventaja de que no sólo se puede
determinar si la presencia de la variable independiente o tratamiento experimental tiene un efecto,
sino también si distintos niveles de la variable independiente producen diferentes efectos. Es decir, si
la magnitud del efecto (Y ) depende de la intensidad del estímulo (X
1
, X
2
, X
3
, etcétera).
Ahora bien, ¿cuántos niveles de variación deben ser incluidos? No hay una respuesta exacta,
depende del planteamiento del problema y los recursos disponibles. Del mismo modo, los estudios
previos y la experiencia del investigador pueden darnos luz al respecto, ya que cada nivel implica un
grupo experimental más. Por ejemplo, en el caso del tratamiento médico, dos niveles de variación
pueden ser su cientes para probar su efecto, pero si tenemos que evaluar los efectos de distintas dosis
de un medicamento, tendremos tantos grupos como dosis y, además, el grupo testigo o de control.
Modalidades de manipulación en lugar de grados
Existe otra forma de manipular una variable independiente que consiste en exponer a los grupos expe-
rimentales a diferentes modalidades de la variable, pero sin que esto implique cantidad. Por ejemplo,
experimentar con tipos de semillas, medios para comunicar un mensaje a todos los ejecutivos de la
empresa (correo electrónico versus teléfono celular o móvil versus memorándum escrito, vacunas, esti-
los de argumentaciones de abogados en juicios, procedimientos de construcción o materiales.
Grupo de control Se le conoce tam-
bién como grupo testigo.
Grupo experimental Es el que reci-
be el tratamiento o estímulo experi-
mental.
125
¿Cómo se defi ne la manera de manipular las variables independientes?
En ocasiones, la manipulación de la variable independiente conlleva una combinación de canti-
dades y modalidades de ésta. Los diseñadores de automóviles experimentan con el peso del chasis
(cantidad) y el material con que está construido (modalidad) para conocer su efecto en la aceleración
de un vehículo.
Finalmente, es necesario insistir en que cada nivel o modalidad implica, al menos, un grupo. Si
hay tres niveles (grados) o modalidades, se tendrán tres grupos como mínimo.
¿Cómo se defi ne la manera de manipular
las variables independientes?
Al manipular una variable independiente es necesario especi car qué se va a entender por esa variable
en el experimento (de nición operacional experimental). Es decir, trasladar el concepto teórico a un
estímulo experimental. Por ejemplo, si la variable independiente a manipular es la exposición a la
violencia televisada (en adultos), el investigador debe pensar cómo va a transformar ese concepto en
una serie de operaciones experimentales. En este caso podría ser: la violencia televisada será operacio-
nalizada (transportada a la realidad) mediante la exposición a un programa donde haya riñas y golpes,
insultos, agresiones, uso de armas de fuego, crímenes o intentos de crímenes, azotes de puertas, se
aterre a personas, persecuciones, etc. Entonces se selecciona un programa donde se muestren tales
conductas (por ejemplo, CSI: Investigación de la escena del crimen, Prision break o La ley y el orden, o
una telenovela producida en Latinoamérica o serie española en que se presenten dichos comporta-
mientos). Así, el concepto abstracto se transforma en un referente real.
EJEMPLO
Naves y Poplawsky (1984) diseñaron un experimento para poner a prueba la siguiente hipótesis: “a mayor
grado de información sobre la defi ciencia mental que posea el sujeto común se mostrará menor evitación
en la interacción con el defi ciente mental”.
4
Manipulación intencional de una
o más variables independientes
Medir el efecto que una o más
variables independientes tienen sobre
una o más dependientes
Procurar la validez externa
de la situación experimental
Control o validez interna
Figura 7.3 Requisitos de un experimento.
Veamos cómo un concepto teórico (grado de información sobre la de ciencia mental) en la prác-
tica se tradujo a dos niveles de manipulación experimental.
4
En el ejemplo a veces se emplean los términos “defi ciencia mental” y “defi ciente mental”, debido a que son los que utilizaron
Esther Naves y Silvia Poplawsky. Los términos más correctos serían: “capacidad mental diferente” y “persona con tal capacidad”. De
antemano nos disculpamos si alguien se siente ofendido por estos vocablos.
Capítulo 7 Concepción o elección del diseño de investigación
126
Difi cultades para defi nir cómo se manipularán
las variables independientes
En ocasiones no resulta tan difícil trasladar el concepto teórico (variable independiente) en opera-
ciones prácticas de manipulación (tratamientos o estímulos experimentales). Manipular la paga (can-
tidades de dinero otorgadas), la retroalimentación, el reforzamiento y la administración de un
medicamento no es muy difícil. Sin embargo, a veces resulta verdaderamente complicado representar
el concepto teórico en la realidad, sobre todo con variables internas, variables que pueden tener diver-
sos signi cados o variables que sean difíciles de alterar. La socialización, la cohesión, la conformidad,
el poder, la motivación individual y la agresión son conceptos que requieren un enorme esfuerzo por
parte del investigador para operacionalizarse.
Guía para sortear difi cultades
Para de nir cómo se va a manipular una variable es necesario:
1. Consultar experimentos antecedentes para ver si en éstos r
esultó exitosa la forma de manipular la
variable independiente. Al respecto, resulta imprescindible analizar si la manipulación de esos
estudios puede aplicarse al contexto especí co del nuestro, o cómo se extrapolaría a nuestra situa-
ción experimental.
2. E
valuar la manipulación antes de que se conduzca el experimento. Hay varias preguntas que el
experimentador debe hacerse para ev
aluar su manipulación antes de llevarla a cabo: ¿las operacio-
nes experimentales representan la variable conceptual que se tiene en mente?, ¿los diferentes nive-
5
Las actuaciones fueron ensayadas una y otra vez ante un grupo de cuatro expertos sobre la defi ciencia mental, hasta que el
grupo unánimemente validó el desempeño del actor.
La variable independiente fue “el grado de información sobre la defi ciencia mental” (o mejor dicho,
capacidad mental distinta); y la dependiente, “la conducta de evitación en interacciones con personas
cuyas capacidades mentales son diferentes”. La primera se manipuló mediante dos niveles de informa-
ción: 1) información cultural y 2) información sociopsicológica acerca de este tipo de capacidad mental.
Por tanto, hubo dos grupos: uno con información cultural y otro con información sociopsicológica. El
primer grupo no recibió ningún tipo de información sobre la defi ciencia mental o la capacidad mental
distinta, ya que se supuso: “que todo individuo, por pertenecer a cierta cultura, maneja este tipo de
información, y está conformada por nociones generales y normalmente estereotipadas sobre la defi ciencia
mental; de ello se desprende que si un sujeto basa sus predicciones sobre la conducta del otro en el nivel
cultural, obtendrá mínima precisión y pocas probabilidades de controlar el evento comunicativo” (Naves
y Poplawsky, 1984, p. 119).
El segundo grupo acudió a un centro de entrenamiento para personas cuyas capacidades mentales son
diferentes, donde tuvo una reunión con ellos, quienes les proporcionaron información sociopsicológica
(algunos contaron sus problemas en el trabajo y sus relaciones con superiores y compañeros, también
se trataron temas como el amor y la amistad). Este grupo pudo observar lo que es la “defi ciencia mental
o capacidad mental distinta”, cómo se trata clínicamente y los efectos en la vida cotidiana de quien la
posee, además de recibir información sociopsicológica al respecto.
Después, todos los participantes fueron expuestos a una interacción sorpresiva con un supuesto indi-
viduo con capacidad mental distinta (que en realidad era un actor entrenado para comportarse como
“defi ciente mental” y con conocimientos sobre la materia).
5
La situación experimental estuvo bajo riguro-
so control y se fi lmaron las interacciones para medir el grado de evitación hacia el sujeto con capacidad
mental diferente, a través de cuatro dimensiones: a) distancia física, b) movimientos corporales que deno-
taban tensión, c) conducta visual y d) conducta verbal. Se comprobó la hipótesis, pues el grupo con infor-
mación cultural mostró una mayor conducta de evitación que el grupo con información sociopsicológica.
127
¿Cuántas variables independientes y dependientes deben incluirse en un experimento?
les de variación de la variable independiente harán que los sujetos se comporten de diferente
forma? (Christensen, 2006), ¿qué otras maneras existen para manipular la variable?, ¿ésta es la
mejor? Si el concepto teórico no se traslada adecuadamente a la realidad, lo que sucederá es que al
nal realizaremos otro experimento muy distinto del que pretendemos. Si deseáramos averiguar
el efecto de la ansiedad sobre la memorización de conceptos y si nuestra manipulación es erró-
nea (en lugar de provocar ansiedad, generase inconformidad), los resultados del experimento tal
vez nos ayudarán a explicar la relación inconformidad-memorización de conceptos; pero de nin-
guna manera servirán para analizar el efecto de la ansiedad en la memorización. Podría ser que no
nos demos cuenta y consideremos que aportamos algo cuando en realidad no lo hicimos.
También, si la presencia de la variable independiente en el o los grupos experimentales es
débil, probablemente no se encontrarán efectos, pero no porque no pueda haberlos. Si pretende-
mos manipular la violencia televisada y nuestro programa no es en realidad violento (incluye uno
que otro insulto y algunas sugerencias de violencia física) y no encontramos un efecto, en verdad
no podemos a rmar o negar que haya un efecto, porque la manipulación fue débil.
3. I
ncluir verifi
caciones para la manipulación. Cuando se experimenta con personas hay varias formas
de veri car si realmente funcionó la manipulación. La primera consiste en entrevistar a los parti-
cipantes. Supongamos que, por medio de la manipulación, pretendemos generar que un grupo
esté muy motivado hacia una tarea o actividad y el otro no, después del experimento entrevista-
ríamos a los individuos para ver si el grupo que debía estar muy motivado en realidad lo estuvo, y
el grupo que no debía estar motivado no lo estuvo. Una segunda forma es incluir mediciones
relativas a la manipulación durante el experimento. Por ejemplo, aplicar una escala de motivación
a ambos grupos cuando supuestamente unos deben estar motivados y otros no.
¿Cuál es el segundo requisito de un experimento?
El segundo requisito consiste en medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable
dependiente. Esto es igualmente importante y como en la variable dependiente se observa el efecto, la
medición debe ser válida y con able. Si no podemos asegurar que se midió de manera adecuada, los
resultados no servirán y el experimento será una pérdida de tiempo.
Imaginemos que conducimos un experimento para evaluar el efecto de un nuevo tipo de enseñan-
za en la comprensión de conceptos políticos por parte de ciertos niños, y en lugar de medir compren-
sión medimos la memorización; por más correcta que resulte la manipulación de la variable
independiente, el experimento resultaría un fracaso porque la medición de la dependiente no es válida.
O supongamos que tenemos dos grupos a comparar con mediciones distintas, y si encontramos dife-
rencias ya no sabremos si se debieron a la manipulación de la independiente o a que se aplicaron exá-
menes de comprensión diferentes. Los requisitos para medir correctamente una variable se comentan
en el capítulo 9: “Recolección de los datos cuantitativos”. En la planeación de un experimento se debe
precisar cómo se van a manipular las variables independientes y cómo medir las dependientes.
¿Cuántas variables independientes y dependientes
deben incluirse en un experimento?
No hay reglas para ello; depende de cómo se haya planteado el problema de investigación y de las
limitaciones que existan. Si al investigador interesado en contrastar efectos de apelaciones emotivas
frente a racionales de comerciales televisivos en la predisposición de compra de un producto sólo le
interesa este problema, tendrá una variable independiente única y una sola dependiente. Pero si tam-
bién le interesa analizar el efecto de utilizar comerciales en blanco y negro frente a los que son a color,
agregaría esta variable independiente y la manipularía. Tendría dos variables independientes (apela-
ción y colorido) y una dependiente (predisposición de compra), son cuatro grupos (sin contar el de
control):
Capítulo 7 Concepción o elección del diseño de investigación
128
a) grupo expuesto a apelación emotiva y comercial en blanco y negro;
b) grupo expuesto a apelación emotiva y comercial en color;
c) grupo expuesto a apelación racional y comercial en blanco y negro;
d ) grupo expuesto a apelación racional y comercial en color.
O también se podría agr
egar una ter
cera variable independiente: duración de los comerciales, y
una cuarta: realidad de los modelos del comercial (personas vivas en contraposición a dibujos anima-
dos) y así sucesivamente. Claro está que conforme se aumenta el número de variables independientes
se incrementarán las manipulaciones que deben hacerse y el número de grupos requeridos para el
experimento. Entonces, entraría en juego el segundo factor mencionado (limitantes), tal vez no con-
seguiría las su cientes personas para tener el número de grupos que se requiere, o el presupuesto para
producir tal variedad de comerciales.
Por otro lado, en cada caso podría optar por medir más de una variable dependiente y evaluar
múltiples efectos de las independientes (en distintas variables). Por ejemplo, además de la predisposi-
ción de compra, medir la recordación del comercial y la evaluación estética de éste. Resulta obvio que,
al aumentar las variables dependientes, no tienen que incrementarse los grupos, porque estas variables
no se manipulan. Lo que aumenta es el tamaño de la medición (cuestionarios con más preguntas,
mayor número de observaciones, entrevistas más largas, etc.) porque hay más variables que medir.
¿Cuál es el tercer requisito de un experimento?
El tercer requisito que todo experimento debe cumplir es el control o la validez inter-
na de la situación experimental. El término “control” tiene diversas connotaciones den-
tro de la experimentación. Sin embargo, su acepción más común es que, si en el
experimento se observa que una o más variables independientes hacen variar a las
dependientes, la variación de estas últimas se debe a la manipulación de las primeras y
no a otros factores o causas; y si se observa que una o más independientes no tienen un efecto sobre
las dependientes, se puede estar seguro de ello. En términos más coloquiales, tener “control” signi ca
saber qué está ocurriendo realmente con la relación entre las variables independientes y las dependien-
tes. Esto podría ilustrarse de la siguiente manera:
Validez interna Grado de confi anza
que se tiene de que los resultados del
experimento se interpreten adecuada-
mente y sean válidos (se logra cuando
hay control).
Figura 7.4 Experimentos con control e intento de experimento.
Cuando hay control es posible determinar la relación causal; cuando no se logra el control, no se
puede conocer dicha relación (no se sabe qué está detrás del “cuadro en color”, quizá sería, por ejem-
plo: “X→Y ”, o “X Y ”; es decir, que hay correlación o que no existe ninguna relación). En la estra-
tegia de la experimentación, el investigador no manipula una variable sólo para comprobar la
covariación, sino que al efectuar un experimento es necesario realizar una observación controlada (Van
Dalen y Meyer, 1994).
Dicho de una tercera forma, lograr control en un experimento es contener la in uencia de otras
variables extrañas en las variables dependientes, para así saber en realidad si las variables independien-
tes que nos interesan tienen o no efecto en las dependientes. Ello se esquematizaría así:
X X
X
Experimento
(con control)
Intento de experimento
(sin control)
Causalidad
o
no causalidad
Sin conocimiento
de causa
YY
Y
129
¿Cuál es el tercer requisito de un experimento?
Es decir, “puri camos” la relación de X (independiente) con Y (dependiente) de otras posibles
fuentes que afecten a Y, y que “contaminen” el experimento. Aislamos las relaciones que nos interesan.
Si deseamos analizar el efecto que pueda tener un comercial sobre la predisposición de compra hacia
el producto que se anuncia, sabemos que quizás existan otras razones o causas por las cuales las perso-
nas piensen en comprar el producto (calidad, precio, cualidades, prestigio de la marca, etc.). Entonces,
en el experimento se deberá controlar la posible in uencia de estas otras causas, para que así sepamos
si el comercial tiene o no algún efecto. De lo contrario, si se observa que la predisposición de compra
es elevada y no hay control, no sabremos si el comercial es la causa o lo son los demás factores.
Lo mismo ocurre con un método de enseñanza, cuando por medio de un experimento se desea
evaluar su in uencia en el aprendizaje. Si no hay control, no sabremos si un buen aprendizaje se debió
al método, a que los participantes eran sumamente inteligentes, a que tenían conocimientos aceptables
de los contenidos o a cualquier otro motivo. Si no hay aprendizaje no sabremos si se debe a que los
sujetos estaban muy desmotivados hacia los contenidos a enseñar, a que eran poco inteligentes o a
cualquier otra causa. Es decir, buscamos descartar otras posibles explicaciones para evaluar si la nuestra
es o no la correcta (variables independientes de interés, estímulos o tratamientos experimentales que
tienen el efecto que nos interesa comprobar). Tales explicaciones rivales son las fuentes de invalidación
interna (que pueden invalidar el experimento).
Fuentes de invalidación interna
Existen diversos factores que tal vez nos confundan y sean motivo de que ya no sepamos si la presencia
de una variable independiente o un tratamiento experimental surte o no un verdadero efecto. Se tra-
ta de explicaciones rivales frente a la explicación de que las variables independientes afectan a las
dependientes. Campbell y Stanley (1966) de nieron estas explicaciones rivales, las cuales han sido
ampliadas por Campbell (1975), Christensen (2006) y Babbie (2009). Se les conoce como fuentes de
invalidación interna porque precisamente atentan contra la validez interna de un experimento. Ésta se
re ere a cuánta con anza tenemos en que sea posible interpretar los resultados del experimento y éstos
sean válidos. La validez interna se relaciona con la calidad del experimento y se logra cuando hay con-
trol, cuando los grupos di eren entre sí solamente en la exposición a la variable independiente (ausen-
cia-presencia o en grados o modalidades), cuando las mediciones de la variable dependiente son
con ables y válidas, y cuando el análisis es el adecuado para el tipo de datos que estamos manejando.
El control en un experimento se alcanza eliminando esas explicaciones rivales o fuentes de invalidación
interna. A continuación se mencionan brevemente algunas de estas fuentes de invalidación en la tabla
7.1; una explicación más amplia, así como ejemplos y otras fuentes potenciales, las podrá encontrar el
lector en el CD anexo → capítulo 5 “Diseños experimentales: segunda parte”.
Figura 7.5 Experimentos con control de las variables extrañas.
Control
X
X
(Extrañas y fuentes de
invalidación)
X
Vemos su efecto
X (de interés, variable
independiente manipulada)
X (variable
dependiente medida)
Controlamos su
infl uencia
o la ausencia de éste
Capítulo 7 Concepción o elección del diseño de investigación
130
Tabla 7.1 Principales fuentes de invalidación interna
6
Fuente o amenaza a la
validez interna Descripción de la amenaza En respuesta, el investigador debe:
Historia Eventos o acontecimientos externos que ocurran
durante el experimento e infl uyan solamente a algunos
de los participantes.
Asegurarse de que los participantes de
los grupos experimentales y de control
experimenten los mismos eventos.
Maduración Los participantes pueden cambiar o madurar durante
el experimento y esto afectar los resultados.
Seleccionar participantes para los gru-
pos que maduren o cambien de manera
similar durante el experimento.
Inestabilidad del
instrumento de
medición
Poca o nula confi abilidad del instrumento. Elaborar un instrumento estable y
confi able.
Inestabilidad del
ambiente experimental
Las condiciones del ambiente o entorno del experimen-
to no sean iguales para todos los grupos participantes.
Lograr que las condiciones ambientales
sean las mismas para todos los grupos.
Administración de
pruebas
Que la aplicación de una prueba o instrumento de
medición antes del experimento infl uya las respuestas
de los individuos cuando se vuelve a administrar
la prueba después del experimento (recuerden sus
respuestas).
Tener pruebas equivalentes y confi a-
bles, pero que no sean las mismas y
que los grupos que se comparen sean
equiparables.
Instrumentación Que las pruebas o instrumentos aplicados a los
distintos grupos que participan en el experimento no
sean equivalentes.
Administrar la misma prueba o instru-
mento a todos los individuos o grupos
participantes.
Regresión Seleccionar participantes que tengan puntuaciones
extremas en la variable medida (casos extremos) y que
no se mida su valoración real.
Elegir participantes que no tengan
puntuaciones extremas o pasen por un
momento anormal.
Selección Que los grupos del experimento no sean equivalentes. Lograr que los grupos sean equivalentes.
Mortalidad Que los participantes abandonen el experimento. Reclutar sufi cientes participantes para
todos los grupos.
Difusión de
tratamientos
Que los participantes de distintos grupos se comuni-
quen entre sí y esto afecte los resultados.
Durante el experimento mantener a los
grupos tan separados entre sí como sea
posible.
Compensación Que los participantes del grupo de control perciban
que no reciben nada y eso los desmoralice y afecte los
resultados.
Proveer de benefi cios a todos los grupos
participantes.
Conducta del
experimentador
Que el comportamiento del experimentador afecte los
resultados.
Actuar igual con todos los grupos y ser
“objetivo”.
¿Cómo se logran el control y la validez interna?
El control en un experimento logra la validez interna y se alcanza mediante:
1. varios grupos de comparación (dos como mínimo);
2. equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la o las variables indepen-
dientes.
6
Basada en Hernández Sampieri et al. (2006) y Mertens (2005), pero principalmente Creswell (2009, p.163-165).
131
¿Cómo se logran el control y la validez interna?
Varios grupos de comparación
Es necesario que en un experimento se tengan, por lo menos, dos grupos que comparar. En primer
término, porque si nada más se tiene un grupo no es posible saber con certeza si in uyeron las fuentes
de invalidación interna o no. Por ejemplo, si mediante un experimento buscamos probar la hipótesis:
“a mayor información psicológica sobre una clase social, menor prejuicio hacia esta clase”. Si decidi-
mos tener un solo grupo en el experimento, se expondría a los sujetos a un programa de sensibilización
donde se proporcione información sobre la manera como vive dicha clase, sus angustias y problemas,
necesidades, sentimientos, aportaciones a la sociedad, etc.; para luego observar el nivel de prejuicio (el
programa incluiría charlas de expertos, películas y testimonios grabados, lecturas, etc.). Este experi-
mento se esquematizaría así:
Momento 1 Momento 2
Exposición al programa
de sensibilización
Observación del nivel
de prejuicio
Todo en un único grupo. ¿Qué sucede si se observa un bajo nivel de prejuicio en el grupo?
¿Podemos deducir con absoluta certeza que se debió al estímulo? Desde luego que no. Es posible que
el nivel bajo de prejuicio se deba al programa de sensibilización, que es la forma de manipular la varia-
ble independiente “información psicológica sobre una clase social”, pero también a que los participan-
tes tenían un bajo nivel de prejuicio antes del experimento y, en realidad, el programa no afectó. Y no
lo podemos saber porque no hay una medición del nivel de prejuicio al inicio del experimento (antes
de la presentación del estímulo experimental); es decir, no existe punto de comparación. Pero, aunque
hubiera ese punto de contraste inicial, con un solo grupo no podríamos estar seguros de cuál fue la
causa del nivel de prejuicio. Supongamos que el nivel de prejuicio antes del estímulo o tratamiento era
alto, y después del estímulo, bajo. Quizás el tratamiento sea la causa del cambio, pero tal vez también
ocurrió lo siguiente:
1. Que la primera prueba de prejuicio sensibilizara a los sujetos participantes y que in uy
era en sus
r
espuestas a la segunda prueba. Así, las personas crearon conciencia de lo negativo de ser prejui-
ciosas al responder a la primera prueba (administración de prueba).
2. Que los individuos seleccionados se agotaran durante el experimento y sus respuestas a la segunda
pr
ueba fueran “
a la ligera” (maduración).
3. Que durante el experimento se salieron sujetos prejuiciosos o parte importante de ellos (mortali-
dad experimental).
O bien otras raz
ones.
Y si no se hubiera observado un cambio en el nivel de prejuicio entre la
primera prueba (antes del programa) y la segunda (después del programa), esto signi caría que la ex-
posición al programa no tiene efectos, aunque también podría ocurrir que el grupo seleccionado es
muy prejuicioso y tal vez el programa sí tiene efectos en personas con niveles comunes de prejuicio.
Asimismo, si el cambio es negativo (mayor nivel de prejuicio en la segunda medición que en la prime-
ra), se podría suponer que el programa incrementa el prejuicio, pero supongamos que haya ocurrido
un suceso durante el experimento que generó momentáneamente prejuicios hacia esa clase social (una
violación en la localidad a cargo de un individuo de esa clase), pero después los participantes “regresa-
ron” a su nivel de prejuicio normal (regresión). Incluso podría haber otras explicaciones.
Con un solo grupo no estaríamos seguros de que los resultados se debieran al estímulo experimen-
tal o a otras razones. Siempre quedará la duda. Los “experimentos” con un grupo se basan en sospechas
o en lo que “aparentemente es”, pero carecen de fundamentos. Al tener un único grupo se corre el
riesgo de seleccionar sujetos atípicos (los más inteligentes al experimentar con métodos de enseñanza,
los trabajadores más motivados al experimentar con programas de incentivos, los consumidores más
críticos, las parejas de novios más integradas, etc.) y de que intervengan la historia, la maduración, y
demás fuentes de invalidación interna, sin que el experimentador se dé cuenta.
Capítulo 7 Concepción o elección del diseño de investigación
132
Por ello, el o la investigador(a) debe tener, al menos, un punto de comparación: dos grupos, uno
al que se le administra el estímulo y otro al que no (el grupo de control).
7
Tal como se mencionó al
hablar de manipulación, a veces se requiere tener varios grupos cuando se desea averiguar el efecto de
distintos niveles o modalidades de la variable independiente.
Equivalencia de los grupos
Sin embargo, para tener control no basta con dos o más grupos, sino que éstos deben ser similares en
todo, menos en la manipulación de la o las variables independientes. El control implica que todo
permanece constante, salvo tal manipulación o intervención. Si entre los grupos que conforman el
experimento todo es similar o equivalente, excepto la manipulación de la variable independiente, las
diferencias entre los grupos pueden atribuirse a ella y no a otros factores (entre los cuales están
las fuentes de invalidación interna).
Imaginemos que deseamos probar si una serie de programas educativos de televisión para niños
genera mayor aprendizaje en comparación con un método educativo tradicional. Un grupo recibe la
enseñanza a través de los programas, otro grupo la recibe por medio de instrucción oral tradicional y
un tercer grupo dedica ese mismo tiempo a jugar libremente en el salón de clases. Supongamos que los
niños que aprendieron mediante los programas obtienen las mejores cali caciones en una prueba de
conocimientos relativa a los contenidos enseñados, los que recibieron el método tradicional obtienen
cali caciones mucho más bajas, y los que jugaron obtienen puntuaciones de cero o cercanas a este
valor. En forma aparente, los programas son un mejor vehículo de enseñanza que la instrucción oral.
Pero si los grupos no son equivalentes, entonces no podemos con ar en que las diferencias se deban
en realidad a la manipulación de la variable independiente (programas televisivos-instrucción oral) y
no a otros factores, o a la combinación de ambos. Por ejemplo, a los niños más inteligentes, estudiosos
y con mayor empeño se les asignó al grupo que fue instruido por televisión, o simplemente su prome-
dio de inteligencia y aprovechamiento era el más elevado; o la instructora del método tradicional no
poseía buen desempeño, o los niños expuestos a este último método recibieron mayor carga de traba-
jo y tenían exámenes los días en que se desarrolló el experimento, etc. ¿Cuánto se debió al método y
cuánto a otros factores? Para el investigador la respuesta a esta pregunta se convierte en un enigma: no
hay control.
Si experimentáramos con métodos de motivación para trabajadores, y a un grupo enviáramos a
los que laboran en el turno matutino, mientras que al otro lo mandáramos con los del turno vesperti-
no, ¿quién nos asegura que antes de iniciar el experimento ambos tipos de trabajadores están igual-
mente motivados? Puede haber diferencias en la motivación inicial porque los supervisores de distintos
turnos motivan de diferente manera y grado, o tal vez los del turno vespertino preferirían trabajar en
la mañana o se les pagan menos horas extra, etc. Si no están igualmente motivados, podría ocurrir que
el estímulo aplicado a los del turno de la mañana aparentara ser el más efectivo, cuando en realidad no
es así.
Veamos un ejemplo que nos ilustrará el resultado tan negativo que llega a tener la no equivalencia
de los grupos sobre los resultados de un experimento. ¿Qué investigador probaría el efecto de diferen-
tes métodos para sensibilizar a las personas respecto a lo terrible que puede ser el terrorismo si un
grupo está constituido por miembros de Al-Qaeda y el otro por familiares de las víctimas de los aten-
tados en Londres, en julio de 2005?
Los grupos deben ser equivalentes al iniciar y durante todo el desarrollo del experimento, menos
en lo que respecta a la variable independiente. Asimismo, los instrumentos de medición deben ser
iguales y aplicados de la misma manera.
7
El grupo de control o testigo es útil precisamente para tener un punto de comparación. Sin él, no podríamos saber qué sucede
cuando la variable independiente está ausente. Su nombre indica su función: ayudar a establecer el control, colaborando en la elimi-
nación de hipótesis rivales o infl uencias de las posibles fuentes de invalidación interna.
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