Investigación en Sociología: Experimental, Cuasi-experimental, Longitudinal, Cros-sectoriales, Casos de Estudio
Entendemos como investigación al proceso por el que se afrontan y solucionan determinados problemas de forma concebida, planificada y proyectada. Así y dependiendo del propósito buscado, nos encontraremos con múltiples formas de investigación. Por lo tanto, una manera de clasificar las diferentes estrategias de investigación será a partir de la finalidad u objetivo marcados.
Debemos tener presente pues que toda observación científica tiene su método y su particular enfoque, por lo que la cantidad de estrategias que podemos encontrar será también variada. A su vez, cada metodología estará compuesta de otros procesos y técnicas orientadas hacia la consecución de aquellas soluciones más eficaces posibles.
A través de este ensayo, recorreremos algunos de los más representativos y repasaremos cuál es su funcionamiento. Así, nos focalizaremos en los diseños experimentales, cuasi experimentales, los diseños de caso y, por último, longitudinales y cros-sectoriales.
1. Diseño experimental.
En el diseño experimental clásico encontramos dos variables; la variable independiente, que sería la causa y la dependiente, el efecto. La finalidad principal de este diseño es eliminar la influencia de otras variables. Para llevarlo a cabo se requieren cuatro pasos: primero, asignar a personas aleatoriamente a dos grupos -uno experimental y otro de control- y que los dos grupos son iguales antes de la intervención; segundo, aplicar la variable independiente en ambos grupos, para ver si realmente se cumplen nuestras hipótesis; tercero, comparar el nivel de cambio entre el pre-test y el post-test, tanto en el grupo experimental como en el de control y por último, si los cambios percibidos son diferentes entre los dos grupos esto debería ser porque el grupo de tratamiento fue sometido a requisitos diferentes.
Asimismo, los diseños experimentales pueden darse de tres maneras: en un laboratorio, en el denominado “campo” o bien utilizando experimentación natural (es decir, ocurrencias naturales). A su vez, podemos hacer una clasificación entre los diseños experimentales más sencillos y los diseños experimentales más complejos. En el primer grupo, nos encontramos con los diseños de solo post-test con grupo de control y los retrospectivos. Y en el segundo grupo destacarían los post-test múltiples, los grupos múltiples, el diseño de cuatro grupos de Solomon y los diseños factoriales.
En cuanto a los aspectos metodológicos debemos mencionar que los diseños experimentales presentan una serie de desventajas como puede ser la estrechez explicativa, ya que no son adecuados para explicar los mecanismos mediante los cuales una variable afecta a otra. Del mismo modo, la aleatorización dificulta establecer el papel de otros factores en el resultado y además, puede subestimar el efecto causal total. Por lo que concierne a la validez interna cabe resaltar que los resultados del experimento pueden verse afectados por el tiempo que transcurre entre el pre-test y el post-test, el propio procedimiento de medir a los participantes, variaciones a la hora de emplear los instrumentos, errores iniciales a la hora de seleccionar los grupos o el propio abandono del experimento por parte de los participantes. Finalmente, la validez externa también presenta algunos inconvenientes, tales como: el efecto reactivo del pre-test, la falta de representatividad o la artificialidad.
2. Diseño cuasi-experimental.
Cuando no es posible realizar experimentos aleatorizados controlados, recurrimos a “aproximaciones pasivas” a la investigación, esto es, diseños cuasi experimentales. La principal diferencia entre este modelo y el anteriormente tratado, es que mientras que en los diseños experimentales el investigador introduce una modificación en la observación y estudia las posibles alteraciones, en los diseños cuasi experimentales el investigador se limita a controlar cualquier actividad e intenta trazar hacia atrás una causa post hoc (prueba complicada en la teoría y en la práctica). En otras palabras, mientras que en los diseños experimentales hay aleatoriedad, en los cuasi experimentales no hay investigación acción. Aunque algunos autores indican que las diferencias entre ambos modelos es casi nula.
Una diferencia que encontramos importante entre ambos es la falta de grupo de control en los diseños cuasi experimentales; así como la existencia de información imperfecta, es decir, al omitir determinadas variables y tratar solo algunas, puede darse el hecho de que éstas últimas parezcan como las más importantes del modelo.
La alternativa más común a los ensayos experimentales es la creación de modelos estadísticos con matemáticas cada vez más complejas. Destacamos aquí el modelo de Granger, según el cual, si tuviésemos todas las variables que pueden afectar a un evento, podríamos crear un modelo estadístico que se ajustara a él y podríamos ver cómo afectan las distintas variables. Sin embargo, llevar esto a la práctica resulta complicado. Por lo tanto, todos los modelos sufren un sesgo por la omisión de variables explicativas. Queremos resaltar a este respecto la utilización de la regresión continua, la serie temporal interrumpida o las variables instrumentales. Del mismo modo, existen otras aproximaciones basadas en diseños, esto es, la investigación-acción y los estudios de diseño.
3. Diseño de Casos.
En este modelo, la unidad de análisis es el caso. Por lo tanto, cuando hablamos de caso hablamos del objeto de estudio o lo que es lo mismo, la unidad encargada de recopilar información. Ejemplos serían una persona, una colectividad, una decisión; en definitiva, todo aquello que nos sirva para entender nuestra observación de estudio. Se hace necesario diferenciar entre casos como un todo y otros que están formados por varios niveles o componentes, para ello usamos los términos “holístico” e “integrado”.
El fin de un investigador de un caso de estudio es esencialmente teórico, la recogida y el análisis convienen que estén guiados por la teoría. Los casos de estudio pueden ser tanto explicativos como descriptivos. En cuanto al primero, se utilizan tres dimensiones teóricas para este tipo de diseño y son: la comprobación de una teoría, la construcción de esas teorías y los estudios de casos clínicos. En cuanto al segundo, es importante centrarse primero en la descripción y teoría, seguido de las tipologías y tipos ideales y finalizando por las tipologías inductivas.
Por otro lado, los casos de estudios pueden ser únicos o múltiples, según se basen en un solo caso o en varios, este último diseño resulta más convincente. También pueden ser paralelo (todos los casos de estudio se realizan a la misma vez) o secuencial (los estudios siguen uno a otro). En cuanto a la dimensión temporal, pueden ser retrospectivo (reconstrucción del pasado) o prospectivo (observar los acontecimientos a medida que van sucediendo).
Los casos de estudio son presentados como deficientes en cuanto a la validez interna y externa. En este diseño, la validez interna reposa en el escrutinio del influjo del resto de las variables a excepción de las causales. Esto tiene como consecuencia que se centren en un número limitado de variables, esto conlleva a una explicación nomotética. Sin embargo, la explicación ideográfica se centra en casos
particulares y pretenden desarrollar una explicación para cada uno. Para la validez externa de un diseño de caso, existen dos tipos de generalizaciones: la estadística y la teórica. La primera se obtiene utilizando muestras aleatorias representativas y la segunda pretende generalizar un estudio a una teoría. La validez externa se puede mejorar mediante la selección estratégica de los casos en vez de utilizar una selección estadística. La selección estratégica favorece a la replicación literal y teórica.
En cuanto a cuestiones prácticas, para el muestreo se necesita indagar casos que puedan ofrecer una prueba válida y provocadora de una teoría, en relación al número de casos, no hay una cifra correcta que deba incluirse en el diseño, puede consistir de un único caso o de varios.
Es importante para este tipo de diseño que exista una consistencia entre los casos de estudio y los investigadores por dos razones: para mejorar la confiabilidad en la información y para que cualquier estudio se pueda replicar. Para iniciar el trabajo de campo resulta vital tener clara cuál es la pregunta de investigación, sin ella no debemos de empezar. Antes de presentar el caso de estudio, la información debe de haber sido procesada correctamente y destilada. Existen diferentes formas en las que se puede presentar un caso de estudio, se puede describir cada caso como un todo o extraer temas de esos casos.
Los casos de estudio utilizan los mismos principios éticos que los otros diseños de investigación. Las cuestiones éticas que se confrontan alternarán dependiendo del tipo de caso de estudio adoptado y la manera de recolección de datos que se utilice. A lo largo del diseño, los investigadores se verán expuestos a tener que resolver consideraciones éticas contrapuestas. Entre las más significativas hemos encontrado la del papel de los comités éticos, la legalidad o ilegalidad de los asuntos que abordemos y por último disimular o tapar la identidad del investigador para la recopilación de datos. Y por último, destacar que aunque algunos estudiosos consideran que este tipo de investigación solo debería usarse en la observación exploratoria y han sido ignorados por no ser muy rigurosos, hay que indicar que son importantes en el campo de las ciencias sociales.
4. Diseño longitudinal.
En este modelo, el objetivo principal es medir los cambios producidos a lo largo de una línea temporal y hacerlo, al menos, en dos momentos en concreto (algo parecido a los pre-test y post-test de los diseños experimentales). No obstante, no tienen grupo de control aleatorio (como también ocurría en los cuasi experimentales).
Para el desarrollo de este modelo tendremos que tener presente el seguimiento de los mismos casos a lo largo del tiempo mediante la elección de estudios de tendencia (o también llamado cros-sectoriales a lo largo del tiempo, pero no con las mismas personas) o a través de estudios de panel o cohortes de las mismas personas. En relación a la recogida de esta información deberemos tener presente también dos distinciones: si la hacemos por medio de diseños prospectivos (es decir, toma de datos a los mismos individuos en momentos diferentes) o mediante diseños retrospectivos (o sea, la recogida de datos se realiza solo en una ocasión). Otras cuestiones a tener en cuenta serían el contexto, la cantidad de tiempo a medir, cuantas observaciones hagamos y la existencia o no de control (si hay grupo de control, se parecería a un modelo experimental).
Entre los objetivos de este modelo encontramos el describir pautas de cambio y de estabilidad mediante el establecimiento del patrón tiempo, los efectos en el desarrollo de la muestra y sus historias y el análisis final de sus vidas. Por lo que tendremos que tener en cuenta determinadas cuestiones en relación a su validez interna y externa. Es decir, nos encontraremos con ausencia de grupo de control, la dificultad para el seguimiento en el tiempo de todas las historias, que las personas envejecen y la predisposición a contestar siempre a las mismas preguntas, el desgaste y los sesgos encontrados, entre otras cuestiones.
Entre los tipos de modelos longitudinales podemos destacar: los diseños panel prospectivos simple y los de puntos débiles, los diseños de panel único con y sin reemplazo, los diseños de panel rotatorio, los diseños de una sola cohorte, los de cohortes múltiples y los de cohortes secuenciales, los diseños de panel retrospectivo y con vinculación a registros y los llamados cuasi-longitudinales que se dividen en diseños antes y después simulados y los de cros-sectorial repetido.
5. Diseños cros-sectoriales.
Este tipo de diseños se caracteriza porque son análisis de tendencia (como los que hemos analizado en los diseños longitudinales, es decir, como los estudios de panel). Son muy usados y dan resultados exploratorios rápidos y al ser más económicos son muy útiles para las investigaciones descriptivas ya que sirven para relacionar causas pero no los cambios producidos.
Tienen tres características particulares: No tienen dimensión temporal (los datos son recogidos en un solo momento), dependen del cambio y no estudian la reacción de una injerencia experimental (en este sentido, se diferencian de los diseños experimentales porque no utilizan la experimentación acción) y los individuos de los grupos no se escogen aleatoriamente y esperando que funcionen de la misma manera, nos encontramos con que este diseño se fabrica sobre la base de diferencias que ya existen.
Para la obtención de dimensiones temporales se usan los estudios cros-sectoriales repetidos y así se subsanan los problemas que encontramos. Es decir, se buscan muestras de personas a los largo de un marco temporal y se analizan los cambios producidos y a partir de ahí comparar las muestras en diferentes momentos. Sirven pues para extraer información de las relaciones causales y sirven para comparar modelos causales (a priori y ad hoc).
En cuanto a las cuestiones metodológicas sobre la validez interna destacamos como más importantes a dos: una es la dificultad para establecer una causa sin el factor tiempo y la otra es la interpretación de los resultados, aunque por otra parte estos inconvenientes se dan en todos los diseños.
Para concluir con el desarrollo de nuestro análisis, queremos destacar que todos los modelos de investigación que hemos visto a los largo de nuestro ensayo, no tienen por qué ser utilizados de manera aislada. Es decir, se puede dar el caso en que sea necesaria una investigación y se mezclen varios modelos. Por otro lado, todos los modelos en investigación se enfrentan a cuestiones éticas. Es decir, independientemente del tipo de diseño, la investigación social debería respetar cuatro principios éticos básicos.
- En primer lugar, debemos respetar el principio de la participación voluntaria, es decir, no podemos obligar a ninguna persona a participar en un estudio, es muy importante evitar que las personas interpreten, por el contexto en el que la petición de colaboración se hace, que la participación es obligatoria.
- En segundo lugar, es necesario informar a los participantes del propósito del estudio, del uso que se va a hacer de los datos recogidos, así como de la identidad del investigador.
- En tercer lugar, debemos respetar la confidencialidad, y por ello, los datos se recogen de tal manera que se garantice el anonimato.
- Y finalmente, los participantes tienen que ser informados antes de comenzar el experimento de cualquier peligro potencial que pueda surgir.
