1

DISEÑO

EXPERIMENTAL

DISEÑO NO

EXPERIMENTAL

TRANSECCIONAL

DISEÑO NO

EXPERIMENTAL

LONGITUDINAL

POTENCIALIZACION

DE LA VARIABLE

DISEÑO DE INVESTIGACION

ENFOQUE CUANTITATIVO

2

EDITORIAL

DISEÑO DE INVESTIGACION.

ENFOQUE CUANTITATIVO LA REVISTA

El Diseño se refiere a la

estrategia que se utilizará para

cumplir con los objetivos de la

investigación, está compuesta

por una serie de decisiones,

procedimientos y técnicas que

cumple funciones particulares.

En un plano general existe tres

alternativas de diseños: a)

experimentales b)

cuasiexperimentales y c) no

experiemental. Sampieri

establece que las investigaciones

no experimentales es una

investigación sistemática y

empírica en que las variables

independientes no se manipulan

por que ya han sucedido. Las

inferencias sobre las relaciones

se realizan sin intervención o

influencia directa y dichas

relaciones se observan tal como

se han dado contexto natural.

DISEÑO EXPERIMENTAL

Por: Ernesto Manzanilla 3

DISEÑO NO EXPERIMENTAL

Transeccional

Por: Rosa Cova 5

DISEÑO NO EXPERIMENTAL

Longitudinal

Por: Marisol Piña 7

Por: Marien Torrealba y Tony Arismendi

OPERACIONALIZACION DE LA

VARIABLE

12

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

20

3

DISEÑO EXPERIMENTAL O INVESTIGACION

EXPERIMENTAL.

egún el autor (Fidias G. Arias (2012),

define: La investigación experimental es

un proceso que consiste en someter a un objeto o

grupo de individuos, a determinadas condiciones,

estímulos o tratamiento (variable independiente),

para observar los efectos o reacciones que se

producen (variable dependiente).

S El diseño experimental somete a

un grupo de individuos (u

objetos) a ciertos estímulos para

observar sus efectos.

Etapas o Fases:

Planteamiento del

problema,

formulación de

objetivos,

justificación,

sistema de

variables, marco

teórico, marco

metodológico,

conclusiones y

recomendaciones.

Ventajas.

La asignación aleatoria de las unidades de análisis a

los grupos experimental y control permite controlar la

validez interna del experimento.

Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos

son producto de la casualidad.

La utilización de la pre prueba permite cuantificar el

cambio inducido por el tratamiento experimental.

La asignación por pareamiento aleatorio permite

controlar las diferencias entre las unidades de análisis.

Por: Ernesto Manzanilla

4

Ejemplo de diseño de Solomon.

Limitaciones:

La validez interna pudiera ser afectada por la pre prueba.

El pareamiento aleatorio es útil cuando se trabaja un experimento en el

que los grupos están integrados por 12 o 14 unidades de análisis, es decir, es

aplicable en grupos pequeños.

Diseños de Solomon: Por medio de la mezcla de los dos anteriores tipos

de diseños experimentales Solomon propone diseños con tres y cuatro grupos.

Éstos son una extensión de los diseños experimentales de dos grupos. Es

posible verificar los posibles efectos de la pre prueba sobre la pos prueba y

controlar las fuentes de invalidación interna. Los diseños de Solomon tienen la

siguiente estructura:

Técnicas de Recolección de Datos: Se

entenderá por técnica de recolección

de datos, el procedimiento o forma

particular de obtener datos o

información, a través de cualquier

recurso, dispositivo o formato,

encuestas, entrevistas, cuestionarios

entre otros.

Análisis de los resultados: Es el proceso a través del cual

ordenamos, clasificamos y presentamos los resultados de la investigación

en cuadros estadísticos, en graficas elaboradas y sistematizadas a base de

técnicas estadísticas con el propósito de hacerlos comprensibles.

Definición de Hipótesis: Es

una suposición que expresa la

posible relación entre dos o más

variables, la cual se formula

para responder tentativamente a

un problema o pregunta de

investigación.

Tipos de hipótesis y

características:

De investigación, estas se califican

en: Explicativas, predictivas,

comparativas, correlacionales,

descriptivas, alternativas y nulas.

5

DISEÑO NO EXPERIMENTAL TRANSECCIONAL.

ste tipo de diseño es también conocido

como transversal y tiene como propósito

analizar el estado de una o diversas variables en un

momento dado o la relación entre variables en un

punto único en el tiempo.

E

Analiza una o más variables en un

punto único en el tiempo.

FASES O ETAPAS: En el diseño transeccional se

cumplen dos fases, una descriptiva que ocurre

cuando se miden las variables en forma individual y

se reportan estas mediciones y otra correlacional que

ocurre cuando se describe la relación entre variables.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS: La gran ventaja de este tipo

de diseño es el bajo costo financiero para la realización de

la investigación, por ser un diseño muy sencillo de realizar

a la hora de recolectar datos. La limitación de este tipo de

estudio radica en no poder separar los efectos de las

múltiples variables que puedan intervenir en la

investigación porque; en este tipo de diseño las variables

no se pueden manipularse por separado.

TECNICA DE RECOLECION DE DATOS Y ANALISIS DE LOS RESULTADOS:

En el diseño de investigación cuantitativo no experimental

transeccional o transversal no hay una técnica específica para

la recolección de datos, estos se recolectan en un solo momento

y en un tiempo único y los resultados se analizan describiendo

o midiendo la relación entre las variables en un tiempo

determinado.

Por:Rosa Cova

6

s bien sabido que las hipótesis son las guías que se

establecen hacia el problema de investigación. En el

diseño transeccional se distinguen dos tipos: una

correlacional, caracterizada por limitarse a establecer relaciones sin

precisar sentido de casualidad y la otra casual, que se caracteriza por

pretender analizar relaciones de casualidad.

La variable es una propiedad que puede adquirir diversos valores y

su variación es susceptible de medirse. En el diseño transeccional las

variables puede ser de dos tipos:

E

DEFINICION DE HIPOTESIS TIPOS Y CARACTERISTICAS

DEFINICION DE VARIABLES TIPOS Y CARACTERISTICAS

EXPLICATIVAS

Se caracterizan por

establecer

relaciones causales

donde las causas y

efectos ya

ocurrieron en la

realidad y el

investigador las

observa y reporta. DESCRIPTIVAS

Es donde el investigador puede

precisar relaciones entre variables

sin concretar sentido de causalidad.

Las variables pueden ser explicativas y descriptivas

http://www2.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1317-

58152007000100014&lng=es&nrm=Iso

LINK DE INVESTIGACION NO

EXPERIMENTAL

TRANSECCIONAL

7

DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUNAL

on estudios donde el investigador tiene como principal

interés analizar los cambios a través del tiempo en

determinadas variables o en las relaciones entre éstas.

En los estudios longitudinales se recolectan los datos en un punto o

periodos específicos, para hacer inferencia con respecto el cambio, sus

determinantes y consecuencia. Por ejemplo el estudio de los niveles de

ansiedad en los venezolanos en los últimos cinco (5) años.

Los diseños longitudinales suelen dividirse en 03 tipos: diseños de

tendencia, diseños de análisis evolutivo de grupos y diseños panel y

puedo ser representado según el siguiente esquema:

S Por: Marisol Piña

Diseño no Experimental

Longitudinales

Tendencia

Análisis Evolutivo

Panel

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Son aquellos estudios en que se analizan cambios a través del

tiempo dentro de alguna población en general. Su característica distintiva

es que la atención se centra en una población. Por ejemplo, una

investigación para analizar cambios en la actitud hacia matrimonio

homosexual en una comunidad. Dicha actitud se mide en varios puntos

en el tiempo (digamos anualmente durante 05 años) y se examina su

evolución a lo largo de este periodo. Se puede observar o medir toda la

población o bien tomar una muestra representativa de ella cada vez que

se observen o midan las variables o las relaciones entre éstas.

Estos diseños pueden representarse de la siguiente manera:

Examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos

específicos vinculados de alguna manera. Usualmente en estos diseños se

extrae una muestra cada vez que se mide al grupo o subpoblación más

que incluir a toda la subpoblación.

Medición

Población

X

Tiempo 1

Medición

Población

X

Tiempo 2

Medición

Población

X

Tiempo n

Medición

subpoblación X

Tiempo 1

Medición

subpoblación X

Tiempo 2

Medición

subPoblación X

Tiempo n

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES DE TENDENCIA

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES ANALISIS EVOLUTIVO

9

Estudia el mismo grupo específico de sujetos es medido en todos

los tiempos o momentos. Ejemplo lo sería una investigación que

observara anualmente los cambios en las actitudes de un grupo de

ejecutivos en relación a un programa para elevar la productividad,

digamos durante cinco años. Cada año se observaría la actitud de los

mismos ejecutivos.

Este tipo de diseño tiene como ventaja que permite conocer los

cambios grupales, y además los cambios individuales, permite

determinar casos específicos introduce el cambio. Este diseño es

conveniente cuando la población o subpoblaciòn es relativamente

estática.

Medición

poblaciòn

subpoblación X

Tiempo 1

Medición

poblaciòn

subpoblación X

Tiempo 2

Medición

poblaciòn

subpoblación X

Tiempo n

En los diseños de tendencia y de evolución de grupo se estudia el

cambio en subpoblaciones o poblaciones pero debido a que en cada

momento o tiempo se mide una muestra diferente aunque equivalente, el

cambio se evalúa colectivamente y no de manera individual (porque las

personas pueden cambiar). Si hay cambios, el investigador no puede

determinar específicamente qué individuos provocan los cambios.

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES LONGITUDINALES DE PANEL

10

Para Sampieri los estudios Longitunales, recolectan datos sobre la

variable o sus relaciones en dos o más momentos

para evaluar el cambio de estas. Y se fundamentan

en hipótesis de diferencias de grupo, correlacionales

y causales. Adicionalmente establece como técnicas

de recolección de datos la observación, la encuesta

y entrevista.

En los estudios longitudinales el análisis de resultados comprende

el estudio de los resultados estadísticos obtenidos con los datos y

comprende las tablas de frecuencia, cuadro de doble entrada,

correlaciones, etc

VENTAJAS

En forma general los

estudios longitudinales tienen la

ventaja de que proporcionan

información sobre cómo las

variables y sus relaciones

evolucionan a través del tiempo.

Son estudios desarrollados en el

contexto natural, cercana a la

realidad cotidiana.

DESVENTAJAS

En cuanto a las desventajas

requiere mayor tiempo para el

desarrollo del estudio, razón por

la cual puede resultar más

costosa para el investigador.

Adicionalmente estos estudios se

desarrollan con poco control

riguroso y es complicado inferir

las relaciones causales de las

variables.

11

os estudios de diseño no experimental tiene un aplicación

en diversas áreas de conocimiento, a continuación se

presenta un ejemplo de este diseño con el trabajo del autor

Sánchez, A (2012), titulado Acondicionamiento físico y calidad de Vida.

Estudio Longitudinal en mujeres mayores sedentarias, en el cual tiene

como objetivos conocer los efectos del programa de programa de

entrenamiento sobre los componentes de calidad de vida y la condición

física saludable en mujeres sedentarias en 04 temporadas (10 meses), y

conocer los efectos del desentrenamientos tras el programa de

entrenamiento sobre los componentes de la calidad de vida y condiciones

físicas saludable en la misma población de mujeres sedentarias. Este

estudio fue aplicado a una muestra de 20 mujeres mayores de 70 años

que nunca habían intervenido en físico-deportivas anteriormente,

quienes formaron parte de estudio desarrollado en 04 temporadas de 10

meses, y tres periodos de desentrenamiento 02 meses. Se confirmaron

las 04 hipótesis correspondientes a cada objetivo de investigación

planteada. El análisis estadístico de los datos obtenidos de la aplicación

de un cuestionario de 36 preguntas que permitieron medir los

componentes de la calidad de vida en dichas mujeres.

L

EJEMPLOS DEL DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUDINAL

Señalar que el tipo de diseño a

elegir se encuentra condicionado

por el enfoque seleccionado, el

problema a investigar, el

contexto que rodea la

investigación, los alcances del

estudio a efectuar y las hipótesis

12

OPERACIONALIZACION DE LA VARIABLE.

DEFINICION DE VARIABLE

e entiende por variables una propiedad que puede variar y

cuya variación es susceptible de medirse u observarse.

Ejemplo de variables: el sexo, la motivación intrínseca

hacia el trabajo, el atractivo físico, entre

otros. La variable se aplica a un grupo de

personas u objetos, los cuales adquieren

diversos valores o manifestaciones respecto a

la variable. Por ejemplo, la inteligencia: es

posible clasificar a las personas de acuerdo

con su inteligencia, varían en ello.

Según D´Ary, Jacobs y Razavieh el término variable se define como

las características o atributos que admiten diferentes valores.

S

Las personas son susceptibles de

medirse u observarse.

De acuerdo con el sujeto de investigación las

variables se clasifican en categóricas y continuas. Las

variables categóricas clasifican a los sujetos

distribuyéndolos en grupos, de acuerdo a algún atributo

previamente establecido, por ejemplo, el idioma o la

ocupación. Este tipo de variables se subdividen a su vez en

dos: variables dicotómicas que poseen dos categorías por

ejemplo hombre-mujer, y variables policotómicas que

establecen tres o más categorías, por ejemplo estado civil o

nivel académico. Son variables continuas cuando se miden

atributos que toman un número infinito de valores, como

por ejemplo, el peso, la talla, la estatura, entre otros.

Por:Marien Torrealba y Tony Arismendi

13

Las variables categóricas se integran por una serie de

características o atributos que forman una categoría

pero no representan una escala de medición numérica,

por ejemplo los oficios y profesiones (plomero, abogado,

médico o electricista, forman la categoría ocupación). Este

tipo de variables sigue dos reglas: a) Las categorías

diferencian una forma de otra y son mutuamente

excluyentes, es decir, el objeto de investigación (personas

o cosas) que se clasifique aquí únicamente puede

integrarse a una categoría. Por ejemplo, una persona

puede ser gordo o flaco pero no la suma de las dos

categorías. b) Las categorías de una variable deben ser

exhaustivas, es decir, debe incluir todas las posibles

alternativas de variación en la variable. Por ejemplo, la

categoría estado civil incluye los siguientes rangos

potenciales de variación: casado, soltero, divorciado,

viudo, separado o unión libre.

Las variables categóricas se utilizan en estudios

cuantitativos y admiten la asignación de números a las

categorías pero no implica que representen cantidades

numéricas…

Ejemplo: variable categórica. Ejemplo: variable continua.

14

… Se analizan mediante procedimientos aritméticos básicos como

el simple conteo y los porcentajes. Estas variables comprenden las

escalas de medición nominal y ordinal. Las variables numéricas son el

medio por el que las unidades y los números se utilizan para representar

en cada categoría de forma precisa cada unidad de la variable medida

matemáticamente.

Los números utilizados en esta variable pueden ser discretos o

continuos. Por ejemplo en la variable número de hijos, el rango de

números es discreto (1, 2, 3…), en cambio, si existe la posibilidad de

dividirlo en un continuo de pequeñas fracciones o cantidades es

considerada una variable discreta. Por ejemplo si se afirma: el ingreso de

los trabajadores operativos de la industria maquiladora es un promedio

de 1.3 salarios mínimos diario, se tiene una variable discreta. Las

variables numéricas comprenden las escalas de medición de intervalo y

de razón.

De acuerdo al uso que se da a las

variables, se clasifican en variables

dependientes y en variables independientes. En

un estudio experimental la variable dependiente

es la característica que se investiga y que

siempre debe ser evaluada, mientras que la

variable independiente es la característica que

se puede medir por separado y que puede ser causa de la variable

dependiente.

Las variables pueden ser

dependientes o independientes.

15

Una vez en conocimiento del concepto de variable y su

clasificación, se dará una definición operacional de variable, en el

entendido que está constituida por una serie de procedimientos o

indicaciones para realizar la medición de una variable definida

conceptualmente. En la definición operacional

se debe tener en cuenta que lo que se intenta es

obtener la mayor información posible de la

variable seleccionada, de modo que se capte su

sentido y se adecue al contexto, y para ello se

deberá hacer una cuidadosa revisión de la

literatura disponible sobre el tema de investigación. La

operacionalización de las variables está estrechamente vinculada al tipo

de técnica o metodología empleadas para la recolección de datos. Estas

deben ser compatibles con los objetivos de la investigación, a la vez que

responden al enfoque empleado, al tipo de investigación que se realiza.

Estas técnicas, en líneas generales, pueden ser cualitativas o

cuantitativas.

Operacionalizar es definir las variables para que sean medibles y

manejables, un investigador necesita traducir los conceptos (variables) a

hechos observables para lograr su medición. Las definiciones señalan las

operaciones que se tienen que realizar para medir la variable, de forma

tal, que sean susceptibles de observación y cuantificación.

Revisar cuidadosamente la

información sobre el tema de

investigación.

OPERACIONALIZACION DE LA VARIABLES

16

De acuerdo con Hempel (1952): “la definición operacional de un

concepto consiste en definir las operaciones

que permiten medir ese concepto o los

indicadores observables por medio de los

cuales se manifiesta ese concepto”.

Es preciso no olvidar que la

Operacionalización de variables consiste en

último término en la sustitución de unas variables por otras más

concretas; por tanto, para que sea válida esta

operación es necesario que las variables que

sustituyen a otra u otras sean representativas

de ella o de ellas. De aquí que la

Operacionalización se base en la formulación

explícita o implícita de hipótesis auxiliares o

suposiciones probables sobre la adecuada

representación de las variables generales por las

intermedias y de éstas por los indicadores. Para Operacionalizar una

Variable: a) Se enuncia o define la variable. b) Se deducen sus

dimensiones o aspectos principales. c) Se buscan indicadores de cada

dimensión. d) Se forma, en su caso, un índice.

Durkheim decía, por ejemplo para estudiar la solidaridad, un hecho

interno, hay que, sustituirla por indicadores que la simbolicen; esto es lo

que hace la Operacionalización de variables de una manera sistemática;

mediante ella, se va construyendo una red que permita captar la realidad;

de la perfección de esta red, que verdaderamente contenga todos los

aspectos significativos de la realidad, depende el éxito de la investigación.

Carl Hempel (1905-1997).

Filósofo, empirista, lógico y

epistemólogo.

Las variables pueden

sustituirse por otras para

hacerlas mas operacionales.

17

Desde un punto de vista más técnico, operacionalizar significa

identificar cuál es la variable, cuáles son sus dimensiones y cuáles los

indicadores y el índice (o, lo que es lo mismo, definirla teóricamente,

realmente y operacionalmente), ya que todo ello permitirá traducir la

variable teórica en propiedades observables y medibles, descendiendo

cada vez más desde lo general a lo singular.

Todas las facetas que permiten describir adecuadamente una

variable compleja se llaman dimensiones. Dimensiones de inteligencia

son por ejemplo inteligencia

verbal, manual y social. Estas

dimensiones nos acercan un

poco más al plano empírico, a lo observable, o sea permiten concretizar

más una variable que antes había sido definida sólo teóricamente.

Dimensiones de la variable clase social serán por ejemplo el prestigio

ocupacional, el nivel económico, el nivel de educación formal y modo de

vida. Especificar las dimensiones de una variable es dar una definición

real de la misma. Dar una definición teórica no es sólo importante

porque nos permite inferir las dimensiones de la variable definida (si

tomamos la definición teórica de Weschler las dimensiones serán verbal,

manual y social), sino también para decidir acerca de si tiene o no

dimensiones (o sea, si es compleja o simple).

El indicador es la señal que permite identificar las características de

las variables. Se da con respecto a un punto de referencia. Son señales

comparativas con respecto a contextos o a sí mismas. Su expresión

matemática se nutre de la estadística, la epidemiología y la economía…

Ejemplo de variable con dimensiones

18

…Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices. Permite

hacer “medible” la variable. Son ejemplos de indicadores: indicadores

económicos (el dólar, la libra de café, el gramo de oro). Indicadores de

pobreza (las migraciones, los desplazados, el desempleo, los

asentamientos suburbanos). Indicadores de calidad de vida (tasa de

natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida). ƒ

La medición de una variable se refiere a su posibilidad de

cuantificación o cualificación, y éstas se clasifican según el nivel o

capacidad en que permite ser medido el objeto en estudio. Según el tipo

de operaciones matemáticas que se puedan realizar con los números

asignados al medir la variable, se distinguen cuatro niveles de medición

estadística, como son: a)

Nominal, este nivel sólo

permite clasificar, es decir, la

única relación existente entre

los objetos a los cuales se les ha

asignado un número es una

relación de equivalencia; b)

Ordinal, permite clasificar

además ordenar, es decir, establecer una secuencia lógica que mide la

intensidad del atributo, por ejemplo, al medir el grado de satisfacción

frente a un servicio de salud, se pueden establecer escalas tales como:

satisfacción plena, satisfacción media, poca satisfacción, o insatisfacción;

esta escala difiere de la meramente nominal que permite establecer un

orden o graduación entre las observaciones; c) Numérica o Intervalar,

permite clasificar y ordenar pero además los intervalos son iguales, o sea,

19

que en este nivel de medición no solo es posible ordenar las escalas sino

que es posible conocer las distancias o grados que separan unas de otras.

La escala intervalar tiene las mismas propiedades formales de las escalas

nominales y ordinales; y d) De razón o Proporción, posee las propiedades

anteriores como clasificar, ordenar; los intervalos son iguales y además,

existe el cero absoluto o verdadero, lo que quiere decir que si un objeto

que se está midiendo tiene el valor cero, ese objeto no posee la propiedad

o atributo que se está midiendo. Esta escala constituye el nivel más alto

de medición y admite para su análisis estadístico todas las técnicas y

pruebas de los niveles anteriores, pero además admite la media

geométrica, el cálculo del coeficiente de variación y las pruebas que

requieran del conocimiento del punto cero de la escala.

El Índice es la expresión del indicador por ejemplo: Índice

ocupacional, porcentaje de camas ocupadas; índice de desempleo:

porcentaje de desempleados; índice de transición demográfica:

porcentaje de atraso o avance de una sección del país.

Por su parte el Valor es el resultado o número de

resultados posibles que se obtiene de una variable.

Cuando una variable puede medirse a través de

varios indicadores, algunos de ellos pueden tener

mayor valor que otros y por tanto se hace necesario

explicitarlo. Por ejemplo: la variable “calidad docente” puede medirse a

través de la hoja de vida del docente o el grado de capacitación.

Para concluir el tema de las variables puede decirse que el

investigador recurre a la Operacionalización de las Variables con el

objeto de verificar o contrastar las hipótesis formuladas o planteadas.

Variables medibles.

20

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

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