Comprender los marcos utilizados para probar una hipótesis
Existen varios métodos de investigación , cada uno con sus ventajas y desventajas específicas. El que elija un científico depende en gran medida del objetivo del estudio y de la naturaleza del fenómeno que se estudia.
El diseño de la investigación proporciona un marco estandarizado para probar una hipótesis y evaluar si la hipótesis era correcta, incorrecta o no concluyente.
Incluso si la hipótesis no es cierta, la investigación a menudo puede proporcionar ideas que pueden ser valiosas o mover la investigación en una dirección completamente nueva.
Hay varias formas diferentes de realizar investigaciones. Aquí están los más comunes.
Investigación Transversal
La investigación transversal implica observar diferentes grupos de personas con características específicas. Por ejemplo, un investigador puede evaluar un grupo de adultos jóvenes y comparar los datos correspondientes de un grupo de adultos mayores.
El beneficio de este tipo de investigación es que se puede hacer de manera relativamente rápida; los datos de investigación se recopilan en el mismo momento. La desventaja es que la investigación tiene como objetivo hacer una asociación directa entre una causa y un efecto. Esto no siempre es tan fácil. En algunos casos, puede haber factores de confusión que contribuyan al efecto.
Con este fin, un estudio transversal puede sugerir las probabilidades de que un efecto ocurra tanto en términos del riesgo absoluto (las probabilidades de que algo suceda durante un período de tiempo) como del riesgo relativo (las probabilidades de que algo ocurra en un grupo comparado a otro).
Investigación Longitudinal
La investigación longitudinal implica estudiar al mismo grupo de individuos durante un período prolongado de tiempo. Los datos se recopilan al comienzo del estudio y se recogen repetidamente a lo largo del curso de estudio. En algunos casos, los estudios longitudinales pueden durar varias décadas o ser abiertos.
Un ejemplo de esto es el Estudio Terman de los Dotados, que comenzó en la década de 1920 y continúa hasta nuestros días.
El beneficio de esta investigación longitudinal es que permite a los investigadores observar los cambios a lo largo del tiempo. Por el contrario, una de las desventajas obvias es el costo. Debido al costo de un estudio a largo plazo, tienden a limitarse a un grupo más pequeño de sujetos o a un campo de observación más estrecho.
Si bien es revelador, los estudios longitudinales son difíciles de aplicar a una población más grande. Otro problema es que los participantes a menudo pueden abandonar la mitad del estudio, reduciendo el tamaño de la muestra y las conclusiones relativas. Además, si ciertas fuerzas externas cambian durante el curso del estudio (incluida la economía, la política y la ciencia), pueden influir en los resultados de una manera que sesgue significativamente los resultados.
Vimos esto con el estudio de Terman donde la correlación entre el coeficiente de inteligencia y el logro se vio obstaculizada por fuerzas de confusión como la Gran Depresión y la Segunda Guerra Mundial (que limita el logro educativo) y las políticas de género de los años 40 y 50 (que limitaban las perspectivas profesionales de una mujer) .
Investigación Correlacional
La investigación correlacional busca determinar si una variable tiene una asociación mensurable con otra.
En este tipo de estudio no experimental, los investigadores miran las relaciones entre las dos variables pero no introducen las variables en sí mismas. En cambio, reúnen y evalúan los datos disponibles y ofrecen una conclusión estadística.
Por ejemplo, los investigadores pueden ver si el éxito académico en la escuela primaria conduce a trabajos mejor remunerados en el futuro. Si bien los investigadores pueden recopilar y evaluar los datos, no manipulan ninguna de las variables en cuestión.
Un estudio correlacional es útil si no puede manipular una variable porque es imposible, poco práctica o poco ética.
Si bien puede presentar, por ejemplo, que vivir en un entorno ruidoso lo hace menos eficiente en el lugar de trabajo, sería poco práctico e irrazonable inyectar artificialmente esa variable.
La investigación correlacional claramente tiene sus limitaciones. Si bien puede usarse para identificar asociaciones, no sugiere necesariamente una causa para el efecto. El hecho de que dos variables tengan una relación no significa que los cambios en uno afecten un cambio en el otro.
Experimentación
A diferencia de la investigación correlacional, la experimentación involucra tanto la manipulación como la medición de variables . Este modelo de investigación es el más concluyente científicamente y se usa comúnmente en medicina, química, psicología, biología y sociología.
La investigación experimental utiliza la manipulación para comprender la causa y el efecto en una muestra de sujetos. La muestra está compuesta por dos grupos: un grupo experimental en el que se introduce la variable (como un medicamento o tratamiento) y un grupo de control en el que no se introduce la variable. La decisión de los grupos de muestra se puede hacer de varias maneras:
- Muestreo de población en el que los sujetos representan una población específica
- Aleatorización en la que los sujetos se eligen de forma aleatoria para ver si los efectos de la variable se logran consistentemente
Si bien el valor estadístico de un estudio experimental es sólido, una de las principales deficiencias puede ser el sesgo de confirmación . Aquí es cuando el deseo del investigador de publicar o lograr un resultado inequívoco puede sesgar las interpretaciones, lo que lleva a una conclusión falsamente positiva.
Una forma de evitar esto es realizar un estudio doble ciego en el que ni los participantes ni los investigadores estén al tanto de qué grupo es el control. Un ensayo controlado aleatorio doble ciego (ECA) se considera el estándar de oro de la investigación.