diferencia entre estudio cuasi experimental y experimental

Investigación cuasi experimental: ¿qué es y cómo está diseñada?

¿cuáles son las características de la investigación cuasi experimental y cómo se utiliza.

Laura Ruiz Mitjana

La investigación cuasi experimental es un tipo de investigación muy empleada en psicología . Su característica más relevante es que no se seleccionan los grupos experimentales de forma aleatoria, sino que se escogen grupos ya formados (por ejemplo un equipo de fútbol).

Se fundamenta en una metodología descriptiva y en algunos elementos cuantitativos y cualitativos, y se utiliza para estudiar diferentes comportamientos, variables sociales, etc. En este artículo conoceremos sus características y algunas diferencias con la investigación experimental, así como las ventajas y desventajas que presenta.

• Artículo relacionado: " Los 15 tipos de investigación (y características) "

¿Qué es la investigación cuasi experimental?

La investigación cuasi experimental se utiliza especialmente en el ámbito de la psicología, aunque también en las ciencias sociales. Esta consiste en un tipo de investigación a medio camino entre la investigación experimental y la investigación observacional . En realidad, muchos autores no la consideran científica, aunque presenta notables ventajas, como veremos en este artículo.

A diferencia de la investigación experimental, en la investigación cuasi experimental el grado de control de las variables extrañas (VVEE) es menor . Por su parte, las variables extrañas son aquellas variables o factores que producen un efecto en la variable que estamos estudiando (variable dependiente), pero que debemos controlar, ya que su efecto es diferente al que produce(n) la(s) variable(s) independiente(s) (que son las que nos interesa estudiar).

¿Cómo se investiga?

¿Pero, cómo se investiga realmente? Tanto en investigación cuasi experimental como en otros tipos de investigación, ya sea en psicología como en otras ciencias, la investigación se basa sobre todo en estudiar el efecto de una variable independiente (VI) (o más) sobre otra variable , denominada variable dependiente (VD) (o más).

Por ejemplo, investigamos cuando queremos estudiar la eficacia de un tratamiento (variable independiente) a la hora de reducir la ansiedad (variable dependiente).

La investigación cuasi experimental tiene su origen en el ámbito educativo . Nació a raíz de observar que algunos efectos o fenómenos no podían estudiarse empleando el método experimental, y debían utilizarse diseños alternativos. Se trataba sobre todo de fenómenos o variables sociales.

En los últimos años, la cantidad de estudios realizados a través de una investigación cuasi experimental han ido aumentando cada vez más.

Características

Existen ciertas características que diferencian la investigación cuasi experimental de otros tipos de investigación. Son las siguientes.

1. No aleatoriedad

La característica básica de la investigación cuasi experimental (y que la diferencia de la investigación propiamente experimental) es la no aleatoriedad en la formación de los grupos experimentales . Es decir, el investigador selecciona a grupos ya formados (por ejemplo los estudiantes de un curso o los trabajadores de una oficina) para realizar su experimento.

Además, se utiliza este tipo de investigación cuando los sujetos no pueden asignarse de forma aleatoria a las diferentes condiciones experimentales de la investigación.

Para ilustrarlo, pensemos en un ejemplo: imaginemos que queremos estudiar la eficacia de tres tipos de terapia psicológica (por ejemplo psicodinámica, cognitivo-conductual y sistémica) a la hora de reducir el nivel de ansiedad en un grupo de personas.

Si utilizáramos un diseño experimental y no cuasi experimental, asignaríamos los sujetos a las diferentes condiciones experimentales (en este caso, los tres tipos de terapia) de forma aleatoria, es decir, utilizando el azar.

En la investigación cuasi experimental, en cambio, eso no lo podríamos hacer. Para solventar este problema, frecuentemente se opta por incluir un grupo control en el experimento .

2. No control de la varianza sistemática secundaria

Por otro lado, la investigación cuasi experimental también es una buena opción cuando no se puede controlar la varianza sistemática secundaria ; ésta se origina cuando la validez interna del experimento se ve amenazada. La validez interna es la que asegura que la variable independiente sea causa de la variable dependiente (es decir, ejerza efecto sobre ella).

• Quizás te interese: " Los 10 tipos de validez fundamentales en ciencia "

Consecuencias

Cuando se utiliza un tipo de investigación cuasi experimental, y al no haber seleccionado a los grupos experimentales de forma aleatoria, ocurre una cosa: que no podemos garantizar que todos los sujetos tengan características similares . Es decir, se produce un control menor de las variables. Ello hace que los resultados puedan sean menos fiables (de ahí el nombre de “cuasi” experimental).

Eso conlleva que este tipo de investigación no se utilice tanto en contextos de laboratorio , sino más bien en contextos naturales, en las escuelas, etc. O sea, que se utiliza sobre todo en investigación aplicada.

Así, la investigación cuasi experimental presenta tanto componentes positivos como negativos. Vamos a ver sus ventajas y desventajas.

La ventaja principal de la investigación cuasi experimental es que permite seleccionar grupos accesibles y ya formados ; además, en muchas ocasiones es difícil encontrar grupos que cumplan todos los requisitos para participar en un experimento (como ocurriría en un diseño experimental).

Por otro lado, son diseños fáciles de aplicar y económicos. El tiempo de preparación que requieren y los recursos a destinar son menores que en un diseño experimental. Además, se trata de un tipo de investigación que se puede aplicar no solo para estudiar grupos, sino también casos individuales.

Desventajas

Como características negativas o desventajas en la investigación cuasi experimental, encontramos su menor precisión y su menor validez, en comparación con los diseños experimentales .

Además, la falta de aleatoriedad en la formación de los grupos supone una amenaza a la validez del experimento y a la precisión o exactitud del mismo.

Por otro lado, muchas veces en este tipo de experimentos se produce el llamado efecto placebo , que consiste en sentir o percibir una mejora después de creer que hemos recibido un tratamiento (que en realidad no hemos recibido).

• Quizás te interese: " ¿Qué es el efecto placebo y cómo funciona? "

Tipos de diseños

En investigación cuasi experimental, concretamente en el campo de la psicología, se utilizan especialmente dos tipos de diseños cuasi experimentales:

1. Diseños transversales

A partir de estos diseños se estudian diferentes grupos en un momento temporal concreto . Por ejemplo, los podemos utilizar para medir el coeficiente intelectual (CI) de una clase de 4º de la ESO el día 1 de enero.

Es decir, este tipo de diseño se basa en recoger datos en un momento determinado (en un tiempo único). El objetivo del mismo es describir y analizar una serie de variables.

2. Diseños longitudinales

Este segundo tipo de diseños, los longitudinales, estudian cómo evolucionan o cambian unas determinadas variables (o una sola) en un grupo de sujetos (o más) . Es decir, estudian dichas variables en diferentes momentos temporales. Por ejemplo, en enero, febrero y marzo (aunque podría ser con intervalos de tiempo de años, también, o más).

También se pueden aplicar de forma individual para casos únicos. El objetivo es estudiar el cambio que se produce en “X” período de tiempo.

• Balluerka, N. y Vergara, A. I. (2002). Diseños de investigación experimental en psicología. Madrid: Prentice-Hall.
• Fontes de Gracia, S. García, C. Quintanilla, L. et al. (2010). Fundamentos de investigación en psicología. Madrid: UNED.
• Shadish, W. R., Cook, T. D. y Campbell, D. T. (2002). Experimental and cuasi-experimental designs. Boston: Houghton Mifflin Company.

Cómo citar este artículo

Al citar, reconoces el trabajo original, evitas problemas de plagio y permites a tus lectores acceder a las fuentes originales para obtener más información o verificar datos. Asegúrate siempre de dar crédito a los autores y de citar de forma adecuada.

Laura Ruiz Mitjana . ( 2019, julio 4 ). Investigación cuasi experimental: ¿qué es y cómo está diseñada? . Portal Psicología y Mente. https://psicologiaymente.com/miscelanea/investigacion-cuasi-experimental Copiar cita

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¿Qué es la investigación cuasi experimental?

La investigación cuasi experimental es una forma de investigación experimental muy utilizada en las ciencias sociales y la psicología. Aunque se considera poco científico y poco fiable en las ciencias físicas y biológicas, el método es, sin embargo, una forma muy útil de medir las variables sociales.

Conozcamos más de sus características y de las ventajas y desventajas de su aplicación.

La investigación cuasi experimental es un tipo de estudio que se caracteriza porque el sujeto de estudio no se selecciona de forma aleatoria , sino que se encuentra o establece previamente.

La metodología de este tipo de investigación se caracteriza por ser descriptiva, la cual consiste en observar el comportamiento de los individuos y de las diferentes variables sociales y registrar datos cualitativos y cuantitativos. 

La investigación cuasi experimental se ubica entre la investigación experimental y el estudio observacional . Sin embargo, no tiene el control de variables o de los elementos que intervienen en el contexto del sujeto de estudio.

Características de la investigación cuasi experimental

La investigación cuasi experimental tiene las siguientes características: 

• La población de estudio que forma parte de esta investigación no se selecciona aleatoriamente, por el contrario, el investigador selecciona grupos previamente establecidos.
• La investigación cuasi experimental es de suma importancia para la investigación aplicada .
• Aunque su origen surgió para realizar investigaciones en el sector educativo, actualmente, también se utiliza en la rama de la psicología con el propósito de llevar a cabo estudios sociales .
• Este tipo de investigación se enfoca en identificar la forma en la que se relaciona una variable independiente sobre la variable dependiente y qué es lo que esto produce.
• La investigación cuasi experimental se lleva a cabo en campo , en un ambiente donde el sujeto de estudio se desarrolla naturalmente, lo que disminuye el control de las variables. 

Conoce más de los tipos de variables en una investigación .

Pasos para realizar una investigación cuasi experimental

A continuación, tenemos para ti esta guía que te ayudará a realizar una investigación cuasi experimental correctamente: 

Selección del grupo de estudio : El primer paso para realizar una investigación cuasi experimental es la selección del grupo que vas a estudiar y se les asigna una variable. 

Como mencionamos anteriormente, no se hace de forma aleatoria, sino que son grupos establecidos como por ejemplos los trabajadores de un hospital, los alumnos de una carrera universitaria, etc.

Ejecutar el estudio: Recordemos que la investigación cuasi experimental se basa principalmente en la metodología descriptiva y en el análisis de datos cuantitativos y cualitativos .

Análisis de los resultados: El análisis de datos consiste en identificar la influencia de las variables independientes sobre las dependientes y sus consecuencias. Entre los elementos que se analizan y los comportamientos sociales. 

Establecer las conclusiones: Después de analizar la información obtenida, es importante establecer conclusiones y presentar resultados a las partes interesadas para crear estrategias que permitan la solución del problema. 

Métodos de investigación cuasi experimental 

Para realizar una investigación cuasi experimental correctamente, es indispensable que los investigadores seleccionen entre dos tipos de diseños que le darán sentido al proceso. 

Diseños transversales

Los estudios transversales se utilizan con el objetivo de comparar diferentes grupos en momentos específicos del tiempo. 

Con este tipo de diseño no es posible obtener una conclusión general, por el contrario se mide una variable en un momento concreto . 

Diseños longitudinales

La investigación longitudinal tiene el objetivo de estudiar los cambios por los que atraviesa el sujeto de estudio en un período de tiempo continuo. 

Estos diseños consisten en seleccionar diferentes medidas de la variable para cada sujeto de estudio, los cuales pueden ser una persona o un grupo de personas que conformen una unidad.

Ventajas y desventajas de realizar una investigación cuasi experimental 

Estas son algunos puntos que debes de tomar en cuenta si decides utilizar una investigación cuasi experimental en tu próximo proyecto:

Entre las principales ventajas de realizar este tipo de investigación se encuentran:

• A diferencia de otros tipos de investigación social , la investigación cuasi experimental trabaja con grupos ya establecidos , que cumplen con las características necesarias para realizar el estudio y que además son accesibles, lo que facilita el proceso.
• Este tipo de investigación no es muy precisa, sin embargo, aún es posible que el investigador pueda identificar las tendencias generales .
• La investigación cuasi experimental, a diferencia de otros métodos tradicionales, es fácil de llevar a cabo y no requiere del uso de muchos recursos económicos.
• Por último, la investigación cuasi experimental puede realizarse tanto para casos individuales como grupales . 

Desventajas

Algunas de las desventajas de realizar una investigación cuasi experimental son:

• Al impedir que los investigadores realicen un muestreo al azar , es posible que los datos recolectados estén sesgados .
• Los investigadores no tienen conocimiento del contexto del sujeto de estudio . Esto puede provocar que los resultados no sean precisos y se obtengan conclusiones diferentes.
• En ocasiones los sujetos de estudio cambian su comportamiento al saber que se encuentran en un proceso de investigación . 

Si el proceso se realiza correctamente y eliges el método que se adapte a tu proyecto, podrás obtener grandes resultados.

Conclusión:

La investigación cuasi experimental puede ser una herramienta muy poderosa, especialmente en situaciones en las que los experimentos «reales» no son posibles.

Son una muy buena manera de obtener una visión general, y luego seguir con un estudio de caso o una investigación cuantitativa , para centrarse en las razones de los resultados obtenidos.

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Cuasiexperimento: Qué es, tipos y ejemplos

Descubra el concepto de cuasi-experimento, sus distintos tipos, ejemplos del mundo real y cómo QuestionPro ayuda a realizar estos estudios.

Los diseños de investigación cuasiexperimentales han obtenido un reconocimiento significativo en la comunidad científica debido a su capacidad única para estudiar las relaciones causa-efecto en entornos del mundo real. A diferencia de los experimentos verdaderos, los cuasiexperimentales carecen de asignación aleatoria de los participantes a los grupos, lo que los hace más prácticos y éticos en determinadas situaciones. En este artículo profundizaremos en el concepto, las aplicaciones y las ventajas de los cuasiexperimentos, arrojando luz sobre su relevancia e importancia en el ámbito científico.

¿Qué es un diseño de investigación cuasiexperimental?

Los diseños de investigación cuasiexperimentales son metodologías de investigación que se asemejan a los experimentos reales, pero carecen de la asignación aleatoria de los participantes a los grupos. En un experimento real, los investigadores asignan aleatoriamente a los participantes a un grupo experimental o a un grupo de control, lo que permite comparar los efectos de una variable independiente sobre la variable dependiente. Sin embargo, en los cuasiexperimentos, esta asignación aleatoria a menudo no es posible o éticamente permisible, lo que lleva a la adopción de estrategias alternativas.

Tipos de diseños cuasi experimentales

Existen varios tipos de diseños de cuasiexperimentos para estudiar relaciones causales en contextos específicos. Algunos tipos comunes son:

Diseño de grupos no equivalentes

Este diseño implica la selección de grupos preexistentes que difieren en algunas características clave y la comparación de sus respuestas a la variable independiente. Aunque el investigador no asigna los grupos al azar, puede examinar los efectos de la variable independiente.

Regresión discontinua

Este diseño utiliza un punto de corte o umbral para determinar qué participantes reciben el tratamiento o la intervención. Supone que los participantes situados a ambos lados del umbral son similares en todos los demás aspectos, excepto en su exposición a la variable independiente.

Diseño de series temporales interrumpidas

Este diseño implica medir la variable dependiente varias veces antes y después de la introducción de una intervención o tratamiento. Comparando las tendencias de la variable dependiente, los investigadores pueden inferir el impacto de la intervención.

Experimentos naturales

Los experimentos naturales aprovechan acontecimientos o circunstancias naturales que imitan la asignación aleatoria de los experimentos reales. Los participantes se exponen a diferentes condiciones en situaciones identificadas por los investigadores sin ninguna manipulación por su parte.

Aplicación del diseño cuasiexperimental

Los diseños de investigación cuasiexperimentales encuentran aplicaciones en diversos campos, que van desde la educación a la salud pública y más allá. Una ventaja significativa de los cuasiexperimentos es su viabilidad en entornos reales en los que la aleatorización no siempre es posible o ética.

Razones éticas

A menudo surgen problemas éticos en la investigación cuando la asignación aleatoria de los participantes a diferentes grupos podría negar a los individuos el acceso a tratamientos o intervenciones beneficiosos. En tales casos, los diseños cuasiexperimentales ofrecen una alternativa ética que permite a los investigadores estudiar el impacto de las intervenciones sin privar a nadie de los beneficios potenciales.

Ejemplos de diseño cuasi experimental

Exploremos algunos ejemplos de diseños cuasi experimentales para comprender su aplicación en diferentes contextos.

Determinar la eficacia de las aplicaciones matemáticas como complemento de las clases de matemáticas

Imaginemos un estudio destinado a determinar la eficacia de las aplicaciones matemáticas como complemento de las clases tradicionales de matemáticas en un colegio. Asignar aleatoriamente a los alumnos a grupos diferentes podría resultar poco práctico o alterar la estructura existente en el aula. En su lugar, los investigadores pueden seleccionar dos clases comparables, una que reciba la intervención de la aplicación de matemáticas y otra que continúe con los métodos de enseñanza tradicionales. Comparando el rendimiento de los dos grupos, los investigadores pueden sacar conclusiones sobre la eficacia de la aplicación.

Para realizar un estudio cuasiexperimental como el mencionado, los investigadores pueden utilizar QuestionPro QuestionPro es una plataforma de investigación avanzada que ofrece herramientas completas de encuesta y análisis de datos. Con QuestionPro, los investigadores pueden diseñar encuestas para recopilar datos, analizar resultados y obtener información valiosa para sus investigaciones cuasi experimentales.

¿Cómo ayuda QuestionPro en la investigación cuasi experimental?

Las potentes funciones de QuestionPro, como la asignación aleatoria de participantes, la ramificación de encuestas y la visualización de datos, permiten a los investigadores realizar y analizar estudios cuasiexperimentales de forma eficiente. La plataforma ofrece una interfaz fácil de usar y sólidas funciones de generación de informes, lo que permite a los investigadores recopilar datos, explorar relaciones y extraer conclusiones significativas.

En algunos casos, los investigadores pueden aprovechar los experimentos naturales para examinar las relaciones causales. 

Cómo determinar la eficacia de la enseñanza de técnicas modernas de liderazgo en empresas incipientes

Consideremos un estudio que evalúe la eficacia de enseñar técnicas modernas de liderazgo en empresas de nueva creación. En lugar de asignar artificialmente las empresas a grupos diferentes, los investigadores pueden observar las que adoptan de forma natural técnicas modernas de liderazgo y comparar sus resultados con los de las empresas que no han aplicado tales prácticas.

Ventajas e inconvenientes del diseño cuasi experimental

Los diseños cuasiexperimentales ofrecen varias ventajas sobre los experimentos reales, lo que los convierte en valiosas herramientas de investigación:

• Ámbito de la investigación : Los cuasiexperimentos permiten a los investigadores estudiar las relaciones causa-efecto en entornos reales, aportando valiosos conocimientos sobre fenómenos complejos que pueden resultar difíciles de reproducir en un entorno de laboratorio controlado.
• Regresión discontinua : Los investigadores pueden utilizar la regresión discontinua para evaluar los efectos de las intervenciones o los tratamientos cuando la asignación aleatoria no es factible. Este diseño aprovecha los datos existentes y los umbrales naturales para extraer inferencias causales.

Falta de asignación aleatoria : Los diseños cuasiexperimentales carecen de asignación aleatoria de los participantes, lo que introduce la posibilidad de que variables de confusión afecten a los resultados. Los investigadores deben considerar cuidadosamente posibles explicaciones alternativas de los efectos observados.

¿Cuáles son los distintos diseños de estudios cuasi experimentales?

Los diseños cuasiexperimentales abarcan varios enfoques, incluidos los diseños de grupos no equivalentes, los diseños de series temporales interrumpidas y los experimentos naturales. Cada diseño ofrece ventajas y limitaciones únicas, proporcionando a los investigadores herramientas versátiles para explorar las relaciones causales en diferentes contextos.

Ejemplo de experimento natural

Los investigadores interesados en estudiar el impacto de una campaña de salud pública destinada a reducir las tasas de tabaquismo pueden aprovechar un experimento natural. Comparando las tasas de tabaquismo de una región que ha puesto en marcha la campaña con las de una región similar que no lo ha hecho, los investigadores pueden examinar la eficacia de la intervención.

Diferencias entre cuasi experimentos y verdaderos experimentos

Los cuasiexperimentos y los experimentos reales difieren principalmente en su capacidad para asignar aleatoriamente a los participantes a los grupos. Mientras que los experimentos reales proporcionan un mayor nivel de control, los cuasi-experimentos ofrecen alternativas prácticas y éticas en situaciones en las que la aleatorización no es factible o deseable.

Ejemplo de comparación entre un experimento real y un cuasiexperimento

En un experimento real en el que se investigaran los efectos de un nuevo medicamento en una enfermedad concreta, los investigadores asignarían aleatoriamente a los participantes al grupo experimental, que recibe el medicamento, o al grupo de control, que recibe un placebo. En un cuasiexperimento, los investigadores podrían comparar a los pacientes que voluntariamente deciden tomar la medicación con los que no lo hacen, examinando las diferencias en los resultados entre los dos grupos.

Cuasiexperimento: Resumen rápido

Los diseños de investigación cuasiexperimentales desempeñan un papel fundamental en la investigación científica, ya que permiten a los investigadores estudiar las relaciones causa-efecto en entornos reales. Estos diseños ofrecen alternativas prácticas y éticas a los experimentos reales, lo que los convierte en herramientas valiosas en diversos campos de estudio. Gracias a su versatilidad y aplicabilidad, los diseños cuasi experimentales siguen contribuyendo a nuestra comprensión de fenómenos complejos.

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• Curiosidades
• Investigación no experimental, cuasiexperimental y experimental

En el vasto mundo de la investigación científica, existen diferentes enfoques y métodos que buscan desentrañar los misterios que nos rodean. Entre ellos, se encuentran la investigación no experimental, la cuasiexperimental y la experimental. Estos tres caminos divergentes hacia la verdad han intrigado a generaciones de científicos, cada uno con su propio conjunto de virtudes y limitaciones.

La investigación no experimental , como su nombre lo sugiere, desafía las convenciones y nos sumerge en un universo de preguntas sin respuestas predefinidas. Aquí, el investigador explora el terreno desconocido, sin manipular variables ni controlar situaciones. Por otro lado, la investigación cuasiexperimental nos invita a adentrarnos en un mundo de incertidumbre, donde las variables son manipuladas pero sin un control absoluto. Finalmente, la investigación experimental emerge como un faro en la oscuridad, guiándonos hacia la verdad con su riguroso control y manipulación de variables.

Diferencias entre Investigación Experimental, Cuasiexperimental y No Experimental

La investigación en el ámbito científico se lleva a cabo utilizando diferentes enfoques y metodologías, y una de las formas de clasificarla es en investigación experimental, cuasiexperimental y no experimental. Estas categorías se refieren a la manera en que se manipulan las variables y se establecen los grupos de estudio.

La investigación experimental es aquella en la que se manipula deliberadamente una o más variables independientes para observar su efecto sobre una variable dependiente. En este tipo de investigación, se utilizan grupos de control y grupos de tratamiento, y se aplica un diseño aleatorio para asignar a los participantes a cada grupo. De esta manera, se busca establecer una relación causa-efecto entre las variables.

La investigación cuasiexperimental , por otro lado, se caracteriza por no utilizar un diseño aleatorio en la asignación de los participantes a los grupos. En este tipo de investigación, se manipula una variable independiente, pero no se puede establecer una relación causal tan clara como en la investigación experimental. A pesar de esto, la investigación cuasiexperimental sigue siendo útil para observar y analizar fenómenos de interés.

Por último, la investigación no experimental se basa en la observación y recopilación de datos sin la manipulación de variables. En este tipo de investigación, el investigador no tiene control directo sobre las variables y se limita a observar y analizar los fenómenos tal como se presentan en su contexto natural.

Investigación experimental vs. investigación no experimental: ¿Cuál es la diferencia?

La investigación experimental y la investigación no experimental son dos enfoques diferentes utilizados en el campo de la investigación científica. Aunque ambos métodos buscan obtener conocimiento y comprensión, existen diferencias significativas entre ellos.

La principal diferencia entre la investigación experimental y la no experimental radica en su diseño y en la manera en que se manipulan las variables. En la investigación experimental, el investigador tiene control sobre las variables independientes y puede manipularlas para estudiar su efecto en las variables dependientes. Por otro lado, en la investigación no experimental, el investigador no tiene control sobre las variables independientes y solo puede observar y analizar su relación con las variables dependientes.

Otra diferencia importante es el grado de control que se tiene sobre las condiciones del estudio. En la investigación experimental, se busca controlar todas las variables que puedan influir en los resultados, creando un ambiente controlado y replicable. En cambio, en la investigación no experimental, se estudian fenómenos tal como ocurren en su entorno natural, sin intervenir ni manipular las condiciones.

En cuanto a la aplicabilidad , la investigación experimental se utiliza principalmente en ciencias naturales y exactas, donde se pueden realizar experimentos controlados en laboratorios. Por otro lado, la investigación no experimental se emplea en ciencias sociales y humanidades, donde no es posible realizar experimentos controlados debido a la complejidad y ética de los fenómenos estudiados.

Es importante mencionar que existe un término intermedio llamado investigación cuasiexperimental, que combina elementos de ambas metodologías. En este tipo de investigación, se manipulan algunas variables, pero no se tiene control completo sobre todas ellas, lo que permite obtener resultados más cercanos a la realidad sin sacrificar completamente el control experimental.

¿Cuáles son las principales diferencias entre la investigación experimental y la investigación no experimental?

La investigación experimental se caracteriza por el control y manipulación de variables independientes para establecer relaciones de causa y efecto, mientras que la investigación no experimental se enfoca en la observación y recopilación de datos sin intervenir activamente en la manipulación de variables.

¿En qué consiste la investigación cuasiexperimental y cómo se diferencia de la investigación experimental?

La investigación cuasiexperimental comparte características tanto de la investigación experimental como de la investigación no experimental. Aunque no se manipulan las variables de manera controlada como en la investigación experimental, se implementan técnicas de control para acercarse a un diseño experimental. La diferencia principal radica en la falta de asignación aleatoria de los participantes a los grupos de estudio.

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Diseños cuasi-experimentales: definición, características, tipos y ejemplos

Cuasi-experimento: definiciones.

Voy a hacer un experimento psicológico en el que hago a las personas de diferentes edades y luego veré cómo reaccionan a los ruidos fuertes. Bueno, me gustaría. Desafortunadamente, incluso con nuestra avanzada física cuántica y computadoras, no podemos revertir o controlar la edad de esa manera. Los investigadores psicológicos se ven obligados a solucionar el problema.

Como no podemos revertir la edad de alguien, tenemos que trabajar con personas que ya tienen esa edad. Pero, perdemos algunas cosas en el proceso. Pero, me estoy adelantando.

Un verdadero experimento tiene un componente principal: grupos asignados al azar. Esto se traduce en que todos los participantes tienen las mismas posibilidades de estar en el grupo experimental, donde están sujetos a una manipulación, o en el grupo de control, donde no son manipulados.

Un cuasi-experimento se define simplemente como no un verdadero experimento. Dado que el componente principal de un verdadero experimento son los grupos asignados al azar, esto significa que un cuasi-experimento no tiene grupos asignados al azar. ¿Por qué son tan importantes los grupos asignados al azar, ya que son la única diferencia entre cuasi-experimentales y experimentales verdaderos?

Al realizar un experimento, un investigador intenta demostrar que la variable A influye o hace que la variable B haga algo. Quieren demostrar causa y efecto. La asignación aleatoria ayuda a garantizar que no haya ninguna condición preexistente que influya en las variables y estropee los resultados.

Un ejemplo tonto sería algo como, ‘¿El químico X1 causa ceguera?’ Si accidentalmente pone a todas las personas que usan anteojos en la condición en la que rocía X1 en la cara de alguien, entonces sus resultados serán sesgados. Este es un ejemplo extremo y demasiado simplista, pero demuestra por qué normalmente un experimentador desea asignar personas al azar en diferentes grupos. Veamos algunos cuasiexperimentos más realistas y típicos en psicología.

Grupos no equivalentes

A veces, un investigador necesita un tipo particular de participante o solo tiene acceso a un determinado grupo de participantes. Esto significa que el investigador reúne a los participantes en un grupo que no puede o no debe dividirse, o más simplemente, el investigador no puede asignar los participantes al azar. Este grupo no equivalente se define como un experimento en el que los grupos existentes no se dividen.

Un experimento con grupos no equivalentes podría tener lugar en una institución de salud mental. No puede asignar personas al azar a terapia y otras para que no reciban terapia. Eso no sería ético. Por lo tanto, está obligado a asignar a todo el grupo a la terapia, lo que significa que no hay asignación aleatoria.

Es posible tener varios grupos. En el ejemplo de nuestra institución de salud mental, digamos que el personal dividió a todos en tres grupos. Además, digamos que tiene un nuevo tipo de terapia y un tipo antiguo de terapia, por lo que nadie se va a quedar sin.

Asignar los grupos al azar, para intentar hacer de su estudio un verdadero experimento, no es suficiente. Esto se debe a que no se sabe por qué se asignó a una persona a cualquiera de los tres grupos. La razón por la que un individuo podría estar en el grupo B y no en el grupo A podría sesgar sus resultados. Debe poder asignar individuos al tratamiento o grupos de tratamiento alternativos para reclamarlo como un verdadero experimento.

Pretest-Posttest

Un investigador encuentra un grupo de personas para probar. Luego, el investigador introduce una manipulación que debería cambiar a las personas y probar para ver si hubo algún cambio. Por ejemplo, evalúa a un grupo de personas sobre su conocimiento de la historia de Estados Unidos. Luego, les asigna un paquete de estudio y vuelve a probarlos para ver si sus conocimientos han aumentado. Esto se conoce como diseño de prueba previa y posterior, que es cuando se estudia a los participantes antes y después de la manipulación experimental.

Un investigador puede utilizar la prueba previa y posterior de una cantidad casi ilimitada de formas, siempre que siga los pasos:

• Pruebe a los participantes antes de la manipulación experimental.
• Realiza la manipulación experimental, que es una forma elegante de decir que harías algo con el grupo, como darles tarea o darles terapia o ensordecerlos con ruido.
• Pruebe a los participantes después de la manipulación para ver qué cambios ocurrieron.

La razón por la que la prueba previa y posterior se considera un diseño cuasi-experimental es porque la mayoría de los investigadores manipularán a todo su grupo. Esto les da un tamaño de muestra más grande para ver si su manipulación realmente cambió el grupo. Es posible asignar personas al azar a la condición experimental o de control para convertirlo en un verdadero experimento, pero está reduciendo el tamaño de la muestra y esto podría afectar sus estadísticas.

Otro ejemplo de un diseño de prueba previa y posterior podría ser examinar los efectos de no dormir. Usted toma a los participantes y los prueba para ver qué tan bueno es su juicio, su conocimiento y su coordinación mano-ojo. Luego los mantienes despiertos toda la noche con refrescos de cola, juegos y luces brillantes. Mantenerlos así es su manipulación experimental. Por último, los prueba por la mañana para ver qué efecto tuvo la falta de sueño en su juicio, conocimiento y coordinación ojo-mano.

Transversal y longitudinal

Otras veces quieres estudiar cosas como la edad, pero la edad es un dolor de estudiar porque no puedes controlarla. Entonces, eso te deja con dos opciones:

• Diseños transversales , que es cuando los participantes son representantes de grupos de edad a lo largo de una ruta de desarrollo para determinar cómo el desarrollo en diferentes edades influye en una variable dependiente.
• Los diseños longitudinales son cuando se estudia una muestra de la población a intervalos para examinar los efectos del desarrollo.

Los diseños transversales toman muestras de todo el continuo de edades como representantes. Por lo tanto, si estuviera interesado en la capacidad de las personas para resolver matemáticas complejas a lo largo de su vida, seleccionaría personas de 5, 10, 15, 20 años y así sucesivamente y luego hacer que resuelvan matemáticas complejas. La idea aquí es que un gran grupo de personas de 15 años le permitirá crear una declaración generalizable sobre los jóvenes de 15 años. Luego compararía los resultados de los niños de 15 años con los de los de 10 y 5 años.

Un diseño longitudinal implica tomar a un grupo de personas que tienen la misma edad y luego registrarse con ellos cada dos años. Entonces, en nuestro ejemplo de matemáticas, tienes un grupo de niños de 5 años para hacer matemáticas. Luego, cada cinco años, volvería a consultar con ellos y vería cómo resuelven los problemas de matemáticas. Estos son cuasi-experimentales porque no puede controlar la edad y asignarla al azar. No hay forma complicada de solucionar ese problema.

Ex post facto

El último tipo de estudio cuasi-experimental se centra en otras cosas que no puedes controlar. Por ejemplo, no puedo asignarte obesidad. Quiero decir que podría, pero no tengo el dinero para alimentarte. Esto se conoce como diseño ex post facto , que se define como cómo una variable independiente, presente en los participantes antes del estudio, afecta a una variable dependiente.

Además de cosas como la obesidad, un investigador a veces necesita trabajar con personas que tienen esquizofrenia, lesiones cerebrales traumáticas o enfermedades. El investigador no puede asignar estas cosas al azar, por lo que debe trabajar con lo que pueda encontrar.

Un experimento que utilice un diseño ex post facto podría analizar la estabilidad emocional de las personas altas en comparación con las personas bajas. No puedes asignar altura, por lo que encuentras un grupo de personas altas y bajas y pruebas su estabilidad emocional. Soy una persona alta, así que tengo mi dinero en que sean bastante estables emocionalmente.

Resumen de la lección

El cuasi-experimento se define simplemente como un experimento falso. Un verdadero experimento tiene un componente principal: grupos asignados al azar.

Los principales tipos de cuasi-experimentos son:

• Grupos no equivalentes , definidos como grupos existentes que no están divididos
• Diseño pretest-postest , definido como participantes que son estudiados antes y después de la manipulación experimental
• Diseños longitudinales , definidos como una muestra de la población que se estudia a intervalos para examinar los efectos del desarrollo.
• Diseños ex post facto , definidos como cómo las variables independientes, presentes en los participantes antes del estudio, afectan una variable dependiente

Los resultados del aprendizaje

Una vez que haya terminado con esta lección, debería poder:

• Diferenciar entre cuasi-experimento y experimento verdadero
• Describir los principales tipos de cuasiexperimentos.
• Identificar los pasos que se deben seguir en el diseño pretest-postest
• Explicar las diferencias en los diseños transversales y longitudinales.
• Definir diseños ex post facto

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Investigación Cuasi Experimental: Qué Es Y Cómo Está Diseñada

Me complace escribir sobre un tema clave para la ciencia de la psicología que es la Investigación cuasi experimental . Esta técnica de investigación se ha convertido en una herramienta indispensable para dar respuesta a las interrogantes de los profesionales y académicos en el área de la salud mental.

A lo largo de este artículo voy a contarte en detalle el concepto y disposición de la Investigación cuasi experimental, para que conozcas esta metodología y sus principios para la correcta interpretación de los resultados obtenidos.

¿Qué es la Investigación cuasi experimental?

¿cómo está diseñada, alcances de una investigación i metodología de la investigación, investigación cualitativa diseño, ¿qué implicaciones tiene un diseño cuasi experimental en el campo de la psicología, ¿cuáles son las principales diferencias entre los diseños experimentales y cuasi experimentales, ¿es la manipulación controlada una estrategia necesaria para un diseño cuasi experimental, ¿en qué situaciones es apropiado recurrir a un diseño cuasi experimental para obtener resultados fiables.

Se trata de una técnica de investigación cuyo objetivo es probar una hipótesis establecida previamente con respecto a una determinada situación a partir de la recolección y análisis de datos. Esta metodología se diferencia de la Investigación experimental por la imposibilidad de asignar aleatoriamente los sujetos de estudio a un grupo (los grupos ya existen por sí mismos).

La Investigación cuasi experimental se compone de diversos pasos y etapas fundamentales para lograr su correcta ejecución. A continuación voy a detallarte cada uno de ellos:

• Definir el problema de investigación.
• Establecer un objetivo.
• Elaborar una hipótesis.
• Diseñar la estrategia de recolección de información.
• Recolectar datos.
• Analizar los datos.
• Interpretar los resultados.

Al finalizar el proceso de Investigación cuasi experimental se elabora un informe donde se explican los resultados hallados dentro del desarrollo de la técnica.

Preguntas Relacionadas

Un diseño cuasi experimental en el campo de la psicología tiene algunas implicaciones importantes que son necesarias de conocer para trabajar correctamente con este tipo de investigación.

Estos aspectos son:

• Es importante tener en cuenta los factores externos: Debe ser considerada al momento de realizar la investigación toda variable externa que pueda influir en los resultados obtenidos, como por ejemplo el contexto social, el nivel socioeconómico, etc.
• Valorar si hay un grupo control: Es necesario definir un grupo control que servirá para comparar los resultados obtenidos con respecto a otros grupos de estudio, a fin de tener un criterio de valoración objetiva.
• Estrategias para el manejo de la muestra: El diseño cuasi experimental, al comparar diferentes grupos, requiere definir muy bien la muestra en cuanto a parámetros como edad, género, etc. para evitar posibles sesgos.

De esta forma, el diseño cuasi experimental es una herramienta muy útil para la realización de investigaciones de calidad sobre diferentes temas relacionados con la psicología y el comportamiento humano.

Cuando hablamos de los diseños experimentales y cuasi experimentales , generalmente estamos hablando del modo en el que se llevan a cabo los estudios para determinar la relación entre variables. Estas dos herramientas tienen sus similitudes, pero hay algunas diferencias clave que deben entenderse claramente.

Las principales diferencias entre los diseños experimentales y cuasi experimentales son las siguientes:

• Control de las variables . Los diseños experimentales consideran estrictos controles de variables, mientras que los cuasi experimentales tienen menos controles. Los primeros permiten establecer relaciones causales entre variables, mientras que los segundos no.
• Exclusión de variables . Los diseños experimentales cuentan con una variable independiente sobre la cual se hace una prueba, mientras que los cuasi experimentales incluyen varias variables independientes e inferir qué variable(s) contribuyen a la variable dependiente.
• Medición de datos . En los diseños experimentales, se controlan los valores de entrada y salida (mediante grupos de control). En los cuasi experimentales, se recogen datos directamente de los participantes, sin grupos de control.

En relación con la pregunta sobre si la manipulación controlada es una estrategia necesaria para un diseño cuasi experimental, la respuesta es sí . Esto se debe a que el estudio de los experimentos cuasi-experimentales requiere la manipulación de variables para evitar las influencias externas que pudieran distorsionar el resultado.

Los diseños cuasi experimentales no se basan en la selección al azar de los sujetos de investigación, por lo que resulta imposible controlar todas las variables. Por esta razón, la manipulación controlada permite controlar una o más variables para lograr un mejor diseño del experimento y obtener resultados más precisos.

A continuación se muestran algunas estrategias comunes para manipular variables en un diseño cuasi experimental:

• Utilización de bloques para compensar la influencia de los grupos.
• Selección de los grupos más cercanos a la variable independiente.
• Dividir el grupo con base en la variable dependiente.
• Mantener un cuidadoso seguimiento sobre los factores ambientales que influyan en la variable.

En determinadas situaciones se hace necesario recurrir a un diseño cuasi experimental para obtener resultados fiables. Estas pruebas son un buen método para estudiar el comportamiento humano debido a su gran versatilidad en la recolección de datos, y se utilizan al momento de obtener resultados acertados que no siempre se pueden conseguir con otros tipos de experimentos.

Cuando la situación planteada no nos brinda la posibilidad de controlar todas las variables involucradas , generalmente usamos un diseño cuasi experimental como herramienta para validar los resultados. También es posible utilizar este tipo de pruebas para estudiar causas y efectos de ciertos fenómenos o situaciones que son difíciles de controlar.

Otras situaciones en las que es recomendable contar con este procedimiento son:

• Experimentos a largo plazo: Para los casos en los cuales se necesita medir los resultados de un experimento a largo plazo, usar un diseño cuasi experimental ayuda a lograr resultados fiables.
• Estudios de corta duración: Cuando el estudio es de corto alcance, y no hay tiempo para poner en práctica un diseño clásico de experimento, nos apoyamos en este método para conseguir los resultados deseados.
• Grupos humanos: Es común usarlo para programas sociales u otros propósitos relacionados con grupos grandes de personas, donde es imposible controlar todas las variables involucradas.

En conclusión , una investigación cuasi experimental es un diseño de investigación altamente útil para obtener datos e información a través del uso de métodos no experimentales. Sin embargo, se requiere considerar varios factores como diferencias en el grupo de control, una asignación imparcial de tratamientos y análisis estadístico para minimizar los sesgos.

Al mismo tiempo, un buen diseño debe incluir la selección adecuada de indicadores de rendimiento cuantitativos y cualitativos para evaluar el impacto real en la problemática elegida.

Finalmente, los resultados deberán interpretarse cuidadosamente para eliminar cualquier error en la interpretación de los datos. Por lo tanto, una investigación cuasi experimental puede ser una herramienta potente para investigar cualquier aspecto de la vida, siempre y cuando se cumplan los criterios exigidos para garantizar la calidad de los resultados.

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Diseño cuasi experimental: Una guía completa para entender su importancia en la investigación

Qué es el diseño cuasi experimental y por qué es importante en la investigación.

El diseño cuasi experimental es una metodología utilizada en la investigación para validar hipótesis y examinar el impacto de una intervención o tratamiento en un grupo de estudio. A pesar de que no es considerado un diseño experimental completamente aleatorizado, es una alternativa válida cuando no es posible asignar aleatoriamente a los participantes a diferentes grupos.

Este tipo de diseño es importante en la investigación porque permite evaluar el efecto de una intervención o tratamiento en condiciones reales, donde es difícil controlar todas las variables. Al permitir la comparación de un grupo que recibe el tratamiento con otro grupo de control, se pueden obtener conclusiones más sólidas sobre la eficacia y eficiencia de la intervención.

En el diseño cuasi experimental, se utilizan diferentes estrategias para asignar a los participantes a los grupos, como el muestreo por conveniencia o la asignación mediante criterios preestablecidos. Aunque esto puede limitar la generalización de los resultados, este diseño ofrece la posibilidad de realizar estudios en situaciones donde la asignación aleatoria no es posible o ética.

Características del diseño cuasi experimental:

• No hay asignación aleatoria: A diferencia del diseño experimental, en el diseño cuasi experimental no se asignan aleatoriamente a los participantes a los grupos de estudio. Esto puede afectar la validez interna del estudio.
• Grupos de control: A pesar de no haber una asignación aleatoria, es importante contar con un grupo de control que no reciba el tratamiento, para poder comparar los resultados y evaluar el impacto del mismo.
• Variables confusas: En el diseño cuasi experimental, es necesario tener en cuenta y controlar las variables confusas, aquellas que pueden influir en los resultados y no están relacionadas con la intervención.

En resumen, el diseño cuasi experimental es una herramienta importante en la investigación, ya que permite evaluar el efecto de una intervención o tratamiento en situaciones donde la asignación aleatoria no es posible. A pesar de sus limitaciones, este diseño ofrece la posibilidad de obtener conclusiones válidas y aplicables en contextos reales.

Principales características y elementos del diseño cuasi experimental

Características del diseño cuasi experimental

El diseño cuasi experimental es una metodología de investigación que se utiliza en estudios en los que no es posible asignar aleatoriamente sujetos a grupos de control y de tratamiento. A diferencia del diseño experimental tradicional, en el cuasi experimental los sujetos ya tienen características preexistentes que los diferencia y que influyen en el resultado del estudio.

Una de las características principales del diseño cuasi experimental es que se utiliza cuando no es ético o practicable asignar aleatoriamente a los sujetos. Esto puede ocurrir cuando se tratan de estudiar determinadas intervenciones o situaciones en las que no es posible controlar todas las variables, como en estudios sobre adicciones, trastornos mentales o ciertos fenómenos sociales.

Elementos del diseño cuasi experimental

En el diseño cuasi experimental, se utilizan diferentes elementos para llevar a cabo el estudio. Uno de los elementos fundamentales es la selección de los sujetos. En este tipo de diseño, los sujetos a menudo se seleccionan de forma no aleatoria, lo que significa que pueden haber diferencias significativas entre los grupos de control y de tratamiento.

Otro elemento importante es la intervención o tratamiento que se aplica a los sujetos. En el diseño cuasi experimental, no hay un control total sobre la aplicación del tratamiento, lo que puede afectar los resultados del estudio. Por lo tanto, es necesario tener en cuenta estas limitaciones al interpretar los resultados.

Importancia del diseño cuasi experimental

El diseño cuasi experimental es una herramienta fundamental en la investigación científica, especialmente en aquellos casos en los que no es ético o práctico llevar a cabo estudios experimentales tradicionales. A pesar de sus limitaciones, este tipo de diseño permite obtener información valiosa sobre la efectividad de ciertas intervenciones o la relación entre variables en situaciones del mundo real. Es importante que los investigadores sean conscientes de las características y elementos de este diseño para poder llevar a cabo estudios rigurosos y evitar sesgos o interpretaciones erróneas en los resultados.

Ventajas y desventajas del diseño cuasi experimental en comparación con otros diseños de investigación

Ventajas del diseño cuasi experimental:.

• Flexibilidad: A diferencia de las investigaciones experimentales, el diseño cuasi experimental permite la manipulación de variables en situaciones donde no es ético o práctico asignar aleatoriamente a los participantes en los grupos de estudio. Esto otorga flexibilidad en el diseño de estudios y la capacidad de estudiar fenómenos en situaciones del mundo real.
• Aplicabilidad: El diseño cuasi experimental se utiliza con mayor frecuencia en estudios de investigación social y de comportamiento, lo que permite un mayor grado de aplicabilidad a situaciones cotidianas en comparación con los diseños experimentales tradicionales. Esto significa que los resultados obtenidos pueden ser más fácilmente extrapolables y aplicables a la población en general.
• Estudio de variables temporales: En algunos casos, el diseño cuasi experimental permite el estudio de variables temporales, lo que significa que se pueden analizar los efectos a lo largo del tiempo. Esto proporciona una perspectiva más completa y ayuda a comprender cómo las variables pueden influir entre sí en diferentes momentos.

Desventajas del diseño cuasi experimental:

• Falta de control: A diferencia de los diseños experimentales, el diseño cuasi experimental carece de control total sobre las variables y puede haber factores de confusión no identificados que puedan sesgar los resultados. Esto puede limitar la capacidad de establecer una relación causal clara.
• Posibles sesgos de selección: En el diseño cuasi experimental, el investigador puede tener limitaciones en la selección y asignación de participantes a los grupos de estudio. Esto puede conducir a posibles sesgos de selección que afecten los resultados y la generalización de los hallazgos a la población objetivo.
• Dificultad en la replicación: Debido a la naturaleza específica y única de cada situación de estudio, el diseño cuasi experimental puede ser difícil de replicar o repetir con el mismo grado de control y validez en diferentes contextos. Esto puede comprometer la confiabilidad de los resultados obtenidos.

En resumen, el diseño cuasi experimental ofrece flexibilidad y aplicabilidad en la investigación cuando no es posible asignar aleatoriamente a los participantes o cuando se estudian variables temporales. Sin embargo, debido a la falta de control total y los posibles sesgos de selección, así como a la dificultad en la replicación, es importante considerar estas limitaciones al interpretar los resultados de estudios que utilizan este tipo de diseño de investigación.

Aplicaciones y ejemplos prácticos del diseño cuasi experimental en diferentes campos de estudio

El diseño cuasi experimental es una metodología utilizada en diversos campos de estudio para investigar el efecto de una variable independiente sobre una variable dependiente. A diferencia del diseño experimental tradicional, en el diseño cuasi experimental no se asignan al azar los participantes a los grupos de estudio, sino que se basa en asociaciones preexistentes o en la asignación no aleatoria de los grupos.

Una de las aplicaciones más comunes del diseño cuasi experimental es en la evaluación de programas o intervenciones en el campo de la educación. Por ejemplo, se puede utilizar este diseño para evaluar el impacto de un programa de tutoría en el rendimiento académico de los estudiantes. En este caso, se formarían dos grupos de estudiantes, uno que recibe la tutoría y otro que no, y se compararían sus resultados académicos después de cierto período de tiempo.

Otro campo en el que se utiliza el diseño cuasi experimental es en la investigación en psicología. Por ejemplo, se puede utilizar este diseño para investigar el efecto de la exposición a un estímulo en el comportamiento de los sujetos. Se formarían dos grupos, uno expuesto al estímulo y otro no, y se medirían las diferencias en su comportamiento.

En resumen, el diseño cuasi experimental es una herramienta valiosa en diferentes campos de estudio para investigar el efecto de una variable independiente en una variable dependiente. Aunque no permite establecer relaciones causales con la misma certeza que el diseño experimental tradicional, el diseño cuasi experimental ofrece la posibilidad de realizar investigaciones éticas y prácticas en situaciones en las que la asignación aleatoria no es posible o ética.

Consideraciones éticas y metodológicas al utilizar el diseño cuasi experimental en investigaciones

Consideraciones éticas.

Al utilizar el diseño cuasi experimental en investigaciones, es fundamental tener en cuenta diversas consideraciones éticas para asegurar que el estudio se realice de manera responsable y respetuosa hacia los participantes. Es primordial obtener el consentimiento informado de los sujetos involucrados, explicándoles claramente el propósito de la investigación y cualquier posible riesgo o beneficio asociado. Además, se debe garantizar la confidencialidad y privacidad de la información recopilada, protegiendo la identidad de los participantes.

Metodología rigurosa

La aplicación del diseño cuasi experimental requiere seguir una metodología rigurosa para obtener resultados válidos y confiables. Es esencial identificar y controlar las variables extrañas que puedan influir en los resultados, utilizando técnicas como el emparejamiento de grupos o el análisis de covarianza. También se debe considerar el tamaño de muestra adecuado para generar conclusiones estadísticamente significativas y evitar sesgos. Una cuidadosa elección de las medidas y los instrumentos utilizados contribuye a la validez y confiabilidad de los resultados obtenidos.

Limitaciones y consideraciones adicionales

Es importante reconocer las limitaciones inherentes al diseño cuasi experimental. Debido a la falta de asignación aleatoria de los sujetos a los grupos de estudio, puede haber sesgos o diferencias basadas en características individuales que no se pueden controlar completamente. Además, es relevante considerar que los resultados obtenidos pueden no ser generalizables a toda la población, ya que los participantes pueden no representar la diversidad del grupo objetivo. Por tanto, los hallazgos deben interpretarse con cautela y considerar otros enfoques metodológicos en futuras investigaciones.

En resumen, la utilización del diseño cuasi experimental en investigaciones implica importantes consideraciones éticas y metodológicas. Es fundamental asegurar la protección de los derechos de los participantes y seguir una metodología rigurosa para obtener resultados válidos. Sin embargo, se deben reconocer las limitaciones inherentes al diseño y considerar otras aproximaciones metodológicas de forma complementaria.

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Ciencia, Educación, Cultura y Estilo de Vida

Investigación cuasi experimental

Explicamos qué es la investigación cuasi experimental, sus características y damos varios ejemplos

¿Qué es la investigación cuasi experimental?

La investigación cuasi experimental es un tipo de investigación en la que se pretende encontrar una relación causa-efecto entre la variable independiente y la dependiente. Sin embargo, no es igual a un experimento real, ya que los sujetos no son asignados a los grupos de estudio de forma aleatoria. Se da especialmente en el campo educativo y social.

Por ejemplo, en una investigación se quiere estudiar el efecto de un nuevo tratamiento para el cáncer en un hospital. Sin embargo, por motivos éticos la dirección del hospital no permite asignar el tratamiento a una mitad de los pacientes y a la otra mitad no.

El tratamiento es ofrecido por la dirección a los pacientes y una parte de ellos deciden tomar el nuevo tratamiento, mientras que otra parte prefiere seguir con el tratamiento tradicional. El investigador estudia el efecto en cada grupo, convirtiéndose por tanto en una investigación cuasi experimental , ya que los sujetos no han podido ser asignados aleatoriamente a un grupo experimental (que reciba el tratamiento) y uno control (que no lo reciba).

La no aleatoriedad en su elección determina que no va a existir un control sobre las variables importantes. Igualmente, provoca que este tipo de investigación sea mucho más proclive a la aparición de sesgos. Existe una serie de alternativas a la hora de realizar el diseño del estudio. 

Por ejemplo, se pueden establecer unos controles históricos o, aunque no es obligatorio, crear un grupo de control que sirva para verificar la validez de los resultados. Se considera que este tipo de investigación se puede dividir en cuatro tipos: experimentos naturales, estudios con controles históricos, estudios posintervención y estudios antes/después.

Características de la investigación cuasi experimental

El origen de la investigación cuasi experimental se dio en el ámbito educativo. Las propias características de ese sector impedía que se pudieran realizar estudios de ciertos fenómenos con experimentos convencionales.

A partir de los años 60 del siglo pasado, pero sobre todo en las últimas décadas, este tipo de estudios se han multiplicado. Hoy en día tienen mucha importancia en la investigación aplicada .

Manipulación de la variable independiente

Como ocurre también en la investigación experimental, estos estudios tienen como objetivo definir cómo actúa una variable independiente sobre la dependiente. En resumen, se trata de establecer y analizar las relaciones causales que se producen.

Grupos no aleatorios

Como se apuntaba anteriormente, una de las características definitorias de la investigación cuasi experimental es la no aleatorización en la formación de los grupos.

El investigador recurre a grupos ya formados por las circunstancias que sean. Por ejemplo, pueden ser los miembros de una clase universitaria o un grupo de trabajadores que comparten oficina.

Esto provoca que no exista la certidumbre de que todos los sujetos presenten similares características, lo que puede provocar que los resultados no sean totalmente científicos.

Por ejemplo, a la hora de estudiar la alimentación escolar y las alergias relacionadas, puede haber niños totalmente sanos que pueden distorsionar los resultados.

Poco control de las variables

Estos modelos son frecuentes en investigaciones aplicadas. Esto significa que se van a desarrollar en ambientes ajenos a los laboratorios, en contextos naturales. De esta manera, el control del investigador sobre las variables es mucho menor.

Metodologías y diseño

De manera resumida, el modo en el que se desarrollan las investigaciones cuasi experimentales es muy simple. Lo primero es elegir el grupo a estudiar, tras lo que se le asigna la variable deseada. Una vez hecho esto, se analizan los resultados y se sacan conclusiones.

Para obtener la información deseada se utilizan varias herramientas metodológicas. La primera es una serie de entrevistas con los individuos del grupo elegido. De igual manera, existen protocolos estandarizados para realizar las observaciones pertinentes que aseguran un resultado más objetivo.

Otro aspecto que se recomienda es hacer una “preprueba”. Esto consiste en medir la equivalencia entre los sujetos estudiados previamente al experimento.

Además de estas líneas generales, es importante delimitar bien el tipo de diseño que se quiere establecer, ya que va a marcar el sentido de la investigación.

Diseños transversales

Sirven para comparar diferentes grupos, enfocando la investigación en un punto temporal concreto. Así, no se utiliza para obtener conclusiones universales, sino simplemente para medir una variable en un momento concreto.

Diseños longitudinales

En este caso se van a tomar varias medidas de la variable para cada individuo. Estos, que son los sujetos del estudio, pueden ser desde una sola persona hasta grupos que conformen una unidad, como una escuela.

A diferencia de los que sucede con los transversales, con este diseño se pretende estudiar los procesos de cambio en un periodo continuado de tiempo.

Ventajas y desventajas

En muchos estudios de ciencias sociales es muy complicado seleccionar grupos que puedan cumplir los requisitos para realizar investigaciones puramente experimentales.

Por esto, los cuasi experimentales, aunque menos precisos, se convierten en una herramienta muy valiosa para medir las tendencias generales.

Un ejemplo muy clásico es la medición del efecto del alcohol en adolescentes. Obviamente, no sería posible éticamente dar de beber a los chavales y observar de manera experimental los efectos. Por eso, lo que hacen los investigadores es preguntar cuánto alcohol han bebido y cómo les ha afectado.

Otra ventaja es que estos diseños pueden ser usados en casos individuales y, más tarde, extrapolar con otras entrevistas parecidas.

Por último, la característica de estos estudios los hace mucho más baratos y fáciles de desarrollar. Los recursos necesarios y el tiempo de preparación es mucho menor que si se quisiera realizar un experimento tradicional.

Desventajas

La principal desventaja que los expertos señalan es el no reunir a los grupos aleatoriamente, al azar. Esto provoca que los resultados puedan no ser todo lo exactos que se desearía.

Parte del problema es la imposibilidad de los investigadores de tener en cuenta factores externos que puedan desvirtuar las respuestas de los sujetos.

Cualquier circunstancia preexistente o rasgo personal que no se adapte al estudio puede suponer que las conclusiones sean diferentes. Entonces, el investigador queda sin respuesta ante estas situaciones.

Por otra parte, muchos teóricos advierten de que se puede presentar lo que llaman efecto placebo o de Hawthorne. Este consiste en la posibilidad de que alguno de los sujetos participantes cambie su conducta al saber que está participando en un estudio.

No se trata de que exista una manipulación externa, pero está demostrado que el ser humano tiende a adaptar su comportamiento a los patrones generales o a lo que piensa que se espera de él.

Para intentar evitar que esto altere los resultados, los investigadores cuentan con herramientas metodológicas para evitarlo, aunque es imposible un control al cien por cien.

Ejemplos de investigaciones cuasi experimentales

– Se investiga el nivel educativo entre niños que han ido a un colegio y niños que han ido a otro, con padres que se han mostrado voluntarios.

– Se investiga los efectos de dos vacunas contra el coronavirus, tomando como sujetos de estudio a personas que se presentan voluntarias. Es cuasi experimental porque no se ha podido asignar aleatoriamente a los sujetos a distintos grupos.

– Se investiga los efectos en la salud dental de dos comidas para perros, tomando como sujetos de estudio a perros cuyos dueños han sido voluntarios.

– Estudiar los efectos de un programa para encontrar trabajo, en el que los sujetos del grupo experimental y control no son asignados aleatoriamente.

– Se estudia el efecto de dos métodos de relajación, permitiendo a los sujetos de estudio que elijan el método voluntariamente.

Investigación cuasi experimental: concepto, características, ejemplos

¿Qué es la investigación cuasi experimental?

La investigación cuasi experimental es un tipo de investigación en la que se pretende encontrar una relación causa-efecto entre la variable independiente y la dependiente. Sin embargo, no es igual a un experimento real, ya que los sujetos no son asignados a los grupos de estudio de forma aleatoria. Se da especialmente en el campo educativo y social.

Por ejemplo, en una investigación se quiere estudiar el efecto de un nuevo tratamiento para el cáncer en un hospital. Sin embargo, por motivos éticos la dirección del hospital no permite asignar el tratamiento a una mitad de los pacientes y a la otra mitad no.

El tratamiento es ofrecido por la dirección a los pacientes y una parte de ellos deciden tomar el nuevo tratamiento, mientras que otra parte prefiere seguir con el tratamiento tradicional. El investigador estudia el efecto en cada grupo, convirtiéndose por tanto en una investigación cuasi experimental, ya que los sujetos no han podido ser asignados aleatoriamente a un grupo experimental (que reciba el tratamiento) y uno control (que no lo reciba).

La no aleatoriedad en su elección determina que no va a existir un control sobre las variables importantes. Igualmente, provoca que este tipo de investigación sea mucho más proclive a la aparición de sesgos. Existe una serie de alternativas a la hora de realizar el diseño del estudio. 

Por ejemplo, se pueden establecer unos controles históricos o, aunque no es obligatorio, crear un grupo de control que sirva para verificar la validez de los resultados. Se considera que este tipo de investigación se puede dividir en cuatro tipos: experimentos naturales, estudios con controles históricos, estudios posintervención y estudios antes/después.

Características de la investigación cuasi experimental

El origen de la investigación cuasi experimental se dio en el ámbito educativo. Las propias características de ese sector impedía que se pudieran realizar estudios de ciertos fenómenos con experimentos convencionales.

A partir de los años 60 del siglo pasado, pero sobre todo en las últimas décadas, este tipo de estudios se han multiplicado. Hoy en día tienen mucha importancia en la investigación aplicada .

Manipulación de la variable independiente

Como ocurre también en la investigación experimental, estos estudios tienen como objetivo definir cómo actúa una variable independiente sobre la dependiente. En resumen, se trata de establecer y analizar las relaciones causales que se producen.

Grupos no aleatorios

Como se apuntaba anteriormente, una de las características definitorias de la investigación cuasi experimental es la no aleatorización en la formación de los grupos.

El investigador recurre a grupos ya formados por las circunstancias que sean. Por ejemplo, pueden ser los miembros de una clase universitaria o un grupo de trabajadores que comparten oficina.

Esto provoca que no exista la certidumbre de que todos los sujetos presenten similares características, lo que puede provocar que los resultados no sean totalmente científicos.

Por ejemplo, a la hora de estudiar la alimentación escolar y las alergias relacionadas, puede haber niños totalmente sanos que pueden distorsionar los resultados.

Poco control de las variables

Estos modelos son frecuentes en investigaciones aplicadas. Esto significa que se van a desarrollar en ambientes ajenos a los laboratorios, en contextos naturales. De esta manera, el control del investigador sobre las variables es mucho menor.

Metodologías y diseño

De manera resumida, el modo en el que se desarrollan las investigaciones cuasi experimentales es muy simple. Lo primero es elegir el grupo a estudiar, tras lo que se le asigna la variable deseada. Una vez hecho esto, se analizan los resultados y se sacan conclusiones.

Para obtener la información deseada se utilizan varias herramientas metodológicas. La primera es una serie de entrevistas con los individuos del grupo elegido. De igual manera, existen protocolos estandarizados para realizar las observaciones pertinentes que aseguran un resultado más objetivo.

Otro aspecto que se recomienda es hacer una “preprueba”. Esto consiste en medir la equivalencia entre los sujetos estudiados previamente al experimento.

Además de estas líneas generales, es importante delimitar bien el tipo de diseño que se quiere establecer, ya que va a marcar el sentido de la investigación.

Diseños transversales

Sirven para comparar diferentes grupos, enfocando la investigación en un punto temporal concreto. Así, no se utiliza para obtener conclusiones universales, sino simplemente para medir una variable en un momento concreto.

Diseños longitudinales

En este caso se van a tomar varias medidas de la variable para cada individuo. Estos, que son los sujetos del estudio, pueden ser desde una sola persona hasta grupos que conformen una unidad, como una escuela.

A diferencia de los que sucede con los transversales, con este diseño se pretende estudiar los procesos de cambio en un periodo continuado de tiempo.

Ventajas y desventajas

En muchos estudios de ciencias sociales es muy complicado seleccionar grupos que puedan cumplir los requisitos para realizar investigaciones puramente experimentales.

Por esto, los cuasi experimentales, aunque menos precisos, se convierten en una herramienta muy valiosa para medir las tendencias generales.

Un ejemplo muy clásico es la medición del efecto del alcohol en adolescentes. Obviamente, no sería posible éticamente dar de beber a los chavales y observar de manera experimental los efectos. Por eso, lo que hacen los investigadores es preguntar cuánto alcohol han bebido y cómo les ha afectado.

Otra ventaja es que estos diseños pueden ser usados en casos individuales y, más tarde, extrapolar con otras entrevistas parecidas.

Por último, la característica de estos estudios los hace mucho más baratos y fáciles de desarrollar. Los recursos necesarios y el tiempo de preparación es mucho menor que si se quisiera realizar un experimento tradicional.

Desventajas

La principal desventaja que los expertos señalan es el no reunir a los grupos aleatoriamente, al azar. Esto provoca que los resultados puedan no ser todo lo exactos que se desearía.

Parte del problema es la imposibilidad de los investigadores de tener en cuenta factores externos que puedan desvirtuar las respuestas de los sujetos.

Cualquier circunstancia preexistente o rasgo personal que no se adapte al estudio puede suponer que las conclusiones sean diferentes. Entonces, el investigador queda sin respuesta ante estas situaciones.

Por otra parte, muchos teóricos advierten de que se puede presentar lo que llaman efecto placebo o de Hawthorne. Este consiste en la posibilidad de que alguno de los sujetos participantes cambie su conducta al saber que está participando en un estudio.

No se trata de que exista una manipulación externa, pero está demostrado que el ser humano tiende a adaptar su comportamiento a los patrones generales o a lo que piensa que se espera de él.

Para intentar evitar que esto altere los resultados, los investigadores cuentan con herramientas metodológicas para evitarlo, aunque es imposible un control al cien por cien.

Ejemplos de investigaciones cuasi experimentales

– Se investiga el nivel educativo entre niños que han ido a un colegio y niños que han ido a otro, con padres que se han mostrado voluntarios.

– Se investiga los efectos de dos vacunas contra el coronavirus, tomando como sujetos de estudio a personas que se presentan voluntarias. Es cuasi experimental porque no se ha podido asignar aleatoriamente a los sujetos a distintos grupos.

– Se investiga los efectos en la salud dental de dos comidas para perros, tomando como sujetos de estudio a perros cuyos dueños han sido voluntarios.

– Estudiar los efectos de un programa para encontrar trabajo, en el que los sujetos del grupo experimental y control no son asignados aleatoriamente.

– Se estudia el efecto de dos métodos de relajación, permitiendo a los sujetos de estudio que elijan el método voluntariamente.

Diseño de investigación cuasi experimental: Guía completa

La investigación cuasi experimental se utiliza en psicología y ciencias sociales como un tipo de investigación que se sitúa a medio camino entre la investigación experimental y la investigación observacional. En este tipo de investigación, se busca estudiar el efecto de una o más variables independientes sobre una o más variables dependientes. Aunque algunos autores no consideran la investigación cuasi experimental como científica debido a la falta de aleatoriedad en la selección de los grupos, presenta ventajas significativas que la hacen relevante en el campo de estudio.

Una de las características distintivas de la investigación cuasi experimental es la no aleatoriedad en la selección de los grupos experimentales. En lugar de seleccionar los grupos de forma aleatoria, se eligen grupos ya formados. Por ejemplo, en un estudio sobre el efecto de un tratamiento psicológico en la reducción de la ansiedad, se pueden seleccionar grupos de pacientes que ya están recibiendo ese tratamiento.

Otra característica importante de la investigación cuasi experimental es la falta de control de la varianza sistemática secundaria. En algunos casos, no es posible controlar todas las variables que podrían afectar la validez interna del experimento. Por lo tanto, la investigación cuasi experimental es la opción más adecuada cuando existen variables que no se pueden controlar.

En cuanto a la forma en que se lleva a cabo la investigación cuasi experimental, es similar a otros tipos de investigación. Se estudia el efecto de una o más variables independientes sobre una o más variables dependientes. Por ejemplo, se puede investigar la eficacia de un tratamiento psicológico en la reducción de la ansiedad midiendo los niveles de ansiedad antes y después del tratamiento.

Entre las ventajas de la investigación cuasi experimental se encuentran la posibilidad de seleccionar grupos accesibles y ya formados, lo que facilita el reclutamiento de participantes. Además, los diseños cuasi experimentales suelen ser más fáciles de aplicar y más económicos que los diseños experimentales tradicionales. También se pueden aplicar tanto a grupos como a casos individuales, lo que amplía las posibilidades de estudio.

Sin embargo, la investigación cuasi experimental también presenta algunas desventajas. En comparación con los diseños experimentales, los diseños cuasi experimentales suelen ser menos precisos y tienen una menor validez interna. Esto se debe en parte a la falta de aleatoriedad en la formación de los grupos, lo que puede introducir sesgos y amenazar la validez del experimento y la precisión de los resultados. Además, existe la posibilidad de que los resultados se vean afectados por el efecto placebo, ya que los participantes pueden esperar ciertos resultados debido a su participación en el estudio.

Existen diferentes tipos de diseños cuasi experimentales que se pueden utilizar en la investigación. Uno de ellos es el diseño transversal, en el que se estudian diferentes grupos en un momento temporal concreto. Por ejemplo, se pueden medir los coeficientes intelectuales de diferentes clases de estudiantes en enero. Otro tipo de diseño es el longitudinal, en el que se estudia cómo evolucionan o cambian unas variables en un grupo de sujetos en diferentes momentos temporales. También se pueden aplicar diseños cuasi experimentales de forma individual para casos únicos.

Conclusión, la investigación cuasi experimental es un tipo de investigación ampliamente utilizado en psicología y ciencias sociales. Aunque se diferencia de la investigación experimental en la forma en que se seleccionan los grupos, presenta ventajas significativas, como la posibilidad de seleccionar grupos accesibles y ya formados y diseños fáciles de aplicar y económicos. Sin embargo, también tiene sus limitaciones en términos de precisión y validez en comparación con los diseños experimentales. Es importante tener en cuenta estas limitaciones al interpretar los resultados de la investigación cuasi experimental.

Contenido del artículo

Preguntas frecuentes

¿cuál es la diferencia entre investigación experimental e investigación cuasi experimental.

La principal diferencia entre la investigación experimental y la investigación cuasi experimental radica en la forma en que se seleccionan los grupos. En la investigación experimental, los grupos se seleccionan de forma aleatoria, mientras que en la investigación cuasi experimental se eligen grupos ya formados. Esta diferencia afecta la validez interna del experimento y la forma en que se interpretan los resultados.

¿Cuáles son las ventajas de la investigación cuasi experimental?

¿cuáles son las desventajas de la investigación cuasi experimental.

Las desventajas de la investigación cuasi experimental incluyen una menor precisión y validez en comparación con los diseños experimentales, debido a la falta de aleatoriedad en la formación de los grupos. También existe la posibilidad de efecto placebo en los resultados, ya que los participantes pueden esperar ciertos resultados debido a su participación en el estudio.

¿Qué tipos de diseños cuasi experimentales existen?

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Investigación Cuasi experimental: Definición y Diseños

Introducción

La investigación cuasi experimental proviene del ámbito educativo, donde la investigación de ciertos fenómenos no podía llevarse a cabo siguiendo los procedimientos experimentales (Campbell y Stanley, 1966).

En las últimas décadas, han adquirido gran protagonismo en la investigación aplicada.

Características de los Diseños Cuasi experimentales

Se utilizan en situaciones en las que no se pueden asignar aleatoriamente los sujetos a las distintas condiciones.

Menor grado de control sobre los efectos de la VVEE que en los diseños experimentales.

Quien investiga puede… (Recordar el Principio MAX-MIN-CON, tema 3)

–  MAXimizar las diferencias en la VI (la varianza sistemática primaria).

–  MINimizar la varianza error.

Quien investiga no puede controlar la varianza sistemática secundaria causada por las amenazas a la validez interna.

El personal investigador no tiene recursos para controlar la formación de los grupos. La regla de asignación de los sujetos a los grupos no es aleatoria y, en la mayoría de los casos, no es conocida. Una de las principales tareas de quien investiga es identificar las posibles amenazas a la validez interna para tenerlas en cuenta o neutralizarlas. Tendrá que separar por otros medios los efectos debidos a la VI de los debidos a las VVEE que pueden influir en la VD (cuantos más factores extraños se descarten, mayor validez tendrá el estudio).

Mide los efectos del tratamiento sobre la VD (puede haber uno o más tratamientos).

Comparte la lógica del paradigma experimental que implica que, para poder establecer relaciones causales, se tienen que cumplir las siguientes condiciones:

1)  La VI debe anteceder a la VD.

2)  Debe existir covariación entre las variables.

3)  Se deben poder descartar explicaciones alternativas. (Este es el punto que más problemas plantea en este contexto, pero es crucial para poder establecer inferencias causales)

La investigación se lleva a cabo en situaciones donde suele darse de forma natural la conducta objeto de estudio, por eso suele tener mayor validez externa (aunque, como hemos visto, si validez interna sea más débil)

Son de gran utilidad en la evaluación de programas de intervención psicológica o social, para mejorar su planificación y control.

Sirven para evaluar la efectividad y eficacia de los programas en diversos ámbitos: salud, educación, bienestar y otros servicios sociales.

Clasificación de los Diseños Cuasi experimentales

Diseños pre-experimentales:

a) De un solo grupo, sólo con medida postest. b) Sólo con medida postest, con grupo de control no equivalente. c) De un solo grupo con medidas pretest+postest..

Diseños cuasi experimentales:

a) Con grupo de control:

– Con grupo de control no equivalente…

o Pretest+postest.

o Cohortes.

– Discontinuidad en la regresión.

b) Sin grupo de control:

– Tratamiento repetido.

– Retirada de tratamiento con pretest+postest. c) De series temporales interrumpidas:

– Simple.

– Con grupo de control con equivalente.

Diseños Pre-experimentales

Sirven para aproximarse al fenómeno que se investiga (para generar hipótesis), sin olvidar que, en la interpretación de los datos, pueden existir numerosas VVEE que llevarían a una atribución errónea del efecto de la VI sobre la VD.

No suelen permitir establecer inferencias causales razonables. Ver ejemplos excepcionales del Curso Virtual Representan los módulos básicos a partir de los que se configuran el resto de los diseños cuasi experimentales.

• a)  Diseños de un solo grupo, sólo con medida postest: X O – Carece de control, por lo que no se pueden extraer inferencias causales.
• b)  Diseños sólo con medida postest, con grupo de control no equivalente:- Sin pretest, no podemos saber si las diferencias entre los grupos (postest) se deben al tratamiento o a la selección diferencial (grupos no equivalentes).- Los resultados obtenidos no son interpretables en términos de causalidad.
• c)  Diseños de un solo grupo con medidas pretest+postest: O1 X O2- No podemos asegurar que los cambios (postest) se deban al efecto del tratamiento. – Existen numerosas amenazas a la validez interna: historia, regresión estadística, maduración, administración de test, instrumentación… Cuantas más descartemos, más podremos considerar que el diseño es interpretable (muy difícil). – Útil para sugerir hipótesis de cara a futuras investigaciones. (Más “rigurosas”)

Diseños Cuasi-experimentales con Grupo de Control

Diseños de grupo de control no equivalente.

• La regla de asignación a los grupos no es conocida porque se trabaja con grupos ya formados.
• Aunque se trabaja con grupos ya formados, quien investiga tratará de seleccionar grupos lo más equivalentes posible, intentando que no influyan VVEE que pongan en peligro una interpretación unívoca de los resultados.
• LÓGICA: Si el tratamiento a tenido efecto, las diferencias entre los grupos (postest) serán mayores que las que pudieran existir inicialmente entre ellos (pretest).

Diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente

Uno de los más utilizados en Ciencias Sociales.

Similar al diseño experimental de dos grupos aunque, aquí, los grupos ya están formados (no poseen la equivalencia inicial que se obtiene al asignar aleatoriamente los sujetos a los grupos). La medida pretest nos indicará las diferencias existentes antes de introducir el tratamiento.

La asignación del tratamiento a uno u otro grupo es controlada por el personal investigador.

Podemos encontrar diversos patrones de resultados sobre los que hay que analizar las AMENAZAS A LA VALIDEZ INTERNA

Diseño de cohortes

COHORTE: Grupo de personas que pertenecen a algún tipo de institución (formal o informal) sometidos, durante un período de tiempo, a las mismas circunstancias. Van cambiando de un nivel a otro en dichas instituciones. Muy útil en investigaciones del ámbito educativo. Primera promoción de estudiantes que vive una reforma educativa

–  Poder estudiar cómo un determinado acontecimiento afecta a un grupo (cohorte experimental) y compararlo con otro que no vivió dicho acontecimiento (cohorte de control).

–  Grupos fácilmente comprables, aunque no se llegue a la equivalencia conseguida con la aleatorización (no se puede descartar definitivamente la amenaza de selección). Permite establecer inferencias causales razonables (siempre evaluando si existen efectos de VVEE que interfieran en los resultados).

Diseños de discontinuidad en la regresión

VENTAJA: Permite estables hipótesis causales con más garantías porque la regla de asignación a los grupos es conocida (alto grado de validez interna). Las personas van a un grupo u otro en función del pretest (C = Puntuación de corte a partir de la que unas personas se asignan al grupo de control y otras al grupo experimental).

Su nombre viene de calcular una recta de regresión a partir de las puntuaciones obtenidas (pretest+postest).

Fig. (a): Tratamiento sin efecto. Fig. (b): Tratamiento con efecto (discontinuidad a partir del punto de corte “C”).

Como medida pretest, debe poder aplicarse una variable continua (en función de la que se formarán los grupos).

En la práctica, se utiliza poco porque la asignación a las condiciones no siempre se puede hacer de acuerdo a un único criterio. Suele utilizarse en…

• –  Educación: Para valorar sistemas educativos.
• –  Medicina: Para probar la efectividad de un medicamento. Conocer la regla de asignación permite descartar algunas AMENAZAS a la validez interna, otras como la interacción entre tratamiento y maduración, no.

Diseños cuasi-experimentales sin grupo de control

A veces no es posible disponer de un grupo de control (por razones prácticas y/o éticas). Tratamiento médico

Tienen menos potencia para justificar inferencias causales que los diseños con grupo de control (menor validez interna). Algunos son más aconsejables como parte de diseños más complejos que como diseños independientes.

Diseño de retirada del tratamiento con pretest y postest O1 X O2 O3 X O4

Con la retirada del tratamiento, quien investiga, trata de crear unas condiciones que ejerzan la función del grupo de control. Secuencia experimental: O1 X O2 // Secuencia de control: O3 X O4 (Vigilancia policial en barrio conflictivo)

Sólo puede aplicarse cuando el efecto inicial del tratamiento es transitorio.

Tratamiento efectivo: diferencias entre O1 y O2 en dirección opuesta a las diferencias entre O3 y O4.

Posibles efectos del tratamiento entre O2 y O3 (aunque siga presente):

• Incremento.
• Mantenimiento.
• Disminución.

Tras la retirada del tratamiento debe haber un cambio apreciable.

PROBLEMAS que presenta:

Se necesitan muestras grandes y medidas muy fiables.

A veces, la retirada del tratamiento puede plantear problemas éticos y/o frustración.

Puede producirse una alta mortalidad experimental.

Las observaciones deben hacerse a intervalos de tiempo iguales para controlar posibles cambios lineales espontáneos que tengan lugar dentro de un período de tiempo dado.

Diseño de tratamiento repetido O1 X O2 X O3 X O4

Se dispone de un único grupo en el que el personal investigador introduce, retira y vuelve a introducir el

tratamiento, en diferentes momentos. La aplicación del tratamiento tiene que correlacionar con cambios en la VD. Sólo puede aplicarse cuando el efecto inicial del tratamiento es transitorio. Resultados más interpretables:

–  O1 difiere de O2.

–  O3 difiere de O4.

–  O3 – O4 difieren en la misma dirección que O1 – O2.

–  Maduración cíclica (diferencias por el momento de registro y no por el efecto del tratamiento): Posible.

–  Historia: Poco probable. Sería mucha casualidad que un suceso externo produjera el mismo cambio que la introducción, retirada y reintroducción del tratamiento.

Diseños de Series Temporales Interrumpidas

Toman varias medidas de la VD, antes y durante el tratamiento. Se realizan registros periódicos.

Para su análisis hay que saber en qué momento se introduce el tratamiento. Si es efectivo, las observaciones posteriores mostrarán un cambio en la serie.

Frecuentes en:

–  Estudios sociales.

–  Estudios educativos.

–  Estudios sanitarios.

–  Evaluación de programas.

Diseño SIMPLE de serie temporales interrumpidas

O1 O2 O3 O4 O5 X O6 O7 O8 O9 O10 (Metadona)

• –  Requiere un solo grupo.
• –  Es similar al diseño pretest-postest, pero se toman varias medidas antes y después de introducir el tratamiento.
• –  El efecto del tratamiento se aprecia por la variación de la tendencia de la VD. Si el tratamiento es efectivo, dicha tendencia cambiará.

Posibles AMENAZAS a la validez interna:

–  Maduración: Se puede controlar evaluando la tendencia pretratamiento (representando las observaciones

anteriores al mismo).

–  Cambios cíclicos: El estudio de la serie temporal permite detectar y controlar su efecto (ventaja respecto a un

diseño pretest-postest en el que podría darse de forma encubierta).

–  Regresión estadística: Puede controlarse estudiando la tendencia pre.

–  Instrumentación: Se puede controlar utilizando siempre el mismo procedimiento de registro.

–  HISTORIA: Es la amenaza más difícil de controlar. Podría hacerse…

o Acortando los intervalos temporales entre las medidas. o Aumentando el número de observaciones. o Midiendo simultáneamente las VVEE que pudieran influir en la VD, antes y después del tratamiento. o Evaluandoelefectodelaretiradadeltratamiento(sólosiésteesreversible).

Diseño de serie temporales interrumpidas CON GRUPO DE CONTROL NO EQUIVALENTE

Añadir un grupo de control es la mejor forma de controlar las amenazas a la validez interna.

Punto fuerte = Principal dificultad: Encontrar un grupo de control lo más semejante posible al experimental.

Cuasi experimento

Un  cuasi-experimento  es un estudio de intervención empírico utilizado para estimar el impacto causal de una intervención en la población objetivo sin asignación aleatoria. La investigación cuasiexperimental comparte similitudes con el diseño experimental tradicional o el ensayo controlado aleatorio, pero específicamente carece del elemento de asignación aleatoria al tratamiento o control. En cambio, los diseños cuasi-experimentales generalmente permiten que el investigador controle la asignación a la condición de tratamiento, pero utilizando algún criterio que no sea la asignación aleatoria (p. ej., una marca límite de elegibilidad).

Los cuasi-experimentos están sujetos a preocupaciones con respecto a la validez interna, porque los grupos de tratamiento y control pueden no ser comparables al inicio del estudio. En otras palabras, puede que no sea posible demostrar de manera convincente un vínculo causal entre la condición de tratamiento y los resultados observados. Esto es particularmente cierto si hay variables de confusión que no se pueden controlar o contabilizar.

Con la asignación aleatoria, los participantes del estudio tienen las mismas posibilidades de ser asignados al grupo de intervención o al grupo de comparación. Como resultado, las diferencias entre los grupos en las características observadas y no observadas se deben al azar, más que a un factor sistemático relacionado con el tratamiento (p. ej., la gravedad de la enfermedad). La aleatorización en sí misma no garantiza que los grupos sean equivalentes al inicio del estudio. Cualquier cambio en las características posteriores a la intervención es probablemente atribuible a la intervención.

La primera parte de la creación de un diseño cuasi-experimental es identificar las variables. La variable casi independiente será la variable x, la variable que se manipula para afectar a una variable dependiente. "X" es generalmente una variable de agrupación con diferentes niveles. Agrupamiento significa dos o más grupos, como dos grupos que reciben tratamientos alternativos, o un grupo de tratamiento y un grupo sin tratamiento (al que se le puede administrar un placebo; los placebos se usan con mayor frecuencia en experimentos médicos o fisiológicos). El resultado previsto es la variable dependiente, que es la variable y. En un análisis de series temporales, la variable dependiente se observa a lo largo del tiempo para detectar cualquier cambio que pueda tener lugar. Una vez que se han identificado y definido las variables, se debe implementar un procedimiento y se deben examinar las diferencias de grupo.

En un experimento con asignación aleatoria, las unidades de estudio tienen la misma posibilidad de ser asignadas a una determinada condición de tratamiento. Como tal, la asignación aleatoria garantiza que tanto el grupo experimental como el de control sean equivalentes. En un diseño cuasiexperimental, la asignación a una determinada condición de tratamiento se basa en algo más que una asignación aleatoria. Según el tipo de diseño cuasi-experimental, el investigador puede tener control sobre la asignación a la condición de tratamiento, pero puede usar algún criterio que no sea la asignación aleatoria (p. ej., una puntuación de corte) para determinar qué participantes reciben el tratamiento, o el investigador puede no tener el control sobre la asignación de la condición de tratamiento y los criterios utilizados para la asignación pueden ser desconocidos. Factores como el costo, la factibilidad, las preocupaciones políticas,

Los cuasi-experimentos también son efectivos porque utilizan las "pruebas previas y posteriores". Esto significa que se realizan pruebas antes de recopilar datos para ver si hay alguna persona que confunde o si algún participante tiene ciertas tendencias. Luego se realiza el experimento real y se registran los resultados posteriores a la prueba. Estos datos se pueden comparar como parte del estudio o los datos previos a la prueba se pueden incluir en una explicación de los datos experimentales reales. Los cuasi experimentos tienen variables independientes que ya existen, como la edad, el sexo, el color de ojos. Estas variables pueden ser continuas (edad) o categóricas (género). En resumen, las variables que ocurren naturalmente se miden dentro de cuasi experimentos.

Hay varios tipos de diseños cuasi-experimentales, cada uno con diferentes fortalezas, debilidades y aplicaciones. Estos diseños incluyen (pero no se limitan a):

• Diferencia en diferencias (pre-post con-sin comparación)
• diseños de grupos de control sin tratamiento
• diseños de variables dependientes no equivalentes
• diseños de grupos de tratamiento eliminados
• diseños de tratamientos repetidos
• diseños de grupos de control no equivalentes de tratamiento inverso
• diseños de cohorte
• diseños solo posteriores a la prueba
• diseños de continuidad de regresión
• Diseño de discontinuidad de regresión
• diseños de series de tiempo
• diseño de series temporales múltiples
• diseño de series de tiempo interrumpido
• coincidencia de puntaje de propensión
• variables instrumentales
• Análisis de paneles

De todos estos diseños, el diseño de discontinuidad de regresión es el que más se acerca al diseño experimental, ya que el experimentador mantiene el control de la asignación del tratamiento y se sabe que "produce una estimación imparcial de los efectos del tratamiento". Sin embargo, requiere un gran número de participantes en el estudio y un modelado preciso de la forma funcional entre la asignación y la variable de resultado, para producir el mismo poder que un diseño experimental tradicional.

Aunque los cuasi-experimentos a veces son rechazados por aquellos que se consideran puristas experimentales (lo que llevó a Donald T. Campbell a acuñar el término "experimentos mareantes" para ellos),son excepcionalmente útiles en áreas donde no es factible o deseable realizar un experimento o ensayo de control aleatorio. Dichos casos incluyen la evaluación del impacto de los cambios en las políticas públicas, las intervenciones educativas o las intervenciones de salud a gran escala. El principal inconveniente de los diseños cuasiexperimentales es que no pueden eliminar la posibilidad de sesgo de confusión, lo que puede dificultar la capacidad de extraer inferencias causales. Este inconveniente se utiliza a menudo para descartar resultados cuasi-experimentales. Sin embargo, dicho sesgo se puede controlar mediante el uso de diversas técnicas estadísticas, como la regresión múltiple, si se pueden identificar y medir las variables de confusión. Tales técnicas se pueden usar para modelar y eliminar parcialmente los efectos de las técnicas de variables de confusión, mejorando así la precisión de los resultados obtenidos de los cuasi-experimentos. Además, el uso cada vez mayor del emparejamiento por puntaje de propensión para emparejar a los participantes en variables importantes para el proceso de selección del tratamiento también puede mejorar la precisión de los resultados cuasi-experimentales. De hecho, se ha demostrado que los datos derivados de análisis cuasiexperimentales coinciden estrechamente con los datos experimentales en ciertos casos, incluso cuando se utilizaron criterios diferentes.En resumen, los cuasi-experimentos son una herramienta valiosa, especialmente para el investigador aplicado. Por sí solos, los diseños cuasi-experimentales no permiten hacer inferencias causales definitivas; sin embargo, brindan información necesaria y valiosa que no se puede obtener solo con métodos experimentales. Los investigadores, especialmente aquellos interesados ​​en investigar cuestiones de investigación aplicada, deben ir más allá del diseño experimental tradicional y aprovechar las posibilidades inherentes a los diseños cuasi-experimentales.

Un verdadero experimento, por ejemplo, asignaría niños al azar a una beca, para controlar todas las demás variables. Los cuasi-experimentos se usan comúnmente en las ciencias sociales, la salud pública, la educación y el análisis de políticas, especialmente cuando no es práctico o razonable asignar aleatoriamente a los participantes del estudio a la condición de tratamiento.

Como ejemplo, supongamos que dividimos los hogares en dos categorías: hogares en los que los padres pegan a sus hijos y hogares en los que los padres no pegan a sus hijos. Podemos ejecutar una regresión lineal para determinar si existe una correlación positiva entre las nalgadas de los padres y el comportamiento agresivo de sus hijos. Sin embargo, seleccionar aleatoriamente a los padres para que azoten o no a sus hijos puede no ser práctico ni ético, porque algunos padres pueden creer que es moralmente incorrecto azotar a sus hijos y negarse a participar.

Algunos autores distinguen entre un experimento natural y un "cuasi-experimento". La diferencia es que en un cuasi-experimento el criterio para la asignación lo selecciona el investigador, mientras que en un experimento natural la asignación ocurre 'naturalmente', sin la intervención del investigador.

Los cuasi-experimentos tienen medidas de resultado, tratamientos y unidades experimentales, pero no usan asignación aleatoria. Los cuasi-experimentos son a menudo el diseño que la mayoría de la gente elige sobre los experimentos reales. Por lo general, se lleva a cabo fácilmente a diferencia de los experimentos verdaderos, porque incorporan características de diseños experimentales y no experimentales. Se pueden traer variables medidas, así como variables manipuladas. Por lo general, los experimentadores eligen los cuasi-experimentos porque maximizan la validez interna y externa.

Dado que los diseños cuasiexperimentales se utilizan cuando la aleatorización no es práctica ni ética, por lo general son más fáciles de configurar que los diseños experimentales verdaderos, que requieren la asignación aleatoria de sujetos. Además, el uso de diseños cuasiexperimentales minimiza las amenazas a la validez ecológica ya que los entornos naturales no sufren los mismos problemas de artificialidad en comparación con un entorno de laboratorio bien controlado. Dado que los cuasi-experimentos son experimentos naturales, los hallazgos de uno pueden aplicarse a otros sujetos y entornos, lo que permite hacer algunas generalizaciones sobre la población. Además, este método de experimentación es eficiente en investigaciones longitudinales que involucran períodos de tiempo más largos que pueden ser seguidos en diferentes entornos.

Otras ventajas de los cuasi experimentos incluyen la idea de tener cualquier manipulación que el experimentador elija. En los experimentos naturales, los investigadores tienen que dejar que las manipulaciones ocurran por sí mismas y no tener ningún control sobre ellas. Además, el uso de grupos autoseleccionados en cuasi experimentos también elimina la posibilidad de preocupaciones éticas, condicionales, etc. al realizar el estudio.

Desventajas

Las estimaciones cuasi-experimentales del impacto están sujetas a la contaminación por variables de confusión. En el ejemplo anterior, una variación en la respuesta de los niños a los azotes está influenciada plausiblemente por factores que no pueden medirse ni controlarse fácilmente, por ejemplo, el salvajismo intrínseco del niño o la irritabilidad de los padres. La falta de asignación aleatoria en el método de diseño cuasi-experimental puede permitir que los estudios sean más factibles, pero esto también plantea muchos desafíos para el investigador en términos de validez interna. Esta deficiencia en la aleatorización hace que sea más difícil descartar variables de confusión e introduce nuevas amenazas a la validez interna.Debido a que no hay aleatorización, se puede aproximar cierto conocimiento sobre los datos, pero las conclusiones de las relaciones causales son difíciles de determinar debido a una variedad de variables extrañas y confusas que existen en un entorno social. Además, incluso si se evalúan estas amenazas a la validez interna, la causalidad aún no puede establecerse por completo porque el experimentador no tiene un control total sobre las variables extrañas.

Las desventajas también incluyen que los grupos de estudio pueden proporcionar evidencia más débil debido a la falta de aleatoriedad. La aleatoriedad aporta mucha información útil a un estudio porque amplía los resultados y, por lo tanto, ofrece una mejor representación de la población en su conjunto. El uso de grupos desiguales también puede ser una amenaza para la validez interna. Si los grupos no son iguales, lo que a veces ocurre en los cuasi experimentos, es posible que el experimentador no esté seguro de cuáles son las causas de los resultados.

Validez interna

La validez interna es la verdad aproximada sobre las inferencias sobre causa-efecto o relaciones causales. Esta es la razón por la cual la validez es importante para los cuasi experimentos porque se trata de relaciones causales. Ocurre cuando el experimentador trata de controlar todas las variables que podrían afectar los resultados del experimento. La regresión estadística, la historia y los participantes son posibles amenazas a la validez interna. La pregunta que le gustaría hacer al tratar de mantener alta la validez interna es "¿Hay otras razones posibles para el resultado además de la razón por la que quiero que sea?" Si es así, entonces la validez interna podría no ser tan fuerte.

Validez externa

La validez externa es la medida en que los resultados obtenidos de una muestra de estudio pueden generalizarse "a" alguna población de interés bien especificada y "entre" subpoblaciones de personas, épocas, contextos y métodos de estudio. Lynch ha argumentado que generalizar "a" una población casi nunca es posible porque las poblaciones a las que nos gustaría proyectar son medidas de comportamiento futuro, que por definición no se pueden muestrear.Por lo tanto, la pregunta más relevante es si los efectos del tratamiento se generalizan "entre" subpoblaciones que varían en factores de fondo que podrían no ser importantes para el investigador. La validez externa depende de si los estudios de tratamientos tienen efectos homogéneos en diferentes subconjuntos de personas, tiempos, contextos y métodos de estudio o si el signo y la magnitud de los efectos del tratamiento cambian entre los subconjuntos de maneras que los investigadores pueden no reconocer o comprender. . Athey e Imbens y Athey y Wager han sido pioneros en técnicas de aprendizaje automático para la comprensión inductiva de efectos de tratamiento heterogéneos.

Tipos de diseño

Los diseños de "persona por tratamiento" son el tipo más común de diseño de cuasiexperimento. En este diseño, el experimentador mide al menos una variable independiente. Además de medir una variable, el experimentador también manipulará una variable independiente diferente. Debido a que hay manipulación y medición de diferentes variables independientes, la investigación se realiza principalmente en laboratorios. Un factor importante al tratar con diseños de persona por tratamiento es que será necesario usar una asignación aleatoria para asegurarse de que el experimentador tenga un control completo sobre las manipulaciones que se le están haciendo al estudio.

Un ejemplo de este tipo de diseño se realizó en la Universidad de Notre Dame. El estudio se llevó a cabo para ver si recibir orientación para su trabajo conducía a una mayor satisfacción laboral. Los resultados mostraron que muchas personas que tenían un mentor mostraron una satisfacción laboral muy alta. Sin embargo, el estudio también mostró que aquellos que no recibieron el mentor también tenían un alto número de empleados satisfechos. Seibert concluyó que aunque los trabajadores que tenían mentores estaban contentos, no podía asumir que la razón de ello eran los propios mentores debido a la gran cantidad de empleados sin mentores que dijeron estar satisfechos. Esta es la razón por la que la preselección es muy importante para que pueda minimizar cualquier defecto en el estudio antes de que se detecte.

Los "experimentos naturales" son un tipo diferente de diseño de cuasi-experimento utilizado por los investigadores. Se diferencia de persona por tratamiento en que no hay una variable que esté siendo manipulada por el experimentador. En lugar de controlar al menos una variable como el diseño de persona por tratamiento, los experimentadores no utilizan la asignación aleatoria y dejan el control experimental al azar. Aquí es donde el nombre "  natural " Proviene del experimento. Las manipulaciones ocurren naturalmente, y aunque esto puede parecer una técnica inexacta, en realidad ha demostrado ser útil en muchos casos. Estos son los estudios realizados a personas a las que les sucedió algo repentino. Esto podría significar una buena o malo, traumático o eufórico. Un ejemplo de esto podrían ser los estudios realizados en los que han estado en un accidente automovilístico y los que no. Los accidentes automovilísticos ocurren naturalmente, por lo que no sería ético montar experimentos para traumatizar a los sujetos en estudio. Estos eventos que ocurren naturalmente han demostrado ser útiles para estudiar casos de trastorno de estrés postraumático.

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Capítulo 13:  Experimentos y cuasiexperimentos

MARÍA DEL LURDEZ C. MARTÍNEZ MONTAÑO; SALVADOR ROSALES DE GANTE; JOSÉ LUIS GÁNDARA RAMÍREZ

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Citación

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Contenido del capítulo

Introducción, requisitos del experimento.

• FUENTES DE INVALIDACIÓN INTERNA
• EXPERIMENTOS VERDADEROS
• VALIDEZ EXTERNA
• FUENTES DE INVALIDACIÓN EXTERNA
• CONTEXTOS DE LOS EXPERIMENTOS
• TIPOS DE EXPERIMENTOS
• CUASIEXPERIMENTOS
• OTRA VISIÓN
• Capítulo completo
• Recursos adicionales

El término experimento , de acuerdo con Babbie, tiene dos acepciones: una general y otra particular. La general se refiere a “tomar una acción” y después observar las consecuencias, es decir, a realizar la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles efectos. En este sentido, es aplicable a cualquier acción cotidiana y la observación de lo que sucede posteriormente.

Una acepción particular de experimento, con un sentido científico del término, se refiere a un estudio en el que se manipulan una o más variables independientes. La variable independiente se considera como supuesta causa en una relación entre variables; es la condición antecedente, y al efecto provocado por dicha causa se le denomina variable dependiente (consecuente).

El primer requisito de un experimento es la manipulación intencional de una o más variables independientes. Creswell denomina a los experimentos como estudios de intervención, porque un investigador genera una situación para tratar de explicar cómo se afectan otras variables. Se pueden realizar experimentos con objetos, animales y seres humanos.

El segundo requisito es poder medir el efecto que la variable independiente tiene sobre la variable dependiente de forma válida y confiable; en la planeación del experimento esta etapa debe considerarse cuidadosamente.

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. En un auténtico experimento, la variable independiente resulta de interés para el investigador, por ser la variable que se hipotetiza, que será una de las causas que producen el efecto supuesto. Para obtener respuesta de esta relación causal supuesta, el investigador manipula la variable independiente y observa si la dependiente varía o no. Manipular es que varíen o dar distintos valores a la variable independiente.

De acuerdo con Hernández Sampieri, “cuando existe una relación causal entre una variable independiente y una dependiente, al variar intencionalmente la primera, la segunda también variará”, y de acuerdo con León y Montero, “las variaciones en los niveles de la variable dependiente deben coincidir sistemáticamente con los cambios de la variable independiente”.

Una variable independiente debe anteceder a la dependiente, variar o ser manipulable y que la variación se produzca bajo control. La variable dependiente no se manipula sino que se mide para evaluar el efecto que la manipulación de la variable independiente tuvo sobre ella.

Los diseños experimentales se utilizan cuando el investigador pretende establecer el posible efecto de una causa que se manipula, mas para poder establecer las influencias (p. ej., decir que el tratamiento “ x” mejora la enfermedad “ z” ), se debe cumplir una serie de condiciones.

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versión On-line  ISSN 1695-2987 versión impresa  ISSN 0003-3170

Angiología vol.76 no.1 madrid ene./feb. 2024  epub 08-abr-2024, https://dx.doi.org/10.20960/angiologia.00545 .

ARTÍCULO ESPECIAL

Estudios analíticos experimentales. El ensayo clínico

1 Servicio de Angiología, Cirugía Vascular y Endovascular. Hospital Clínico San Carlos. Madrid

2 Dirección General de Salud Pública. Consejería de Sanidad. Comunidad de Madrid. Madrid

Como hemos comentado anteriormente en un artículo previo, los estudios analíticos son aquellos en los que hay grupos de comparación que nos permiten el estudio de asociación de factores de estudio con eventos finales o resultados, como por ejemplo el tabaquismo y el desarrollo de AAA.

En este artículo trataremos los estudios analíticos experimentales o, simplemente experimentales ya que podemos considerar que siempre los experimentales son analíticos al existir 2 grupos de comparación, por ejemplo, supervivencia de 2 tipos diferentes de tratamiento

Palabras clave  Metodología científica; Estudios analíticos experimentales; Ensayo clínico

ESTUDIOS EXPERIMENTALES

Como hemos comentado anteriormente ( 1 ), los estudios analíticos son aquellos en los que hay grupos de comparación que nos permiten el estudio de asociación de factores de estudio con eventos finales o resultados, como, por ejemplo, el tabaquismo y el desarrollo de AAA.

Dijimos ( 1 ) que los estudios analíticos se dividían en observacionales y experimentales. Los primeros ya han sido tratados previamente ( 2 ). Trataremos ahora los estudios analíticos experimentales, o simplemente experimentales, ya que podemos considerar siempre que los experimentales son analíticos al existir 2 grupos de comparación, por ejemplo, supervivencia de dos tipos diferentes de tratamiento.

Un diseño experimental es un estudio en el que el investigador asigna el factor de estudio a un grupo de pacientes u otro. Es el investigador el que decide qué sujetos recibirán el fármaco A o el fármaco B. Esta asignación, si es aleatoria (determinada por el azar), reduce notablemente la probabilidad de sesgos, es decir, mejora la validez interna de nuestro estudio. Lo único que garantiza la aleatorización es que los sujetos reciben un tratamiento u otro al azar, pero si la aleatorización funciona correctamente tendremos la ventaja de que los grupos de comparación serán muy parecidos en cuanto a variables que puedan influir en el resultado, así que las diferencias que nosotros encontremos entre los grupos serán atribuibles a la intervención, pues el resto de variables estarán “equiparadas” entre los diferentes grupos.

Los estudios experimentales, por tanto, pueden dividirse en dos grandes ramas en función de si existe aleatorización o no, tal y como se muestra en la figura 1 .

Figura 1.  Clasificación de los diseños experimentales. 

Para no hacer muy extensa la exposición que nos ocupa, nos centraremos a continuación en desarrollar el estudio experimental que más frecuentemente encontramos en la literatura. El ensayo clínico.

ENSAYO CLÍNICO

Denominamos ensayo clínico (EC) a los estudios prospectivos y experimentales en los que, una vez seleccionada la muestra, se divide aleatoriamente en dos grupos de pronóstico comparable que, idealmente, solo se diferencian en la intervención terapéutica que van a recibir.

Alejándonos de los argumentos teóricos, ¿el ensayo clínico es una metodología en auge? La Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS) señala que la investigación clínica en España, en lo relativo a estos diseños, es considerablemente buena ( Fig. 2 ). Lamentablemente, la parte de estos estudios que es exclusiva de nuestra especialidad es escasa; es la cardiología la especialidad que aglutina la mayoría de los estudios dentro del ítem cardiovascular.

Figura 2.  Distribución de los EC por especialidades médicas (2015). 

Etapas en la realización de un ensayo clínico

Muchas de las etapas que encontramos en el desarrollo de un ensayo clínico son comunes a otros diseños. Además, apreciaréis cómo son pasos muy lógicos y evidentes dentro del método epidemiológico. Para garantizar una explicación ordenada, van a respetarse las etapas señaladas por Hulley y cols. (1988):

- Selección de la cohorte de estudio . Mediante la formulación de los criterios de inclusión, se establecen las características clínicas y sociodemográficas de los pacientes en los que se empleará el fármaco. Los criterios de exclusión se utilizan para rechazar a aquellos pacientes con criterios de inclusión pero que presentan alguna contraindicación, condiciones que pueden afectar a la variable-resultado o a alguna característica que haga complicado su estudio.

En esta etapa también hay que determinar el tamaño muestral. Este ha de ser suficiente para obtener un IC del 95 % de la eficacia, cuyos límites sean clínicamente relevantes.

- Medición de variables basales . Consiste en determinar una serie de variables en los sujetos que cumplen los criterios de inclusión y que han aceptado participar en el estudio (consentimiento informado). Pretendemos aportar una serie de datos que permitan verificar posteriormente que la aleatorización ha sido eficaz y hacer el análisis.

- Aleatorización . La aleatorización consiste en asignar por azar, sin que influya ningún factor, los pacientes de la muestra a los dos grupos de intervención, de modo que, si el tamaño muestral es suficientemente grande, se consiga una distribución homogénea de las variables predictoras en ambos grupos. Puede realizarse de tres formas diferentes:

Aleatorización simple . Cada paciente tiene la misma probabilidad de ser asignado a cualquiera de los grupos de tratamiento. Con este método existe riesgo de desigualdad numérica entre grupos. Para que lo entendamos, sería como lanzar una moneda al aire. Cada paciente tendría un 50 % de probabilidades de recibir uno u otro tratamiento, pero la desigualdad en el tamaño de los dos brazos de tratamiento puede ser un problema en el caso de estudios de tamaño muestral reducido.

Aleatorización por bloques . Se establecen bloques de aleatorización, de modo que, en cada uno de ellos, la mitad de los pacientes reciba el tratamiento experimental y la otra mitad, el control. Cada bloque contiene el mismo número de sujetos que reciben uno u otro tratamiento, lo que garantiza el mismo tamaño en los brazos de tratamiento.

Aleatorización estratificada . Los pacientes se dividen en grupos (estratos) homogéneos respecto a alguna variable de interés pronóstico y, posteriormente, se asignan aleatoriamente a uno de los dos grupos de intervención. Por ejemplo, si comparamos la supervivencia de EVAR y OR en el tratamiento de los AAA, sería adecuado estratificar por edad, ya que la edad per se podría justificar la diferente supervivencia entre los grupos de tratamiento.

- Aplicación de la intervención . Es importante evitar que tanto investigadores como otros proveedores de cuidados traten de forma diferente a los dos grupos de intervención. Para obviar este hecho, llamado sesgo de cointervención , y que la medición de la variable-resultado pueda estar sesgada por el mismo motivo, se utiliza el enmascaramiento. Los tipos de enmascaramiento son:

- Simple ciego . El paciente desconoce el grupo de tratamiento al que está asignado.

- Doble ciego . Paciente y personal sanitario-evaluador de la variable-resultado lo desconocen.

- Triple ciego . Además de los anteriores, el analista de los datos no sabe el tipo de tratamiento de cada uno de los grupos.

- Análisis de los datos . Debemos tener en cuenta dos aspectos fundamentales. En primer lugar, las pérdidas de sujetos incluidos en el EC ocurridas antes de la aleatorización van a afectar a la capacidad de generalización de los resultados, mientras que las pérdidas posaleatorización pueden afectar a la validez interna. Además, no nos encontramos ante una metodología novedosa para nosotros: el análisis estadístico de los EC es muy parecido al de los estudios de cohortes ( 2 ), aunque es más frecuente el uso de métodos no paramétricos y, al tener importancia cuándo ocurre la variable resultado, el empleo de análisis de supervivencia ( 3 ).

Fases en la realización de un EC

Teniendo en cuenta los objetivos perseguidos en el desarrollo de un medicamento, se distinguen cuatro fases, como figura en la tabla I .

- Ensayo en fase I . Es la primera vez que un fármaco se administra a humanos. Generalmente se realiza con voluntarios sanos (20-80 sujetos) y sin grupo control. Suelen ser EC abiertos, no aleatorizados y, muchas veces, no comparativos. El principal objetivo es evaluar la toxicidad y conocer la dosis única aceptable no tóxica. Se limitan al terreno experimental o a sus efectos farmacocinéticos y farmacodinámicos. Por ejemplo, los estudios de bioequivalencia con genéricos estarían incluidos en esta fase.

- Ensayo en fase II . El principal objetivo es aportar información sobre la relación dosis-respuesta, proporcionando una información preliminar acerca de la eficacia. Se lleva a cabo en pacientes con la enfermedad de interés ( n = 100-200). No necesariamente tienen que ser comparativos. Generalmente, este tipo de EC es controlado y con asignación aleatoria del tratamiento.

- Ensayo en fase III . Es el prototipo del EC. Suele ser comparativo con la terapéutica de referencia o con un placebo. Es la investigación clínica más extensa y rigurosa sobre un tratamiento médico. Sirve para establecer la eficacia de un nuevo fármaco y la existencia de efectos adversos frecuentes. Se realiza habitualemente en un grupo mayor de pacientes seleccionados con unos criterios de inclusión/exclusión más laxos, que normalmente se encuentran polimedicados y que permitan hacer una extrapolación de los resultados al resto de la población (validez externa).

- Ensayo en fase IV . Consiste en la realización de un ensayo clínico con fármacos o procedimientos para los que ya existe una indicación aprobada. Esto implica la realización de EC con pacientes de la rutina clínica, lo que permite sacar conclusiones sobre los efectos adversos, ls efectividad e incluso nuevas indicaciones.

Table I.  Fases del ensayo clínico 

Tipos de ensayo clínico

Aunque hemos visto las características generales del EC, algunos de ellos tienen características propias. Los enumeramos a continuación en la tabla II .

- EC por protocolo . Incluye únicamente a aquellos pacientes que han cumplido los requisitos del protocolo o han finalizado el estudio. Tienen el inconveniente de que los sujetos que finalizan los estudios suelen ser aquellos que responden bien al tratamiento. Si solo analizamos a estos sujetos, daremos una imagen sesgada que favorece al tratamiento con más abandonos.

- EC por intención de tratar . El análisis incluye a todos los pacientes que han sido seleccionados y en el grupo en el que fueron asignados, aunque no hayan finalizado el estudio o hayan cambiado de grupo. Es un diseño que se aproxima a la rutina clínica. Infraestiman las diferencias entre los brazos de tratamiento y simulan la realidad clínica.

- EC paralelo . El grupo control recibe el tratamiento a la vez que el grupo experimental, con el fin de controlar el efecto de factores pronósticos que pudieran cambiar a lo largo del tiempo. El análisis de los datos consiste en comparar la diferencia en la variable resultado entre ambos grupos con la variabilidad esperable dentro de cada grupo por el mero efecto del azar. Es muy apropiado en los casos de enfermedades agudas.

- EC cruzado . Consiste en que un mismo paciente va a recibir los dos tratamientos objeto de comparación en dos momentos distintos, de modo que el propio paciente sirve de control a sí mismo, lo que permite llevar a cabo el estudio con un tamaño muestral menor al del diseño clásico al reducir la variabilidad. Sus inconvenientes son:

- Al observar el efecto de un tratamiento, se asume la ausencia de sus efectos residuales, anterior ( carryover ). Debe existir un periodo de blanqueo o de lavado suficientemente largo como para asegurar que no permanecen los efectos residuales del primer tratamiento asignado.

- La secuencia con la que se administran los diferentes tratamientos puede asociarse a respuestas diferentes (efecto periodo).

- Este diseño no es posible cuando la nueva terapia es quirúrgica o el primer tratamiento está dirigido a curar definitivamente la enfermedad (por ejemplo, en enfermedades agudas).

- Resulta difícil adjudicar los efectos secundarios tardíos.

- El análisis estadístico es más complejo que para grupos paralelos y requiere el uso de métodos apareados o de medidas repetidas.

- EC factorial . En ese tipo de diseño se evalúan simultáneamente dos tratamientos distintos en una misma muestra de sujetos, asignándose aleatoriamente los sujetos a uno de los cuatro grupos posibles: A, B, A + B y placebo. En los ensayos factoriales, los placebos que se utilizan tienen que parecerse externamente al tratamiento activo asignado en cada secuencia. Es la razón por la que se habla de “placebo de A” y “placebo de B” para los dos tratamientos, A y B, respectivamente. El diseño factorial habitualmente se utiliza cuando se quiere estudiar la eficacia de terapias combinadas. En este caso, los medicamentos utilizados pueden tener efectos diferentes cuando se combinan, y al final interesará comparar por separado los tres grupos con algún tratamiento activo ( Fig. 3 ).

- EC de no-inferioridad . Habitualmente los EC se realizan con el fin de demostrar la superioridad de un fármaco con respecto a otro. Sin embargo, puede ser útil probar que dos fármacos son al menos igualmente eficaces, con lo que podrá emplearse, por ejemplo, el más barato. Es decir, importa que no sea inferior, de manera que si es igual o superior se considera que el fármaco experimental es “no inferior” comparado con el grupo control. Los ensayos de no inferioridad intentan probar que la nueva terapia es igual, o si fuese peor que el tratamiento habitual, la diferencia entre ambos sería muy pequeña e inferior a delta.

Table II.  Tipos de ensayo clínico 

Tal y como se ha comentado, la equivalencia terapéutica se define a partir de los estudios de no inferioridad. En estos estudios es importante tener en cuenta dos aspectos ( Fig. 4 ):

- Valor delta . Es la máxima diferencia clínica que se acepta para definir dos tratamientos con un margen tolerable a peor a cambio de otros beneficios. Por ejemplo, una quimioterapia puede ser levemente inferior a otra, pero si la primera carece de efectos secundarios, diremos que el primer fármaco es no inferior.

- Análisis de las variables . El análisis que suele realizarse es “por protocolo”. Este análisis permite aumentar las diferencias entre los tratamientos, lo que dificulta poder concluir que dos tratamientos son equivalentes, manteniendo la posición más cauta en la interpretación de los resultados.

Figura 3.  Diseño factorial. 

Figura 4.  Ejemplo de interpretación de la no inferioridad. 

En la figura 4 se observa un ejemplo de diagrama de no inferioridad con las diferentes posibilidades. El fármaco experimental es mejor que el control si el RR es inferior a 1. Sin embargo, en los estudios de no inferioridad, aunque el RR sea levemente mayor, si no sobrepasa delta, diremos no inferior. Es decir, a cambio de que el experimental no sea tan bueno como el control, ofrece ventajas, como, por ejemplo, menos efectos secundarios, administración oral o administración cada 24 horas en vez de cada 6 horas, entre otros.

Como vemos, el EC es un estudio que puede ser tan simple o tan complejo como queramos hacerlo. Conviene conocer en qué consiste y las opciones de diseño que ofrece para que, como investigadores, sepamos elegir el que más se adecúa a nuestro estudio.

BIBLIOGRAFÍA

1. Martín-Conejero A, Alonso García M. Estudios epidemiológicos o cómo tenemos que diseñar nuestra investigación. Angiología 2023;75(5):321-5. DOI:10.20960/angiologia.00543 [  Links  ]

2. Martín-Conejero A, Alonso García M. Estudios observacionales analíticos. Angiología 2023;75(6):385-90. DOI:10.20960/angiologia.00544 [  Links  ]

3. Martín-Conejero A. Sobrevivamos al análisis de supervivencia (primera parte). Angiología 2022;74(4):157-61. DOI:10.20960/angiologia.00394 [  Links  ]

Inteligencia artificial: los autores declaran no haber usado inteligencia artificial (IA) ni ninguna herramienta que use IA para la redacción del artículo .

Recibido: 22 de Junio de 2023; Aprobado: 22 de Junio de 2023

Correspondencia: Antonio Martín Conejero. Servicio de Angiología, Cirugía Vascular y Endovascular. Hospital Clínico San Carlos. C/ Profesor Martín Lagos, s/n. 28040 Madrid e-mail: [email protected]

Conflicto de interés: los autores declaran no tener conflictos de interés .