DISEÑOS LONGITUDINALES
PANEL
Los diseños panel
son similares
a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que el
mismo grupo específico de sujetos es medido en todos los tiempos o
momentos.
Un ejemplo lo sería una
investigación que observara anualmente los cambios en las
actitudes de un grupo de ejecutivos en relación a un programa para
elevar la productividad, digamos durante cinco años. Cada año se
observaría la actitud de los mismos ejecutivos. Es dcir, los
individuos y no sólo la población o subpoblación, son los mismos.
Otro ejemplo, sería el observar mensualmente (durante un año) a un
grupo que acudió a psicoterapia para analizar si se incrementan
sus expresiones verbales de discusión y exploración de planes
futuros, y si disminuyen sus expresiones de discusión y
exploración de hechos pasados (en cada observación los pacientes
serían las mismas personas). Esto podría expresarse gráficamente
asi:
En los diseños panel se
tiene la ventaja de que además de conocer los cambios grupales, se
conocen los cambios individuales. Se sabe qué casos específicos
introducen el cambio. La desventaja es que a veces resulta muy
difícil obtener exactamente a los mismos sujetos para una segunda
medición u observaciones subsecuentes. Este tipo de diseños puede
estudiar poblaciones o grupos más específicos y es conveniente
cuando se tiene poblaciones relativamente estáticas. Por otra
parte, deben verse con cuidado los efectos que una medición pueda
tener sobre mediciones posteriores (recuérdese el efecto de
administración de la prueba vista como fuente de invalidación
interna en experimentos y cuasi-experimentos, sólo que aplicada al
contexto no experimental). Los diseños panel podrían
esquematizarse de la siguiente forma:
Los diseños
longitudinales se fundamentan en hipótesis de diferencia de
grupos, correlacionales y causales
Los diseños
longitudinales recolectan datos sobre variables —o sus
relaciones— en dos o más momentos, para evaluar el cambio en
éstas. Ya sea tomando a una población (diseños de tendencia o
trends) a una subpoblación (diseños de análisis evolutivo de un
grupo o “cohort”) o a los mismos sujetos (diseños panel).
Comparación de
los diseños transeccionales y longitudinales
Los estudios
longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información
sobre cómo las variables y sus relaciones evolucionan a través del
tiempo. Sin embargo, suelen ser más costosos que los
transeccionales. La elección de un tipo de diseño u otro, depende
más bien del propósito de la investigación. Asimismo pueden
combinarse ambos enfoques, por ejemplo: Un investigador puede
analizar en un momento dado la productividad en grandes, medianas
y pequeñas empresas; y ver cómo se modifica (o no se modifica) la
productividad de las grandes empresas a los seis meses, al año y a
los dos años.
¿CUÁLES SON LAS CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN NO
EXPERIMENTAL EN COMPARACIÓN CON LA INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL?
Tal como se mencionó al
inicio del capítulo sobre experimentos, tanto la investigación
experimental como la no experimental son herramientas muy valiosas
de que dispone la ciencia y ningún tipo es mejor que el otro.
El diseño a seleccionar en una investigación depende más bien del
problema a resolver y el contexto que rodea al estudio. Desde
luego, ambos tipos de investigación poseen características propias
que es necesario resaltar.
El control sobre las
variables es más riguroso en los experimentos que en los
diseños cuasi-experimentales
y a su vez, ambos tipos
de investigación tienen mayor control que los diseños no
experimentales. En un experimento se analizan relaciones “puras”
entre las variables de interés, sin contaminación de otras
variables, y por ello podemos establecer relaciones causales con
mayor precisión. Por ejemplo, en un experimento sobre el
aprendizaje podemos variar el estilo de liderazgo del profesor, el
método de enseñanza y otros factores. Así, podemos saber cuanto
afectó cada variable. En cambio, en la investigación no
experimental, resulta mas complejo separar los efectos de las
múltiples variables que intervienen (en un estudio no experimental
sobre los daños que provoca el tabaquismo, sería más difícil saber
qué tanto contribuyó el tipo de papel en el que se envolvió el
tabaco, qué tanto cada sustancia que compone la mezcla, el número
de cigarrillos fumados, el grado hasta donde el fumador se acaba
cada cigarrillo, etcétera). En la investigación experimental las
variables pueden manipularse por separado o conjuntamente con
otras para conocer sus efectos, en la investigación no
experimental no podemos hacerlo.
Por lo que respecta a la
posibilidad de réplica, los diseños experimentales y
cuasi-experimentales se pueden replicar más fácilmente, con o sin
variaciones.
Pueden replicarse en cualquier lugar siguiendo el
mismo procedimiento.
Ahora bien, como
menciona Kerlinger (1979), en los experimentos —sobre todo
en los de laboratorio— las variables independientes pocas veces
tienen tanta fuerza como en la realidad. Es decir, en el
laboratorio dichas variables no muestran la magnitud real de sus
efectos, la cual suele ser mayor fuera del laboratorio. Por lo
tanto, si se encuentra un efecto en el laboratorio, éste tenderá a
ser mayor en la realidad.
En cambio, en la
investigación no experimental estamos más cerca de las variables
hipotetizadas como ‘reales” y —consecuentemente— tenemos
mayor validez externa (posibilidad de generalizar los
resultados a otros individuos y situaciones cotidianas).
Una desventaja de los
experimentos es que normalmente seleccionan un número de
personas poco o medianamente representativo respecto a las
poblaciones que estudian. La mayoría de los experimentos
utilizan muestras no mayores de 200 personas, lo que dificulta la
generalización de resultados a poblaciones más amplias. Por tal
razón los resultados de un experimento deben observarse con
precaución y es a través de la réplica de éste —en distintos
contextos y con diferentes tipos de personas— como van
generalizándose dichos resultados.
En resumen, ambas clases
de investigación —experimental y no experimental— se utilizan para
el avance del conocimiento y en ocasiones resulta más apropiado un
tipo u otro dependiendo del problema de investigación a que nos
enfrentemos.
¿QUÉ RELACIÓN EXISTE ENTRE EL TIPO
DE ESTUDIO, LAS HIPÓTESIS Y EL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN?
