25 tipos de diseños de investigación
El diseño de investigación se refiere a las estrategias y métodos que emplean los investigadores para llevar a cabo su investigación y alcanzar resultados válidos y confiables.
Puede referirse a la recopilación, interpretación y análisis del conjunto de datos.
Si bien varias fuentes afirman que hay entre 4 y 5 tipos de diseño de investigación (cada lista, al parecer, difiere en sus argumentos), debajo de cada tipo hay subtipos, que representan la diversidad de formas de llevar a cabo la investigación.
Por ejemplo, Jalil (2015) identificó cinco tipos: descriptivo, correlacional, experimental y metaanalítico. Pero cuanto más ampliemos nuestro alcance para incluir la amplia gama de campos de estudio en la investigación académica, más podremos incorporar; por ejemplo, en estudios culturales, el análisis de contenido temático es una forma muy común, aunque algo alternativa, de diseñar un estudio. de datos empíricos.
Entonces, a continuación, presento 25 formas potenciales de diseño de investigación que pueden emplearse en un estudio empírico académico.
Tipos de diseños de investigación
1. Diseño de investigación experimental
El diseño de investigación experimental implica manipular una variable para determinar si los cambios en una variable conducen a cambios en otra variable.
Un diseño de investigación experimental tiende a dividir a los participantes de la investigación en dos grupos, conocidos como grupo de control y grupo experimental (Abbott & McKinney, 2013). El grupo de control no recibe nada o un placebo (p. ej., una pastilla de azúcar), mientras que al grupo experimental se le proporciona la variable dependiente (p. ej., un nuevo medicamento).
Los participantes generalmente se asignan a grupos al azar para controlar cualquier variable extraña que pueda influir en los resultados. Además, el estudio puede ocurrir en un ambiente controlado donde las variables extrañas pueden controlarse y minimizarse, lo que permite el análisis de causa y efecto.
Ejemplo de diseño de investigación experimental
En un estudio que explora los efectos de la privación del sueño en el rendimiento cognitivo, el investigador podría tomar dos grupos de personas. A un grupo se le priva del sueño durante 24 horas (grupo experimental), mientras que al otro grupo se le permite dormir toda la noche (grupo de control). Luego, el investigador mide el rendimiento cognitivo de ambos grupos. Si el grupo privado de sueño se desempeña significativamente peor, se podría inferir que la privación de sueño afecta negativamente el rendimiento cognitivo.
2. Diseño de Investigación Causal
El diseño de investigación causal se utiliza cuando el objetivo es encontrar una relación de causa y efecto entre dos variables: una variable independiente frente a una dependiente.
Este diseño se utiliza para determinar si una variable influye en otra variable (Ortiz & Greene, 2007).
La investigación causal implica realizar experimentos en los que se manipulan una o más variables y se miden los efectos.
Busca aislar las relaciones de causa y efecto manteniendo constantes todos los factores excepto el que se investiga (la variable independiente). Luego, los investigadores observan si los cambios en las variables manipuladas provocan cambios en la variable que están midiendo (la variable dependiente).
Hay tres criterios que deben cumplirse para determinar la causalidad en un diseño de investigación causal:
- Precedencia temporal: Esto significa que la causa (variable independiente) debe ocurrir antes que el efecto (variable dependiente). Por ejemplo, si está estudiando el impacto del estudio en los puntajes de las pruebas, el estudio debe ocurrir antes de la prueba.
- Covariación de la Causa y el Efecto: Observando que un cambio en la variable independiente va acompañado de un cambio en la variable dependiente. Por ejemplo, la disminución del tamaño de las clases (causa) podría conducir a mejores puntajes en las pruebas (efecto), que podríamos trazar en un gráfico.
- Sin explicaciones alternativas plausibles: El investigador debe ser capaz de descartar otros factores o variables que puedan estar causando el efecto observado. Este suele ser el criterio más difícil de cumplir y generalmente se aborda mediante el uso de grupos de control y asignación aleatoria en diseños experimentales (Ortiz & Greene, 2007).
Ejemplo de diseño de investigación causal
Considere un estudio que tiene como objetivo investigar el impacto del tamaño del aula en el rendimiento académico. Los investigadores eligen un diseño de investigación causal, en el que recopilan datos sobre el tamaño de cada salón de clases (variable independiente) y luego los comparan con el rendimiento académico promedio de cada grupo de clase (variable dependiente). Entonces estarían en condiciones de determinar si los estudiantes en clases más pequeñas se desempeñan a un ritmo diferente, en promedio, en comparación con grupos de clases más grandes. Si hay una diferencia, es posible que puedan demostrar una relación causal entre el tamaño del aula y el rendimiento académico.
3. Diseño de investigación correlacional
Un diseño de investigación correlacional se utiliza cuando los investigadores quieren determinar si existe una relación entre dos variables, pero esto no significa necesariamente que una variable provoque cambios en la otra (Marczyk, DeMatteo & Festinger, 2010).
El objetivo principal es identificar si dos variables están relacionadas y si se mueven juntas, es decir, el cambio en una variable está asociado con el cambio en otra variable (Abbott & McKinney, 2013; Marczyk, DeMatteo & Festinger, 2010). Esta relación puede ser positiva (ambas variables aumentan o disminuyen juntas), negativa (una variable aumenta mientras que la otra disminuye) o inexistente (sin conexión entre las variables).
Sin embargo, a diferencia del diseño de investigación causal que analizamos anteriormente, la correlación no implica causalidad. El hecho de que dos variables se correlacionen no significa que cambiar una variable cambiará la otra.
Ejemplo de diseño de investigación correlacional
Por ejemplo, los investigadores podrían estar interesados en averiguar si existe una relación entre la cantidad de tiempo dedicado a la tarea (variable uno) y el rendimiento académico (variable dos). Si los estudiantes que dedican más tiempo a los deberes tienden a tener un mejor rendimiento académico, entonces existe una correlación positiva entre estas dos variables. Sin embargo, es posible que no puedan determinar que esta correlación implica causalidad. Otros factores podrían estar en juego. Para que sea un diseño causal, es posible que necesiten emplear grupos de control y experimentales en el estudio.
4. Diseño de Investigación Diagnóstica
La investigación de diagnóstico es un tipo de investigación que se lleva a cabo para identificar y comprender la naturaleza de un fenómeno o desarrollar un perfil de características relacionadas con un tema determinado (Abbott & McKinney, 2013; Leavy, 2022).
Es más precisa y enfocada que la investigación exploratoria y va más allá para proporcionar información adicional sobre los aspectos específicos del problema.
En el contexto de la investigación médica o psicológica, la investigación diagnóstica a menudo implica exámenes o pruebas detallados para identificar la naturaleza de una enfermedad o trastorno, sus causas, síntomas y efectos. El objetivo es obtener una comprensión profunda del problema para proporcionar un diagnóstico o crear una intervención (Leavy, 2022).
En la investigación no clínica, la investigación diagnóstica aún se enfoca en comprender en profundidad un problema o fenómeno en particular. Los investigadores recopilan datos e investigan para determinar el origen de determinados problemas, comportamientos, actitudes o tendencias del mercado. Esto podría implicar la realización de entrevistas detalladas, observaciones, encuestas o la revisión de registros existentes.
Ejemplo de diseño de investigación de diagnóstico
Supongamos que una maestra tiene curiosidad acerca de por qué los estudiantes de su clase tienen dificultades con la comprensión lectora. Es posible que realice un estudio de diagnóstico en el que evalúe individualmente las habilidades de lectura de cada estudiante, buscando patrones de dificultades comunes. Es posible que encuentre que muchos de los estudiantes tienen dificultades con el vocabulario, identificando las ideas principales o haciendo inferencias. Esta percepción puede guiar sus estrategias de enseñanza para mejorar la comprensión lectora de los estudiantes.
5. Diseño de investigación exploratoria
La investigación exploratoria es un tipo de investigación realizada para aclarar problemas ambiguos o descubrir ideas que pueden ser posibles temas de investigación.
Este tipo de investigación generalmente se lleva a cabo cuando un problema no está claramente definido. Es la etapa preliminar de la investigación y ayuda a definir el enunciado del problema, comprender los fenómenos subyacentes o sentar las bases para futuras investigaciones (Abbott & McKinney, 2013).
El diseño de investigación exploratoria no tiene como objetivo proporcionar resultados concluyentes o decidir un curso de acción. En cambio, se enfoca en obtener conocimientos y familiaridad con el tema.
Por lo general, se caracteriza por su flexibilidad, ya que permite a los investigadores cambiar su enfoque a medida que se recopilan nuevos datos e ideas. Los principales métodos de recopilación de datos para la investigación exploratoria son la investigación mediante encuestas, la investigación cualitativa, las revisiones bibliográficas, los estudios de casos y los grupos focales.
Diseño de ejemplo de investigación exploratoria
Considere una empresa que está notando una disminución en sus tasas de retención de clientes. No están seguros de la causa, por lo que deciden realizar una investigación exploratoria. Pueden comenzar con preguntas abiertas. encuestas o entrevistas con sus clientes para comprender sus necesidades y desafíos. Según los comentarios iniciales, es posible que encuentren varias causas posibles: servicio al cliente deficiente, características del producto desactualizadas o aumento de la competencia. Estos conocimientos pueden ayudar a definir más investigaciones para comprender completamente y abordar los problemas identificados.
6. Diseño de investigación observacional
La investigación observacional, como su nombre indica, implica observar sujetos en su entorno natural sin ninguna manipulación o control por parte del investigador.
Esto se puede hacer de varias maneras, incluida la observación directa, la observación participante, la observación discreta y la observación estructurada (Marczyk, DeMatteo & Festinger, 2010; Ortiz & Greene, 2007).
La investigación observacional es particularmente valiosa cuando los investigadores quieren estudiar el comportamiento tal como ocurre naturalmente, sin interferencias ni intervenciones. Puede proporcionar un alto grado de validez ecológica, lo que significa que el comportamiento es probablemente un reflejo de la vida real porque se observa en un entorno natural. Sin embargo, la investigación observacional puede verse influenciada por el sesgo del observador y puede consumir mucho tiempo y ser difícil de replicar.
Ejemplo de diseño de investigación observacional
Un psicólogo infantil puede querer estudiar el impacto del diseño del patio de recreo en las interacciones sociales de los niños. Utilizando la investigación observacional, podrían pasar tiempo observando a los niños jugar en diferentes entornos de juegos, registrando sus interacciones y comportamientos. Esto podría revelar patrones como un juego más cooperativo en áreas de juego con características particulares, lo que podría informar el diseño de áreas de juego en el futuro.
7. Diseño de investigación descriptivo
La investigación descriptiva es una forma de diseño de investigación que tiene como objetivo describir de manera precisa y sistemática una situación, un problema, un fenómeno, un servicio o un programa, o proporciona información sobre, por ejemplo, las condiciones de vida de una comunidad, o describe las actitudes hacia un tema (Abbott & McKinney , 2013;).
Proporciona una instantánea de las variables incluidas en el estudio en un momento determinado.
La investigación descriptiva no encaja perfectamente en la definición de metodologías de investigación cuantitativa o cualitativa, sino que puede utilizar elementos de ambas, a menudo dentro del mismo estudio.
La función descriptiva de la investigación se basa en la instrumentación para la medición y las observaciones. La investigación descriptiva da como resultado nuestra capacidad para describir cuidadosamente los fenómenos, eventos o casos en estudio.
Ejemplo de Investigación Descriptiva
Se contrata a una empresa de investigación de mercado para comprender los tipos de clientes que frecuentan un nuevo centro comercial. Pueden realizar investigaciones descriptivas utilizando métodos como encuestas, entrevistas y observaciones. Esto podría resultar en una descripción detallada de los datos demográficos, las preferencias y los comportamientos de los clientes. La información podría entonces ser utilizada por la gerencia del centro comercial para tomar decisiones comerciales estratégicas.
8. Estudio de caso
La investigación de estudio de caso es un diseño que involucra el estudio de un fenómeno específico, una persona o un grupo de personas en un contexto específico (Bennett, 2004).
Esto le permite profundizar en el estudio, obteniendo información sólida sobre una instancia específica.
Los estudios de casos tienden a ser cualitativos, no cuantitativos. El conocimiento que se puede generar a través de un proyecto de estudio de caso puede revelar ideas de alta calidad, pero no es generalizable porque no hay suficiente amplitud de temas o contextos para obtener una buena comprensión de si el estudio de caso es representativo de una experiencia más amplia. .
Ejemplo de un estudio de caso
Un investigador lleva a cabo un estudio de caso en un salón de clases, examinando un nuevo método de enseñanza que los maestros han implementado. El estudio se centra en cómo el profesor y los alumnos se adaptan al nuevo método, realizando entrevistas semiestructuradas a los profesores y alumnos. Si bien el estudio brinda información específica y detallada del método de enseñanza en ese salón de clases, no se puede generalizar a otros entornos educativos, ya que no se ha establecido la significancia estadística para lograr la generalización.
9. Diseño de investigación acción
La investigación-acción es un diseño de investigación que involucra el uso del método científico para estudiar la práctica profesional en el lugar de trabajo y mejorarla.
El propósito definitorio de la investigación-acción es mejorar la práctica en el lugar de trabajo. En este sentido, es extremadamente práctico, diseñado para lograr resultados tangibles para un profesional específico en un entorno específico.
Gillis y Jackson (2002) ofrecen una definición muy concisa de investigación acción:
“recopilación y análisis sistemáticos de datos con el fin de tomar medidas y generar cambios” (p.264).
La investigación-acción suele ser participativa, lo que significa que el profesional es tanto un participante en la investigación como la persona que estudia el fenómeno (Macdonald, 2012).
Este diseño suele ser cíclico, lo que significa que el profesional implementa un cambio, lo estudia, luego usa la retroalimentación para implementar otro cambio, y así sucesivamente, hasta que se realiza un cambio sustancial.
Ejemplo de diseño de investigación de acción
Supervisé a un estudiante de investigación, Mark, quien completó un estudio de investigación-acción en su propio salón de clases bajo mi supervisión. Implementó un enfoque basado en juegos digitales para la enseñanza de la alfabetización con niños y entrevistó a sus alumnos para ver si el uso de juegos como estímulos para contar historias los ayudaba a participar en la experiencia de aprendizaje. Puedes leer su estudio aquí (Ellison & Drew, 2019).
10. Diseño de investigación transversal
Un diseño de investigación transversal implica recopilar datos sobre una muestra de individuos en un momento específico (Levin, 2006).
A diferencia de los estudios longitudinales, que examinan las variables a lo largo de un horizonte temporal, un diseño transversal solo recopilará datos en un punto en el tiempo.
Los investigadores generalmente recolectarán varios puntos de datos al mismo tiempo para estudiar cómo están interrelacionados, el predominio de algunos otros, etc.
Una investigación transversal es solo descriptiva, pinta una imagen de una subpoblación que se analiza, pero no puede determinar la causa y el efecto.
Ejemplo de investigación transversal
Los psicólogos podrían recopilar datos sobre el estatus socioeconómico de las personas (por ejemplo, sus niveles de ingresos actuales, educación y ocupación). Durante el estudio, también pueden recopilar datos sobre el estado de salud mental autoinformado utilizando escalas de Likert validadas. Con base en este conjunto de datos, los investigadores exploraron la relación entre el estatus socioeconómico y la profesión y la salud mental. Si bien esto brindó excelentes conocimientos descriptivos sobre qué profesiones y grupos SES tienden a tener mayores problemas de salud mental, los investigadores no pudieron determinar los factores causales solo a través del estudio transversal.
11. Diseño de investigación secuencial
El diseño de investigación secuencial es un método que combina enfoques de investigación tanto cuantitativos como cualitativos, en una secuencia, para obtener una comprensión más amplia de un problema de investigación (Abbott & McKinney, 2013; Leavy, 2022).
Este enfoque permite al investigador aprovechar los beneficios de ambos métodos, utilizando un método para mejorar o informar al otro.
Puede tomar la forma de:
- CANT→CUAL: Este diseño implica realizar primero un análisis cuantitativo y luego complementarlo con un estudio cualitativo.
- CAL→CUANT: Este diseño va en la otra dirección, comenzando con el análisis cualitativo y terminando con el análisis cuantitativo.
Este tipo de diseño de investigación permite flexibilidad y es particularmente efectivo cuando el investigador no tiene una idea clara de los problemas que surgirán durante la investigación.
También permite al investigador adaptar el estudio de acuerdo con los resultados emergentes, lo que puede conducir a una comprensión más matizada e informada de un problema de investigación. Sin embargo, este diseño de investigación puede llevar mucho tiempo y requiere recursos sustanciales, ya que involucra dos fases de investigación.
Ejemplo de investigación secuencial
Un investigador interesado en comprender la eficacia de un nuevo método de enseñanza podría realizar primero una investigación cuantitativa, como una encuesta, para medir el rendimiento general de los estudiantes. Luego, en la segunda fase, el investigador podría realizar una investigación cualitativa, como discusiones de grupos focales o entrevistas, para comprender las experiencias de los estudiantes con el nuevo método de enseñanza.
12. Diseño de investigación de cohortes
La investigación de cohortes es una forma de diseño de estudio longitudinal que observa un grupo definido, o cohorte, durante un período de tiempo.
La cohorte puede definirse por una característica común o un conjunto de características. Los estudios de cohortes se utilizan a menudo en las ciencias de la vida, las ciencias sociales y la investigación en salud (Marczyk, DeMatteo & Festinger, 2010; Ortiz & Greene, 2007).
La investigación de cohortes permite el análisis de secuencias y patrones en los eventos de la vida. Puede ser retrospectivo (observando datos históricos) o prospectivo (recopilación de datos hacia adelante en el tiempo).
La principal ventaja de la investigación de cohortes es su capacidad para estudiar la causalidad, es decir, para hacer afirmaciones definitivas sobre las relaciones de causa y efecto. Sin embargo, puede llevar mucho tiempo y ser costoso de realizar.
Ejemplo de investigación de cohortes
Un investigador de la salud podría estudiar una cohorte de fumadores y no fumadores durante un período de 20 años para comprender los efectos a largo plazo del tabaquismo en la salud pulmonar. El investigador podría recopilar datos a intervalos regulares, rastreando los cambios en la salud de los participantes a lo largo del tiempo.
13. Diseño de investigación histórica
El diseño de investigación histórica implica estudiar el pasado para sacar conclusiones que sean relevantes para el presente o el futuro (Danto, 2008).
Este método de investigación implica una inmersión profunda en los datos históricos para obtener una comprensión clara de los eventos, contextos o fenómenos pasados.
La investigación histórica nos ayuda a comprender cómo los eventos pasados informan las circunstancias actuales. Puede incluir el examen de registros, documentos, artefactos y otro material de archivo (Danto, 2008).
Sin embargo, la confiabilidad de la investigación histórica a menudo se cuestiona debido a la precisión de los registros anteriores, el posible sesgo en las historias registradas y la naturaleza interpretativa del análisis.
Ejemplo de investigación histórica
Un historiador podría realizar una investigación sobre el impacto económico de la Gran Depresión en los Estados Unidos. Probablemente analizarían datos de esa época, como indicadores económicos, políticas gubernamentales y cuentas personales para formar una comprensión integral del clima económico de la época.
14. Diseño de la investigación de campo
La investigación de campo es un método cualitativo de investigación que se ocupa de comprender e interpretar las interacciones sociales, los comportamientos y las percepciones dentro de un entorno social o ambiental específico.
Se trata de recopilar datos 'en el campo', es decir, en un entorno natural o social, ya menudo implica un contacto directo y prolongado con los participantes.
La investigación de campo puede incluir observaciones, entrevistas y revisión de documentos. El objetivo es obtener información sobre las prácticas, los comportamientos y la cultura de un grupo observándolos e interactuando con ellos en su entorno natural. Este método puede proporcionar datos contextuales enriquecidos, pero también consume mucho tiempo y requiere una planificación significativa para garantizar un muestreo representativo y un registro preciso de los datos.
Ejemplo de investigación de campo
Un antropólogo que estudie las prácticas sociales de una tribu indígena remota puede vivir con la tribu durante varios meses, participando en sus actividades diarias, observando y documentando sus prácticas y rituales. A través de esta investigación de campo, pueden comprender la estructura social, las creencias y las costumbres de la tribu en
15. Revisión sistemática
Una revisión sistemática es un tipo de diseño de investigación que implica una descripción completa y estructurada de la literatura existente sobre un tema específico (Jalil, 2015).
Este método de investigación tiene como objetivo recopilar toda la evidencia empírica que se ajuste a los criterios de elegibilidad especificados previamente para responder a una pregunta de investigación específica.
La revisión sistemática sigue una metodología transparente y replicable para minimizar el sesgo y garantizar la confiabilidad.
Implica identificar, evaluar e interpretar toda la investigación disponible relevante para la pregunta de investigación.
Sin embargo, puede consumir mucho tiempo y recursos, y depende en gran medida de la disponibilidad y la calidad de los estudios existentes.
Ejemplo de revisión sistemática
Un investigador de la salud interesado en el impacto de una dieta basada en plantas en las enfermedades cardíacas podría realizar una revisión sistemática de todos los estudios publicados sobre el tema. Recopilarían, analizarían y sintetizarían datos de estos estudios para obtener una comprensión integral de la base de evidencia actual sobre este tema.
16. Encuesta
Un diseño de investigación de encuesta implica recopilar información de una muestra de individuos utilizando un cuestionario estandarizado o un formato de entrevista (Fowler, 2013).
Las encuestas se pueden utilizar para describir, comparar o explicar fenómenos individuales y sociales. Las encuestas permiten la recopilación de datos de una gran población, de manera rentable y eficiente (Fowler, 2013).
Se pueden entregar en varios formatos, como en línea, por teléfono, por correo o en persona.
Sin embargo, la confiabilidad de los datos de la encuesta puede verse afectada por varios factores, como el sesgo de respuesta y la representatividad de la muestra.
Ejemplo de encuesta
Una empresa de investigación de mercado podría usar una encuesta para comprender las preferencias de los consumidores por un nuevo producto. Podrían distribuir la encuesta a una muestra representativa de su mercado objetivo, haciendo preguntas sobre preferencias, comportamientos y datos demográficos para informar la estrategia de marketing y desarrollo del producto.
17. Diseño de investigación de metanálisis
Un metanálisis es un tipo de diseño de investigación que implica revisar la literatura actual sobre un tema y evaluar su calidad, tendencias y conocimientos colectivos (Borenstein et al., 2021).
El metanálisis no implica la recopilación de datos de primera mano, sino el uso de datos secundarios en forma de resultados de estudios de otras personas.
Luego analiza la calidad y los hallazgos de cada estudio en profundidad, comparando y contrastando cada estudio, y sintetizando los datos de los estudios colectivos considerados de calidad suficiente, para ver qué conocimiento colectivo pueden proporcionar estos estudios (Borenstein et al., 2021) .
Los metanálisis se consideran algunos de los diseños de investigación más valiosos y respetados porque pueden demostrar que hay suficientes datos de la comunidad científica para una descripción científica autorizada de un fenómeno o tema.
Ejemplo de metanálisis
A principios de la década de 2000, unos pocos estudios pequeños que argumentaban que las vacunas causaban autismo causaron pánico moral en los medios. En respuesta, surgieron varios metanálisis que combinaron los datos colectivos de la comunidad científica. Estos metanálisis demostraron que, en los estudios científicamente rigurosos, un consenso abrumador mostró que no había correlación entre las vacunas y el autismo (ver: Taylor, Swerdfeger & Eslick, 2014).
18. Diseño de investigación de método mixto
El diseño de investigación de método mixto es un método que combina técnicas de investigación, métodos, enfoques, conceptos o lenguaje tanto cuantitativos (datos numéricos) como cualitativos (datos no numéricos) en un solo estudio.
Este enfoque de investigación permite capturar una imagen holística más completa de los fenómenos que se estudian (Leavy, 2022; Marczyk, DeMatteo & Festinger, 2010).
La investigación de método mixto puede proporcionar una comprensión más profunda de un problema o pregunta de investigación. Permite al investigador explorar fenómenos complejos y validar los hallazgos.
Sin embargo, requiere una comprensión profunda de los métodos de investigación cuantitativos y cualitativos y puede llevar mucho tiempo.
Ejemplo de métodos mixtos
Un investigador en educación interesado en la motivación de los estudiantes podría utilizar un enfoque de método mixto. Podrían distribuir una encuesta (método cuantitativo) para medir los niveles de motivación y luego realizar entrevistas (método cualitativo) para obtener una comprensión más profunda de los factores que influyen en la motivación de los estudiantes.
19. Diseño de investigación longitudinal
Los estudios longitudinales se llevan a cabo durante un largo período de tiempo para explorar los cambios en los sujetos de investigación o las variables a lo largo del tiempo (Neale, 2020).
Este tipo de estudio suele ser valioso para detectar correlaciones entre variables en el transcurso de una intervención.
Al examinar múltiples puntos de datos en diferentes períodos, es posible registrar cambios continuos en cosas como el comportamiento del consumidor o la demografía de una sociedad (Vogl, 2023).
Esto hace posible un análisis detallado del cambio.
Por ejemplo, un censo nacional, realizado cada 5 años, puede considerarse longitudinal. Recopila datos demográficos comparativos que pueden mostrar cómo la demografía de un área ha cambiado con el tiempo.
Ejemplo de estudio longitudinal
El famoso estudio Minnesota Twins examinó a gemelos idénticos que se criaron en ambientes separados para examinar si los rasgos de comportamiento y personalidad eran genéticos o ambientales. El estudio de Thomas J Bouchard, que se llevó a cabo entre 1979 y 1990, argumentó que los gemelos idénticos que crecieron separados y en diferentes entornos no mostraron mayores posibilidades de ser diferentes entre sí que los gemelos que se criaron juntos en la misma casa. El estudio indicó que las similitudes en la personalidad y el comportamiento entre los gemelos son probablemente de naturaleza genética más que ambiental, dando lugar al argumento de que la naturaleza es más poderosa que la crianza (Bouchard et. al., 1990).
20. Diseño de la investigación filosófica
La investigación filosófica es un diseño de investigación que utiliza métodos filosóficos para abordar cuestiones amplias sobre cuestiones como la realidad, la moralidad, la existencia, la verdad, justicia y libertad (Novikov & Novikov, 2013).
Este tipo de investigación a menudo implica un pensamiento amplio y abstracto y una profunda contemplación de la naturaleza fundamental de la existencia humana.
La investigación filosófica a menudo se basa en el análisis crítico de textos, la argumentación y la formulación de teorías. Requiere pensamiento abstracto y razonamiento lógico, pero por lo general no implica estudios empíricos.
Sin embargo, es invaluable para respaldar otros métodos de investigación y para informar nuestra comprensión de los principios y teorías fundamentales.
Ejemplo de investigación filosófica
Un investigador que estudie ética podría usar un diseño de investigación filosófica para explorar el concepto de 'justicia' en varias sociedades. Probablemente examinarían una variedad de textos, contextos históricos y marcos morales antes de formular una teoría integral de la justicia.
21. Teoría fundamentada
La teoría fundamentada se caracteriza por un estudio de investigación en el que no se prueba ninguna hipótesis. En cambio, surge una hipótesis o 'teoría' del estudio (Tracy, 2019).
Esto va en contra de la mayoría de los diseños de investigación, donde un investigador comienza con una hipótesis y luego crea un estudio para probar la hipótesis. Luego, normalmente llegaban a un resultado que afirmaba o desacreditaba el estudio.
Pero en la teoría fundamentada, comenzamos con un fenómeno y luego lo estudiamos para identificar temas e ideas que surgen de los datos. Al final del estudio, los investigadores propondrían una teoría o hipótesis.
Esto tiene la fuerza de mantener la mente abierta sobre los posibles resultados del estudio, y no limitarse a estudiar únicamente una hipótesis específicamente anotada desde el principio.
Ejemplo de teoría fundamentada
Desarrollar una identidad de liderazgo por Komives et al (2005) emplea un enfoque de teoría fundamentada para desarrollar una tesis basada en los datos en lugar de probar una hipótesis. Los investigadores estudiaron la identidad de liderazgo de 13 estudiantes universitarios que asumieron roles de liderazgo. Con base en sus entrevistas, los investigadores teorizaron que las identidades de liderazgo de los estudiantes cambiaron de una visión jerárquica del liderazgo a una que adoptaba el liderazgo como un concepto colaborativo.
22. Diseño de investigación etnográfica
La investigación etnográfica es un diseño de investigación cualitativa que tiene como objetivo explorar y comprender la cultura, las interacciones sociales, los comportamientos y las percepciones de un grupo de personas (Stokes & Wall, 2017).
La metodología se deriva del campo de la antropología, donde los investigadores se sumergen en la cultura que están estudiando para obtener conocimientos profundos.
Un estudio etnográfico generalmente se lleva a cabo durante un período prolongado e implica observar e interactuar con los participantes en su entorno natural (Stokes & Wall, 2017).
Este método puede proporcionar datos ricos, detallados y matizados. Sin embargo, requiere mucho tiempo y su éxito depende en gran medida de la habilidad y la sensibilidad del investigador para comprender e interpretar los matices culturales del grupo.
Ejemplo de investigación etnográfica
Un investigador interesado en comprender el impacto de la tecnología digital en la vida cotidiana de una tribu indígena remota podría pasar varios meses viviendo con la tribu. El investigador observaría y participaría en sus actividades diarias, realizaría entrevistas informales y tomaría notas de campo detalladas para captar los cambios y las influencias provocadas por la tecnología digital.
23. Diseño de investigación cuasi-experimental
Un diseño de investigación cuasiexperimental se asemeja a un diseño experimental pero carece del elemento de asignación aleatoria al tratamiento o control (Abbott & McKinney, 2013; Leavy, 2022).
En cambio, los sujetos se asignan a grupos en función de criterios no aleatorios. Los cuasi-experimentos se utilizan a menudo en las ciencias sociales donde es difícil o éticamente problemático manipular variables independientes y asignar participantes aleatoriamente (Ortiz & Greene, 2007).
Si bien los diseños cuasiexperimentales ayudan a establecer relaciones causales, pueden estar sujetos a variables de confusión, lo que puede afectar la validez de los resultados. Además, la falta de asignación aleatoria puede resultar en un sesgo de selección.
Ejemplo de diseño cuasi-experimental
Un investigador que estudie el impacto de un programa educativo en el desempeño de los estudiantes podría comparar los puntajes de las pruebas de los estudiantes que eligieron participar en el programa (el grupo de tratamiento) con aquellos que no lo hicieron (el grupo de control). El investigador podría controlar factores como el género, la edad y el desempeño anterior, pero sin una asignación aleatoria, podría haber otras diferencias entre los grupos que afecten los resultados.
24. Diseño de investigación comparativa
La investigación comparativa es un diseño de investigación que implica comparar dos o más grupos, culturas, variables o fenómenos para identificar similitudes y diferencias (Abbott & McKinney, 2013).
La comparación puede ser transversal (comparando en un solo punto en el tiempo) o longitudinal (comparando a lo largo del tiempo).
La investigación comparativa puede proporcionar información sobre los efectos de diferentes variables y contribuir a la comprensión de cuestiones sociales, económicas, políticas o culturales en diferentes contextos. Sin embargo, garantizar la comparabilidad puede ser un desafío, ya que los factores que influyen en las variables que se estudian pueden variar ampliamente entre contextos.
Ejemplo de diseño de investigación comparativa
Un científico social que estudie la desigualdad de género podría comparar la brecha salarial, el nivel educativo y la representación política en varios países. El investigador recopilaría datos de cada país y realizaría un análisis comparativo para identificar patrones, tendencias y diferencias, contribuyendo a una comprensión más amplia de la desigualdad de género a nivel mundial.
25. Análisis de contenido temático
El análisis de contenido tiene una variedad de subdiseños, como el análisis semiótico, el análisis multimodal y el análisis del discurso. Pero en general, este diseño se centra en el análisis de textos y lenguaje.
Un análisis de contenido implicará la codificación e interpretación sistemática y objetiva del texto o los medios para identificar patrones, sesgos, temas, ideologías, etc. (Schweigert, 2021).
Pueden centrarse en periódicos, películas, películas, discursos políticos y otros tipos de "contenido" que contienen narrativas y sesgos.
El diseño es a menudo temático, involucrando codificación deductiva o inductiva, por lo que los investigadores buscan en los datos "códigos" como la elección de palabras, la repetición de palabras y otros elementos de creación de significado que, combinados, pueden dar una idea de los temas que surgen a lo largo de los textos. .
Ejemplo de análisis de contenido
Poorebrahim y Zarei (2013) emplean un tipo popular de análisis de contenido llamado análisis crítico del discurso (común en la investigación postestructuralista y de teoría crítica) para estudiar periódicos en su estudio titulado ¿Cómo se representa el Islam en los medios occidentales?. Este estudio analiza un grupo de textos mediáticos para explorar el lenguaje y el simbolismo que se usa en relación con el Islam y los musulmanes. El estudio demuestra cómo el contenido de los medios tiene la capacidad de estereotipar a los musulmanes, lo que representa un sesgo anti-islámico o una falta de comprensión del mundo islámico.
Referencias
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