Introducción
Un diseño de investigación es una estrategia para responder a su pregunta de investigación utilizando datos empíricos. Crear un diseño de investigación significa tomar decisiones sobre:
- Sus objetivos y enfoque generales
- El tipo de diseño de investigación que utilizará
- Sus métodos de muestreo o criterios para seleccionar sujetos
- Sus métodos de recopilación de datos
- Los procedimientos que seguirá para recopilar datos
- Sus métodos de análisis de datos
Un diseño de investigación bien planificado ayuda a garantizar que sus métodos coincidan con sus objetivos de investigación y que utilice el tipo de análisis correcto para sus datos.
Desarrollo del tema
Paso 1: Considere sus objetivos y enfoque
Antes de que pueda comenzar a diseñar su investigación, ya debe tener una idea clara de la pregunta de investigación que desea investigar.
Ejemplo de pregunta de investigación
¿Cómo pueden los maestros adaptar sus lecciones para un aprendizaje remoto efectivo?
Hay muchas formas diferentes de responder a esta pregunta. Sus elecciones de diseño de investigación deben estar impulsadas por sus objetivos y prioridades: comience por pensar detenidamente en lo que quiere lograr.
La primera elección que debe hacer es si adoptará un enfoque cualitativo o cuantitativo.
| Enfoque cualitativo | Enfoque cuantitativo |
|---|---|
| Comprender experiencias subjetivas, creencias y conceptos. Obtener un conocimiento profundo de un contexto o cultura específicos. Explore problemas poco investigados y genere nuevas ideas. | Medir variables y describir frecuencias, promedios y correlaciones. Probar hipótesis sobre relaciones entre variables. Probar la efectividad de un nuevo tratamiento, programa o producto. |
Los diseños de investigación cualitativa tienden a ser más flexibles e inductivos, lo que le permite ajustar su enfoque en función de lo que encuentre a lo largo del proceso de investigación.
Ejemplo de investigación cualitativa
Si desea generar nuevas ideas para estrategias de enseñanza en línea, un enfoque cualitativo tendría más sentido. Puede usar este tipo de investigación para explorar exactamente con qué luchan los maestros y los estudiantes en las clases remotas.
Los diseños de investigación cuantitativa tienden a ser más fijos y deductivos, con variables e hipótesis claramente definidas antes de la recopilación de datos.
Ejemplo de investigación cuantitativa
Si desea probar la efectividad de un método de enseñanza en línea, un enfoque cuantitativo es el más adecuado. Puede usar este tipo de investigación para medir los resultados del aprendizaje, como las calificaciones y los puntajes de las pruebas.
También es posible utilizar un diseño de métodos mixtos que integre aspectos de ambos enfoques. Al combinar conocimientos cualitativos y cuantitativos, puede obtener una imagen más completa del problema que está estudiando y fortalecer la credibilidad de sus conclusiones.
Consideraciones prácticas y éticas al diseñar la investigación
Además de las consideraciones científicas, debe pensar de manera práctica al diseñar su investigación. Si su investigación involucra a personas o animales, también debe considerar la ética de la investigación.
- ¿Cuánto tiempo tiene para recopilar datos y redactar la investigación?
- ¿Podrá obtener acceso a los datos que necesita (por ejemplo, viajando a un lugar específico o contactando a personas específicas)?
- ¿Tiene las habilidades de investigación necesarias (por ejemplo, análisis estadístico o técnicas de entrevista)?
- ¿Necesitará aprobación ética?
En cada etapa del proceso de diseño de la investigación, asegúrese de que sus elecciones sean factibles en la práctica.
Paso 2: Elija un tipo de diseño de investigación
Dentro de los enfoques tanto cualitativos como cuantitativos, hay varios tipos de diseño de investigación para elegir. Cada tipo proporciona un marco para la forma general de su investigación.
Tipos de diseños de investigación cuantitativa
Los diseños cuantitativos se pueden dividir en cuatro tipos principales. Los diseños experimentales y cuasiexperimentales le permiten probar las relaciones de causa y efecto, mientras que los diseños descriptivos y correlacionales le permiten medir variables y describir las relaciones entre ellas.
| Tipo de diseño | Propósito y características |
|---|---|
| Experimental | Se utiliza para probar relaciones causales Implica manipular una variable independiente y medir su efecto en una variable dependiente Los sujetos se asignan aleatoriamente a grupos Por lo general, se lleva a cabo en un entorno controlado (por ejemplo, un laboratorio) |
| Cuasi -experimental | Se utiliza para probar relaciones causales Similar al diseño experimental, pero sin asignación aleatoria A menudo implica comparar los resultados de grupos preexistentes A menudo se lleva a cabo en un entorno natural |
| Correlacional | Se utiliza para probar si (y con qué fuerza) las variables están relacionadas Las variables se miden sin influir en ellas |
| Descriptivo | Se utiliza para describir características, promedios, tendencias, etc. Las variables se miden sin influir en ellas |
Con diseños descriptivos y correlacionales, puede obtener una imagen clara de las características, tendencias y relaciones tal como existen en el mundo real. Sin embargo, no puede sacar conclusiones sobre causa y efecto (porque la correlación no implica causalidad).
Ejemplo de diseño correlacional
Podría usar un diseño correlacional para averiguar si el aumento de la enseñanza en línea en el último año se correlaciona con algún cambio en los puntajes de las pruebas.
Pero este diseño no puede confirmar una relación causal entre las dos variables. Cualquier cambio en los puntajes de las pruebas podría haber sido influenciado por muchas otras variables, como un mayor estrés y problemas de salud entre estudiantes y maestros.
Los experimentos son la forma más sólida de probar las relaciones de causa y efecto sin el riesgo de que otras variables influyan en los resultados. Sin embargo, es posible que sus condiciones controladas no siempre reflejen cómo funcionan las cosas en el mundo real. A menudo, también son más difíciles y costosos de implementar.
Ejemplo de diseño experimental
En un diseño experimental, podría reunir una muestra de estudiantes y luego asignar aleatoriamente la mitad de ellos para recibir enseñanza en línea y la otra mitad para recibir enseñanza en persona, mientras controla todas las demás variables relevantes.
Al comparar sus resultados en los puntajes de las pruebas, puede estar más seguro de que fue el método de enseñanza (y no otras variables) lo que provocó cualquier cambio en los puntajes.
Tipos de diseños de investigación cualitativa
Los diseños cualitativos están menos estrictamente definidos. Este enfoque trata de obtener una comprensión rica y detallada de un contexto o fenómeno específico y, a menudo, puede ser más creativo y flexible al diseñar su investigación.
La siguiente tabla muestra algunos tipos comunes de diseño cualitativo. A menudo tienen enfoques similares en términos de recopilación de datos, pero se centran en diferentes aspectos al analizar los datos.
| Tipo de diseño | Propósito y características |
|---|---|
| Caso de estudio | Estudio detallado de un tema específico (por ejemplo, un lugar, evento, organización, etc.)Los datos se pueden recopilar utilizando una variedad de fuentes y métodos Se enfoca en obtener una comprensión holística del caso |
| Etnografía | Estudio detallado de la cultura de una comunidad o grupo específico Los datos se recopilan mediante inmersión prolongada y observación cercana Se enfoca en describir e interpretar creencias, convenciones, dinámicas sociales, etc. |
| Teoría fundamentada | Tiene como objetivo desarrollar una teoría de manera inductiva mediante el análisis sistemático de datos cualitativos |
| Fenomenología | Tiene como objetivo comprender un fenómeno o evento mediante la descripción de las experiencias vividas por los participantes. |
Paso 3: Identifique su población y método de muestreo
El diseño de su investigación debe definir claramente en quién o en qué se centrará su investigación, y cómo elegirá a sus participantes o sujetos.
En la investigación, una población es el grupo completo sobre el que desea sacar conclusiones, mientras que una muestra es el grupo más pequeño de individuos de los que realmente recopilará datos.
Definición de la población
Una población puede estar formada por cualquier cosa que quieras estudiar: plantas, animales, organizaciones, textos, países, etc. En las ciencias sociales, se refiere con mayor frecuencia a un grupo de personas.
Por ejemplo, ¿te centrarás en personas de un grupo demográfico, una región o un entorno específicos? ¿Está interesado en personas con un determinado trabajo o condición médica, o usuarios de un producto en particular?
Cuanto más precisamente defina su población, más fácil será reunir una muestra representativa.
Ejemplo de población
Si está estudiando la efectividad de la enseñanza en línea en los EE. UU., sería muy difícil obtener una muestra representativa de todos los estudiantes de secundaria del país.Para que la investigación sea más manejable y para sacar conclusiones más precisas, podría centrarse en una población más limitada, por ejemplo, estudiantes de noveno grado en áreas de bajos ingresos de Nueva York.
Métodos de muestreo
Incluso con una población estrechamente definida, rara vez es posible recopilar datos de cada individuo. En su lugar, recopilará datos de una muestra.Para seleccionar una muestra, existen dos enfoques principales: el muestreo probabilístico y el muestreo no probabilístico. El método de muestreo que utilice afecta la confianza con la que puede generalizar sus resultados a la población en su conjunto.
| Muestreo de probabilidad | Muestreo no probabilístico |
|---|---|
| La muestra se selecciona utilizando métodos aleatorios Se utiliza principalmente en la investigación cuantitativa Le permite hacer fuertes inferencias estadísticas sobre la población | Muestra seleccionada de forma no aleatoria Se utiliza tanto en investigación cualitativa como cuantitativa Más fácil de lograr, pero más riesgo de sesgo |
El muestreo probabilístico es la opción estadísticamente más válida, pero a menudo es difícil de lograr a menos que se trate de una población muy pequeña y accesible.
Por razones prácticas, muchos estudios usan muestreo no probabilístico, pero es importante ser consciente de las limitaciones y considerar cuidadosamente los posibles sesgos. Siempre se debe hacer un esfuerzo para reunir una muestra que sea lo más representativa posible de la población.
Selección de casos en investigación cualitativa
En algunos tipos de diseños cualitativos, el muestreo puede no ser relevante. Por ejemplo, en una etnografía o un estudio de caso, su objetivo es comprender profundamente un contexto específico, no generalizar a una población. En lugar de muestrear, puede simplemente aspirar a recopilar la mayor cantidad de datos posible sobre el contexto que está estudiando.
En estos tipos de diseño, aún debe considerar cuidadosamente su elección de caja o comunidad. Debe tener una justificación clara de por qué este caso en particular es adecuado para responder a su pregunta de investigación.
Por ejemplo, puede elegir un estudio de caso que revela un aspecto inusual o descuidado de su problema de investigación, o puede elegir varios casos muy similares o muy diferentes para compararlos.
Paso 4: elija sus métodos de recopilación de datos
Los métodos de recopilación de datos son formas de medir variables y recopilar información directamente. Le permiten obtener conocimiento de primera mano y puntos de vista originales sobre su problema de investigación. Puede elegir solo un método de recopilación de datos o utilizar varios métodos en el mismo estudio.
Métodos de encuesta
Las encuestas le permiten recopilar datos sobre opiniones, comportamientos, experiencias y características preguntando a las personas directamente. Hay dos métodos principales de encuesta para elegir: cuestionarios y entrevistas.
| Cuestionarios | Entrevistas |
|---|---|
| Más común en la investigación cuantitativa Puede distribuirse en línea, por teléfono, por correo o en persona Suele ofrecer preguntas cerradas con opciones limitadas Se pueden recopilar datos consistentes de muchas personas | Más común en la investigación cualitativa Realizado por el investigador en persona, por teléfono o en línea Por lo general, permite que los participantes respondan con sus propias palabras Las ideas se pueden explorar en profundidad con un grupo más pequeño |
Métodos de observación
Las observaciones le permiten recopilar datos de manera discreta, observando características, comportamientos o interacciones sociales sin depender de los autoinformes. Las observaciones pueden realizarse en tiempo real, tomando notas mientras observa, o puede realizar grabaciones audiovisuales para su posterior análisis. Pueden ser cualitativos o cuantitativos.
| Observación cuantitativa | Observación cualitativa |
|---|---|
| Contar o medir sistemáticamente Categorías y criterios determinados de antemano | Tomar notas detalladas y escribir descripciones ricas Todas las observaciones relevantes se pueden registrar |
Otros métodos de recopilación de datos
Hay muchas otras formas en que puede recopilar datos según su campo y tema.
| Campo | Ejemplos de métodos de recopilación de datos |
|---|---|
| Medios de comunicación | Recopilación de una muestra de textos (p. ej., discursos, artículos o publicaciones en redes sociales) para obtener datos sobre normas y narrativas culturales |
| Psicología | Usar tecnologías como neuroimágenes, seguimiento ocular o tareas informáticas para recopilar datos sobre aspectos como la atención, la respuesta emocional o el tiempo de reacción. |
| Educación | Usar pruebas o tareas para recopilar datos sobre conocimientos y habilidades |
| Ciencias fisicas | Usar instrumentos científicos para recopilar datos sobre cosas como el peso, la presión arterial o la composición química |
Si no está seguro de qué métodos funcionarán mejor para el diseño de su investigación, intente leer algunos artículos en su campo para ver qué tipo de métodos de recopilación de datos utilizaron.
Datos secundarios
Si no tiene el tiempo o los recursos para recopilar datos de la población que le interesa, también puede optar por utilizar datos secundarios que otros investigadores ya recopilaron, por ejemplo, conjuntos de datos de encuestas gubernamentales o estudios anteriores sobre su tema.
Con estos datos sin procesar, puede hacer su propio análisis para responder nuevas preguntas de investigación que no fueron abordadas por el estudio original.
El uso de datos secundarios puede ampliar el alcance de su investigación, ya que puede acceder a muestras mucho más grandes y variadas de las que podría recolectar usted mismo.
Sin embargo, también significa que no tiene ningún control sobre qué variables medir o cómo medirlas, por lo que las conclusiones que puede sacar pueden ser limitadas.
Paso 5: Planifique sus procedimientos de recopilación de datos
Además de decidir sobre sus métodos, debe planificar exactamente cómo utilizará estos métodos para recopilar datos que sean consistentes, precisos e imparciales.
La planificación de procedimientos sistemáticos es especialmente importante en la investigación cuantitativa, donde se necesita definir con precisión sus variables y garantizar que sus mediciones sean confiables y válidas.
Operacionalización
Algunas variables, como la altura o la edad, se miden fácilmente. Pero a menudo se enfrentará a conceptos más abstractos, como satisfacción, ansiedad o competencia. La operacionalización significa convertir estas ideas borrosas en indicadores medibles. Si usa observaciones, ¿qué eventos o acciones contará?
Primer ejemplo de operacionalización
Para medir la participación de los estudiantes en un curso en línea, puede registrar la cantidad de veces que los estudiantes hacen y responden preguntas.
Si usa encuestas, ¿qué preguntas hará y qué variedad de respuestas se ofrecerán?
Segundo ejemplo de operacionalización
Para medir la satisfacción de los profesores con las herramientas de aprendizaje en línea, se puede crear un cuestionario con una escala de calificación de 5 puntos.
También puede optar por utilizar o adaptar materiales existentes diseñados para medir el concepto que le interesa, por ejemplo, cuestionarios o inventarios cuya fiabilidad y validez ya se han establecido.
Fiabilidad y Validez
La confiabilidad significa que sus resultados se pueden reproducir de manera consistente, mientras que la validez significa que en realidad está midiendo el concepto que le interesa.
| Fiabilidad | Validez |
|---|---|
| ¿Su medida captura el mismo concepto consistentemente a lo largo del tiempo? ¿Produce los mismos resultados en diferentes contextos? ¿Todas las preguntas miden exactamente el mismo concepto? | ¿Sus materiales de medición prueban todos los aspectos del concepto? ¿Se correlaciona con diferentes medidas del mismo concepto? |
Para obtener resultados válidos y confiables, sus materiales de medición deben investigarse a fondo y diseñarse cuidadosamente. Planifique sus procedimientos para asegurarse de realizar los mismos pasos de la misma manera para cada participante.
Si está desarrollando un nuevo cuestionario u otro instrumento para medir un concepto específico, realizar un estudio piloto le permite verificar su validez y confiabilidad con anticipación.
Procedimientos de muestreo
Además de elegir un método de muestreo adecuado, necesita un plan concreto sobre cómo contactará y reclutará a la muestra seleccionada. Eso significa tomar decisiones sobre cosas como:
- ¿Cuántos participantes necesita para un tamaño de muestra adecuado?
- ¿Qué criterios de inclusión y exclusión utilizará para identificar a los participantes elegibles?
- ¿Cómo se pondrá en contacto con su muestra: por correo, en línea, por teléfono o en persona?
Si utiliza un método de muestreo probabilístico, es importante que todas las personas seleccionadas al azar participen en el estudio. ¿Cómo garantizará una alta tasa de respuesta?
Si está utilizando un método no probabilístico, ¿cómo evitará el sesgo y garantizará una muestra representativa?
Gestión de datos
También es importante crear un plan de administración de datos para organizar y almacenar sus datos. ¿Necesitará transcribir entrevistas o realizar el ingreso de datos para las observaciones? Debe anonimizar y salvaguardar todos los datos confidenciales, y asegurarse de que se realicen copias de seguridad con regularidad.
Mantener sus datos bien organizados le ahorrará tiempo a la hora de analizarlos. También puede ayudar a otros investigadores a validar y agregar sus hallazgos.
Paso 6: Decidir sus estrategias de análisis de datos
Por sí solos, los datos sin procesar no pueden responder a su pregunta de investigación. El último paso del diseño de su investigación es planificar cómo analizará los datos.
Análisis de datos cuantitativos
En la investigación cuantitativa, lo más probable es que utilice algún tipo de análisis estadístico. Con las estadísticas, puede resumir sus datos de muestra, hacer estimaciones y probar hipótesis.
Usando estadísticas descriptivas, puede resumir sus datos de muestra en términos de:
- La distribución de los datos (por ejemplo, la frecuencia de cada puntaje en una prueba)
- La tendencia central de los datos (p. ej., la media para describir la puntuación media)
- La variabilidad de los datos (p. ej., la desviación estándar para describir cuán dispersas están las puntuaciones)
- Los cálculos específicos que puede hacer dependen del nivel de medición de sus variables.
Usando estadísticas inferenciales, puede:
- Hacer estimaciones sobre la población con base en los datos de tu muestra.
- Probar hipótesis sobre una relación entre variables.
- Las pruebas de regresión y correlación buscan asociaciones entre dos o más variables, mientras que las pruebas de comparación (como las pruebas t y ANOVA ) buscan diferencias en los resultados de diferentes grupos.
Su elección de prueba estadística depende de varios aspectos de su diseño de investigación, incluidos los tipos de variables con las que está tratando y la distribución de sus datos.
Análisis de datos cualitativos
En la investigación cualitativa, sus datos generalmente serán muy densos con información e ideas. En lugar de resumirlo en números, deberá analizar los datos en detalle, interpretar sus significados, identificar patrones y extraer las partes que son más relevantes para su pregunta de investigación.
Dos de los enfoques más comunes para hacer esto son el análisis temático y el análisis del discurso.
| Tipo de análisis | Características |
|---|---|
| Temático | Se centra en el contenido de los datosImplica codificar y organizar los datos para identificar temas clave |
| Del discurso | Se enfoca en poner los datos en contextoImplica analizar diferentes niveles de comunicación (lenguaje, estructura, tono, etc.) |
Hay muchas otras formas de analizar datos cualitativos dependiendo de los objetivos de su investigación. Para tener una idea de los posibles enfoques, intente leer algunos trabajos de investigación cualitativa en su campo.
Conclusión
El diseño de investigación se refiere al marco de métodos y técnicas de investigación de mercado que elige un investigador. El diseño elegido por los investigadores les permite utilizar los métodos que son adecuados para el estudio y también establecer sus estudios con éxito en el futuro.
Es posible que deba redactar un diseño de investigación como una tarea independiente, o podría ser parte de una propuesta de investigación más grande u otro proyecto. En cualquier caso, debe considerar cuidadosamente qué métodos son los más apropiados y viables para responder a su(s) pregunta(s).
Fuentes de consulta
- Chaudhari, A. (2021, agosto 19). Research Design – Choose a framework for your study with Voxco’s Research Design. Voxco. https://www.voxco.com/blog/research-design/
- McCombes, S. (2021, junio 7). Research design. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/research-design/