Tipos De Investigacion

1. Tipos de diseño de investigación

Los diferentes tipos de diseño de investigación se utilizan para responder a los diferentes tipos de hipótesis experimentales. El método elegido con el que llevar a cabo la investigación ayuda a organizar la estructura, definir el objetivo y la conclusión de los resultados de un trabajo científico. Cada tipo de diseño de investigación constituye el plan general del investigador desglosando estrategias básicas para generar información exacta e interpretable. A través de ellas se pueden obtener parámetros generales que son contar, medir y describir acerca de un caso; generalmente cuando se plantea un estudio, se trata de desarrollar algún tipo de comparación. El diseño de investigación supone, así, especificar la naturaleza de las comparaciones que habrían de efectuarse, ésta pueden ser:

• Entre dos o más grupos.

• De un grupo en dos o más ocasiones.

• De un grupo en diferentes circunstancias.

• Con muestras de otros estudios.

El diseño también debe especificar los pasos que habrán de tomarse para controlar las variables extrañas y señala cuándo, en relación con otros acontecimientos, se van a recabar los datos y debe precisar el ambiente en que se realizará el estudio. Al diseñar el estudio, se debe indicar qué información se dará a los sujetos, es recomendable revelar a los sujetos el propósito de la investigación y obtener su consentimiento.

Los diseños de investigación se clasifican según el propósito de estudio (experimentales y observacionales); según la cronología de las observaciones (prospectivo y retrospectivo); según el número de mediciones (longitudinales y transversales)

1.2. Descriptivo

Describen los hechos como son observados. No hay manipulación de variables, estas se observan y se describen tal como se presentan en su ambiente natural. Su metodología es fundamentalmente descriptiva, aunque puede valerse de algunos elementos cuantitativos y cualitativos.

1.3. Explicativo

Este tipo de estudio busca el por qué de los hechos, estableciendo relaciones de causa- efecto. Es aquella que tiene relación causal, no sólo persigue describir o acercarse a un problema, sino que intenta encontrar las causas del mismo. Puede valerse de diseños experimentales y no experimentales.

1.4. Experimental

El investigador tiene el manejo de la variable independiente, ya que puede manipularla de manera intencional. En el laboratorio, puede realizar pruebas con la presencia o ausencia de la variable independiente; en un ensayo clínico disponerla en un grupo de individuos mientras que en otros no; administrarla en distintos grados, o administrar más de una variable independiente, para luego medir su efecto en la variable dependiente. A este tipo de diseño se lo utiliza cuando se tiene que probar la efectividad y los efectos adversos de un nuevo medicamento, cuando se desea conocer la protección que brinda una vacuna, cuando se somete a una intervención a dos grupos de animales de laboratorio, etc

1.5. Longitudinal

En este diseño se realiza más de una medición. Entre las mismas puede intervenir o no el investigador, lo que determinará que el estudio sea observacional o experimental. Las tasas de incidencia se obtienen de diseños longitudinales. Se entiende por incidencia de una enfermedad a la cantidad de nuevos enfermos en un período de tiempo determinado, por cien, mil, cien mil, o lo que corresponda. Las dificultades que acarrean los estudios longitudinales son: el hecho de ser costosos y la pérdida de casos. Son Longitudinales las cohortes y los estudios experimentales.

1.6. Prospectivo

En el diseño prospectivo la recolección se realiza luego de planificar el estudio. Los diseños experimentales son siempre prospectivos. Las ventajas es que se tiene control de las variables de confusión, así como de las variables independientes, la inspección y revisión de los aparatos con los que se efectuarán las mediciones, la de capacitación de los sujetos que obtendrán las mediciones (que tiende a minimizar las diferencias entre observadores), etc. En resumen, tienden a disminuir el sesgo de selección y medición pero los costos son altos

1.7. Retrospectivo

Implican menos costos, ya que se cuenta con los datos recogidos con anterioridad, pero existen numerosas fuentes de sesgo que hacen de ellos diseños poco confiables. De todos modos, si un investigador cuenta con datos recolectados con anterioridad, y tiene una hipótesis de trabajo que los involucra, en primera instancia podría utilizarlos para poner

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