Apuntes introductorios sobre métodos de investigación

La metodología de investigación en Sexología Óscar M. Lozano y Pedro J. Pérez
1 Máster en Sexología y Educación Sexual. Universidad de Huelva
Apuntes introductorios a la metodología de investigación en
sexología
Óscar M. Lozano Rojas
Pedro J. Pérez Moreno
Introducción. La necesidad de conocer
¿A qué hora vendrá el autobús? ¿Lloverá esta tarde? ¿Dónde está el bar donde vamos
a quedar? ¿Cuánto cuesta ese producto? ¿Qué ocurre si no entrego el trabajo a tiempo?
¿Cuánta gasolina queda en el depósito? ¿Cuántos de mis alumnos y alumnas han tenido ya
relación con la investigación científica?
Continuamente nos estamos planteando preguntas cuyas respuestas permitirían un
mejor conocimiento sobre nuestro medio ambiente y nuestros congéneres, y por lo tanto un
ajuste mejor de nuestras decisiones a la realidad que nos rodea. Coincidiremos sin duda en
que incluso conocimientos tan triviales como los que se plantean en las preguntas anteriores
pueden facilitar una mejoría en nuestra calidad de vida: evalúa los riesgos de no plantarte
cuánta gasolina queda en el depósito o a qué hora viene el autobús.
Esa misma necesidad de conocer se plantea sobre cuestiones relacionadas con la
sexualidad humana. Como parte de la ciencia, en la sexología se emplean diversas
herramientas para obtener conocimiento, herramientas que se inscriben en el método
científico. El método científico es común a todas las disciplinas de la ciencia, aunque tenga
diversas especificaciones según el objeto de estudio o los condicionantes que plantee el
mismo.
En el módulo de Metodología de investigación en sexología nos proponemos como
objetivo general que compartas el interés por la investigación científica en sexología, así
como que tengas una visión general de los distintos métodos de investigación que se emplean
en la misma y una visión más profunda de dos de los métodos específicos. Dicho módulo se
estructura de la siguiente manera:
a. La metodología aplicada a la investigación en sexología
En este apartado presentaremos brevemente los distintos métodos de
investigación (o esquemas de investigación) que se pueden emplear en
ciencias del comportamiento en general, incidiendo especialmente en qué
objetivos puede cubrir cada método
b. Valoración de programas
Con este apartado ampliaremos el conocimiento sobre dos de los métodos
más empleados en la práctica, teniendo en cuenta dos vertientes diferentes:
o Diseños experimentales de caso único (o Diseños experimentales de
series temporales, además de otras denominaciones)

Estos diseños se pueden aplicar en la práctica clínica con un único
caso (ya sea una persona, una pareja, una familia, un grupo, etcétera)
para obtener evidencia del cambio clínico conseguido y de si dicho
cambio clínico puede ser atribuido al tratamiento aplicado
o Diseños cuasi experimentales
Con ellos se persigue conocer el cambio provocado gracias a la
instauración de un tratamiento sobre un grupo, en condiciones de
bajo control de variables que pueden afectar a la relación entre el
tratamiento instaurado y el cambio conseguido
Nuestro interés por estos dos métodos concretos se ha basado en que el primero de
ellos es idóneo para el contraste de la eficacia de tratamientos con pacientes en casos
clínicos, mientras que el segundo puede resultar idóneo para la comprobación de cambios
conseguidos en contextos educativos, hospitales, etcétera. Ambos enfoques pueden ser
empleados tanto en la investigación básica sobre la temática (perfiles profesionales asociados
a la investigación, como por ejemplo profesorado de universidad) como en la aplicada
(perfiles profesionales relacionados con la intervención, como terapeutas, educadores/as,
enfermeros/as, etcétera). Asimismo, ambos métodos no se encuentran desarrollados en los
planes de estudio de las titulaciones que dan acceso al máster, por lo que representaría una
ampliación de conocimientos para el alumnado, frente a otros enfoques (estudios mediante
encuesta, cualitativos, etcétera) que han podido abordarse en dichos estudios previos. Será
necesario, como base de lo anterior, acercarnos a los fundamentos del método científico,
centrándonos en las propuestas más empleadas en ciencias de la salud y del
comportamiento.

Primera parte: La Metodología Aplicada a la Investigación en
Sexología
Las preguntas y cómo contestarlas
Cualquier proceso de investigación consiste en plantearse preguntas y tratar de
contestarlas de la manera más precisa posible. Por eso debemos plantear nuestro
acercamiento al método científico a partir de estas preguntas. Concretamente, en cualquier
campo del comportamiento humano y la salud hay numerosas preguntas que nos podemos
formular, por ejemplo:
a. ¿Ante qué aspectos de sus parejas sexuales se excitan los hombres
mayoritariamente? ¿Y las mujeres?
b. ¿Son las mismas claves las que provocan la excitación en hombres que en
mujeres? ¿Y entre hombres o mujeres de distinta orientación sexual, hay
diferencias en los estímulos que provocan su excitación?
c. ¿Qué fantasías sexuales tienen los adolescentes (chicos y chicas) que aún no
han tenido encuentros sexuales en pareja?
d. ¿Qué prácticas sexuales son más frecuentes en parejas heterosexuales?
e. ¿Qué saben sobre ETS los alumnos y alumnas de mi colegio?
f. ¿Será eficaz la intervención educativa sobre actitudes hacia el uso del
preservativo que hemos planificado en este instituto?
g. ¿Cómo viven actualmente su sexualidad las personas de la tercera edad?
h. ¿Cambia la satisfacción con el coito durante el embarazo?
i. ¿Resultará eficaz una técnica de parada-arranque con este paciente de
eyaculación precoz?
Antes de continuar leyendo, te pedimos que realices un ejercicio relacionado
con estas preguntas, que servirá para la comprensión de un tema posterior.
Podemos clasificar estas preguntas de muy diversas maneras. Por ejemplo, podrías
plantearte si tratan o no cuestiones de diferencias de género, o si tienen en cuenta o
no la diversidad de orientación sexual de las personas, si son más adecuadas en
investigación básica o aplicada o si son más “típicas” de la psicología, la educación o
la enfermería. Pero este módulo se enfoca hacia el método y esas clasificaciones
propuestas se centran en la teoría implícita o sus aplicaciones. Te proponemos otra
forma de clasificarlas que se enfoca hacia el método con el que les daremos
respuesta (haz el ejercicio antes de pasar la página):
1. Ejercicio 1. Clasifica esas preguntas en función de si persiguen a) describir un
fenómeno en un determinado contexto o b) describir la diferencia o el
cambio de un determinado fenómeno en función de determinados
contextos o intervenciones

Ya sean de uno u otro tipo, dar respuesta a esas preguntas implicará un proceso al
que llamamos método científico. La investigación científica requiere un plan estructurado
para llevarse a cabo, que sigue en todos los casos los puntos que se detallan a continuación:
1. Planteamiento de una pregunta o una hipótesis
2. Definición operacional de los términos de la pregunta o hipótesis
3. Diseño de un plan de recogida de datos que respondan a la pregunta o la hipótesis
4. Recogida de datos
5. Análisis de datos
6. Interpretación de resultados
7. Emisión de conclusiones
8. Comunicación
Toda investigación parte, por lo tanto, de una pregunta o una hipótesis sustantiva
basada en una teoría o un objetivo. Tras definir con precisión los términos empleados en la
misma se planifica un diseño de recogida de datos que puedan resolverlas. Tras la recogida
de datos se procede a un análisis de los mismos que desprenderá unos resultados sobre los
que concluir (contestar a dicha pregunta o hipótesis manteniendo, ampliando, cambiando o
rechazando la teoría). Finalmente, en todo proceso de investigación científica se tiene la
responsabilidad de comunicar dichas conclusiones mostrando todo el proceso que ha
permitido generarlas.
Solución al Ejercicio 1
Objetivo perseguido Preguntas
Describir un fenómeno en un contexto a, c, d, e, g
Describir una diferencia o cambio en un
fenómeno en función de determinados
contextos o intervenciones
b, f, h, i
En las preguntas del primer tipo podemos diferenciar un núcleo (por
ejemplo, estímulos que provocan excitación sexual) y un contexto (en hombres, por
una parte, o en mujeres, por otra parte). A estas preguntas se les denomina
unitarias: persiguen describir un fenómeno en uno o más contextos.
En las preguntas del segundo tipo podemos diferenciar un núcleo (por
ejemplo, satisfacción con el coito) y más de un contexto o la variación de un contexto
(por ejemplo, cambia con el embarazo, donde es preciso conocer la situación antes y
durante el embarazo) o una intervención (por ejemplo, una técnica de modificación
conductual o una intervención educativa). A estas preguntas se les denomina
relacionales: persiguen conocer si hay una relación entre los contextos propuestos y
la diferencia en el fenómeno objeto de interés.
Esta diferencia entre los objetivos de nuestra investigación será muy
relevante cuando decidamos el método que se empleará en la misma.

Entre estos puntos, los de TEORÍA-DISEÑO-ANÁLISIS definen los tres niveles
formalmente jerarquizados (Arnau, 1990; 1995) que componen el modelo de investigación en
ciencias psicológicas y sociales (como muestra la Ilustración 1). La jerarquía hace referencia a
que entre dichos puntos hay un orden o una prelación: el diseño no se determina por sí
mismo o por el análisis de datos que queramos llevar a cabo, sino que vendrá determinado
por la teoría (la pregunta o hipótesis) que queramos probar; asimismo, no podremos decidir
libremente el análisis de datos que hay que llevar a cabo, sino que será determinado por el
diseño específico empleado y las cualidades de los datos obtenidos en él.
Ilustración 1. Modelo general de la investigación en ciencias psicológicas y sociales
El primer nivel se denomina “EXPECTATIVA TEÓRICA”. Nos movemos en este plano
cuando delimitamos cuál es el fenómeno objeto de nuestro interés, cuáles son los fenómenos
que guardan relación con otros fenómenos, si la naturaleza de esta relación es causal o no,
qué consecuencias prácticas sobre las personas puede tener dicha relación, etcétera. Es decir,
en este nivel delimitamos las hipótesis de trabajo y nuestros objetivos de estudio.
El segundo nivel es el de “DISEÑO”. Para poder describir con precisión un fenómeno o
comprobar si se producen las relaciones entre fenómenos que son objeto de nuestro interés,
debemos definir las estrategias para llevar a cabo las comprobaciones necesarias: estos
fenómenos serán definidos operacionalmente como variables que deberán ser manipuladas,
medidas o neutralizadas, se tomarán decisiones sobre el número de sujetos necesarios para
el contraste de las hipótesis o la generalización de resultados a un determinado colectivo, la
estrategia de aplicación de los tratamientos, etcétera. Como argumentan Ramos, Catena y
Trujillo (2004, pág. 49) “se debe planificar de forma clara y concreta la forma en que se
obtienen y analizan los datos, doble proceso éste al que se denomina diseño”. Se habla de

método o esquema de investigación como el marco donde se inscriben diferentes diseños.
Así, los diseños donde se manipulan las variables que participan como causa en una relación
mientras se mide la respuesta o efecto que provocan bajo control de otras causas posibles
responden al esquema o método experimental, los diseños donde se procede a la
observación directa de un fenómeno con el objetivo de describirlo responden al método
observacional, etcétera.
En el tercer nivel, llamado “ANÁLISIS DE DATOS”, se describen los fenómenos
ateniéndonos a su naturaleza o se contrastan las hipótesis mediante técnicas estadísticas. La
elección de dichas técnicas (de contraste de hipótesis o descriptivas) y su interpretación
tampoco es arbitraria: se determina por la especificidad o generalidad de las hipótesis u
objetivos propuestos, el carácter cuantitativo o cualitativo de los datos recabados, el número
de grupos y su naturaleza (independientes o relacionados entre sí) y el cumplimiento de una
serie de supuestos básicos (Balluerka y Vergara, 2002).
Viéndolo como un proceso, obtendríamos que en función de cuáles sean nuestras
expectativas teóricas en una investigación, tendremos que plantear un diseño de
investigación determinado para la recogida de datos, y en función de dicho diseño
aplicaremos una técnica de análisis de datos u otra.
Expectativas teóricas
El interés último del ser humano al investigar es poder conocer los fenómenos
estudiados con un nivel de seguridad tal que permita establecer predicciones sobre los
mismos. Para poder llevar a cabo estas predicciones debemos a) conocer (ser capaces de
describir) los fenómenos, b) conocer si dichos fenómenos cambian o se relacionan con
determinados contextos (u otros fenómenos) y c) establecer una secuencia temporal
consecuente de fenómenos relacionados entre sí (A ocurre antes que B, por lo que
conociendo A sabremos que observaremos B). En un sentido estricto, poder establecer
predicciones de “B” basadas en “A”, no implica necesariamente que “A” sea la causa de “B”
(piensa, por ejemplo, en la posibilidad de predecir un alud por el ruido que le antecede: el
ruido no es necesariamente la causa del alud; o en la predicción de la erupción de un volcán
por el humo que desprende: el humo es un efecto de la misma causa que provoca la
erupción). Pero por otra parte, el establecimiento de la causalidad (que sería un cuarto
objetivo de conocimiento) va un paso más allá de la predicción: en el establecimiento de la
causalidad se especifica el mecanismo por el cual se puede establecer una predicción. En este
sentido, la causalidad implica descripción, explicación (atribución) y planificación-control, y
como consecuencia, predicción (Ramos, Catena, & Trujillo, 2004).
Si retomamos en este sentido las preguntas propuestas, podremos ver que los
objetivos unitarios son los que persiguen describir un fenómeno (¿Ante qué aspectos de sus
parejas sexuales se excitan los hombres mayoritariamente? ¿Y las mujeres?, ¿Qué fantasías
sexuales tienen los adolescentes -chicos y chicas- que aún no han tenido encuentros sexuales
en pareja?, ¿Qué prácticas sexuales son más frecuentes en parejas heterosexuales?, ¿Qué

saben sobre ETS los alumnos y alumnas de mi colegio?, Cómo viven actualmente su
sexualidad las personas de la tercera edad?), mientras que los objetivos relacionales se
plantean por la posibilidad de analizar la relación y establecer una predicción (¿Son las
mismas claves las que provocan la excitación en hombres que en mujeres? ¿Y entre hombres o
mujeres de distinta orientación sexual, hay diferencias en los estímulos que provocan su
excitación?, ¿Cambia la satisfacción con el coito durante el embarazo?), o conocer la relación
de causalidad (¿Será eficaz la intervención educativa sobre actitudes hacia el uso del
preservativo que hemos planificado en este instituto?, ¿Resultará eficaz una técnica de
parada-arranque con este paciente de eyaculación precoz?).
Puedes ver que al analizar las preguntas relacionales hemos empleado las palabras
relación, predicción y causalidad. ¿Hay diferencia entre estos términos? Veamos qué son.
Hablamos de relación entre dos fenómenos cuando existe covariación entre ellos, es decir,
variación conjunta. Cuando a valores altos de A le corresponden valores altos de B, y a
valores bajos de A le corresponden valores bajos de B, por ejemplo, nos encontramos ante
una relación (a la que llamamos positiva). Igualmente, cuando a valores altos de A le
corresponden valores bajos de B y a valores bajos de A le corresponden valores altos de B,
también nos encontramos con una relación (a la que llamamos negativa). Cuando a valores
altos de A le corresponde la misma probabilidad de valores altos que bajos de B y a valores
bajos de A le ocurre igual, decimos que hay ausencia de correlación entre A y B. Conocer la
existencia de relación entre dos variables, ¿qué implica? Analiza la siguiente frase
críticamente: hay una relación positiva entre el nivel de estudios y la cantidad de veces que se
ha practicado sexo en pareja. Podríamos pensar en que debido al nivel de estudios se
mantienen más relaciones sexuales en pareja; pero te hemos pedido que pienses de manera
crítica: ¿De qué me está hablando usted? ¿Cuándo se ha medido esa información? ¿En qué
muestra se ha medido dicha información? Si te planteas esas preguntas y obtienes como
respuesta “se midió en una muestra de personas con edades comprendidas entre 15 y 25
años” verás que nivel educativo y relaciones sexuales en pareja nada tienen que ver. Pero
aún así, cualquier prueba estadística que analice la relación te demostrará1
que dicha relación
es estadísticamente significativa. Es decir, dos fenómenos puedes estar relacionados de
manera espuria, esto es, debido a su asociación con un tercer fenómeno que realmente
produce la variación conjunta. Al conocer las características de la muestra afirmarás: de
acuerdo, es cierta esa información, pero no implica que las personas con mayor nivel
educativo y la misma edad tengan más relaciones sexuales en pareja. Por lo tanto, la relación
entre fenómenos es un primer aspecto relacional a analizar, pero de bajo calado
interpretativo, de pocas implicaciones sobre el conocimiento. Para llegar a alcanzar este nivel
de conocimiento, como único requisito tendrás que medir conjuntamente ambas variables.
En un plano superior, podrás aspirar a establecer una predicción: para realizar una
predicción, además de la existencia de relación deberás tener en cuenta la secuencia
temporal en que ocurren los fenómenos. Por ejemplo, podemos predecir que sonará un
trueno cuando veamos un rayo, pero nunca en sentido opuesto: debido a la mayor velocidad
de la luz, el rayo antecede al trueno, pero nunca el trueno antecede al rayo (quizás sí a “otros
rayos”). Por lo tanto, si te interesa establecer una predicción antes tendrás que medir el
1
Léase sarcásticamente.

fenómeno antecedente y posteriormente el consecuente, en sendos momentos temporales:
en términos técnicos tendrás que diferenciar entre variables predictoras (antecedentes de la
relación) y variables criterio (a estimar o predecir o explicar en función de sus antecedentes).
Pero como en el caso del rayo y del trueno, en ocasiones dos fenómenos medidos en seres
humanos pueden ser descritos en términos predictivos pero no son uno causa del otro.
Incluso, por la supuesta secuencia temporal se podría establecer una predicción de uno sobre
el otro o del otro sobre el uno. Tenemos un ejemplo en Rey de Castro y Vizcarra (1999) que
puedes consultar on-line en este enlace. Explorando las causas del Síndrome de Apneas-
Hipopneas del Sueño (SAHS) nos comentan que “En cuanto a la encuesta realizada sobre el
horario de sueño, se observa que, si bien no hay diferencias en las horas de sueño nocturno
entre ambos grupos, los pacientes con SAHS realizan los días festivos más siestas y de mayor
duración, lo que podría indicar un déficit de sueño en estos pacientes”. ¿Cómo interpretarlo?
En función de cómo se haya establecido la secuencia temporal presente en esa relación,
podríamos decir que quienes padecen SAHS tienden a dormir más siestas o bien que quienes
duermen más siestas tienen propensión a sufrir SAHS. Teniendo en cuenta que en el estudio
no queda suficientemente clara la secuencia temporal y que, por otra parte, mostrar
síntomas de SAHS un viernes y dormir siesta un sábado es tan probable como dormir siesta
un sábado y mostrar dichos síntomas el domingo, prácticamente tendríamos asegurada la
misma eficiencia en la predicción en uno y en otro sentido. Pero entonces, ¿cuál es la causa y
cuál el efecto? ¿Dejo de dormir siestas para no padecer apnea, o mejor me curo la apena y
tendré más actividad en la sobremesa? Como vemos, poder establecer predicciones no es el
súmmum del conocimiento. Por lo tanto en ocasiones querremos alcanzar el conocimiento
sobre el mecanismo causal que subyace a la relación. Tendremos, por lo tanto, que dar un
paso más: para poder afirmar que A es causa de B tendremos que neutralizar la influencia de
todas las posibles causas de B diferentes de A. Esta posibilidad sólo nace con la manipulación
de la causa y el control de las causas rivales o variables perturbadoras. Por lo tanto, para
establecer la causalidad de una relación debemos contar con todos los pasos previos y uno
más: debe darse relación entre ambas variables, la causa debe anteceder al efecto (nunca al
revés, o hablaríamos de causalidad final, que no eficiente) y debe ser neutralizada la
influencia de toda posible causa rival a la propuesta. Tales características sólo podrán darse
en el estudio de fenómenos causales que permitan la manipulación de las causas, pues sólo
administrando a sujetos que no lo poseían el nivel de fenómeno que consideramos causa
puede éste ser considerado por completo independiente de cualquier otra causa rival. Así
pues habrá relaciones causales que por motivos éticos u operativos tendrán que permanecer
en estado puramente predictivo, es decir, epistemológicamente no causales, a pesar de
nuestros deseos de causalidad.
Conviene, por lo tanto, distinguir entre distintos tipos de objetivos para conocer qué
pretendemos con el conocimiento. Cada objetivo de investigación se verá satisfecho con un
método concreto y no con otros. Por ejemplo, para poder establecer una predicción
necesitaremos el establecimiento de una secuencia temporal entre fenómenos, mientras que
para describir un fenómeno simple no es preciso en absoluto. En el siguiente apartado se
exponen cuáles son esos métodos o esquemas de investigación en función del objetivo
perseguido.

Independientemente de cuál sea tu objetivo a la hora de investigar, tendrás que
delimitar claramente el mismo. Puede que ya tengas una pregunta que te interesa pero, ¿has
comprobado si es relevante? ¿Sabes si ya ha sido resuelta? ¿Te has planteado si es útil? Estas
preguntas deberían resolverse antes de que comiences a investigar. ¿Cuál es la forma en que
puedes plantearte preguntas más adecuadas para la investigación? En principio, en la fase
inicial de expectativas teóricas debes comenzar a dominar el marco teórico del área de tu
interés. Para ello debes acceder a material para expertos, no sólo a conocimiento general.
Durante la licenciatura es probable que hayas trabajado con manuales generales de áreas
determinadas, pero ten en cuenta que prácticamente cada día están apareciendo nuevas
investigaciones que pueden haber resuelto lo que nos planteábamos hace poco tiempo. Para
actualizar el conocimiento debes estar en contacto con fuentes primarias, es decir, artículos
de revistas de investigación científica. La mejor manera para abordar esta tarea es que te
familiarices con bases de datos de publicaciones científicas. Por ejemplo, la base de datos
PsycInfo y PsycArticles muestran las entradas en revistas científicas de Psicología, las
bibliotecas Cochrane Plus, Global Health, CiberIndex, CINAHL (Cumulative Index to Nursing
and Allied Health Literature) y Mediline las entradas relacionadas con Ciencias de la Salud y
las bases de datos ERIC y ERIC CSA las relacionadas con Ciencias de la Educación. Tendrás que
familiarizarte con ellas para realizar búsquedas (y posteriormente lecturas) de los artículos de
tu área que actualicen el conocimiento en las mismas.
Si descubres que tu objetivo ya ha sido cubierto, ¿qué puedes hacer? Piensa que
volver a probar lo mismo en ocasiones es sustantivo y en ocasiones no lo es. Por ejemplo,
¿hay evidencia o sospecha de que se haya podido producir un cambio en el fenómeno o no?
La población sobre la que vas a trabajar, ¿presenta características diferentes de la población
donde ya ha sido puesto a prueba? Las herramientas de medición del fenómeno que te
habías planteado, ¿son idénticas o introducen una mejora que permitirá estimaciones más
fiables? En ocasiones, como ves, podrás redefinir tu objetivo afinándolo más para que sea
sustantivo, aunque en otras ocasiones… sólo podrás citar lo que ya otros descubrieron. No te
desesperes: ya dieron el paso por ti, así que da tú el siguiente. La lectura de conocimientos
actualizados es la mejor forma de generar nuevas preguntas sustantivas que resolver, así que
posiblemente en estos artículos se encuentre la pista para que generes una nueva pregunta
pertinente, relevante, ética y útil que plantearte.
Métodos de investigación
Hemos visto que podemos diferenciar cuatro tipos de objetivos distintos: describir
fenómenos, analizar las relaciones entre fenómenos, predecir unos fenómenos en función de
otros y comprobar relaciones causales entre fenómenos. Cada uno de estos objetivos
requiere a su vez cumplir con una serie de requisitos de diseño de la investigación y de
análisis de los datos. En la Ilustración 2 se muestra un esquema de los mismos.

Objetivo a: Descripción unitaria de fenómenos
Para poder describir un fenómeno, en líneas generales nos bastará con definirlo con
precisión y diseñar una recogida de datos donde se plantee medir dicho fenómeno (objeto)
en una serie de sujetos2
teniendo en cuenta las características de los fenómenos, los sujetos y
el contexto donde se recogerá el dato (por lo que sujetos y contexto también deben ser
definidos con precisión). Los métodos que son apropiados para estos objetivos se conocen
con el nombre de métodos cualitativos, métodos observacionales y métodos de encuesta.
Todos ellos pueden responder, por lo tanto, a objetivos unitarios.
Veamos en qué se diferencian unos y otros. En principio comenzaremos pensando en
características del fenómeno a estudiar, teniendo como ejemplo varias de las preguntas que
nos hemos planteado:
¿Ante qué aspectos de sus parejas sexuales se excitan los hombres
mayoritariamente? ¿Y las mujeres?
¿Qué fantasías sexuales tienen los adolescentes (chicos y chicas) que aún no han
tenido encuentros sexuales en pareja?
¿Qué prácticas sexuales son más frecuentes en parejas heterosexuales?
¿Cómo viven actualmente su sexualidad las personas de la tercera edad?
2
Sí, sujetos, no personas ni individuos: no siempre nos interesará conocer un fenómeno en un grupo
de personas, puede que nuestro interés recaiga en otro tipo de seres “no humanos”, por lo que a pesar
de tener resonancias excesivamente frías la palabra “sujeto” es la más apropiada para este significado.
Por ejemplo, podríamos interesarnos por describir aspectos de la legislación penal sobre cuestiones
relacionadas con la sexualidad de un grupo de países, o la composición química de distintos fármacos
para el tratamiento de disfunciones eréctiles, etcétera. En el primer ejemplo, el sujeto sería el país,
mientras que en el segundo seria el fármaco, por lo que no siempre es apropiado hablar de “personas”
en la investigación científica como el “sujeto” sobre el que recae nuestro interés.
Ilustración 2. Esquema de la relación entre las expectativas teóricas y los métodos de
investigación

Nuestra pregunta ante estos casos es: ¿cuál es la manera más precisa de medir cada
uno de estos fenómenos? Si tenemos en cuenta que hablamos de “excitación sexual en
hombres”, “excitación sexual en mujeres”, “fantasías sexuales”, “prácticas sexuales” y “la
sexualidad”, hay que tener en cuenta que algunas de ellas pueden ser definidas como
respuestas fisiológicas, otras como pensamientos o acontecimientos cognitivos de índole
estrictamente privada, otras como comportamientos complejos y otras como fenómenos que
cubrirían todos los aspectos anteriores e incluso más (deseos, expectativas, sueños, etcétera).
En todo caso, hay algunas observables (excitación sexual, prácticas sexuales) y otras no
directamente observables (fantasías sexuales, la sexualidad). En este sentido hay que
diferenciar al menos dos formas de describir los fenómenos en función de su naturaleza:
algunos permiten la observación directa y otros no.
Esta diferencia genera dos grandes métodos de medición de fenómenos o variables:
preguntar u observar. Cuando los fenómenos que queremos abordar son expectativas,
creencias, ideas, fantasías, deseos, pensamientos, etcétera, el único medio para conocerlos
consiste en preguntar a las personas implicadas. Cuando son acontecimientos del mundo
perceptible por observadores externos podemos plantarnos observar directamente o bien
preguntar.
Aparte, podemos considerar también para qué queremos obtener dicho
conocimiento, qué haremos con él una vez que lo obtengamos. ¿Pretendemos profundizar
mucho en el conocimiento de un fenómeno complejo o bien necesitamos una información
extensa sobre un aspecto más concreto?
Estas son, principalmente, las claves que nos harán optar por uno u otro método,
como explicamos a continuación. Te presentaremos sólo algunas de las especificaciones de
cada método, así como una descripción del mismo muy general. Para profundizar más en el
conocimiento de los distintos métodos de investigación te recomendamos los manuales León,
O. G. y Montero, I. (2006). Metodologías científicas en Psicología. Barcelona: UOC, y León, O.
G. y Montero, I. (2002) Métodos de investigación en psicología y educación (3ª Edición).
Madrid: McGraw-Hill.
Métodos cualitativos o Estudios Empíricos Cualitativos
Se emplean preferentemente para abordar de una manera flexible un fenómeno que
queremos estudiar en profundidad, renunciando a la generalización de resultados para poder
darle más importancia a los aspectos íntimos, vivenciales o complejos de nuestro objeto de
interés. Es decir, en ellos nuestros puntos de vista, en palabras de Montero y León (2007),
parten de la perspectiva de los participantes. Entroncan por lo tanto con la perspectiva
subjetivista de la investigación, planteándose principalmente acercarnos al sujeto más que
describir al objeto.
Concretamente, entre los métodos cualitativos queremos destacar los estudios de
casos. Dichos estudios se hacen a partir de un caso (es decir, un sujeto que no
necesariamente un individuo, como hemos apuntado antes) siguiendo para ello un
procedimiento flexible de recogida de datos, no estructurado, que intente mostrar de la
manera más detallada posible cómo es dicho caso. Su tradición nace en la práctica de la
medicina debido al estudio de enfermedades infrecuentes. En función de cuál sea la manera
de seleccionar dicho caso contaremos con:

- Estudios de caso intrínsecos: el caso es relevante por sí debido a su infrecuencia
(supongamos una investigación sobre una parafilia con una prevalencia inferior a
1 por 10.000.000 millones de personas)
- Estudios de caso instrumentales: el caso es seleccionado entre otros tantos por
su valor ilustrativo (supongamos una investigación sobre cómo han vivido su
sexualidad a lo largo de la vida una serie de personas que actualmente cuenta
con más de 75 años)
- Estudios de caso múltiple: en que se eligen una serie de casos prototípicos para
representar la variabilidad existente entre diferentes variantes del fenómeno
estudiado.
Además de estos estudios de caso existen otros métodos de estudios empíricos
cualitativos. Si piensas desarrollar un estudio de caso, posiblemente te interesará conocer el
manual Denzin, N. K. & Lincoln, Y. S. (2005). The SAGE Handbook of Qualitative Research (3rd
Edition). Thousand Oaks, California: Sage Publications.
Métodos observacionales o Estudios descriptivos mediante un código arbitrario de
observación
En ocasiones nuestro objeto de estudio será de naturaleza observable. Si bien es
cierto que en numerosos casos también podríamos plantearnos preguntar a los sujetos por
dichos fenómenos, obtendremos mayor precisión en la descripción si prescindimos del filtro
que puede suponer el sujeto en sí y su memoria, su sistema de creencias, valores, prejuicios,
etcétera: ¿será igualmente preciso preguntar a una muestra de personas heterosexuales de
sexo varón cuántas interacciones suelen mantener con mujeres desconocidas en un bar
durante un plazo de tres horas en una noche de copas que registrarlo a través de cámaras
ocultas?
Los estudios observacionales se basan en la elaboración de códigos arbitrarios para el
registro de los fenómenos objetos de interés; dichos códigos han sido establecidos
previamente a la observación y se enfocan hacia la observación y el registro de variables
conductuales observables con un objetivo descriptivo. Este mismo modelo puede ser
empleado para el contraste de hipótesis sobre dichas conductas observables, pero en ese
caso, que presenta diferencias en la fase de diseño debido a las diferencias en el objetivo,
sería clasificable como estudios ex post facto. Teniendo en cuenta que algunas conductas son
muy frecuentes y otras poco frecuentes, en ocasiones es preciso que los investigadores
produzcan variaciones en un entorno controlado para hacer más probable la aparición de las
conductas. Debido a esta intervención podemos clasificar en dos estos estudios: naturales,
cuando no se producen estas variaciones por lo que se observa en el contexto habitual donde
se produce la conducta, y estructurados, cuando se altera dicho contexto para aumentar la
frecuencia de la conducta a observar.
Si te interesa profundizar en el diseño y análisis de datos de los estudios descriptivos
mediante un código arbitrario de observación te recomendamos que acudas a los manuales
Anguera, M.T. (Ed.) (1991). Metodología observacional en la investigación psicológica. (Vol. I).
Barcelona: P.P.U. y Anguera, M.T. (Ed.) (1993). Metodología observacional en la investigación
psicológica (Vol. II). Barcelona: P.P.U.

Método de Encuesta o Estudio descriptivo de poblaciones mediante encuestas con muestras
probabilísticas
Si nuestro interés recae en opiniones, ideas, fantasías, deseos, el pasado de las
personas, etcétera, debemos plantearnos preguntar directamente a las personas por aquello
que queremos conocer. En ese caso debemos provocar la aparición de nuestro objeto de
interés presentándole a los sujetos una serie de estímulos a los que contestar: mediante
entrevista, la aplicación de un cuestionario de preguntas, la presentación de una escala o un
test3
. En León y Montero (2002, 2006) encontrarás una descripción breve de estos
instrumentos de recogida de datos, así como de otros que pueden también ser muy útiles en
la investigación (por ejemplo, aparatos de registro fisiológico, test sociométrico, etcétera).
Ten en cuenta que la encuesta como herramienta para aportar conocimiento tiene
más utilidad si te planteas obtener un conocimiento extenso de manera rápida y precisa, más
que una descripción pormenorizada de fenómenos en un grupo reducido de sujetos. Por
ejemplo, si te planteas una descripción muy detallada de “historias de vida”, el método
idóneo será cualitativo, mediante estudios de caso. En ocasiones puede interesarte incluso
enlazar uno con otro: abordar el primer conocimiento de un fenómeno mediante un estudio
cualitativo, flexible y profundo, que se acerque a la realidad del sujeto y cómo éste la
interpreta, para que dicho conocimiento te permita posteriormente seleccionar los
contenidos de interés a la hora de realizar un cuestionario que aplicar de manera extensa y
precisa a una muestra amplia de sujetos empleando un método de encuesta.
Como has visto podríamos decir que en la encuesta debemos hacer una selección de
sujetos a los que presentar una selección de objetos a los que responder. En función de cómo
realices estas selecciones (de sujetos y de objetos) obtendrás, posiblemente, mayor calidad
del conocimiento adquirido. ¿Confiarías igualmente en una afirmación nacida de una
pregunta que se planteó a dos personas que “pasaban por allí” que a un grupo de 1.000
personas seleccionadas gracias a una rutina probabilística de un censo exhaustivo de sujetos
de similares características? Este punto nos hace reflexionar sobre la manera en que se
seleccionan las muestras de sujetos y la utilidad o aplicabilidad del dato. Una de las utilidades
que pueden tener los datos es la generalización de resultados, y dicha capacidad para
generalizar se obtendrá en la medida en que la muestra de sujetos sea representativa de una
determinada población de mayor tamaño. En este sentido hablamos de muestras
representativas a las que han sido seleccionadas por algún procedimiento de muestreo
probabilístico de entre los elementos de una población4
. Ten en cuentan que existen diversos
métodos de muestreo; cada uno se amoldará en menor o mayor medida a las características
3
Efectivamente, un cuestionario y una escala no son una misma herramienta, al igual que no lo son un
test y una escala. Consulta el manual recomendado para ver cuál es el tipo de herramienta que
necesitas.
4
Como ves, el criterio para hablar de la representatividad de una muestra no es su tamaño (descarta
interpretaciones “mágicas” del número 30 y otras creencias populares), aunque ciertamente, en esta
cuestión, ¡el tamaño importa! A la hora de plantearte el tamaño de la muestra deberás recurrir a un
procedimiento estadístico que determine el mismo en aras de la confianza que pretendes tener en los
resultados. Pero en primer lugar deberás, siempre, pensar en el procedimiento de muestreo para
detenerte posteriormente en cuál debe ser el tamaño de la muestra. Cuando te plantees sobre el
tamaño de la muestra te recomendamos que consultes el manual de Kraemer, H. C. (1987). How many
subjects? Statistical Power in Research. Newbury Parck, CA. SAGE.

de la población que quieras conocer y a la presencia del fenómeno estudiado en dicha
población. En León y Montero (2002, 2006) tienes una breve guía que te resultará muy útil
para una primera visión de la temática.
Igualmente debes tener en cuenta la selección de objetos, es decir, el instrumento
con el que medirás los fenómenos por los que te interesas. Ten en cuenta que de una mala
pregunta nunca obtendrás una buena respuesta. Si has tenido la oportunidad de ver la
película Kinsey (Condon, 2004) recuerda la manera en que entrena a sus colaboradores,
haciéndoles ver, por ejemplo, que no es lo mismo preguntar por una parte por “tu relación
con tus padres durante la infancia” que por “tu relación con tu madre durante la infancia” y
por otra por “tu relación con tu padre durante la infancia”, ya que la primera es una pregunta
compuesta que permitirá al sujeto eludir respuestas conflictivas. Hay muchas más
recomendaciones que debes tener en cuenta a la hora de decidir la muestra de preguntas
que presentarás a la muestra de sujetos. Comienza por leer las que presentan León y
Montero (2002, 2006); en dicho manual encontrarás referencias para más bibliografía
especializada que te será de utilidad si desarrollas una encuesta.
Entre los diseños habituales podemos distinguir dos grandes estrategias: Estudios
Transversales, que se centran en la descripción de una población en un único momento
temporal, y Estudios Longitudinales, que permiten el estudio de una población en distintos
momentos temporales; entre los últimos cabe destacar dos estrategias: los estudios de panel,
donde evalúan a los mismos sujetos en momentos temporales distintos (y por lo tanto
permiten afirmar sobre la evolución de dichos sujetos) y los estudios de muestras
independientes sucesivas, donde se estudian a distintos sujetos extraídos de la misma
población en distintos momentos temporales (y por lo tanto permiten afirmar sobre la
evolución de la población).
Para ampliar tus conocimientos sobre este método, quizás el más empleado en
investigación descriptiva, puedes consultar en Rojas, A.J., Fernández Prados, J.S. y Pérez, C.
(1998). Investigar mediante encuestas. Madrid. Síntesis.
Objetivo b: Análisis de la Relación
En la Ilustración 2 puedes comprobar que si deseas conocer la existencia de relación
entre dos fenómenos puedes recurrir a los dos últimos métodos descritos: método
observacional y método de encuesta. Siempre que midas dos o más fenómenos, aunque sea
de manera concomitante y sin manipulación alguna podrás aplicar técnicas de análisis de
datos que exploren la correlación entre fenómenos. Pero, recuerda, no obtendrás suficiente
evidencia para realizar predicciones ni analizar la relación causal entre ambos. Tendrás que
seleccionar la prueba estadística adecuada a la naturaleza de ambas variables y realizar el
proceso de contraste estadístico e inferencia a partir de los resultados. Como verás, estos
resultados se entienden como puramente exploratorios y descriptivos.
Objetivo C: establecer predicciones
El establecimiento de predicciones va más allá del análisis de la relación. Supone que
al menos debe darse antecedencia temporal de una variable (predictor o que explica) ante

otra (criterio o explicada). Para ello el nivel de diseño debe incluir una secuencia. Estos
estudios suelen hacerse ante la imposibilidad de manipular las causas de una relación causal
que pretendemos conocer. Por ejemplo, si nos planteamos analizar si las actitudes sobre el
uso del preservativo pueden predecir los embarazos no deseados. Si realmente queremos
conocer en qué medida la actitud hacia el uso del preservativo es causa del embarazo no
deseado deberíamos manipular la causa: instaurar en una serie de sujetos una actitud
positiva y en otra serie de sujetos una actitud negativa y comprobar, pasado un tiempo, cuál
es el porcentaje de embarazos no deseados dentro de uno y otro grupo. Pero tal
procedimiento cuenta con una perspectiva poco ética así como con serias dificultades de
aplicación (¿cómo manipular una actitud?). Por lo tanto deberemos conformarnos no con
manipular la causa (actitud) sino con medirla. Podemos plantear un diseño donde en una
muestra amplia midamos la actitud hacia el uso del preservativo, comprobando quiénes
componen el grupo de actitud favorable y quiénes el grupo de actitud desfavorable, pasado
un tiempo podemos volver a medir a la misma muestra, en este caso conociendo cuáles son
los porcentajes de embarazos no deseados en uno y otro grupo. Al no haber manipulación no
podremos afirmar sobre la causalidad de la relación, pero al menos podremos establecer
predicciones ajustadas.
Este tipo de diseños recibe el nombre de diseños ex post facto. Se basan en la
selección de sujetos ya sea por presentar determinado nivel de causa que queremos
comprobar o por presentar el efecto debido a esa causa y explorar “hacia el pasado” cuál fue
la causa eficiente de tal efecto. Se diferencian, por lo tanto, dos tipos de diseños ex post
facto:
Diseños ex post facto retrospectivos, donde se seleccionan a los sujetos que
presentan determinado efecto, midiendo una multiplicidad de causas posibles
para poder encontrar alguna que puedas ser causa eficiente.
Diseños ex post facto prospectivos, con los que se seleccionan a los sujetos por su
nivel de causa, y pasado el tiempo suficiente para que tal causa actúe
eficientemente se mide el efecto posible.
Cada uno de estos estudios tiene a su vez cierto número de posibles especificaciones,
por lo que te recomendamos la lectura del apartado correspondiente en los manuales de
León y Montero (2002, 2006).
Objetivo d: Comprobar la causalidad
Como hemos dicho, comprobar la causalidad requiere a) la existencia de covariación
entre dos fenómenos, que b) el que entendemos como causa anteceda al efecto y que c) se
neutralicen los efectos de otras causas alternativas.
Pero aclaremos qué es neutralizar los efectos de causas alternativas. Retomemos el
ejemplo anterior: la actitud desfavorable hacia el uso del preservativo, ¿será la causa, o al
menos una de las causas, de los embarazos no deseados? Si seleccionamos a quienes tienen
una actitud favorable y quienes tienen una actitud desfavorable, pensamos que hemos

seleccionado a los dos niveles de esa causa. Y, posiblemente, sea así. Pero, a la vez, ¿qué más
estamos seleccionando? ¿Es posible que el fenómeno “actitud hacia el uso del preservativo”
esté relacionado con algún otro? Por ejemplo, con experiencia previa en relaciones sexuales
de pareja heterosexuales, red de apoyo social, conocimiento de casos de embarazos no
deseados, conocimientos en métodos anticonceptivos, apertura a la experiencia, riesgo
percibido, creencias erróneas… Esa red de relaciones que puede tener la actitud queda
intacta al hacer el estudio mediante selección, por lo que en el grupo de “actitud
desfavorable” podemos contar también con menos experiencia previa, red de apoyo menos
densa, bajo conocimiento de embarazos no deseados, pobres conocimientos en métodos
anticonceptivos, menor apertura a la experiencia, menor riesgo percibido, mayor número de
creencias erróneas, etcétera. No hemos desvinculado, por lo tanto, la posible causa de otras
causas rivales.
Los conceptos clave son la manipulación y el control. Una variable como la actitud
pertenece al mundo interno del individuo, por lo que no puede ser manipulada directamente.
Manipular implica operar con ella, alterar directamente, “tocar con la mano”, instaurar en el
sujeto. Sólo si el participante en la investigación es tabula rasa en cuanto al nivel de causa
podremos instaurar determinado nivel en el mismo. Por ejemplo, si queremos comprobar
cuál es el estimulo que más excita a los varones heterosexuales, lo mejor será (en lugar de
preguntar directamente, que sufre el filtro del sujeto) presentar determinados estímulos de
manera controlada para evaluar en esos momentos cuál es la excitación que provoca cada
uno mediante un índice braquial peneal. Así, por ejemplo, podremos comprobar en qué
medida un grupo de varones heterosexuales se excita ante películas de contenido
homosexual masculino sin que sea el prejuicio homofóbico de dichos varones el que
“conteste al cuestionario”. ¿Cómo debemos preparar dichos estímulos, que son la supuesta
causa de la relación? Si definimos nuestra hipótesis5
especificando que habrá mayor
excitación ante la observación de una relación de pareja homosexual femenina que antes la
observación de una escena de masturbación femenina en solitario, dichos estímulos deben
estar presentes, evidentemente. Y la respuesta de excitación debe ser medida justo tras la
aparición de dichos estímulos. Pero, ¿qué pasa si una de las escenas dura más que la otra? ¿O
si una es en color y otra en blanco y negro? ¿Y si en una hay sonido y en otra no? Todos estos
aspectos pueden representar causas rivales, por lo que debemos igualar ambas escenas (así
como cualquier otro aspecto del contexto o de los sujetos) para que no participen como
causas perturbadoras, sino como causas neutralizadas. En la medida, por lo tanto, en que
podamos manipular la causa y controlar las causas rivales nuestras afirmaciones causales
contarán con mayor validez y por lo tanto el conocimiento obtenido será de mayor calidad.
Hay tres grandes esquemas de investigación que permiten la manipulación de las
causas y el control de causas rivales, y elegiremos entre uno y otro en función de los
concomitantes de la relación que queramos probar.
5
Una hipótesis es una pregunta de investigación a la que damos solución en grado de tentativa o
conjetura para pasar a comprobar si dicha conjetura puede mantenerse basándonos en los datos
recabados para tal fin específico.

Método Experimental o Experimentos
Cuando podemos manipular completamente la causa (al menos una de las
propuestas) y acceder a un amplio control de las variables perturbadoras empleamos el
método experimental. En el mismo la formación de los grupos de participantes que contarán
con los distintos niveles de causa puede realizarse de varias maneras:
Experimentos con grupos distintos de sujetos o inter sujetos (estrategia
transversal)
En ellos se asignan los distintos sujetos aleatoriamente y uno a uno (no en grupo)
a cada uno de los niveles de causa, por lo que se desligan las posibles
asociaciones de la causa con cualquier otra variable propia de los sujetos que esté
presente en la muestra.
Experimentos con el mismo grupo o intrasujeto (estrategia longitudinal)
Cada uno de los participantes recibe todos los niveles de la variable causa, ya sea
en todos los órdenes posibles de secuenciación o sólo en un orden. Presentar
más de un nivel de causa provoca cierto efecto de la práctica, siendo necesario su
control.
Existe también la posibilidad de que haya más de un fenómeno causa a estudiar, por
lo que pueden darse combinaciones de ambos. Para ampliar tu conocimiento te proponemos
la lectura de los temas destacados en León y Montero (2002, 2006) así como la consulta de
Kirk, R.E. (1995). Experimental designs: Procedures for the behavioural science (3rd edition).
Pacific Grove, CA: Brooks/Cole. Un manual que también puede resultarte útil es Balluerka, N.
y Vergara, A.I. (2002). Diseños de investigación experimental en Psicología. Madrid: Prentice-
Hall.
Experimentos de caso único
¿Cómo comprobar si un tratamiento es la causa eficaz del cambio conductual de un
paciente? Analiza la pregunta: en ella está implícita la noción de causalidad, por lo que
nuestra aspiración será la experimentalidad; pero por otra parte contamos con un único
sujeto, por lo que no habrá “grupos de sujetos” y con ello tampoco posibilidad de aleatorizar,
por ejemplo.
En estos casos se aplican los diseños experimentales de caso único, también llamados
diseños de series temporales interrumpidas. Definiremos los dos niveles de causa como
observación sin tratamiento (Fase A) y observación con tratamiento (Fase B), definiremos la
conducta a observar, planificaremos después de cada cuántas sesiones de Fase A pasaremos
a Fase B y tomaremos los datos. Esto produce una serie de observaciones sin tratamiento
(grupo de observaciones bajo un nivel de causa) y otra serie de observaciones con
tratamiento (grupo de observaciones bajo otro nivel de causa). Por lo tanto ya tenemos
“grupo de puntuaciones”. Este sería el diseño clásico AB, donde se obtienen dos “grupos de
puntuaciones” (cierto, de un mismo sujeto) bajo cada uno de los niveles de la causa, bajo una
estrategia longitudinal de tratamiento. Pero, ¿hemos controlado todas las variables
perturbadoras posibles? Es improbable, pero pudiera ocurrir que justo en el cambio de fases

actúe otra variable, ajena a las dos descritas (tratamiento y conducta). ¿Cómo podemos
descartar esta posibilidad? Hay dos fuentes básicas de obtención de validez en estos casos:
Diseños basados en la retirada del tratamiento. Supongo que has pensado que es
realmente muy improbable que justo el día que va a comenzar el tratamiento
ocurra “algo” que actúe sobre el sujeto y haga que su conducta cambie, en el
sentido esperado por nosotros, pero de manera independiente al tratamiento.
¿Imaginas cuál será la probabilidad de que eso ocurra dos veces? ¿Y tres? Los
diseños experimentales de caso único basados en la retirada del tratamiento
basan su capacidad inferencial en este planteamiento. En lugar de terminar el
diseño como Fase A-Fase B (en adelante, omitiremos la expresión “Fase”), se
realizan diseños con la estructura ABAB, o ABABAB, etcétera. Con cada
introducción de una nueva fase se va ganando solidez en la afirmación de que es
el tratamiento el que produce el cambio conductual, si es que tal cambio se
produce en el sentido esperado por la aplicación del tratamiento.
Diseños basados en líneas base múltiple. A la Fase A se le denomina también
Línea Base. Imaginemos un sujeto con tres trastornos conductuales que tratar.
Podemos comenzar la observación de dichos trastornos en la misma sesión y
prolongar dicha observación sin tratamiento un número desigual de días, de
manera que el tratamiento comience a actuar sobre la conducta 1 en el día X,
sobre la conducta 2 en el día X+k y sobre la conducta 3 en el día X+2k. De esta
forma se tienen k observaciones de la conducta 1 siendo tratada sin ser tratadas
las demás, y de la conducta 2 siendo tratada mientras es tratada la 1 pero no la 3.
Si el cambio conductual ocurre sólo en la conducta tratada podremos afirmar que
se debe al tratamiento, descartando las causas rivales. Este mismo planteamiento
puede llevarse a cabo teniendo distintas conductas, distintos sujetos o distintas
situaciones terapéuticas.
Para más información sobre esta temática puedes consultar Barlow, D. H, y Hersen,
M. (1988). Diseños experimentales de caso único. Barcelona. Martínez-Roca.
Método Cuasi Experimental
Numerosas investigaciones se realizan en situaciones en que no se puede disponer
fácilmente de la capacidad para asignar por una rutina aleatoria a los sujetos de la muestra
de manera independiente entre sí. Por ejemplo, los centros educativos están organizados en
aulas que difícilmente se van a estructurar, los hospitales tienen distintas plantas, unidades o
secciones, los centros de salud no pueden asignar aleatoriamente a sus demandantes a un
profesional o a otro. En todos estos casos, si nos planteamos el desarrollo de un método
experimental veremos que podemos abordar una causa de naturaleza manipulable, podemos
controlar una serie de variables, pero no podemos, por ejemplo, desestructurar las aulas para
asignar a los sujetos a los niveles de causa, o no podemos desestructurar al hospital, etcétera.
En estos casos contamos con grupos de sujetos preformados por una causa a menudo
desconocida y en todos los casos distinta del azar. Por lo tanto, aún dándose varias
condiciones para la experimentalidad hemos de asumir que no se dan todas las necesarias,

por lo que el diseño llevado a cabo no puede ser experimental. Se denominan diseños cuasi
experimentales a estos casos en los que se da manipulación de la causa, pero no se asignan
aleatoriamente a los sujetos a los grupos de tratamiento, sino que son los niveles de
tratamiento los que son asignados aleatoriamente a distintos grupos preformados por una
regla desconocida. Asumimos, por lo tanto, que el nivel de validez formal de la afirmación
causal que llevaremos a cabo en caso de obtener resultados satisfactorios será menor que en
caso de haber contado con la posibilidad de un diseño completamente experimental.
Hay diversos diseños específicos que emplean el método cuasi-experimental.
Básicamente se dividen en dos grupos:
Diseños Pre-Post. En los que se toma una medida antes y otra después de una
intervención.
Diseños sólo Post. Sólo se han podido tomar medidas post.
Te recomendamos, al igual que en el resto, la lectura de León y Montero (2002, 2006)
como iniciación, y como material para los ya iniciados el manual Campbell, D. T. & Stanley,
J.C. (1973). Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación social. Buenos
Aires: Amorrortu Editores.
Análisis de datos
Una vez que tengas definido el diseño se procede a la recogida de datos siguiendo la
planificación que se tenga para ello. Las técnicas de análisis de datos, como hemos dicho, se
determinan por el diseño empleado, la calidad de los datos y el cumplimiento de una serie de
requisitos de cada una de las pruebas estadísticas a aplicar.
En principio podemos diferenciar análisis descriptivos y análisis inferenciales. El
primero estaría conformado por todas las herramientas que permiten informar sobre la
tendencia central de las variables (valores que resumen las variables –es decir, índices- que
muestran “hacia qué tiende el grupo”), la variablidad (índices de dispersión o cómo se
desvían o cuán homogéneo es el grupo) y la forma, esto es, sesgo (inclinación de la gráfica
con respecto a un valor normativo) y curtosis (apuntamiento de la gráfica), además de los
índices de posición (transformaciones de los valores de la variable que permiten conocer qué
posición relativa ocupan con respecto a su grupo). En el caso de contar con relaciones entre
variables también se describirá su distribución conjunta, así como su asociación o relación. El
segundo, el análisis inferencial, permite el contraste de hipótesis estadísticas, así como la
generalización de los resultados en caso de contarse con los requisitos distribucionales para
ello. Asimismo se procederá a estimar el tamaño del efecto (que verás más adelante) en caso
de contar con significación estadística. Las técnicas de estadística inferencial pueden dividirse
en dos grandes grupos en función del número de variables implicadas: bivariante o
multivariante. Las pruebas bivariantes son las que muestran la relación o asociación entre dos
variables, mientras que las multivariantes permiten el análisis de matrices complejas de datos
de manera conjunta, es decir, integrados en un mismo modelo o suposición. Estas pruebas
multivariantes pueden ser exploratorias, cuando no parten de una hipótesis previa, o
confirmatorias, cuando existe una hipótesis sustantiva que se pretende contrastar. También

pueden ser clasificadas en cuanto a que su objetivo sea el análisis de la dependencia (cuando
se pueden distinguir variables explicativas y explicadas) y el análisis de la interdependencia
(cuando todas las variables son consideradas homogéneas en cuanto a su estatus
metodológico).
No hemos de olvidar que la significación estadística y la significación clínica no
siempre van unidas, por lo que te recomendamos que comiences la lectura del siguiente
tema para tener una visión de esta diferencia antes de plantarte cuál va a ser el diseño de tu
investigación.
Conclusión
Suponemos que este resumen te ha debido abrir un abanico de posibilidades, así
como, ese es nuestro deseo, de precauciones que tomar. A modo de resumen nos gustaría
recalcar algunas precauciones. La primera es que debes tener en cuenta que la investigación
puede resultar apasionante, pero es compleja; sabemos que te planteará dudas, pero
esperamos haberte generado el germen de la resolución: la bibliografía especializada en el
asunto. Antes de tomar una arriesgada decisión que puede comprometer la calidad del
conocimiento que quieres adquirir, dedica el tiempo necesario a la reflexión y la lectura de
este material especializado. La segunda es que todo parte de una pregunta: de la calidad de
esta pregunta depende la calidad de todo el proceso. Lee, pregúntate, sigue leyendo para
encontrar la respuesta y una vez que lo hagas, sigue leyendo porque algo queda. La fase de
lectura de la bibliografía no termina hasta que se envía el artículo a prensa, a veces incluso
llega a la fase de revisión del mismo. Por último, queremos que tu precaución nazca en la fase
de diseño. En numerosas ocasiones nos hemos sentido más bomberos que metodólogos: los
amigos, compañeros, profesionales externos, etcétera, que nos llaman con urgencia como
para “apagar un fuego” suelen hacerlo cuando el incendio ya está bien nutrido: en la fase de
análisis de datos. Es raro que nos hagan una consulta en la fase de diseño, pero es habitual
que al enfrentarse a la herramienta estadística se nos llama con cierta premura para resolver
los errores… de la fase de diseño. Preocúpate más por esta fase y tus problemas en la fase de
análisis serán menores y más llevaderos. Por ejemplo, nunca empieces a recoger datos sin
saber qué análisis podrás aplicar y cuáles son sus requisitos, tanto estadísticos como
metodológicos.
Por último, nuestro consejo final se resume en una única palabra: hazlo. No temas a
la investigación, cuentas con herramientas para llevarla a cabo, sobre todo si te dejas guiar
por la constancia al leer, la creatividad al suponer, la lógica al diseñar, la sistematicidad al
recoger datos, la técnica al analizar y la prudencia al inferir. Hazlo. Arriésgate a saber (Sapere
aude).

Bibliografía
Arnau, J. (1995). Diseños experimentales en esquemas. Barcelona: Publicaciones Universitarias
de Barcelona.
Arnau, J. (1990). Metodología experimental. En M. T. J. Arnau, Metodología de la investigación
en ciencias del comportamiento. Murcia: Secretariado de Publicaciones de la
Universidad de Murcia.
Balluerka, N., & Vergara, A. I. (2002). Diseños de investigación experimental en Psicología.
Madrid: Prentice-Hall.
León, O. G. y Montero, I. (2002) Métodos de investigación en psicología y educación (3ª
Edición). Madrid: McGraw-Hill.
León, O. G. y Montero, I. (2006). Metodologías científicas en Psicología. Barcelona: UOC, y
Ramos, M. M., Catena, A., & Trujillo, H. M. (2004). Manual de métodos y técnicas de
investigación en ciencias del comportamiento. Madrid: Biblioteca Nueva.
Vidal, S., Ferrer, M., Masuet, C., Somoza, M., Martínez Ballarín, J. i., y Monasterio, C. (2007).
Valores de la versión española del Cuestionario del Impacto Funcional del Sueño
(FOSQ) en sujetos sanos y en pacientes con apnea obstructiva del sueño. Arch
Bronconeumol, 43, 256-61. Descargado el 14/04/2010 de la URL
http://www.elsevier.es/bronco/ctl_servlet?_f=40&ident=13101951.

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