Basado en el quinto capítulo del libro: Social Science Research: Principles, Methods, and Practices de Bhattacherjee (2012). Recomendado para la introducción a las practicas avanzadas de la investigación científica en ciencias sociales. Imagen de rawpixel en https://unsplash.com/search/photos/map-on-table

1. Extraído de Bhattacherjee, A. (2012). Social Science Research: Principles, Methods, and Practices. Textbooks Collection, Book 3.

2. 1. Atributos del diseño de investigación.
2. Mejora de la validez interna y externa.
3. Diseños de investigación populares.
4. Selección del diseño de investigación.

3. Definición
Es un plan comprehensivo para recolectar los datos en un proyecto
de investigación empírica.
• En este plan se deben especificar al menos tres procesos:
1. Para la recolección de datos.
2. Para el desarrollo de instrumentos.
3. Para el muestreo.

4. • En términos generales, los métodos para la recolección de datos
puede ser de dos tipos:
vs.
• No hay que confundir estos dos enfoques con los métodos
cuantitativos o cualitativos, los cuales hacen referencia al tipo de
datos que serán recolectados y analizados.
• Para ambos casos es recomendable el uso de métodos mixtos.
Métodos interpretativos
Dirigidos a construir teorías en función a
datos empíricos observados
(e.g. investigación acción, etnografía).
Métodos positivistas
Dirigidos a poner a prueba teorías e
hipótesis
(e.g. experimentos, encuestas).

5. Validez Interna
• Verifica la
causalidad entre
variables.
• Requiere de:
i. Co-variación de
causa y efecto.
ii.Precedencia
temporal.
iii.Inexistencia de
explicaciones
alternativas.
Validez Externa
• Nivel de
generalización que
tienen los
resultados
obtenidos con el
método.
• Para toda la
población (validez
poblacional).
• Para otras personas
y contextos (validez
ecológica).
Validez del
Constructo
• Grado en el cuál la
escala de medición
utilizada mide el
constructo que se
espera que mida.
• Si bien es un
atributo del
instrumento, este a
su vez depende del
método a utilizar.
Validez de las
Conclusiones
Estadísticas
• Grado de validez de
las conclusiones
derivadas de las
pruebas
estadísticas.
• Esta validez no
aplica para
investigaciones
interpretativas al no
contar con pruebas
estadísticas.

6. • Tipos de validez en una investigación científica:
Variable
independiente
Variable
dependiente
Constructo A Constructo B
Proposiciones
Hipótesis
Validez del
constructo
Validez del
constructo
Validez
externa
Validez interna
Validez estadística

8. • Los mejores diseños son aquellos que presentan altos niveles de
validez interna y externa. Estos se pueden mejorar a través de:
• Manipulando las variables independientes se pueden aislar factores extraños.
• Esto se logra con diseños experimentales o cuasi-experimentales.
Manipulación
• Se pueden mantener como constantes variables extrañas a través de su eliminación.
• E.g. Estudiando primero a varones y luego a mujeres.
Eliminación
• Las variables extrañas se incluyen en la investigación y se estiman sus efectos de
forma separada.
Inclusión
• Las variables extrañas son medidas y utilizadas como variables de control o
co-variables.
Control
estadistico
• Los sujetos de la muestra (aún esta sea no aleatoria) se asignan a los grupos de control
y tratamiento de forma aleatoria.
Aleatoriedad

9. DISEÑOS EXPERIMENTALES
• Miden relaciones de causa y efecto en entornos altamente controlados,
separando temporalmente ambos factores.
• El diseño clásico separada dos grupos, donde uno recibe la causa y otro
no, luego se miden las diferencias entre ambos grupos.
• En experimentos puros los sujetos deben ser asignados a los grupos de
forma aleatoria.
• En cuasi-experimentos los sujetos no están asignados aleatoriamente.
• Los experimentos pueden darse en ambientes artificiales (experimentos
de laboratorio) o en un entorno natural (experimentos de campo).
• Se deben identificar y controlar todos los factores relacionados ex ante.

10. DISEÑOS EXPERIMENTALES

11. DISEÑOS CON ENCUESTAS
• Son investigaciones no experimentales.
• Registran información de personas a través de cuestionarios o entrevistas
estructuradas.
• En los diseños transversales ambas variables (independiente y
dependiente) se miden en el mismo momento.
• En los diseños longitudinales la variable dependiente se mide luego de
haber medido las variables independientes.
• Las encuestas tienen altos niveles de validez externa pero su validez
interna suele estar afectada por diferentes sesgos.

12. DISEÑOS CON ENCUESTAS

13. ANÁLISIS DE DATOS SECUNDARIOS
• Se analiza información previamente recolectada (por fuentes confiables).
• Efectiva cuando la información requerida es muy costosa o difícil de
recolectar por el investigador.
• Posible cuando la información esta disponible.
• Algunas limitaciones pueden ser:
 Información recolectada de manera no sistemática.
 Que no ha seguido procedimientos científicos.
 Variables no siempre compatibles con nuestros constructos (sin validez del
constructo).

14. ESTUDIOS DE CASO
• Investigaciones a profundidad realizadas en escenarios reales por largos
periodos de tiempo.
• Los datos generalmente son recolectados a través de entrevistas,
observaciones personales y análisis de documentación interna y externa.
• Pueden ser positivistas o interpretativas.
• Su fortaleza esta en que pueden descubrir diversos factores relacionados
a una problemática, no descubiertos previamente.
• Su análisis es principalmente cualitativo, altamente contextualizado y
detallado.
• Pueden ser más generalizables al utilizar diseños de casos múltiples.

15. ESTUDIOS DE CASO

16. DISEÑOS CON FOCUS GROUP
• Involucran grupos pequeños de personas que deben discutir sobre un
fenómeno determinado.
• Usualmente en intervalos de 1.5 a 2 horas.
• El objetivo es comprender de manera holística el problema de interés.
• Su nivel de validez no puede ser medido debido a su falta de controles y
el tamaño reducido de la muestra.
• Con estas características este diseño no es adecuado para
investigaciones explicativas o descriptivas, sino más para estudios
exploratorios.

17. INVESTIGACIÓN ACCIÓN
• Asume que los fenómenos sociales complejos se entienden mejor al
introducir acciones y observar sus efectos.
• Las acciones elegidas por el investigador deben estar sustentadas y
basadas en la teoría.
• Esta teoría inicial es validada según el grado en el cuál la acción realizada
soluciona el problema satisfactoriamente.
• Es un excelente método que une investigación y práctica.
• Esta sujeta a algunos sesgos y a la subjetividad del investigador.

18. ETNOGRAFÍA
• Diseño interpretativo inspirado por la antropología.
• Hace énfasis en que los fenómenos deben ser estudiados en su contexto
cultural.
• Requiere que el investigador este inmerso en el contexto cultura por un
extenso periodo de tiempo (de 8 meses a 2 años).
• La información se recolecta generalmente con técnicas de observación,
interacciones formales e informales con los sujetos y notas personales.
• Este método es sensible al contexto, brinda un entendimiento rico y
detallado del fenómeno y tiene un sesgo del encuestado mínimo.
• Requiere de mucho tiempo y recursos y no es extrapolable.

19. ETNOGRAFÍA

20. • El diseño debe ser elegido según la naturaleza del fenómeno a ser
estudiado (idealmente).
• Independientemente al diseño elegido el investigador debe
intentar recolectar datos cualitativos y cuantitativos.
El objetivo de la investigación debe ser recolectar la mayor
cantidad y más diversa información posible, que ayude a generar
los mejores in-sights del fenómeno estudiado.