Logica y procesos investigacionequipo4 g1docedu_toluca

Lógica y procesos de la investigación
cuantitativa en la educación
UNICLA Plantel Zitácuaro Sede: Toluca
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Doctorando en Educación
Segundo cuatrimestre
LOGICA Y PROCESOS DE LA INVESTIGACIÓN
CUANTITATIVA EN LA EDUCACIÓN
“INVESTIGACIÓN:
ELECCION DEL METODOY DISEÑO
DE LA INVESTIGACIÓN”
Asesor
Dr. Marco Antonio Alanís Martínez
Equipo 4
MTRA. SILVIA ORONA SÁNCHEZ
MTRA. TANIA ITZEL JIMÉNEZ OROZCO
MTRA. MARTHA ELENA NEGRETE PÉREZ
MTRO. HÉCTOR RAFAEL CASTAÑEDA ROMERO
MTRA. ERIKA FLORES BERNAL
MTRA. JULI JOSEFINA CAMPUZANO ESTRADA
MTRA. VALERY ALEJANDRA CAMPUZANO ESTRADA
Toluca México a agosto de 2020

1I. Índice
Elección del método y diseño de la investigación
Página
I Índice 1
II Introducción 2
III Objetivos 5
1. Diseños no experimentales 6
1.1.Diseños trasversales. 6
1.1.1. Investigación descriptiva 7
1.1.2. Investigación correlacional 8
1.2. Diseños longitudinales 9
1.2.1. Diseños de tendencia 11
1.2.2. Evolución del grupo 11
1.2.3. Panel 12
2. Investigación experimental 13
2.1. Pre-experimentos 13
2.1.1. Un grupo, una medición 15
2.1.2. Un grupo, prueba- postprueba 16
2.2. Experimentos puros 16
2.2.1. Criterios, procedencia en el ámbito social 18
2.2.2. Postprueba, grupo de control. 19
2.2.3. Preprueba-postprueba, grupo de control 19
2.2.4. Diseño de Solomon 19
2.3. Cuasi-experimentos 20
3. Causas de invalidez de la experimentación 23
4. Fuentes de consulta 25

2II. Introducción
La ciencia ha desarrollado en el ser humano la necesidad de investigar. El paradigma
cuantitativo es para las ciencias del comportamiento una herramienta de gran valor. La
investigación cuantitativa nos permite recoger y analizar los datos cuantitativos sobre
variables. La diferencia fundamental entre las metodologías cualitativas y cuantitativas
es que la cuantitativa estudia la asociación o relación entre variables cuantificadas y la
cualitativa lo hace en contextos estructurales y situacionales.
La investigación cuantitativa trata de determinar la fuerza de asociación o correlación
entre variables, la generalización y objetivación de los resultados a través de una muestra
para hacer inferencia a una población de la cual toda muestra procede. Tras el estudio de
la asociación o correlación pretende, a su vez, hacer inferencia causal que explique por
qué las cosas suceden o no de una forma determinada.
Según Monje (2011), el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su diseño para
analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar
evidencia respecto de los lineamientos de la investigación, para esta es fundamental
basarse en la elección del método y diseño de la investigación.
Es posible encontrar diferentes clasificaciones de los diseños. La clasificación más
utilizada divide los diseños en experimentales y no experimentales, ambos son relevantes
y necesarios, ya que tienen un valor propio. Cada uno posee sus características, y la
decisión sobre qué clase de diseño específico hemos de seleccionar o desarrollar depende
del planteamiento del problema, de la perspectiva del (los) investigador(es), el alcance del
estudio y las hipótesis formuladas.
La palabra experimento se refiere a la realización de una acción y después observar las
consecuencias. La esencia de un experimento es que requiere la manipulación intencional
de una acción para analizar sus posibles resultados. Entonces un diseño experimental se
refiere a un estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables
independientes (supuestas causas o antecedentes), para analizar las consecuencias que la
manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos o
consecuentes), dentro de una situación de control para el investigador.

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Narbaez B. (2015). Menciona que en los diseños experimentales se pretende establecer el
posible efecto o influencia de una causa o hecho que se manipula.
Es decir, los diseños experimentales se utilizan cuando el investigador puede manipular
el posible efecto de una causa.
El propósito de la presente investigación documental es contribuir a la comprensión de los
diferentes diseños experimentales o no experimentales de investigación en el ámbito
educativo, y su aplicación en las investigaciones educativas. Es el resultado de una
investigación documental que se sustentó en informaciones actualizadas.
Se puede decir que la investigación cuantitativa implica el uso de herramientas
informáticas, estadísticas, y matemáticas para obtener resultados. Es concluyente en su
propósito ya que trata de cuantificar el problema y entender qué tan generalizado está
mediante la búsqueda de resultados proyectables a una población mayor.
Para profundizar un poco más en este tema, el siguiente trabajo aborda en primera
instancia los diseños experimentales, en donde las variables no son manipuladas ni
controladas. El investigador se limita a observar los hechos tal y como ocurren en su
ambiente natural. Se obtienen los datos de forma directa y se estudian posteriormente.
Reconociendo que los diseños trasversales, determinan las diferentes características y el
desarrollo del diseño de estudio observacional, con una sola medición retrospectiva.
Así como también dentro de este diseño, esta la investigación descriptiva en donde se
aborda que es conocida como la investigación estadística, en donde se describen los datos
y características de la población o fenómeno en estudio. y la investigación correlacional,
teniendo como propósito establecer el grado de relación o asociación no causal existente
entre dos o más variables.
De la misma manera se habla de los diseños longitudinales, en donde se fundamentan en
hipótesis de diferencia de grupos correlaciónales y causales, siendo estos diseños los que
recolectan datos sobre categorías, sucesos, comunidades, contextos, variables o sus
relaciones para evaluar el cambio de estas, existiendo el diseño de tolerancia, siendo
aquellos que analizan cambios a través del tiempo y referente a la evolución del grupo
examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos y el panel,
en donde se tiene la ventaja de que además de conocer los cambios grupales, se conocen
los cambios individuales. Se sabe qué casos específicos introducen el cambio.

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Por otra parte, se aborda la investigación experimental, en donde se expone que se tienen
dos conjuntos a estudiar. En uno, los elementos se mantienen constantes, mientras que, en
el otro, las variables son manipuladas por los investigadores y que a través de pre-
experimentos utilizados principalmente en la investigación educación, psicología y las
ciencias sociales, analizan una sola variable y prácticamente no existe ningún tipo de
control, manipulación de la variable independiente ni se utiliza grupos de control, también
se llaman así, porque su grado de control es mínimo, al compararse con un diseño
experimental real, utilizándose como un primer acercamiento al problema de
investigación en la realidad, retomando también un grupo, una medición, en donde no
cuenta con los requisitos de un verdadero experimento, tampoco se manipula la variable
independiente, nunca hay una referencia previa. Se aborda también lo referente a un grupo,
prueba-posprueba, los cuales ofrecen una ventaja sobre el anterior, existiendo un punto de
referencia inicial para ver qué nivel tenía el grupo en las variables dependientes antes del
estímulo, es decir, existe un seguimiento.
Otro subtema para mencionar es relacionado a los experimentos puros, describiendo que
la planificación de las actividades se puede desarrollar para validar o rechazar las
hipótesis. Lo cual constituye el puente entre el problema y la solución. Considerando los
criterios de procedencia, enfatizando que el investigador debe centrarse en la validez, el
rigor y el control de la situación de la investigación. Contemplado también la postprueba,
grupo de control donde se incluye dos grupos, uno quien recibe el tratamiento
experimental y el otro no, implicando la manipulación de la variable independiente,
alcanzando sólo dos niveles: presencia y ausencia. Mencionando también la importancia
que tiene la preprueba-postprueba y grupo de control, ya que este diseño incorpora al
anterior la administración de preprueba a los grupos que componen el experimento.
Además de que en este subtema se describe el diseño de salomón, corresponde a una
mezcla de los dos anteriores. La suma de estos dos diseños origina cuatro grupos: dos
experimentales y dos de control, los primeros reciben el mismo tratamiento experimental
y los segundos no reciben tratamiento.
Otro punto para tratar en esta investigación es el diseño de cuasi-experimentos,
refiriéndose a la derivación de los estudios experimentales, en los cuales la asignación de

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los sujetos no es aleatoria, aunque el factor de exposición es manipulado por el
investigador.
Por último, se discute sobre las causas de invalidez de la experimentación, identificando
que tanto la variable independiente como las otras variables son fuentes de variación que
afectan contra la validez interna de un experimento, teniendo diferentes situaciones para
su invalidez.
La lógica y procesos de la investigación cuantitativa en la educación son procesos
indispensables, teniendo el objetivo de describir y comprender sobre las distintas
vertientes de la investigación educativa, porque permite comprender que los procesos de
investigación y construcción de conocimiento son de forma participativa, colaborativa y
dialógica; por otro lado, problematizar la posición del investigador en la investigación.
III Objetivos
Analizar y reflexionar sobre los paradigmas de investigación cuantitativa para profundizar
en su estudio como elemento esencial para realizar investigación educativa y poder actuar
como agentes de cambio educativo y social, a fin de contar con diversos referentes
metodológicos que contribuyan a la configuración de nuevas perspectivas de
investigación.
Dar cuenta, por una parte, tanto de la indagación como de la lectura realizada de los
diferentes paradigmas de investigación cuantitativa y por otra, de la comprensión y
apropiación de los mismos, con la finalidad de contar con elementos que fortalezcan las
competencias profesionales.

61. Diseño no experimental
¿QUÉ ES EL DISEÑO NO EXPERIMENTAL?
Para Álvarez Cáceres es aquel que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Se
basa fundamentalmente en la observación de fenómenos tal y como se dan en su contexto
natural para después analizarlos.
¿EN QUE SE BASA? Se basa en categorías, conceptos, variables, sucesos, comunidades
o contextos que ya ocurrieron o se dieron sin la intervención directa del investigador. Es
por esto que también se le conoce como investigación «ex post facto» (hechos y variables
que ya ocurrieron), al observar variables y relaciones entre estas en su contexto.
Dato Importante: En estos tipos de investigación no hay condiciones ni estímulos a los
cuales se expongan los sujetos del estudio. Los sujetos son observación en su ambiente
natural y dependiendo en que se va a centrar la investigación, existen diferentes tipos de
diseños en las que se puede basar el investigador.
1.1 Diseños Transversales o Transeccional
Así como también Cáceres, refiere que cuando la investigación se centra en analizar cuál
es el nivel o estado de una o diversas variables en un momento dado o bien en cuál es la
relación entre un conjunto de variables en un punto en el tiempo, se utiliza el diseño
transeccional. En este tipo de diseño se recolectan datos en un solo momento, en un tiempo
único.
Su propósito es describir variables y analizar su influencia e interrelación en un momento
dado. Pueden abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores y se
pueden dividir en 2 tipos:
•Transeccionales Descriptivos
•Transeccionales Correlaciónales-casuales.

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Cuadro 1: Tipos de diseño
Transeccionales Descriptivos Transeccionales
Correlaciónales-casuales
Recolectan datos sobre cada una de las
categorías, conceptos, variables, contextos
y reportan los datos que obtienen.
Describen vinculaciones y asociaciones
entre categorías, conceptos o variables y
establecen procesos de casualidad entre
esos términos.
Álvarez, Cáceres, 1996.
1.1.1 Investigación descriptiva. Los diseños transeccionales descriptivos: tienen
como objetivo indagar la incidencia de las modalidades o niveles de una o más variables
en una población.
El procedimiento consiste en ubicar en una o diversas variables a un grupo de personas u
otros seres vivos, objetos, situaciones, contextos, fenómenos, comunidades; y así
proporcionar su descripción.
Son, por tanto, estudios puramente descriptivos y cuando establecen hipótesis, éstas son
también descriptivas (de pronóstico de una cifra o valores).
Alvira Martín (2002), nos da los siguientes ejemplos: Ubicar a un grupo de personas en
las variables: género, edad, estado civil o marital y nivel educativo. Esto podría
representarse así:
Cuadro 2: Ejemplo Inv. Descriptiva
Alvira, Martin, 2002.

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1.1.2 Investigación Correlacional. Los diseños transeccionales
correlacionales/causales: tienen como objetivo describir relaciones entre dos o más
variables en un momento determinado. Se trata también de descripciones, pero no de
variables individuales sino de sus relaciones, sean éstas puramente correlacionales o
relaciones causales. En estos diseños lo que se mide es la relación entre variables en un
tiempo determinado. La diferencia entre los diseños transeccionales descriptivos y los
correlacionales causales puede expresarse gráficamente de la siguiente manera:
Cuadro 3: Ejemplo Inv. Correlacional
Alvira, Martin,2002.
Por lo tanto, los diseños correlacionales/causales pueden limitarse a establecer relaciones
entre variables sin precisar sentido de causalidad o pueden pretender analizar relaciones
de causalidad.
Cuando se limitan a relaciones no causales, se fundamentan en hipótesis correlacionales
y cuando buscan evaluar relaciones causales, se basan en hipótesis causales.
Ejemplo: Una investigación que pretendiera indagar la relación entre la atracción física y
la confianza durante el noviazgo en parejas de jóvenes, observando qué tan relacionadas
están ambas variables (se limita a ser correlacional).

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1.2 Diseños longitudinales
Los estudios longitudinales son un método de investigación que consiste en medir un
fenómeno a través de un intervalo temporal determinado. En este sentido, sirven para
analizar y observar de manera secuenciada la evolución de un fenómeno o de sus
elementos. Son utilizados con frecuencia en investigaciones relacionadas con ciencias de
la salud, así como en estadística, psicología, sociología y educación.
Las investigaciones científicas deben tener un puente que comunique el problema con la
solución al mismo, lo que permite respuestas a las hipótesis planteadas. Es por ello que en
la investigación longitudinal el investigador abarca diversos datos durante un largo
período de tiempo. El diseño longitudinal generalmente se usa para estudiar los procesos
de cambio que se vinculan con la forma directa con el paso del tiempo.
Uno de los beneficios de la investigación longitudinal es que este estudio permite analizar
la relación que existe entre dos causas. Este tipo de estudios les permite a los sociólogos
y economistas reconocer los efectos a largo plazo de un fenómeno.
Se trata de un conjunto estructurado de procedimientos que permite obtener información
sobre un tema determinado. Específicamente, el objetivo de los estudios longitudinales es
obtener información sobre un proceso de cambio. Sirven así mismo para estimar
incidencias y anticipar riesgos. Lo anterior puede ocurrir a través de la observación y
medición de patrones individuales y de su estabilidad o modificaciones a lo largo de un
tiempo.
En otras palabras, permiten realizar estimaciones de la tasa de cambio en función del
tiempo, y en relación con distintas características del individuo como la edad u otras
condiciones (Arnau y Bono, 2008). Los estudios longitudinales han sido consideraríamos
tradicionalmente como los métodos de investigación opuestos a los estudios transversales,
que están basados en observaciones momentáneas o fijas en un punto determinado de
tiempo, aunque no dejan de guardar relación entre sí. Los estudios longitudinales son
especialmente utilizados en ciencias de la salud, pero también permiten medir la evolución
de algunos fenómenos también en psicología, en educación, en sociología o en
demografía, por mencionar algunos.

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A su vez, el término de “estudio longitudinal” puede tener algunas variaciones de acuerdo
con la disciplina específica que lo emplea. Por ejemplo, si se trata de estudios realizados
en el campo de la sociología, los estudios longitudinales se relacionan con un tipo de
estudios llamado “estudio de panel”; mientras que cuando se trata de estudios en el ámbito
epidemiológico y demográfico se trata de un subtipo del clásico estudio de cohortes (los
que miden los elementos de un fenómeno entre dos o más intervalos temporales).
En relación con lo anterior, otro tipo de estudio de cohortes son las tablas de vida.
La diferencia entre una tabla de vida y un estudio longitudinal es que el primero realiza
una medición considerando sólo el principio y el final del intervalo (es decir, se observa
el fenómeno dos veces, una a l inicio y otra al final, y se analizan los datos a partir de ahí).
En cambio, en el estudio longitudinal se realizan mediciones de manera repetida.
(Delgado, M. y Llorca, J., 2004, p. 141-148).
Así mismo, cuando se trata de estudios que se aplican en el campo estadístico, se conocen
también como estudio de mediciones repetidas. Se llaman así debido a que son un tipo de
estudio basado en la medición repetitiva, es decir, permite observar un número
determinado de apariciones del fenómeno o de alguna de sus características en un tiempo
específico.
Como ocurre con todos los métodos de investigación, los estudios longitudinales se
aplican según el objetivo concreto que la investigación persigue. La descripción de los
estudios y de los elementos que lo conforman y que permitirán llevarlo a cabo, es lo que
conocemos como diseño de investigación. El diseño de un estudio es importante ya que
permite asegurar que la metodología se corresponderá con los objetivos y hará posible
llegar a unos resultados coherentes con los mismos. En este caso, los estudios
longitudinales se emplean en investigaciones que tienen el objetivo de conocer un proceso
de cambio a través del tiempo.
Aunque el diseño específico depende del tipo de estudio longitudinal que se realizará, así
como del campo específico de aplicación, a grandes rasgos este tipo de investigación
requiere incluir los siguientes elementos:
Datos longitudinales, que son la cantidad de repeticiones en las que el fenómeno será
observado. Elementos observados, pueden ser unidades, individuos, sujetos, grupos,
poblaciones. Puntos de tiempo, que son los intervalos de tiempo en el que se registra el

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elemento, pueden ir desde unos minutos a varios años. Perfil de respuesta, también
llamado tendencia o curva, que es el conjunto de respuesta de la unidad medida.
1.2.1. Diseños de tendencia. Son aquellos que analizan cambios a través del
tiempo (en variables o sus relaciones) dentro de alguna población en general. Por ejemplo,
una investigación para analizar cambios en la actitud hacia el aborto en una comunidad.
Dicha actitud se mide en varios puntos en el tiempo (digamos anualmente durante 10 años)
y se examina su evolución a lo largo de este periodo. Se puede observar o medir toda la
población o bien tomar una muestra representativa de ella cada vez que se observen o
midan las variables o las relaciones entre éstas. La característica distintiva de los diseños
de tendencia o trend es que la atención se centra en una población. Estos diseños pueden
representarse de la siguiente manera:
Tabla 1. Cambios a través del tiempo.
Jiménez, O. 2020.
1.2.2. Evolución del grupo. Los diseños de evolución de grupo o estudios
“cohort” examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos.
Su atención son las “cohorts” o grupos de individuos vinculados de alguna manera,
generalmente la edad, grupos por edad. Un ejemplo de estos grupos (“cohoris”) sería el
formado por las personas que nacieron en 1930 en Brasil, también podría utilizarse otro

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criterio de agrupamiento temporal como: las personas que se unieron en matrimonio
durante 1986 y 1987 en la Ciudad de México. Los diseños de los que estamos hablando
hacen seguimiento de estos grupos a través del tiempo. Usualmente en estos diseños se
extrae una muestra cada vez que se mide al grupo o subpoblación más que incluir a toda
la subpoblación.
1.2.3. Panel. Son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo
que el mismo grupo específico de sujetos es medido en todos los tiempos o momentos.
Un ejemplo lo sería una investigación que observará anualmente los cambios en las
actitudes de un grupo de ejecutivos en relación con un programa para elevar la
productividad, digamos durante cinco años. Cada año se observaría la actitud de los
mismos ejecutivos. Es decir, los individuos y no sólo la población o subpoblación, son los
mismos. Otro ejemplo, sería el observar mensualmente (durante un año) a un grupo que
acudió a psicoterapia para analizar si se incrementan sus expresiones verbales de discusión
y exploración de planes futuros, y si disminuyen sus expresiones de discusión y
exploración de hechos pasados (en cada observación los pacientes serían las mismas
personas).
En los diseños panel se tiene la ventaja de que además de conocer los cambios grupales,
se conocen los cambios individuales. Se sabe qué casos específicos introducen el cambio.
La desventaja es que a veces resulta muy difícil obtener exactamente a los mismos sujetos
para una segunda medición u observaciones subsecuentes. Este tipo de diseños puede
estudiar poblaciones o grupos más específicos y es conveniente cuando se tiene
poblaciones relativamente estáticas. Por otra parte, deben verse con cuidado los efectos
que una medición pueda tener sobre mediciones posteriores (recuérdese el efecto de
administración de la prueba vista como fuente de invalidación interna en experimentos y
cuasi experimentos, sólo que aplicada al contexto no experimental).

132. Investigación experimental
El método experimental está clasificado como una investigación cuantitativa, la cual se
desarrolla con un enfoque científico, donde un conjunto de variables se mantienen
constantes, mientras que el otro conjunto de variables se miden como sujeto del
experimento, puede adoptar distintos diseños para la realización de sus experimentos y
se clasifican según el número de grupos, observaciones, la forma de asignación de los
sujetos y tratamientos, también por la naturaleza de la investigación, por el número de
variables, así manipulación de las variables y el nivel de control. esto diseños son:
2.1. Diseño Pre-Experimental
El diseño de investigación es un conjunto de métodos y procedimientos que se utilizan
para el analizar medidas de las variables especificadas en la investigación del problema
de investigación. permite dar respuestas a las preguntas de lo que se investiga.
El diseño pre-experimental se utiliza principalmente en la investigación educación y
psicología, las ciencias sociales son las principales en utilizar, este diseño. Según lo
comenta Salas (2013) “Los diseños pre-experimentales son frecuentemente utilizados en
la investigación en educación, psicología, y, en general en todas las ciencias sociales”.
p.133. Aunque este no es aceptado tan fácilmente como una alternativa válida para el
diseño de los proyectos, ya que se caracterizan por un bajo nivel de control, por tanto, baja
validez interna y externa tienden a considerarlos con una actitud desdeñosa su utilización.
Considero que la base que fundamenta estas actitudes tiene que ver con cierto nivel de
desconocimiento, con lo que han encontrado en la literatura consultada, así como con los
análisis realizados sobre estos diseños ya que no cumple con los requisitos de un verdadero
experimento, ya que no tienen una variable independiente, y solo maneja un solo grupo.
En el diseño de pre-experimental se analiza una sola variable y prácticamente no existe
ningún tipo de control, manipulación de la variable independiente ni se utiliza grupos de
control, también se llaman así, porque su grado de control es mínimo, al compararse con
un diseño experimental real., utilizándose como un primer acercamiento al problema de

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investigación en la realidad. Uno de los ejemplos claros son el poner, a prueba una forma
de enseñanza en un grupo determinado que puede ser evaluada a final del ciclo escolar.
La importancia de este diseño se amplía en el contexto en el que se desarrolla actualmente
la investigación experimental en las áreas de las ciencias sociales. la investigación en cada
agrupación profesional tiende a ser cada vez más restrictivas y rigurosas en la defensa de
los derechos de las personas. Es tanto el control que se ejerce en la investigación básica
con animales y seres humanos, que muchos proyectos se hacen factibles y no se ejecutan
o los investigadores quedan expuestos a procesos disciplinarios por razones éticas o peor
aún pueden llegar a los ámbitos judiciales.
Las consideraciones de tipo ético nos llevan a renunciar a la experimentación pura y
rigurosa e incluso a los cuasi experimentos y apostar por el desarrollo de pre-experimental.
Características:
Las características son las cualidad o rasgo distintivo que, del diseño de investigación,
siendo un conjunto de objetos, un lugar o una situación, y lo destaca sobre un conjunto de
semejantes.
Esquema 1: características del diseño pre-experimental.
Hernández Sampieri, 2003.
No se comparan
grupos, por tal
motivo se
considera como
pre-prueba.
Falta de control y
manipulacion, de
posible invalidez,
es decir una escasa
validez de los
resultados.
No son
manipulada
s por
variables:ya
que el
investigacio
n inicia
observando,
en
condiciones
naturales,
analizarlo
sin
alteraldo.

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Ventajas y Desventajas:
Este tipo de diseño ofrece ventajas, pero también tiene una serie de desventajas, que
permite tener un punto de referencia inicial para ver qué nivel tenía el grupo en las
variables dependientes antes del estímulo, donde existe un seguimiento del grupo, sin
embargo, el diseño no es muy conveniente, para fines científicos, no existe manipulación
ni un grupo que permita comparar los resultados, donde varias situaciones internas pueden
actuar.
Esquema 2: ventajas y desventajas del diseño pre-experimental.
Hernández Sampieri, 2003.
Uso Del Diseño Pre-Experimental:
1. Sirve como un estudio exploratorio, que permitan derivar estudios más profundos
y científicos.
2. También debe usarse como un medio o un ensayo de otros experimentos, con
mayor control.
3. Solo puede utilizarse cuando la investigación no es profunda y no se buscan
causales.
2.1.1 Un Solo Grupo, Una Medición O Estudio De Caso Con Una Sola Medición.
Consiste en dirigir y después aplicar una medición en una o más variables para observar
cuál es el nivel del grupo en estas variables, el cual no cuenta con los requisitos de un
verdadero experimento, tampoco se manipula la variable independiente, nunca hay una
referencia previa, antes del estímulo, el nivel que tenía el grupo en la variable dependiente,
ni grupo de comparación, tampoco existe una referencia de los niveles o grupos de
VENTAJAS
• Unico recurso para llegar a la
inferencia.
• Util para tener un primer
acercamiento.
• Cuando no se cuentan con
recursos.
DESVENTAJAS
•No son adecuados para establecer
una relación entre una variante
independiente y dependiente.
•No resulta convenientes para fines
cientificos.
•Corre el riesgo de encontrar un
grupo atipico.

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contraste, ni el mínimo de presencia-ausencia, no es posible establecer causalidad con
certeza ni se controlan las fuentes invalidación interna.
2.1.2 Postprueba con un solo grupo. Se le aplica una prueba previa experimental,
a un grupo; después se le manda el estímulo y finalmente se le aplica una prueba posterior
al estímulo. Este diseño ofrece una ventaja sobre el anterior, hay un punto de referencia
inicial para ver qué nivel tenía el grupo en las variables dependientes antes del estímulo,
es decir, existe un seguimiento. Aun cuando los resultados después de la intervención
pueden compararse con los datos obtenidos antes de las misma, no establece fuentes donde
se argumente como para sustentar la conclusión. La invención fue tan larga que se presenta
un sinfín de variables.
2.2 Experimentos puros
Los diseños experimentales puros, se refieren a “un estudio en el que se manipulan
intencionalmente una o más variables independientes (supuestas causas-antecedentes),
para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables
dependientes (supuestos efectos-consecuentes), dentro de una situación de control para el
investigador”.
Los métodos experimentales o también llamados experimentos «auténticos o puros»
deben cumplir tres requisitos:
El primer requisito de un experimento puro es la manipulación intencional de una o más
variables independientes, que son las consideradas como supuestas causas en una relación
entre variables o la condición antecedente. Una variable dependiente es el efecto
provocado por la(s) causa(s). El investigador puede incluir en su estudio dos más variables
independientes. Cuando en realidad existe una relación causal entre una variable
independiente y una dependiente, al variar intencionalmente la primera, la segunda
también variará. Un experimento se lleva a cabo para analizar si una o más variables
independientes afectan a una o más variables dependientes y por qué lo hacen. La variable
independiente resulta de interés para el investigador por ser la variable que se hipotetiza,
que será de las causas que producen el efecto supuesto. Para obtener evidencia de esta

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relación causal supuesta, el investigador manipula la variable independiente y observa si
la dependiente varía o no. Aquí, manipular es sinónimo de hacer variar o asignar distintos
valores a la variable independiente. La variable dependiente no se manipula, sino que se
mide para ver el efecto que la manipulación de la variable independiente tiene en ella.
Para definir cómo se va a manipular una variable es necesario:
1. Consultar experimentos antecedentes para ver si en éstos resultó exitosa la forma de
manipular la variable, resultando imprescindible analizar si la manipulación de esos
experimentos puede aplicarse al contexto específico del nuestro, o cómo se extrapolaría a
nuestra situación experimental.
2. Evaluar la manipulación antes de que se conduzca el experimento, cuestionándose, por
ejemplo, si las operaciones experimentales representan la variable conceptual que se tiene
en mente, si los niveles de variación de la variable independiente harán que los sujetos se
comporten de determinada(s) forma(s) o si existen otras maneras de manipular una
variable. Si el concepto teórico no se traslada adecuadamente a la realidad, se deberá hacer
otro experimento; si la manipulación de la(s) variable(s) independiente(s) es aplicada
erróneamente, se puede a caer en la inutilidad del experimento, en la creencia de que algo
es, sin serlo o que los resultados no nos interesan.
3. Incluir verificaciones para la manipulación. Cuando se utilizan seres humanos hay
varias formas de verificar si realmente funcionó la manipulación. La primera, consiste en
entrevistar a los sujetos y una segunda, en incluir mediciones relativas a la manipulación
durante el experimento.
- El segundo requisito de un experimento puro consiste en medir el efecto que la variable
independiente tiene en la variable dependiente. Como en la variable dependiente se
observa el efecto, la medición debe ser válida y confiable. Si no podemos asegurar que se
midió de manera adecuada, los resultados no servirán y el experimento será una pérdida
de tiempo. En la planeación de un experimento se debe precisar cómo se van a manipular
las variables independientes y cómo medir las dependientes.
- El tercer requisito que todo experimento “puro” debe cumplir es el control o la validez
interna de la situación experimental. El término “control” tiene diversas connotaciones
dentro de la experimentación. Sin embargo, su acepción más común es que, si en el
experimento se observa que una o más variables independientes hacen variar a las

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dependientes, la variación de estas últimas se daba a la manipulación y no a otros factores
o causas; y si se observa que una o más independientes no tienen un efecto sobre las
dependientes, se puede estar seguro de ello.
El control y la validez interna se logran mediante varios grupos de comparación y con la
equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la(s) variable(s)
independiente(s). Es preciso que haya a lo menos dos grupos de comparación, uno al que
se le administra el estímulo y otro al que no (grupo de control). Para tener control no basta
tener dos o más grupos, sino que deben ser similares en todo, menos en la manipulación
de la variable independiente. El control implica que todo permanece constante, salvo la
manipulación. Los grupos deben ser equivalentes inicialmente y durante todo el desarrollo
del experimento, menos en lo que respecta a la variable independiente. Asimismo, los
instrumentos de medición deben ser iguales y aplicados desde la misma manera.
2.2.1 Criterios procedencia en el ámbito social. Los experimentos puros son
estudios explicativos que determinan correlaciones, debido a que analizan las relaciones
entre una o más variables independientes y una o más variables dependientes, así como
sus efectos causales; se basan en hipótesis preestablecidas.
El investigador debe centrarse en la validez, el rigor y el control de la situación de la
investigación, su fin es estimar efectos causales observados en el ámbito social; sin
embargo, no deben constituir un intento de duplicar una situación de la vida real, pues no
es eso lo que desean estudiar con este tipo de experimento. En este tipo de
experimentación el hecho de pueda encontrarse o no tal situación en la vida real no tiene
importancia, solo se pretende determinar con exactitud en qué medida una variable
especifica afecta la conducta o actitudes en condiciones específicas o puras.
El método experimental puede adoptar distintos diseños para la realización de sus
experimentos, siendo muchos los criterios de clasificación. Siguiendo a Hernández
Sampieri (2003), presentamos los siguientes diseños experimentales:
a) Diseño con posprueba únicamente y grupo de control.
b) Diseño con preprueba-posprueba y grupo de control.
c) Diseño de cuatro grupos Solomon.
d) Diseños de series cronológicas múltiples.

19
e) Diseños de series cronológicas con repetición del estímulo.
f) Diseños con tratamientos múltiples, un grupo o varios grupos.
g) Diseños factoriales.
2.2.2 Postprueba, grupo de control. Diseño con posprueba únicamente y grupo de
control. Este diseño, al ser bivalente la manipulación de la variable independiente, alcanza
sólo dos niveles: ausencia y presencia; incluye dos grupos: uno recibe el tratamiento
experimental y el otro no (grupo de control), y los sujetos son asignados a los grupos de
manera aleatoria. Al grupo experimental se le somete al tratamiento y no al de control,
después de este proceso a ambos se les administra una medición sobre la variable
dependiente en estudio. En este experimento, la diferencia entre los grupos debe ser sólo
la manipulación de la variable independiente. Inicialmente, los dos grupos son
equivalentes, y para asegurarse, el investigador debe asegurar que no sucede nada que
afecte sólo a un grupo.
2.2.3 Preprueba-postprueba, grupo de control. Diseño con preprueba-postprueba
y grupo de control. Este diseño incorpora al anterior la administración de preprueba a los
grupos que componen el experimento. Los sujetos son asignados a los grupos al azar;
después, tanto al grupo experimental como al de control se les administra la prueba;
posteriormente, el grupo experimental recibe el tratamiento y el de control no; para
terminar, se les administra de nuevo la prueba a ambos grupos tanto de control como al
experimental. La prueba que se les administra puede ser la misma u otra que no sea la
misma, pero sí equivalente. El pasar a ambos grupos una preprueba tiene la ventaja de que
puede garantizar que la aleatorización de los grupos ha funcionado, ya que con la prueba
podemos constatar que los grupos son equivalentes.
2.2.4 Diseño de Solomon. El diseño de cuatro grupos de Solomon es un diseño
factorial que constituye uno de los puntos de referencia para la investigación sociológica
y educativa y elimina la mayoría de los problemas de validez interna y externa evidentes
en diseños menores; consiste en un diseño de dos grupos de prueba previa y posterior
común y un diseño de control de prueba posterior únicamente. Las diferentes

20
combinaciones de grupos probados y no probados con el tratamiento y los grupos de
control permiten al investigador asegurarse de que las variables de confusión y factores
extraños no hayan influido en los resultados.
El diseño original incluye cuatro grupos y un tratamiento experimental. Los efectos se
determinan comparando las cuatro pospruebas. Los grupos 1 y 3 son los experimentales
y los grupos 2 y 4 los de control. La ventaja de este diseño es que el experimentador
tiene la posibilidad de verificar los posibles efectos de la preprueba sobre la posprueba,
puesto que a algunos grupos se les administra preprueba y a otros no.
2.3. Cuasi-experimentos
¿Qué son los cuasi-experimentos?
El término "cuasi-experimento" se refiere a diseños de investigación experimentales en
los cuales los sujetos o grupos de sujetos de estudio no están asignados aleatoriamente.
Los diseños cuasi-experimentales más usados siguen la misma lógica e involucran la
comparación de los grupos de tratamiento y control como en las pruebas aleatorias.
Los cuasi-experimentos son más vulnerables a las amenazas a la validez que las pruebas
aleatorias, los cuasi-experimentos no requieren asignaciones aleatorias a los grupos
experimentales y por eso son generalmente más factibles que las pruebas aleatorias.
Los diseños cuasi-experimentales también manipulan deliberadamente, al menos, una
variable independiente para observar su efecto y relación con una o más variables
dependientes, solo que difieren de los experimentos “puros” en el grado de seguridad o
confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. En los diseños
cuasi experimentales los sujetos no se asignan al azar a los grupos ni se emparejan, sino
que dichos grupos ya están formados antes del experimento: son grupos intactos (la razón
por la que surgen y la manera como se formaron es independiente o aparte del
experimento).
Se manipula la variable independiente, es decir, se introduce un tratamiento, carecen de
una de dos propiedades del diseño experimental, que son aleatoriedad y grupo control.
Características

21
En las investigaciones cuasi experimentales, el investigador también manipula
deliberadamente al menos una variable independiente para observar su efecto y relación
con una o más variables dependientes. Sólo difieren de los experimentos verdaderos o
experimentales en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda tenerse sobre la
equivalencia inicial de los grupos.
Generalmente, la metodología cuasi experimental se lleva a cabo en una situación real o
de campo donde una o más variables independientes son manipuladas por el investigador
en condiciones controladas sólo hasta donde permita la situación.
En los diseños cuasi experimentales, los sujetos no se asignan a los grupos al azar ni se
emparejan, sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento.
La falta de aleatorización introduce posibles problemas de validez interna y externa.
Ventajas de los cuasi-experimentos.
Son prácticos
Brindan información útil para generalizar.
Se pueden llevar a cabo en ambientes naturales.
Proveen una aproximación al experimento aleatorio cuando la aleatoriedad no es posible.
Los cuasi-experimentos pueden usarse para medir resultados a nivel poblacional o de
programa.
Los cuasi-experimentos pueden ofrecer una evidencia casi tan fuerte del impacto del
programa como la de las pruebas aleatorias y más fuerte que la mayoría de los estudios no
experimentales.
Desventajas de los cuasi-experimentos.
Pueden surgir varias hipótesis rivales que compiten con la hipótesis de manipulación
experimental en la explicación de los resultados observados.
El cuasi-experimento es más vulnerable a los sesgos de selección, o sea, que el grupo de
tratamiento puede diferir del grupo control en características que están correlacionadas
con los resultados estudiados, distorsionando los resultados del impacto.
Depende mucho de los métodos estadísticos multivariables y es, por lo tanto, sensible al
uso de modelos estadísticos apropiados y al tratamiento correcto de los problemas de
estimación estadística.

22
En la práctica, los estudios cuasi-experimentales a menudo pueden compensar las
diferencias en las características clave de los grupos experimentales a través del pareo y
el análisis multivariable.
En los cuasi-experimentos no se asignan al azar los sujetos a los grupos experimentales,
sino que se trabaja con grupos intactos.
Los cuasi-experimentos alcanzan validez interna en la medida en que demuestran la
equivalencia inicial de los grupos participantes y la equivalencia en el proceso de
experimentación.
Ejemplo:
Si estamos realizando un estudio sobre motivación en un centro donde los grupos ya están
formados, trabajaríamos con alumnos de un mismo grupo y tendríamos en consideración
variables como el sexo, nivel de inteligencia, proporción de chicos y chicas, etc.

233. Causas de invalidez de la experimentación.
Existen diversos factores que llegan a afectar la confiabilidad y la validez:
1.- La improvisación: genera casi siempre instrumentos poco válidos o confiables, que no
debieran existir en la investigación.
2.- Se utilizan instrumentos desarrollados en el extranjero que no han sido validados en
nuestro contexto: cultura y tiempo. Traducir un instrumento, aun cuando adaptemos los
términos a nuestro lenguaje y los contextualicemos, no es ni remotamente una validación.
3.- El instrumento resulta inadecuado para las personas a quienes se les aplica: no es
empático. Utilizar un lenguaje muy elevado para el sujeto participante, no tomar en cuenta
diferencias en cuanto a género, edad, conocimientos, memoria, nivel ocupacional y
educativo, motivación para contestar, capacidades de conceptualización y otras
diferencias en los participantes, son errores que llegan a afectar la validez y confiabilidad
del instrumento de medición, quien realiza una investigación debe siempre adaptarse a los
participantes y no éstos a él o ella, ya que es necesario brindarles todo tipo de facilidades.
4.- Agrupa diversas cuestiones vinculadas con los estilos personales de los participantes
tales como: deseabilidad social (tratar de dar una impresión muy favorable a través de las
respuestas), tendencia a asentir con respecto a todo lo que se pregunta, dar respuestas
inusuales o contestar siempre negativamente.
5.- Las condiciones en las que se aplica el instrumento de medición: El ruido, la
iluminación, el frío (por ejemplo, en una encuesta de casa en casa), un instrumento
demasiado largo o tedioso. Son cuestiones que llegan a afectar negativamente la validez
y la confiabilidad, al igual que si el tiempo que se brinda para responder al instrumento es
inapropiado.
6.-La falta de estandarización: Por ejemplo, que las instrucciones no sean las mismas para
todos los participantes, que el orden de las preguntas sea distinto para algunos individuos,
que los instrumentos de observación no sean equivalentes, etc. Este elemento también se
vincula con la objetividad.

24
7.- Aspectos mecánicos: como que, si el instrumento es escrito, que no sean legibles las
instrucciones, falten páginas, no haya espacio adecuado para contestar o no se comprendan
las instrucciones, también influyen de manera desfavorable.
Con respecto a la validez dos factores pueden afectarla significativamente:
a) la estrechez del contenido, es decir que se excluyan dimensiones importantes de la
variable o las variables medidas.
b) La amplitud exagerada, donde el riesgo es que el instrumento contenga excesiva
intrusión de otros constructos.
Muchos de los errores se pueden evitar mediante una adecuada revisión de la literatura,
que nos permite seleccionar las dimensiones apropiadas de las variables del estudio,
criterios para comparar los resultados de nuestro instrumento, teorías de respaldo,
instrumentos de dónde elegir, etcétera.

25
4. Fuentes de Consulta
1. Álvarez Cáceres R. (1996) El método científico en las ciencias de la salud. Las
bases de la investigación biomédica. Madrid: Díaz de Santos.
2. Alvira Martín, F. (2002). Perspectiva cualitativa / perspectiva cuantitativa en la
metodología sociológica. Mc Graw Hill. México DF.
3. Arnau, J. y Bono, R. (2008). Estudios longitudinales de medidas repetidas.
Modelos de diseño y análisis. Escritos de Psicología. Barcelona. p. 32-41.
4. Delgado, M. y Llorca, J. (2004). Estudios longitudinales: concepto y
particularidades. Salud Pública, España. P. 141-148.
5. García, Córdoba, Fernando, (2019), La Tesis y El Trabajo de Tesis en la
perspectiva, cuantitativa, cualitativa y tecnológica. ed. Limusa. México. pp.169.
6. Hernández, Zamperi, Roberto, Fernández, Collado, Carlos, Baptista, Bucio, Pilar,
(2003), Metodología de la Investigación, Mc GRAW-
HILL/INTERAMERICANA EDITORES S.A. de C.V. México. p.p.705.
7. Hernández Zampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014).
Metodología de la investigación: Roberto Hernández Sampieri, Carlos Fernández
Collado y Pilar Baptista Lucio (6a. ed. --.). México D.F.: McGraw-Hill.
8. Hernández, Zamperi, Roberto, Fernández, Collado, Carlos, Baptista, Bucio, Pilar,
(2003), Metodología de la Investigación, Mc GRAW-
HILL/INTERAMERICANA EDITORES S.A. de C.V. México. p.p.705.
9. Jiménez, O. 2020. Estudio longitudinal sobre los efectos de la comida chatarra en
calidad de vida. [Diapositiva]. México.
10. Kerlinger, F. (1979). Enfoque conceptual de la investigación del comportamiento.
Nueva Editorial Interamericana. México.
11. Monje A. (2011) Metodología de la investigación cualitativa y cuantitativa.
Universidad Surcolombiana, Facultad de Ciencias Sociales y Humanas. Programa
de comunicación social y periodismo NEIVA.

26
12. Salas Blas, Edwin (2013), Diseños Preexperimentales en Psicología y Educación:
Una Revisión Conceptual Libera bit. Revista de Psicología, vol. 19, Universidad
de San Martín de Porres Lima, Perú. pp. 133-141.

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