Control de Variables en la Investigación Cuantitativa: Métodos y Validez

Control de la Investigación Cuantitativa

Control de Factores Externos e Intrínsecos

El investigador debe controlar las variables extrínsecas a fin de determinar la verdadera naturaleza de la relación entre las variables independientes y dependientes. Las variables extrínsecas son aquellas que tienen una relación no pertinente con las dependientes y que pueden confundir la prueba de la hipótesis de investigación.

Las variables extrínsecas son de dos tipos:

• Las intrínsecas a los sujetos de estudio.
• Las que representan factores externos derivados de las circunstancias en que se realiza la investigación.

Las condiciones en que se recaban los datos deben ser, en la medida de lo posible, similares para todos los participantes.

Control de Factores Externos

El control que el investigador ejerce en el estudio al tratar de mantener la constancia de las condiciones constituye una de las primeras formas de control científico.

En condiciones naturales, el investigador tiene mucho menos control sobre el medio, debe esforzarse porque sean lo más parecido posible.

En los experimentos de campo están sujetos al problema de contaminación de los tratamientos.

El tiempo es otro factor externo que suele someterse a control. Según el tema de estudio, la hora del día o la época del año en que se recaben los datos pueden influir en la variable dependiente.

Control de Factores Intrínsecos

Existen varios métodos para controlar los factores intrínsecos:

• Control estadístico
• Apareamiento
• Distribución aleatoria
• Mediciones repetidas
• Homogeneidad
• Grupos aleatorios

Distribución Aleatoria

Es el método más eficaz para controlar las variables extrínsecas individuales. Su función es garantizar que los grupos sean comparables, es decir, que sean iguales en función de las variables extrínsecas. Permite controlar todas las fuentes posibles de variación extrínseca sin que el investigador tenga que definir conscientemente qué variables deberá controlar.

Mediciones Repetidas

Garantiza la equivalencia de los grupos comparados mediante la distribución aleatoria. Es conveniente el orden una distribución aleatoria para determinar el orden de exposición a los tratamientos. Ofrece como ventaja la reducción del número de sujetos. Si el investigador espera efectos residuales de una condición a otra, deberá recurrirse a otros diseños.

Homogeneidad

Consiste en utilizar exclusivamente sujetos homogéneos respecto de las variables que se consideran extrínsecas, las cuales, en este caso, no deberían variar. Se utiliza cuando la distribución aleatoria y las mediciones repetidas no son viables. Los resultados solo pueden generalizarse para una población que comparta las características de los sujetos que participaron en el estudio.

Control Estadístico

Consiste en incluir en el estudio a las variables intrínsecas en calidad de variables independientes. Este enfoque tiene la ventaja de aumentar la precisión y la probabilidad de detectar diferencias entre el grupo experimental y de control.

Apareamiento

Consiste en aplicar lo que se sabe de las características de los sujetos para conformar grupos de comparación, es decir, un sujeto de la misma edad y el mismo género estará conformando el grupo experimental y otro de esas características estará presente en el grupo control.

Grupos Aleatorios

Este método consiste en emplear procedimientos estadísticos. Los efectos de variables intrínsecas sobre la variable resultado pueden ser controlados o eliminados mediante técnicas estadísticas como el análisis de la covarianza. Es posible eliminar el efecto de la mayor parte de la variabilidad individual que obedece a una multitud de factores de confusión.

Evaluación de los Métodos de Control

La asignación al azar de los sujetos a los grupos es la técnica más eficaz para manejar las variables intrínsecas. Para elegir muestras homogéneas, desarrollar un diseño de agrupamiento aleatorio, aparear a los sujetos o efectuar un análisis de covarianza, de antemano se debe decidir qué variables se medirán y controlarán.

Validez Interna

Grado en que es posible inferir que la variable independiente (VI) en realidad influye en la variable dependiente (VD) y que la relación no es espuria.

Factores que Amenazan la Validez Interna

• Historia
• Selección
• Maduración
• Sensibilización
• Instrumentación
• Mortalidad

Descripción de los Factores

Historia: Es un factor de amenaza que puede atentar contra la validez interna y se refiere a acontecimientos externos concurrentes a la VI que pueden afectar a la VD.

Selección: Este término incluye los sesgos que resultan de diferencias preexistentes entre los grupos. Si los grupos no son equivalentes, es posible que cualquier diferencia en la VD obedezca a diferencias iniciales, más que al efecto de la VI.

Maduración: Se refiere a los procesos que experimentan los sujetos durante el estudio como resultados del transcurso del tiempo y no a causa del tratamiento o de la VI.

Sensibilización: Efectos que ejerce la pre-prueba en el desempeño de los participantes en la post-prueba. Si no se contara en el estudio con un grupo de comparación, sería imposible diferenciar los efectos resultantes de la instrucción respecto de los derivados de someterse a la pre-prueba.

Instrumentación: Se refiere al factor de amenaza proveniente del cambio de instrumentación para efectuar las mediciones entre la primera medición y las subsiguientes.

Mortalidad: Este factor amenaza la validez interna por diferencias en la atrición de los grupos que se comparan. La pérdida de sujetos durante el transcurso del estudio puede diferir de un grupo a otro.

Validez Interna y Diseño de Investigación

Los estudios cuasi-experimentales y los ex post facto son especialmente susceptibles a los factores que amenazan la validez interna. Los riesgos hasta ahora descritos constituyen explicaciones alternas a los resultados. El objetivo de un diseño de investigación de calidad consiste en descartar estas posibles explicaciones alternas. La mortalidad representa una amenaza importante en el caso de los experimentos verdaderos.

Validez Interna y Análisis de Datos

Es recomendable analizar los datos para establecer las características y el alcance de cualquier sesgo posible. La detección de un sesgo puede contribuir a la interpretación de los resultados de los análisis sustantivos, de modo que en ocasiones será posible controlar los sesgos mediante procedimientos estadísticos.

Validez Externa

Es la posibilidad de generalizar los resultados de la investigación a otros entornos o muestras.

Validez Externa y Muestreo

Un aspecto de la validez externa de un estudio se refiere a la idoneidad del diseño de muestreo. Si las características de la muestra son representativas de las características de la población, la generalización es directa. La población accesible está compuesta por sujetos disponibles para un estudio determinado. La población blanco representa el grupo total de sujetos que interesan al investigador, entre los cuales cabe generalizar razonablemente los resultados.

Factores que Amenazan la Validez Externa

Efecto Hawthorne: Consiste en la adopción de un comportamiento particular en el contexto de la investigación porque los sujetos están conscientes de su participación en el estudio.

Efectos de Novedad: Se presentan cuando el tratamiento es nuevo; los sujetos e investigadores pueden, por igual, modificar sus conductas de diversas maneras, pueden mostrarse entusiastas o escépticos.

Interacción de la Historia y los Efectos del Tratamiento: Los resultados pueden reflejar el impacto del tratamiento y de algún otro suceso ajeno al estudio.

Efectos del Experimentador: El desempeño de los sujetos puede verse afectado por las características del investigador, que suele estar interesado emocional o intelectualmente en demostrar que su hipótesis es correcta, lo que puede introducir sesgos en sus resultados.

Efectos de Medición: En los estudios, el investigador recoge una cantidad considerable de datos, como información de pre-pruebas, antecedentes, etc.