Diseños de Investigación No Experimental: Variables, Correlación y Causalidad
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¿Qué es un Diseño de Investigación No Experimental?
Es aquel que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Se observan los fenómenos tal y como se dan en su contexto natural, para después analizarlos. Un estudio no experimental no construye ninguna situación, sino que se observan las existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador.
¿Qué es una Variable y sus Categorías?
Es un aspecto o característica de un fenómeno que se desea estudiar, y que puede tomar uno o más grados, estados o valores.
Las categorías son los estados que puede tomar una variable. Ejemplo: presencia/ausencia. Si la variable es trabajo, las posibilidades son dos: trabaja o no trabaja. Son mutuamente excluyentes. El conjunto de estados o valores que puede tomar una variable se denomina sistema de categorías de la variable y debe ser exhaustivo, es decir, debe incluir todo posible estado de la variable en estudio.
Diseño Transeccional Descriptivo
Tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores en que se manifiesta una o más variables. En ocasiones, el investigador pretende hacer descripciones comparativas entre grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores.
Ejemplo: Un análisis de la tendencia ideológica de los 15 diarios de mayor tiraje en Latinoamérica.
Diseño No Experimental Transeccional Correlacional
Describe relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. Los diseños correlacionales/causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o pueden pretender analizar relaciones de causalidad. Tienen así hipótesis correlacionales o hipótesis causales, respectivamente. Recordar que la causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad.
Ejemplo: Una investigación para evaluar la credibilidad de tres conductores de televisión, y relacionar esta variable con el sexo, la ocupación y el nivel socioeconómico del teleauditorio.
Causalidad y Correlación: Una Distinción Crucial
La causalidad implica correlación, pero no toda correlación significa causalidad.
Toda causalidad implica correlación, pues lo que se genera entre una causa y un efecto es, justamente, una relación. No obstante, no toda correlación implica sí o sí una causalidad, pues hay muchas otras formas de relacionar variables aparte del simple “tal causa provoca tal efecto” (por ejemplo, la comparación).