Metodología de Investigación: Experimental, Observacional, Validez y Estadística

Diferencias entre Investigación Experimental y Metodología Observacional

Investigación Experimental

La investigación experimental busca establecer relaciones de causa-efecto. Esto implica la manipulación de una variable independiente para evaluar su impacto sobre una variable dependiente. Aunque establecer una relación causal directa puede ser complejo, se logra mediante un razonamiento lógico aplicado a experimentos rigurosamente diseñados. Estos experimentos deben asegurar que no existan explicaciones alternativas razonables para los cambios observados en la variable dependiente, más allá de la manipulación de la variable independiente.

Metodología Observacional

Cuando se habla de observación en metodología, se hace referencia a una técnica cuantitativa donde se manipula la realidad. En cambio, la observación como método implica un enfoque donde no se interviene en la realidad; se observa el fenómeno en su contexto natural y espontáneo. Este método busca describir la realidad tal como es, y puede ser tanto cuantitativo como cualitativo.

Validez Interna y Externa en la Investigación

• Validez Interna: Se refiere al grado de concordancia entre los resultados obtenidos en la investigación y la realidad que se está estudiando. Es decir, qué tan bien el estudio mide lo que pretende medir dentro de su propio contexto.
• Validez Externa: Se refiere a la posibilidad de generalizar los resultados de la investigación a otras poblaciones o fenómenos similares, pero no estudiados directamente. Está relacionada con la representatividad y la capacidad de generalización de los hallazgos.

La Estadística en el Proceso de Investigación

La estadística es fundamental para el conocimiento cuantitativo, permitiendo comprender la complejidad de los fenómenos y las relaciones entre ellos. Su función principal es la recopilación, organización, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos. El objetivo final es predecir y resolver problemas. Existen dos ramas principales:

• Estadística Descriptiva: Se enfoca en descubrir las características y regularidades presentes en un conjunto de datos.
• Estadística Inferencial: Busca generalizar los resultados obtenidos de una muestra para estimar las características de una población más amplia.

Tipos de Distribuciones Unidimensionales

Las distribuciones unidimensionales describen cómo se distribuyen los valores de una sola variable. Se clasifican en tres tipos, según el número de observaciones y variables:

• Tipo I: Se aplica cuando hay pocas observaciones y, por lo tanto, no se requiere un tratamiento especial de los datos. Simplemente se ordenan los valores de la variable de menor a mayor.
  • Número de variables: pocas.
  • Número de observaciones: pocas.
• Tipo II: Se utiliza cuando hay muchas observaciones, pero pocos valores distintos de la variable. En este caso, se agrupan todas las observaciones que corresponden al mismo valor. Este tipo es común en variables discretas o atributos.
  • Número de observaciones: muchas.
  • Número de variables: pocas.
• Tipo III: Se aplica cuando hay una gran cantidad de observaciones y la variable presenta muchos valores diferentes. Se agrupan los valores de la variable en intervalos o clases. Es aplicable tanto a variables discretas como continuas. Es importante destacar que, a diferencia de los tipos I y II, este tipo de distribución no conserva toda la información original, ya que se produce una agrupación.
  • Número de observaciones: muchas.
  • Número de variables: muchas.