Metodologías de Investigación Científica: Estructuras y Protocolos de Rigor Académico

Protocolo de Investigación Cualitativa

Diseño (D): Meses X del año X, siguiendo los criterios de verificación COREQ (Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Research) para grupos focales y SRQR (Standards for Reporting Qualitative Research) para entrevistas individuales. Población (P): Estudiantes universitarios. El proceso de reclutamiento se realizó mediante un muestreo intencional y de bola de nieve hasta alcanzar la saturación temática, siguiendo estrictamente los Criterios de Inclusión (CI) y Criterios de Exclusión (CE).

Variables y Herramientas de Recogida de Datos (V y HRD): Se estudiaron las características sociodemográficas, tales como edad y sexo, recogidas a través de formularios ad hoc. Se utilizaron grupos focales (gf) y entrevistas individuales (ei) mediante preguntas abiertas semiestructuradas, grabadas y transcritas con el permiso de los participantes, adaptándose en cada momento a la individualidad de la experiencia vivida por el individuo. Se siguió el protocolo acordado previamente por investigadores con suficiente experiencia, continuando con la recogida de información necesaria sobre las variables de estudio mediante una aproximación progresiva hasta la saturación temática y mediante la estimación del tamaño de la muestra. La duración aproximada de las entrevistas individuales fue de 40-60 minutos, y la de los grupos focales de 60-90 minutos.

Análisis de Datos (AD): Realizado a través del software ATLAS.ti, transcribiendo los datos y organizándolos según criterios lógicos, lectura de transcripciones, codificación y categorización. El proceso se realizó de acuerdo con la teoría (x).

Ensayo Clínico Aleatorizado (ECA)

Diseño (D): Definición del objetivo y periodo (año), siguiendo los estándares de verificación CONSORT. Población (P): De una población X, se tomó una muestra de n=X participantes que iniciaron el estudio, siguiendo un muestreo aleatorio mediante la estimación del tamaño del efecto, de los cuales resultaron n=X. Posteriormente, n=X por protocolo (Grupo de Intervención: n=X y Grupo Control: n=X) finalizaron el estudio, atendiendo a los criterios de inclusión y exclusión.

Variables (V): Definidas según los objetivos del estudio. Herramientas de Recogida de Datos (HRD): Datos recogidos a través de encuestas de preguntas cerradas y formularios valorando tres periodos de tiempo: pre-intervención, post-intervención y seguimiento. Se emplearon diferentes escalas de variables de tipo Likert, medidas a través del Coeficiente alfa de Cronbach para asegurar la fiabilidad.

Análisis de Datos (AD): Mediante el software SPSS, el tratamiento de datos se realizó en primer lugar de forma descriptiva y, posteriormente, mediante estadística inferencial, extrayendo conclusiones a través del contraste de hipótesis:

• H₀ (Hipótesis nula): No existe diferencia significativa entre variables/muestras (p > 0.05).
• H₁ (Hipótesis alternativa): Existe diferencia significativa entre variables/muestras (p <= 0.05).

Se aplicó primeramente la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov para tamaños de muestra N > 50. A continuación, se comprobó el p-valor: si p > 0.05, el test es paramétrico (test de t-Student para comparar dos variables o grupos, y ANOVA si se comparan más de dos muestras); si p <= 0.05, el test es no paramétrico (test U de Mann-Whitney para comparar dos variables independientes, test de Wilcoxon para dos variables dependientes y test de Kruskal-Wallis para comparar más de dos variables). Se cumplió con la Declaración de Helsinki.

Aproximaciones Metodológicas Específicas

• Aproximación Fenomenológica Descriptiva (FD): Inductiva, iterativa, continua y comparativa, realizando revisiones de la entrevista cada 2 o 3 preguntas y llegando a los datos.
• Aproximación Descriptiva por Análisis Temático: Deductiva, partiendo de la teoría y llegando a los datos.

Método de Colaizzi (7 fases)

1. Familiarización con los datos: Transcripción, lectura y anotación de ideas.
2. Identificación de citas: Extracción de las fases significativas para el fenómeno estudiado.
3. Formulación de códigos: Se identifica la cita y se formula el posible significado.
4. Asignación de temas: Los códigos se agrupan en temas con las ideas clave.
5. Desarrollo de descripción exhaustiva: Se redacta la descripción del fenómeno, incorporando temas identificados para representar la experiencia.
6. Identificación de la estructura fundamental: Busca condensar y extraer las esencias del fenómeno.
7. Verificación de la estructura: Devolución de los resultados a los participantes para su validación.

Método de Braun y Clarke (6 fases)

1. Familiarización con los datos: Transcripción, lectura y anotación de ideas.
2. Generación de códigos: Codificación de los aspectos más relevantes de los datos.
3. Búsqueda de temas: Elaboración de un mapa temático.
4. Revisión de temas: Análisis continuo de cada tema.
5. Definición de temas: Generación de definiciones y nombres para cada tema.
6. Producción de un informe: Selección y análisis final de los fragmentos de los textos seleccionados, generando un informe académico sobre el estudio.

Estudios Observacionales y Transversales

Diseño (D): Meses X del año X, siguiendo la guía de verificación STROBE. Población (P): Estudiantes universitarios. Muestreo no aleatorio por conveniencia mediante estimación del tamaño del efecto, con un total de N participantes, siguiendo CI y CE.

Variables y Herramientas de Recogida de Datos (V y HRD): Variables sociodemográficas recogidas con encuestas tipo ad hoc (edad, sexo, etc.). Para el resto de las variables, se obtuvieron datos con formularios de preguntas cerradas (tipo Likert, visual analógica o puntuación). Se midió la fiabilidad, consistencia y validez con el Coeficiente Alfa de Cronbach, recogiendo datos hasta la saturación de los mismos.

Análisis de Datos (AD): A través del software SPSS, con tratamiento descriptivo e inferencial mediante contraste de hipótesis (H₀: p > 0.05; H₁: p <= 0.05). Se utilizó la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov (N > 50). Dependiendo del p-valor, se aplicaron tests paramétricos (t-Student, ANOVA) o no paramétricos (U de Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskal-Wallis).

Rigor Metodológico y Ética de la Investigación

Rigor Metodológico (RM): Se empleó la triangulación de datos e investigadores para incrementar la credibilidad y validez de los resultados. Para asegurar el rigor de los datos recogidos, se utilizaron los cuatro criterios de Lincoln y Guba:

• Credibilidad: Autenticidad y veracidad de los hallazgos mediante estrategias de chequeo.
• Transferibilidad: Posibilidad de aplicar los hallazgos a otros contextos.
• Dependabilidad: Estabilidad y consistencia de los hallazgos mediante registros detallados y auditorías externas.
• Confirmabilidad: Hallazgos basados en datos y no en la predisposición del investigador (reflexividad).

Ética (E): Se obtuvo el consentimiento del Comité Ético de X. Se procedió al consentimiento informado de los pacientes, explicándoles objetivos, procedimientos, riesgos y beneficios, indicando la voluntariedad de abandonar en cualquier momento. Se garantizó la confidencialidad de los datos (Ley de Protección de Datos 2018), cumpliendo con los principios de no maleficencia, justicia y autonomía, el Principio de Belmont y la Declaración de Helsinki.