5.3: Diseños de investigación populares

Como se señaló anteriormente, los diseños de investigación pueden clasificarse en dos categorías —positivista e interpretativa— dependiendo de cómo su objetivo en la investigación científica. Los diseños positivistas están pensados para pruebas de teoría, mientras que los diseños interpretativos están destinados a la construcción de teoría. Los diseños positivistas buscan patrones generalizados basados en una visión objetiva de la realidad, mientras que los diseños interpretativos buscan interpretaciones subjetivas de los fenómenos sociales desde la perspectiva de los sujetos involucrados. Algunos ejemplos populares de diseños positivistas incluyen experimentos de laboratorio, experimentos de campo, encuestas de campo, análisis de datos secundarios e investigación de casos, mientras que los ejemplos de diseños interpretativos incluyen investigación de casos, fenomenología y etnografía. Tenga en cuenta que la investigación de casos se puede utilizar para la construcción de teorías o pruebas teóricas, aunque no al mismo tiempo. No todas las técnicas son adecuadas para todo tipo de investigación científica. Algunas técnicas como los grupos focales son las más adecuadas para la investigación exploratoria, otras como la etnografía son las mejores para la investigación descriptiva, y otras como los experimentos de laboratorio son ideales para la investigación explicativa. A continuación se presentan breves descripciones de algunos de estos diseños. Los detalles adicionales se proporcionan en los Capítulos 9-12.

Los estudios experimentales son aquellos que pretenden probar las relaciones causa-efecto (hipótesis) en un entorno estrechamente controlado separando la causa del efecto en el tiempo, administrando la causa a un grupo de sujetos (el “grupo de tratamiento”) pero no a otro grupo (“grupo control”), y observando cómo los efectos medios varían entre sujetos en estos dos grupos. Por ejemplo, si diseñamos un experimento de laboratorio para probar la eficacia de un nuevo fármaco en el tratamiento de una determinada dolencia, podemos obtener una muestra aleatoria de personas que padecen esa dolencia, asignarlas aleatoriamente a uno de dos grupos (grupos de tratamiento y control), administrar el medicamento a sujetos del grupo de tratamiento, pero solo dar un placebo (por ejemplo, una pastilla de azúcar sin valor medicinal). Los diseños más complejos pueden incluir múltiples grupos de tratamiento, como dosis baja versus alta del medicamento, múltiples tratamientos, como combinar la administración del medicamento con intervenciones dietéticas. En un verdadero diseño experimental, los sujetos deben ser asignados aleatoriamente entre cada grupo. Si no se sigue la asignación aleatoria, entonces el diseño se vuelve cuasi-experimental. Los experimentos se pueden realizar en un entorno artificial o de laboratorio como en una universidad (experimentos de laboratorio) o en entornos de campo como en una organización donde el fenómeno de interés está ocurriendo realmente (experimentos de campo). Los experimentos de laboratorio permiten al investigador aislar las variables de interés y controlar variables extrañas, lo que puede no ser posible en experimentos de campo. Por lo tanto, las inferencias extraídas de experimentos de laboratorio tienden a ser más fuertes en validez interna, pero las de los experimentos de campo tienden a ser más fuertes en validez externa. Los datos experimentales se analizan mediante técnicas estadísticas cuantitativas. La fuerza principal del diseño experimental es su fuerte validez interna debido a su capacidad de aislar, controlar y examinar intensamente un pequeño número de variables, mientras que su debilidad primaria es la generalización externa limitada ya que la vida real suele ser más compleja (es decir, involucrar más extraños variables) que los ajustes de laboratorio artificiales. Además, si la investigación no identifica variables extrañas relevantes ex ante y el control de dichas variables, dicha falta de controles puede perjudicar la validez interna y puede conducir a correlaciones espurias.

Las encuestas de campo son diseños no experimentales que no controlan ni manipulan variables o tratamientos independientes, sino que miden estas variables y prueban sus efectos mediante métodos estadísticos. Las encuestas de campo capturan instantáneas de prácticas, creencias o situaciones de una muestra aleatoria de sujetos en entornos de campo a través de un cuestionario de encuesta o con menor frecuencia, a través de una entrevista estructurada. En las encuestas transversales de campo, las variables independientes y dependientes se miden en el mismo momento (por ejemplo, mediante un único cuestionario), mientras que en las encuestas de campo longitudinales, las variables dependientes se miden en un momento posterior que las variables independientes. Las fortalezas de las encuestas de campo son su validez externa (ya que los datos se recopilan en entornos de campo), su capacidad para capturar y controlar un gran número de variables, y su capacidad para estudiar un problema desde múltiples perspectivas o utilizando múltiples teorías. Sin embargo, debido a su naturaleza no temporal, la validez interna (relaciones causa-efecto) es difícil de inferir, y las encuestas pueden estar sujetas a sesgos de los encuestados (por ejemplo, los sujetos pueden proporcionar una respuesta “socialmente deseable” en lugar de su verdadera respuesta) lo que perjudica aún más la validez interna.

El análisis secundario de datos es un análisis de datos que previamente han sido recopilados y tabulados por otras fuentes. Dichos datos pueden incluir datos de agencias gubernamentales, como estadísticas de empleo de la Oficina de Servicios Laborales de los Estados Unidos o estadísticas de desarrollo por país del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, datos recopilados por otros investigadores (a menudo utilizados en estudios metaanalíticos), o datos de terceros disponibles públicamente datos, como datos financieros de los mercados de valores o datos de subastas en tiempo real de eBay. Esto contrasta con la mayoría de los otros diseños de investigación donde la recolección de datos primarios para la investigación es parte del trabajo del investigador. El análisis de datos secundarios puede ser un medio efectivo de investigación donde la recolección de datos primarios es demasiado costosa o inviable, y los datos secundarios están disponibles a un nivel de análisis adecuado para responder a las preguntas del investigador. Las limitaciones de este diseño son que los datos podrían no haber sido recolectados de manera sistemática o científica y por lo tanto inadecuados para la investigación científica, ya que los datos fueron recolectados para un propósito presumiblemente diferente, pueden no abordar adecuadamente las cuestiones de investigación de interés para el investigador, y la validez del intervalo es problemática si la precedencia temporal entre causa y efecto no está clara.

La investigación de casos es una investigación en profundidad de un problema en uno o más entornos de la vida real (sitios de casos) durante un período prolongado de tiempo. Los datos pueden ser recopilados mediante una combinación de entrevistas, observaciones personales y documentos internos o externos. Los estudios de caso pueden ser de naturaleza positivista (para pruebas de hipótesis) o interpretativos (para la construcción de teoría). La fuerza de este método de investigación es su capacidad para descubrir una amplia variedad de factores sociales, culturales y políticos potencialmente relacionados con el fenómeno de interés que tal vez no se conozcan de antemano. El análisis tiende a ser de naturaleza cualitativa, pero fuertemente contextualizado y matizado. Sin embargo, la interpretación de los hallazgos puede depender de la capacidad observacional e integradora del investigador, la falta de control puede dificultar el establecimiento de la causalidad y los hallazgos de un solo sitio de caso pueden no generalizarse fácilmente a otros sitios de caso. La generalización se puede mejorar replicando y comparando el análisis en otros sitios de casos en un diseño de múltiples casos.

La investigación de grupos focales es un tipo de investigación que implica traer a un pequeño grupo de sujetos (típicamente de 6 a 10 personas) en un lugar, y hacer que discutan un fenómeno de interés por un período de 1.5 a 2 horas. La discusión es moderada y dirigida por un facilitador capacitado, quien establece la agenda y plantea un conjunto inicial de preguntas para los participantes, se asegura de que las ideas y experiencias de todos los participantes estén representadas, e intenta construir una comprensión holística de la situación problemática a partir de los participantes comentarios y experiencias. No se puede establecer validez interna por falta de controles y los hallazgos pueden no generalizarse a otros entornos debido al pequeño tamaño de la muestra. Por lo tanto, los grupos focales no se utilizan generalmente para la investigación explicativa o descriptiva, sino que son más adecuados para la investigación exploratoria.

La investigación accional asume que los fenómenos sociales complejos se entienden mejor introduciendo intervenciones o “acciones” en esos fenómenos y observando los efectos de esas acciones. En este método, el investigador suele ser un consultor o un miembro organizacional incrustado dentro de un contexto social como una organización, que inicia una acción como nuevos procedimientos organizacionales o nuevas tecnologías, en respuesta a un problema real como la disminución de la rentabilidad o los cuellos de botella operativos. La elección de acciones del investigador debe basarse en la teoría, la cual debe explicar por qué y cómo tales acciones pueden provocar el cambio deseado. Luego, el investigador observa los resultados de esa acción, modificándola según sea necesario, a la vez que aprende de la acción y genera percepciones teóricas sobre el problema objetivo y las intervenciones. La teoría inicial se valida por la medida en que la acción elegida resuelve con éxito el problema objetivo. La resolución simultánea de problemas y la generación de conocimientos es la característica central que distingue la investigación de acción de todos los demás métodos de investigación y, por lo tanto, la investigación de acción es un excelente método para unir la investigación y la práctica. Este método también es adecuado para estudiar problemas sociales únicos que no pueden replicarse fuera de ese contexto, pero también está sujeto al sesgo y subjetividad del investigador, y la generalizabilidad de los hallazgos a menudo se restringe al contexto donde se realizó el estudio.

La etnografía es un diseño interpretativo de investigación inspirado en la antropología que enfatiza que el fenómeno de la investigación debe ser estudiado dentro del contexto de su cultura. El investigador está profundamente inmerso en cierta cultura durante un período prolongado de tiempo (8 meses a 2 años), y durante ese período, involucra, observa y registra la vida cotidiana de la cultura estudiada, y teoriza sobre la evolución y los comportamientos en esa cultura. Los datos se recopilan principalmente a través de técnicas observacionales, interacción formal e informal con los participantes de esa cultura y notas de campo personales, mientras que el análisis de datos implica “hacer sentido”. El investigador debe narrar su experiencia con gran detalle para que los lectores puedan experimentar esa misma cultura sin necesariamente estar ahí. Las ventajas de este enfoque son su sensibilidad al contexto, la comprensión rica y matizada que genera y el sesgo mínimo de los encuestados. Sin embargo, este es también un enfoque extremadamente intensivo en tiempo y recursos, y los hallazgos son específicos de una cultura determinada y menos generalizables para otras culturas.