TIPOS DE INVESTIGACIÓN Y METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Summary

El guion habla sobre la clasificación de la investigación en cuatro tipos según la intervención del investigador, la planificación de la toma de datos, el número de mediciones y el número de variables de interés. Los estudios son experimentales o observacionales, prospectivos o retrospectivos, transversales o longitudinales, y descriptivos o analíticos. Esta clasificación ayuda a entender el enfoque y el diseño de diferentes estudios, y es crucial para la selección del método apropiado en investigación científica.

Takeaways

• 🔬 Existen cuatro tipos principales de investigación según la intervención del investigador: experimentales y observacionales.
• 📊 Los estudios experimentales implican manipulación de la variable de estudio por parte del investigador, mientras que los observacionales no.
• ⏳ Según la planificación de la toma de datos, los estudios pueden ser prospectivos (datos planeados) o retrospectivos (datos ya existentes).
• 📏 Los estudios transversales miden la variable de estudio una sola vez, en contraste con los longitudinales que miden en múltiples ocasiones.
• 🔍 Los estudios descriptivos se centran en una sola variable, mientras que los analíticos consideran dos o más variables para establecer asociaciones y pruebas de hipótesis.
• 🧐 Los estudios observacionales y experimentales son exhaustivos y excluyentes, permitiendo clasificar cualquier estudio en una de estas categorías.
• 📚 Los datos primarios son recogidos por el investigador y son caracterizados por un mayor control sobre el sesgo de medición.
• 📑 Los datos secundarios, utilizados en estudios retrospectivos, provienen de registros y pueden presentar incertidumbre en cuanto a la precisión de las mediciones.
• 🔄 En estudios longitudinales, las comparaciones se realizan entre muestras relacionadas, permitiendo evaluar cambios a lo largo del tiempo.
• 📊 Los estudios analíticos son be variados y se utilizan para establecer la relación entre factores y para probar hipótesis, a diferencia de los descriptivos que solo describen o estiman parámetros.

Q & A

¿Cuáles son las cuatro clasificaciones operativas de la investigación según la intervención del investigador?

Las cuatro clasificaciones operativas son: estudios experimentales (con intervención) y observacionales (sin intervención), prospectivos (datos planeados) y retrospectivos (datos ya registrados), transversales (una medición de la variable) y longitudinales (dos o más mediciones de la variable), y descriptivos (una variable) y analíticos (dos o más variables).

¿Qué es un estudio experimental y cómo se diferencia de un estudio observacional?

Un estudio experimental es aquel en el que el investigador manipula la variable de estudio, suele ser planeado (prospectivo), requiere dos mediciones (longitudinal) y compara estas mediciones para analizar cambios atribuibles a la intervención (analítico y explicativo). Un estudio observacional, en cambio, no implica manipulación de la variable por parte del investigador y refleja la evolución natural de los eventos sin intervención.

¿Cómo se define un estudio prospectivo y cuál es su principal diferencia con un estudio retrospectivo?

Un estudio prospectivo es aquel en el que los datos son recolectados a partir de un plan previo y el investigador tiene control sobre las mediciones. La diferencia principal con un estudio retrospectivo es que en este último, los datos son obtenidos de registros existentes donde el investigador no tuvo participación en la recolección de datos (datos secundarios).

Explique la diferencia entre un estudio transversal y uno longitudinal.

Un estudio transversal es aquel en el que todas las variables son medidas en una sola ocasión, lo que implica comparaciones con muestras independientes. Por otro lado, un estudio longitudinal mide la variable de estudio en dos o más ocasiones, lo que permite comparaciones antes y después, utilizando muestras relacionadas.

¿Qué se entiende por estudio descriptivo y cuál es su principal característica?

Un estudio descriptivo es aquel que solo tiene una variable de interés y su análisis estadístico se centra en describir o estimar parámetros en la población de estudio a partir de una muestra. La principal característica es la falta de variables adicionales para establecer relaciones o asociaciones.

¿Cuál es la diferencia fundamental entre un estudio analítico y uno descriptivo?

Un estudio analítico tiene al menos dos variables de interés y su análisis estadístico busca establecer asociaciones y probar hipótesis, mientras que un estudio descriptivo se enfoca en describir o estimar parámetros basándose en una sola variable y muestra.

¿Por qué son importantes las clasificaciones exhaustivas y excluyentes en la investigación?

Las clasificaciones exhaustivas y excluyentes son importantes porque garantizan que cualquier estudio pueda ser clasificado de manera única y precisa en una de las categorías definidas, evitando ambigüedades y permitiendo una mejor organización y comparación de diferentes tipos de investigación.

¿Cómo se mide la variable de estudio en un estudio experimental?

En un estudio experimental, la variable de estudio se mide al menos dos veces: antes y después de la intervención del investigador. Esto permite comparar los efectos de la intervención en la variable.

¿Qué datos se consideran primarios en un estudio prospectivo y por qué son importantes?

Los datos primarios son aquellos recolectados específicamente para la investigación en curso, donde el investigador tiene control sobre la medición. Son importantes porque permiten al investigador controlar el sesgo y garantizar la calidad y la precisión de los datos.

¿Cuál es la diferencia entre datos primarios y secundarios en un estudio retrospectivo?

Los datos secundarios en un estudio retrospectivo son obtenidos de registros existentes donde el investigador no tuvo participación en la recolección, lo que puede generar incertidumbre sobre la exactitud de las mediciones. En contraste, los datos primarios son recolectados por el investigador para la investigación específica, permitiendo un mayor control sobre la calidad de los datos.