Fundamentos de la Investigación Científica: Tipos de Estudio, Muestreo y Representatividad
Tipos Fundamentales de Investigación Científica
Investigación Exploratoria (Estudio Piloto)
También conocido como estudio piloto, este tipo de investigación se aplica a temas que se abordan por primera vez o que han sido muy poco investigados. Se emplean principalmente para identificar una problemática o para familiarizarse con un fenómeno.
Ejemplo: Investigar lo que opinan los habitantes de una ciudad sobre su nuevo alcalde o gobernador y cómo piensan que resolverá los problemas urbanos.
Ejemplos Históricos de Investigaciones Exploratorias:
- Sigmund Freud y los problemas de histeria relacionados con las dificultades sexuales.
- Los estudios pioneros sobre el SIDA.
Investigación Correlacional
Estudia las relaciones entre variables (dependientes e independientes), enfocándose en la correlación entre dos o más variables.
Pregunta de investigación correlacional: ¿Los niños que dedican más tiempo a ver televisión tienen un vocabulario más amplio que aquellos que ven menos televisión?
Investigación Explicativa
Este tipo de estudio busca el porqué de los hechos, estableciendo relaciones claras de causa-efecto.
Conceptos Clave en Muestreo
Representatividad
La representatividad se logra cuando las características en estudio se presentan en la muestra con la misma variedad y proporcionalidad que existen en el universo o población total. La cuota de esa variedad y proporcionalidad en la muestra define su nivel de representatividad.
Diseño de Muestreo
Es un procedimiento planeado para la selección de unidades de estudio, cuyo objetivo es elevar la representatividad de la muestra. Es importante notar que la implementación de un diseño complejo puede incrementar las dificultades, el tiempo y el costo del proceso de muestreo.
Diseños de Muestreo Aleatorio más Comunes:
- Muestreo Aleatorio Simple (MAS).
- Muestreo Aleatorio Estratificado Proporcional (MAEP).
- Muestreo Aleatorio por Conglomerados.
Nota sobre el Muestreo Aleatorio Estratificado Proporcional (MAEP):
Si resulta difícil estratificar directamente por la variable objeto de estudio, se pueden utilizar una o más variables índice que puedan “arrastrar” consigo a la variable principal.
Ejemplo: Al crear estratos basados en el tipo de vivienda, se generan simultáneamente estratos por nivel socioeconómico, ya que el tipo de vivienda “arrastra” consigo el nivel socioeconómico asociado.
Muestreo Aleatorio por Conglomerados
Este método agrupa unidades de estudio similares, asegurando la representatividad y la proporcionalidad dentro de los grupos.
Distribuciones de Frecuencias
Las distribuciones de frecuencias son tablas donde se disponen las modalidades de la variable en filas. En las columnas se registra el número de ocurrencias por cada valor, porcentajes, etc. La finalidad principal de estas agrupaciones es facilitar la obtención y comprensión de la información contenida en los datos.