JOSÉ SUPO - DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

Introducción a los Diseños de Investigación

Presentación y Contexto

• José S. inicia la transmisión en vivo, solicitando confirmación del audio y la ubicación de los participantes.

• Se establece que el tema central será "diseños de investigación", diferenciándolo de tipos y niveles de investigación.

Interacción con Participantes

• Se saludan a varios participantes conectados desde diferentes países como México, Ecuador, Venezuela, Bolivia y Panamá.

• Se invita a los asistentes a realizar preguntas en tiempo real o dejar comentarios para futuras transmisiones.

Conceptos Fundamentales sobre Diseños de Investigación

Definición de Diseño

• Un diseño se define como una estrategia específica para desarrollar una idea de investigación.

• La investigación científica requiere un diseño adecuado que se adapte a la idea generada, similar a elegir un traje apropiado para una actividad.

Importancia del Diseño

• La investigación no es solo elegir un diseño; se trata de diseñar una estrategia metodológica basada en la idea inicial.

• Existen tantos diseños como ideas surgen, lo que implica flexibilidad en las estrategias investigativas.

Clasificación de Diseños según el Área del Conocimiento

Taxonomía General

• Los diseños pueden agruparse según su origen: epidemiológicos (ciencias de la salud), experimentales (ciencias naturales), comunitarios/ecológicos (ciencias sociales).

• Cada grupo tiene características únicas que delimitan sus estrategias metodológicas y estadísticas.

Aplicaciones Prácticas

• En el ámbito académico, el 80% de las investigaciones involucran sujetos humanos; por lo tanto, estos grupos cubren casi todas las necesidades investigativas.

Características Específicas de los Diseños Epidemiológicos

Enfoque Principal

• Los diseños epidemiológicos se centran en estudiar morbilidad y mortalidad; es decir, enfermedades y muertes humanas.

Aplicabilidad Universal

• Aunque originados en ciencias de la salud, estos diseños pueden aplicarse en otros campos siempre que se adapten adecuadamente al contexto específico.

Tipos Clásicos dentro del Diseño Epidemiológico

Clasificación Descriptiva vs. Analítica

• Los estudios descriptivos buscan validez interna mientras que los analíticos buscan validez externa.

Ejemplos Prácticos

• Un estudio descriptivo puede concluir sobre un grupo específico estudiado sin extrapolar resultados; mientras que uno analítico permite generalizar hallazgos a otras poblaciones.

Diferencias entre Estudios Descriptivos y Analíticos

Validez Interna vs. Externa

• Todos los estudios deben alcanzar primero validez interna antes de poder buscar validez externa; esto es crucial para establecer conclusiones robustas.

Métodos Comparativos

• El diseño descriptivo es transversal (retrospectivo), mientras que el analítico puede ser longitudinal (prospectivo).

Estudio Observacional vs. Experimental

Definiciones Clave

• Los estudios observacionales incluyen casos controles y cortes; ambos son utilizados para evaluar factores de riesgo sin manipulación directa.

Ensayos Clínicos

• Dentro del diseño experimental están los ensayos clínicos, donde se evalúan variables individuales mediante manipulación controlada.

Consideraciones Éticas

• Al trabajar con personas hay limitaciones éticas significativas respecto a intervenciones experimentales debido al riesgo potencial involucrado.

Tratamiento en Diseños Experimentales

Conceptos Clave sobre el Tratamiento

• El tratamiento se refiere a la intervención o principio activo administrado en un experimento, que puede involucrar plantas, animales u objetos, no solo personas.

• Es esencial el control metodológico para eliminar variables de confusión y aplicar control estadístico como el análisis multivariado en estudios explicativos.

• Para demostrar una relación causa-efecto, se requieren criterios de causalidad, incluyendo temporalidad; es decir, la causa debe preceder al efecto.

Control Metodológico y Estadístico

• El control metodológico implica la eliminación de variables confusoras y la delimitación de la población de estudio.

• El control estadístico incluye técnicas como el análisis multivariado para manejar variables intermedias y asegurar resultados válidos.

Características de los Diseños Experimentales

Tipos de Experimentos

• Se distingue entre experimentos verdaderos (o puros), que son los únicos considerados válidos en investigación experimental.

• La unidad de estudio puede ser amplia e incluir sujetos diversos; sin embargo, es importante diferenciar entre unidad de estudio y unidad experimental.

Aleatorización

• La aleatorización es crucial para evitar sesgos; se deben crear grupos aleatorios para manipular uno y observar efectos en una variable dependiente.

• Si no se realiza una aleatorización adecuada, los resultados pueden estar influenciados por características preexistentes del grupo.

Medidas Basales y Comparaciones

Importancia de las Medidas

• Se requiere realizar medidas basales antes de cualquier intervención para evaluar cambios tras el tratamiento.

• La comparación entre medidas iniciales y finales se denomina control interno o autocontrol.

Variables Numéricas

• Las variables dependientes deben ser numéricas para permitir un análisis estadístico adecuado; esto proporciona más información que las categóricas.

Análisis Estadístico

Comparación entre Grupos

• Para comparar dos grupos paralelos con variable numérica se utiliza la prueba t de Student para muestras independientes.

• Es fundamental verificar normalidad y homogeneidad en las varianzas antes del análisis estadístico.

Cuasi Experimentos

Definición y Limitaciones

• Un cuasi experimento carece de aleatorización pero aún tiene manipulación y control metodológico.

• En situaciones donde no hay posibilidad de aleatorizar, se pueden utilizar cuasi experimentos aunque presentan limitaciones éticas.

Consideraciones Éticas

• No es ético dejar a un grupo sin tratamiento cuando existe una opción viable; esto limita las posibilidades experimentales.

Pre-experimentos

Características del Pre-experimento

• Un pre-experimento carece completamente de medidas basales adecuadas; solo evalúa resultados finales sin controles internos efectivos.

Estudio de la Tasa de Mortalidad Materna

Diseño del Estudio Prospectivo

• La tasa de mortalidad materna se calcula a partir de mujeres que fallecieron durante el embarazo, parto y puerperio en relación con el número de recién nacidos vivos en un año.

• Un estudio prospectivo teóricamente implicaría identificar a las mujeres embarazadas desde el inicio del año, pero esto es impracticable debido a la necesidad de intervención médica para prevenir muertes.

Limitaciones del Estudio Prospectivo

• No se puede observar pasivamente si las mujeres embarazadas mueren; se deben implementar controles prenatales y tratamientos preventivos.

• Por esta razón, la tasa de mortalidad materna generalmente se estudia retrospectivamente utilizando datos previamente registrados.

Diferencias entre Ciencias Sociales y Ciencias de la Salud

Variables Objetivas vs. Subjetivas

• En ciencias sociales, se estudian variables subjetivas como rendimiento académico y satisfacción laboral, mientras que en ciencias de la salud se evalúan variables objetivas como peso y temperatura.

• Las variables subjetivas generan categorías nominales u ordinales, lo que complica su análisis estadístico comparado con las variables numéricas en ciencias naturales.

Implicaciones para la Investigación

• La mayoría de los libros sobre metodología científica son escritos por profesionales en ciencias sociales, lo que influye en cómo se perciben y analizan estas variables subjetivas.

Tipos de Estudios en Ciencias Sociales

Estudios Exploratorios vs. Analíticos

• Los estudios exploratorios incluyen diseños etnográficos y grupos focales, donde no hay análisis estadístico involucrado; simplemente observan comportamientos o actitudes dentro de una comunidad específica.

• En contraste, los estudios analíticos pueden incluir intervenciones y están orientados hacia poblaciones más amplias, buscando establecer relaciones entre variables sin necesariamente realizar experimentos controlados.

Ejemplos Prácticos

• Un diseño etnográfico implica vivir con una comunidad para observar sus reacciones ante enfermedades sin aplicar cálculos estadísticos formales; es un enfoque cualitativo basado en observación e interacción directa.

Validación de Instrumentos en Investigación

Definición del Constructo

• La validación comienza con definir claramente el constructo que se desea medir; esto es crucial ya que diferentes investigadores pueden tener conceptos distintos sobre lo mismo (ejemplo: "ser de izquierdas").

Creación del Instrumento

• Se debe crear un instrumento mediante redacción cuidadosa de ítems o preguntas basadas en el constructo definido; este proceso incluye evaluar propiedades métricas como validez y fiabilidad antes de su aplicación práctica.

Evaluación por Jueces

• La validación por jueces implica consultar expertos para obtener retroalimentación sobre el instrumento creado; no hay un número fijo requerido pero generalmente se recomienda al menos tres jueces para asegurar diversidad en opiniones expertas.

Este formato proporciona una estructura clara y accesible para estudiar los temas discutidos en el transcript relacionado con la investigación epidemiológica y social, así como aspectos metodológicos clave relacionados con la validación instrumental.

Repetibilidad y Reproducibilidad en Mediciones

Conceptos Fundamentales

• La repetibilidad se refiere a la consistencia de las mediciones realizadas por un mismo evaluador utilizando el mismo instrumento sobre el mismo individuo.

• La reproducibilidad implica que varios evaluadores, usando el mismo instrumento, obtienen resultados consistentes al medir repetidamente al mismo individuo.

Propiedades del Instrumento

• La repetibilidad es una propiedad intrínseca del instrumento, mientras que la reproducibilidad es extrínseca, ya que involucra múltiples evaluadores.

• Las fallas en la repetibilidad pueden deberse a la falta de un manual de procedimientos; en la reproducibilidad, a la falta de entrenamiento adecuado de los evaluadores.

Evaluación de Estabilidad

• Tanto la repetibilidad como la reproducibilidad son medidas de estabilidad y se evalúan mediante análisis estadísticos como el análisis de varianza para variables numéricas.

• Para variables categóricas, se utiliza el análisis con tablas de contingencia.

Validez del Instrumento

Tipos de Validez

• La validez de criterio se refiere al contraste entre los resultados medidos y un referente externo. Puede ser concurrente o predictiva.

• La validez concurrente ocurre cuando ambos contrastes (prueba inicial y definitiva) se realizan simultáneamente; si no es posible, se recurre a la validez predictiva.

Rendimiento Diagnóstico

• El rendimiento diagnóstico se mide mediante curvas ROC para evaluar sensibilidad y especificidad en variables categóricas.

• El punto más alejado del origen en una curva ROC indica el punto de corte para clasificar resultados dicotómicos.

Adaptación Cultural e Idiomática

Proceso de Adaptación

• Se adapta un instrumento cuando sus propiedades métricas no son satisfactorias o cuando necesita ser traducido a otro idioma.

• Las traducciones deben considerar contextos culturales; palabras pueden tener significados diferentes según su uso local.

Importancia del Contexto

• Al traducir instrumentos, es crucial entender el contexto original para mantener la intención del autor. Esto requiere especialización tanto en el tema como en el idioma.

Actualización y Desfase de Instrumentos

Cambios Contextuales

• Los instrumentos pueden desfasarse con el tiempo debido a cambios sociales o contextuales; por ejemplo, conceptos como automedicación han evolucionado durante situaciones excepcionales como pandemias.

Consideraciones Finales sobre Validación

• Es esencial contextualizar cada ítem reactivo del instrumento para asegurar su comprensión por parte del público objetivo.