METODOLOGÍA DE RECOGIDA DE DATOS

TÉCNICAS DE RECOGIDA DE DATOS
Se entiende por recogida de datos aquellos medios técnicos que se utilizan para registrar las observaciones o facilitar el tratamiento experimental. En investigación educativa pueden considerarse los siguientes tipos primarios de técnicas de recogida de datos:

1. tests
2. cuestionarios
3. entrevistas
4. observación
5. otras técnicas

Tests

"Test" es un concepto cuya denominación se atribuye a Cattell, quien lo utilizó por primera vez hacia 1890, y que puede ser sinónimo de prueba. Para Anastasi (1967) un test psicológico constituye esencialmente una "medida objetiva o tipificada de una muestra de conducta".

Los test y las pruebas objetivas son, tal vez, los instrumentos de medición que permiten una máxima precisión en el dato obtenido. Probablemente sean las técnicas más frecuentemente utilizadas en la investigación educativa.

Cuestionarios

Los cuestionarios consisten en un conjunto más o menos amplio de preguntas o cuestiones que se consideran relevantes para el rasgo, característica o variables que son objeto de estudio. Hay dos tipos de cuestionarios: a) los aplicados en la medición y diagnóstico psicopedagógico; b) los utilizados en la recogida de datos en las encuestas.

Entrevista

La entrevista es un diálogo intencional orientado hacia unos objetivos. La entrevista puede cumplir diversas funciones: diagnóstica, orientadora, terapeútica e investigadora.

Observación
La observación puede tener distintos sentidos fundamentales:
a) Como técnica de recogida de datos dentro del proceso de investigación,
b) Como método de investigación.
En el primer caso nos podemos referir a la observación sistemática, la observación directa, instrumentos de registro de las observaciones, etc. En el segundo caso es un tipo especial de investigación, que utiliza alguna de las técnicas de observación en la fase de recogida de datos.

Otras técnicas e instrumentos
Algunas variantes híbridas entre las técnicas anteriores pueden ser formularios, inventarios, listas de control, escalas de estimación, escalas de diferencial semántico, técnica Q, sociometría, análisis de tareas realizadas por el alumno, escalas de producción escolar, registros anecdóticos.

Los instrumentos de recogida de datos pueden incluir ciertos apartados, como el magnetófono, espejo unidireccional, el circuito cerrado de televisión (CCTV), video, etc. En algunos casos se utiliza instrumental experimental, que son aparatos ad hoc para ciertos tipos de investigación. Estos instrumentos son más frecuentes en psicología experimental, donde se aplica más la investigación de laboratorio. Por ejemplo: dinamómetro, electromiógrafo, taquistoscopio, cronoscopio, psicogalvanómetro, rotor de prosecución, etc.

En el informe de investigación debe quedar claro qué técnicas, instrumentos o aparatos se han utilizado. Cuando sean desconocidos o de uso poco frecuente, se dará una descripción detallada de los mismos.

Medición y evaluación.
Medir consiste en asignar números a objetos hechos de acuerdo con unas reglas (Stevens, 1951). La medición tiene una importancia primordial en la investigaci´´on experimental y en la ciencia en general. Es curioso observar como las distintas ciencias han progresado a partir del momento en que han dispuesto de buenos instrumentos de medición. Recordemos al respecto la física, geografía y astronomía, que avanzaron a partir del momento en que se crearon instrumentos de medición precisos. Si las variables no han sido bien medidas la investigación carece de valor.

La medición en educación a veces es difícil. Los fenómenos que se quieren medir no siempre son observables. Aquí podemos recordar el célebre aforismo que anunció Thorndike en 1914: “Si una cosa existe, existe en alguna cantidad; si existe en alguna cantidad, puede medirse”. Sus palabras sirvieron de estímulo al naciente movimiento de investigación pedagógica, alentando a la utilización de métodos cuantitativos.

Esto remite a lo que hemos expuesto a propósito de los constructos y las variables. En la práctica lo que se hace es medir variables latentes inobservables por medio de indicadores. No podemos medir directamente la inteligencia, la actitud, la ansiedad o la motivación. Lo que se hace es inferir estas propiedades a partir de la observación de unos supuestos indicadores del comportamiento que se desea medir. Un indicador es un instrumentos que pone de manifiesto alguna característica no observable directamente. Muchos instrumentos de recogida de datos en investigación educativa son indicadores de las variables que se pretende analizar. Los test y las pruebas objetivas son indicadores. Johnstone (1988) expone la problemática actual de los indicadores en el campo de la educación.
Los modelos de rasgo latente han ocupado el interés de los investigadores. Estos modelos consisten en una ecuación matemática que relaciona las habilidades de un sujeto con ciertos ítems. Una característica atractiva de estos modelos reside en que una vez estimado el nivel de habilidad de un sujeto, se puede determinar la probabilidad de éxito en una tarea. Los modelos de Rasch (1980) y de Lord (1980) se encuentran entre los ejemplos más conocidos. Douglas (1988) presenta una exposición de síntesis sobre los modelos de medida del rasgo latente. Langeheine y Rost (1988) presentan una colección de informes sobre los nuevos desarrollos en el modelado del rasgo latente y sus relaciones con los constructos latentes. La teoría del rasgo latente a veces se conoce como IRT (item response theory).
La medición objetiva depende de los instrumentos de medida, los cuales funcionan independientemente de los objetos medidos. Para posibilitar una medición objetiva y precisa se requiere un modelo que permita distinguir entre los efectos del instrumento y el objeto medido. Una aportación relevante en esta dirección son los modelos de medida Rasch, desarrollados por el matemático danés Georg Rasch entre 1951 y 1959, y que son un tipo de modelo de rasgo latente, que en cierta forma puede considerarse como una extensión probabilística de las escalas de Guttman. En estos modelos, el comportamiento de un sujeto en una tarea se contabiliza mediante ciertas características personales, denominadas rasgos, y ciertas características de tarea, ignorando un componente aleatorio. La relación entre la respuesta del sujeto, sus rasgos y las características de la tarea varía de acuerdo con el modelo de rasgo latente utilizado. Si se utiliza el modelo de Rasch, la probabilidad de éxito en una tarea determinada para un sujeto dado es una función de sólo dos parámetros: a) parámetro de tarea: medida de dificultad; b) parámetro del sujeto: medida de habilidad. Estos modelos constituyen, según Wright (1988:286), el avance más importante en psicometría desde la Ley de Juicio Compatativo de Thurstone de 1927, del cual se derivaron las conocidas “escalas de Thurstone”.
Debido a la dificultad en observar muchas variables directamente, muchos instrumentos de medición en educación no son totalmente satisfactorios. Esto, junto con otros motivos de orden teórico, ha provocado duras críticas a la medición psicopedagógica. Muchas de ellas justificables desde el punto de vista metodológico e histórico (Thorndike y Hagen, 1978: 23-25). En este sentido conviene esforzarse en seguir la regla de Galileo: “medir lo inmedible e intentar hacer medible lo que aún no lo es”. Esto cobra importancia si se acepta el principio de H. Poincaré según el cual “lo que no se mide no puede ser objeto de ciencia”.
La evaluación supone atribuir juicios de valor a las mediciones realizadas. La evaluación nos interesa en dos direcciones: a) evaluación educativa; b) investigación evaluativa. La primera se asocia con los instrumentos de medición para evaluar los distintos aspectos del rendimiento educativo. La segunda se refiere a un determinado tipo de investigación. La medición y evaluación educativa constituye una rama importante dentro de las Ciencias de la Educación.

Características de los instrumentos de medición
Los instrumentos de medición deben reunir una serie de requisitos. Los más importantes son validez y confiabilidad. Otras características son sensibilidad, adecuación, objetividad y viabilidad. Los factores que intervienen en la utilidad práctica de un instrumento revisten especial importancia: economía y facilidad, tanto en la administración, corrección e interpretación.

Validez
Se denomina validez de un test al grado en que mide lo que pretende medir. La mayoría de autores se refieren a la validez de los instrumentos, coincidiendo en señalar diversos tipos de validez, con unos procedimientos adecuados para estimarla en cada caso. Los principales son:
Validez de constructor: refleja los principios de una teoría válida sobre el tópico que se pretende medir. Cuanto mejor se comprende el constructo que se pretende medir, mejor se podrán construir pruebas adecuadas.
Validez de contenido: determina el grado en que los ítems son una muestra representativa de todo el contenido a medir. Es propia de los test de rendimiento. Debe asegurarse “a priori” mediante una cuidadosa planificación en la elaboración de la prueba.
Validez de criterio: correlación entre el test y otras pruebas que se supone miden lo mismo. A veces otras pruebas se les denomina criterio. Presenta dos posibilidades: a) validez concurrente: el criterio se mide al mismo tiempo que se aplica el test; b) validez predictiva: el criterio se mide mucho tiempo después de la aplicación del test. Esta última se considera como la auténtica validez, ya que permite predecir una realización futura.
Aparte de estos tipos fundamentales de validez hay otros que pueden interesar en determinados casos. Así, tenemos la validez aparente (face validity) que es el grado según el cual una medida “parece” medir lo que pretende medir. La validez instructiva es la congruencia entre evaluación y proceso de instrucción. Es decir, un instrumento tiene validez instructiva cuando se evalúa lo que realmente se ha enseñado.
El “efecto del método” se refiere a que las puntuaciones reflejan no sólo lo que se pretende medir, sino también el efecto del método de medida. Es decir, un test consiste en: a) rasgo medido; y b) método de medida. Para valorar la contribución relativa del rasgo y del método en la puntuación, dos o más rasgos deben medirse como mínimo de dos métodos diferentes. De ahí el concepto de “multirasgo-multimétodo”.
Un procedimiento para investigar la validez de constructor es mediante la matriz multirasgo-multimétodo propuesta por Campbell y Fiske (1976).

Fiabilidad
La fiabilidad se refiere al grado de consistencia del instrumento de medida. El grado de fiabilidad de una prueba se expresa mediante un coeficiente de correlación, generalmente de Pearson.
Existen varios métodos para hallar el coeficiente de fiabilidad. Los más usuales son:
Test-retest: se administra la misma prueba dos veces a los mismo sujetos, con un intervalo de tiempo entre las aplicaciones. La correlación entre ambas aplicaciones es una estimación del coeficiente de fiabilidad.
Formas paralelas: algunas pruebas tienen dos o más formas equivalentes. La correlación entre ambas ofrece un índice de la fiabilidad.
Dos mitades (splits-halves): una vez que se ha aplicado el test, se divide en dos mitades, generalmente ítems pares e impares (odd-even), siendo la correlación entre ellas el coeficiente de fiabilidad.
Consistencia interna: es un análisis estadístico utilizando la alfa de Cronbach o las fórmulas de Kuder-Richardson.

Error de medida
El error de medida es la desviación típica de la distribución teórica de todas las puntuaciones para un sujeto, si fuera posible aplicarle el test muchas veces. El error típico de medida se relaciona con el coeficiente de fiablidad: alta fiabilidad producirá desviaciones típicas muy bajas y viceversa. El error típico de medida permite interpretar los resultados de un test dentro de un intervalo de probabilidad.

Generalizabilidad
Recientemente ha surgido la teoría de la generalizabilidad como alternativa al concepto clásico de fiabilidad. La medida de un comportamiento particular es una muestra de una población de observaciones posibles. Como consecuencia se da un error de medida, cuya naturaleza es multidimensional. Entre las posibles fuentes de error están las que provienen del observador, el momento, el fenómeno, etc. La teoría de la generalizabilidad pretende caracterizar una medida de acuerdo con las posibles fuentes de error de cara a mejorar el diseño de medición.
Según la teoría de la generalizabilidad se calculan unos coeficientes, denominados coeficientes de generalizabilidad. Estos coeficientes pueden cambiar cuando cambia la población de referencia. En la concepción clásica de la teoría de la medición se habla de una puntuación observada, compuesta por una puntuación verdadera más un error. En teoría de la generalizabilidad se habla de una puntuación universo y unos componentes de error.
La mayor contribución de la teoría de la generalizabilidad consiste en permitir al investigador analizar las fuentes de error de medida. De esta forma se puede aumentar el número de observaciones hasta conseguir un error promedio. Por ejemplo, si la variación debida a los momentos de observación es grande, mientras que es baja la variación debida al profesor, se pueden aumentar las observaciones de los momentos para reducir el error, y por consiguiente elevar el coeficiente de generalizabilidad.
En la teoría de la generalizabilidad el investigador puede estimar cuantas condiciones de cada faceta son necesarias para obtener un cierto nivel de generalizabilidad.

Clases de tests
Existen muchas clases de test. Diversos autores han intentado clasificarlos de acuerdo con distintos criterios. Los principales tipos de test pueden agruparse en las categorías siguientes:
rendimiento académico

1. inteligencia
2. aptitudes diferenciales
3. aptitudes especiales
4. personalidad
5. proyectivos
6. autoconcepto
7. cuestionarios de intereses
8. escalas de actitudes
9. valores
10. sociométricos
11. creatividad

Desde otro punto de vista, dentro de los test de rendimiento se distingue entre test referidos a la norma y test referidos al criterio. Los test tradicionales son test referidos a la norma, que establecen unas normas relativas a un grupo normativo. Las normas se establecen a posteriori. Los test referidos al criterio se usan para determinar el status de un individuo respecto a un dominio de comportamiento bien definido. La evaluación se establece respecto de la conducta esperada de cada individuo y no respecto de la conducta observada en el grupo. Son test centrados sobre objetivos que establecen normas a priori, de acuerdo con los criterios de los especialistas en la materia. Son normas absolutas.

Selección de la muestra de Sampieri

SELECCIÓN DE LA MUESTRA

Para seleccionar una muestra lo primero que hay que definir es la unidad de análisis (personas, organizaciones, periódicos, situaciones, eventos). El sobre qué o quiénes se van a recolectar datos depende del planteamientos del problema a investigar y de los alcances del estudio. Estas acciones nos llevaran al siguiente paso, que consiste en delimitar una población.

Para el proceso cuantitativo, la muestra es un subgrupo de la población de interés (sobre el cual se recolectarán datos, y que tienen que definirse o delimitarse de antemano con precisión), este deberá ser representativo de la población. El investigador pretende que los resultados encontrados en la muestra logren generalizarse o extrapolarse a la población.

Una vez que se ha definido cuál será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va a ser estudiada, y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones.

Una deficiencia que se presenta en algunos trabajos de investigación es que no describen lo suficiente las características de la población o considera que la muestra la representa de manera automática.

Es preferible entonces establecer con claridad las características de la población, con la finalidad de delimitar cuáles serán los parámetros muestrales.

Un estudio no será mejor por tener una población más grande; la calidad de un trabajo investigativo estriba en delimitar claramente la población con base en el planteamiento del problema.

Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, de lugar y en el tiempo.

Al seleccionar la muestra se debe evitar tres errores que pueden presentarse:
no elegir a casos que deberían ser parte de la muestra (participantes que deberían estar y no fueron seleccionados),
incluir a casos que no deberían estar porque no forman parte de la población y
seleccionar casos que son verdaderamente inelegibles.

El primer paso para evitar tales errores es una adecuada delimitación del universo o población. Los criterios que cada investigador cumpla depende de sus objetivos de estudio, lo importante es establecerlos de manera muy específica. Toda investigación debe ser transparente, así como estar sujeta a crítica y réplica, este ejercicio no es posible si al examinar los resultados el lector no puede referirlos a la población utilizada en un estudio.

La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Un subconjunto de elementos que pertenece a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población.

Pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población.

Tipos de muestra
Las muestras se categorizan en dos grandes ramas: las muestras no probabilísticas y las muestras probabilísticas.

En las muestras probabilísticas todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad de ser escogidos y se obtienen definiendo las características de la población y el tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de análisis.

En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no dependen de la probabilidad, sino de causas relacionadas con las características de la investigación o de quien hace la muestra.

Elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística depende de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y de la contribución que se piensa hacer con ella.

Las muestras probabilísticas
Tienen muchas ventajas, quizá la principal sea que puede medirse el tamaño del error en las predicciones. Se dice entonces que el principal objetivo en el diseño de una muestra probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le llama error estándar.

Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación transeccionales, tanto descriptivos como correlacionales-causales (las encuestas de opinión o surveys, por ejemplo), donde se pretende hacer estimaciones de variables en la población. Las unidades o elementos muestrales tendrán valores muy parecidos a los de la población, de manera que las mediciones en el subconjunto darán estimados precisos del conjunto mayor.

Para una muestra probabilística necesitamos principalmente dos cosas: determinar el tamaño de la muestra (n) y seleccionar los elementos muestrales, de manera que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.

El tamaño de la muestra
Cuando se hace una muestra probabilística, uno debe preguntarse: dado que una población es de N, ¿cuál es el menor número de unidades muestrales (personas, organizaciones, capítulos de telenovelas) que necesito para conformar una muestra (n) que me asegure un determinado nivel de error estándar, digamos menor de 0.01?

Muestra probabilística estratificada
En ocasiones el interés del investigador es comparar sus resultados entre segmentos, grupos o nichos de la población, porque así lo señala el planteamiento del problema.

Muestreo probabilístico por racimos
En algunos casos, en que el investigador se ve limitado por recursos financieros, por tiempo, por distancias geográficas o por una combinación de estos y otros obstáculos, se recurre al muestreo por racimos o clusters. En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía, al considerar que muchas veces las unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicos o geográficos, a los que se denomina racimos.

El muestreo por racimos supone una selección en dos etapas, ambas con procedimientos probabilísticos. En la primera, se seleccionan los racimos, siguiendo los pasos ya señalados de una muestra probabilística simple o estratificada. En la segunda, y dentro de estos racimos, se selecciona a los sujetos u objetos que van a medirse. Para ello se hace una selección que asegure que todos los elementos del racimo tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

El procedimiento de selección de la muestra
Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente para asegurarse de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Se utilizan tres elementos de selección:

Tómbola
Consiste en numerar todos los elementos muestrales del uno al número n. Hacer fichas o papeles, uno por cada elemento, revolverlos en una caja, e ir sacando n número de fichas, según el tamaño de la muestra. Los números elegidos al azar conformarán la muestra.

Números random o números aleatorios
Refiere a la utilización de una tabla de números que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseñado. Los números random de la Corporación Rand fueron generados con una especie de ruleta electrónica.

Selección sistemática de elementos muestrales
Este procedimiento de selección es muy útil e implica elegir dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo K. Éste último (K) es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra.

Listados y otros marcos muestrales
El marco muestral constituye un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la población, la posibilidad de numerarlos y, por ende, de proceder a la selección de los elementos muestrales (los casos de la muestra). Normalmente se trata de un listado existente o una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los casos de la población.

Los listados existentes sobre una población son variados: guías telefónicas, listas de miembros de las asociaciones, directorios especializados, listas oficiales de escuelas de la zona, bases de datos de alumnos de una universidad o de los clientes de una empresa, registros médicos, catastros, nóminas de una organización.

En todo caso hay que tener en cuenta lo completo de una lista, su exactitud, su veracidad, su calidad y su nivel de cobertura en relación con el problema a investigar y la población que va a medirse, ya que todos estos aspectos influyen en la selección de la muestra.

¿Cómo y cuáles son las muestras no probabilísticas?
Las muestras no probabilísticas, también llamadas muestras dirigidas, suponen un procedimiento de selección informal. Se utilizan en muchas investigaciones cuantitativas y cualitativas.

La muestra dirigida selecciona sujetos “típicos” con la vaga esperanza de que sean casos representativos de una población determinada. Por ello, para fines deductivos-cuantitativos, donde la generalización o extrapolación de resultados hacia la población es una finalidad en sí misma. Las muestras dirigidas en este sentido implican muchas desventajas.

Primero, porque al no ser probabilísticas, no es posible calcular con precisión el error estándar, es decir, no podemos calcular con qué nivel de confianza hacemos una estimación.

La única ventaja de una muestra no probabilística, desde la visión cuantitativa, es su utilidad para determinado diseño de estudio que requiere no tanto una representatividad de elementos de una población, sino una cuidadosa y controlada elección de sujetos con ciertas características específicas previamente en el planteamiento del problema.

Para el enfoque cualitativo, al no interesar tanto la posibilidad de generalizar los resultados, las muestras no probabilísticas o dirigidas son de gran valor, pues logran obtener los casos (personas, contextos, situaciones) que interesan al investigador y que llegan a ofrecer una gran riqueza para la recolección y el análisis de los datos.

Muestreo al azar por marcado telefónico (Random Digit Dialing)
Ésta es una técnica que los investigadores utilizan para seleccionar muestras aleatorias. Involucra identificar áreas geográficas – para ser muestreadas al azar- y sus correspondientes códigos telefónicos e intercambios (los tres dígitos del número telefónico). Luego, los demás dígitos del número a marcar pueden ser generados al azar de acuerdo a los casos que requerimos para la muestra (n).

Muestra multietapas o polietápica
Este concepto significa que para extraer la muestra hemos utilizado diversos procedimientos.

Una máxima del muestreo y el alcance del estudio
Ya sea que se trate de un tipo de muestreo u otro, lo importante es elegir a los informantes (o casos) adecuados, de acuerdo con el planteamiento del problema y lograr el acceso a ellos.

Diseño de investigación de Bisquerra

Los métodos de investigación en Educación se pueden clasificar de acuerdo con distintos criterios.

Según el proceso formal

Método deductivo

Se parte de una premisa general para sacar conclusiones de un caso particular. Sigue el modelo aristotélico deductivo esquematizado en el silogismo. El científico que útiliza este método pone el énfasis en la teoría, en la explicación, en los modelos teóricos, en la abstracción; no en recoger datos empíricos, o en la observación y experimentación



Método inductivo

Con este método se analizan casos particulares a partir de los cuales se extraen conclusiones de carácter general. El objetivo es el descubrimiento de generalizaciones y teorías a partir de observaciones sistemáticas de la realidad. El método fue introducido por F. Bacon (Novum Organum) y desarrollado por J. S. Mill (System of Logic). Se basa en la observación y la experimentación.

Comienza con una recolección de datos. Se categorizan las variables observadas. A veces se pone el énfasis en el descubrimiento de variables críticas que permitan efectuar exploraciones sistemáticas. Se establecen regularidades y relaciones entre lod datos observados. Las observaciones realizadas en situaciones controladas permiten emitir micro-hipótesis. Estas se someten a prueba a partir de observaciones controladas. Finalmente se puede obtener una estructura de generalizaciones relacionadas sistemáticamente que posibiliten elaborar una teoría. Entre las principales modalidades del métodod inductivo estan los estudios descriptivos, correlacionales, la orientación etnográfica y la investigación acción.



Método hipotético-deductivo

A partir de la observación de casos particulares se plantea un problema. A través de un proceso de inducción, este problema remite a una teoría. A partir del marco teórico se formula una hipótesis, mediante un razonamiento deductivo, que posteriormente se intenta validar empíricamente. El ciclo completo inducción/deducción se conoce como proceso hipotético-deductivo.

Las descripciones de las fases del método científico muchas veces coinciden con este método. Las etapas fundamentales pueden sisntetizarse en:

1. Planteamiento del problema a partir de la observación de casos particulares


2. Revisión de la bibliografía


3. Formulación de las hipótesis


4. Recogida de datos


5. Análisis de datos


6. Conclusiones, interpretación y generalización de resultados de cara a aumentar el conocimiento teórico

La metodología experimental y muchos estudios ex post facto siguen el razonamiento hipotético-deductivo.

Según el grado de abstracción

Investigación pura (básica)

Investigación de nuevos conocimientos con el objetivo de aumentar la teoría, despreocupándose de las aplicaciones prácticas que puedan derivarse.

Investigación aplicada

La investigación aplicada está encaminada a la resolución de problemas prácticos, con un margen de generalización limitado. Su propósito de realizar aportes al conocimiento científico es secundario.

Según el grado de generalización

Investigación fundamental

Las conclusiones se hacen extensivas a una población muy superior a la muestra de sujetos observados. Es una investigación orientada a conclusiones. El objetivo está en aumentar el conocimiento teórico. Suele ser preferentemente investigación pura (básica) de carácter nomotético.

Investigación acción

El objetivo está en producir cambios en la realidad estudiada, más que llegar a conclusiones de carácter teórico. Pretende superar el divorcio actual entre investigación y práctica educativa. Se preocupa más por el perfeccionamiento que por aumentar los conocimientos. Es una investigación aplicada, orientada a decisiones y de carácter ideográfico.

En la investigación acción el investigador ayuda a los investigadores a resolver problemas específicos utilizando una metodología rigurosa. Implica a todo el centro educativo. No se preocupa por la generalización de los resultados. Tiene un sentido dinámico, donde las hipótesis se convierten en las metas a alcanzar.

Según la naturaleza de los datos

Metodología cuantitativa

Admite la posibilidad de aplicar a las Ciencias Sociales el método de investigación de las Ciencias Físico-Naturales. Concibe el objeto de estudio como "externo" en un intento de lograr la máxima objetividad. Su concepción de la realidad social coincide con la perspectiva positivista. Es una investigación normativa, cuyo objetivo está en conseguir leyes generales referidas al grupo. Es una investigación nomotética. Son ejemplos los métodos experimentales, cuasi-experimentales, correlacionales, encuestas, etc. En la recogida de datos se suelen aplicar test, pruebas objetivas y otros instrumentos de medida sistemática. Es característica relevante la aplicación de la estadística en el análisis de datos.

Metodología cualitativa

Es una investigación "desde dentro", que supone una preponderancia de lo individual y subjetivo. Su concepción de la realidad social entra en la perspectiva humanística. Es una investigación interpretativa, referida al individuo, a lo particular. Por lo tanto de carácter idiográfico. Son ejemplos de etnografía, etnometodología, investigación ecológica, investigación naturalista, observación participante, triangulación, entrevista en profundidad, estudio de casos, relatos de vida, biografía, etc.

Según la concepción del fenómeno educativo

Investigación nomotética

Se dirige al establecimiento de leyes generales. Su nombre proviene del griego "nomos", ley, costumbre. Es un enfoque metodológico basado en la regularidad y repetitividad de los hechos. Supone una concepción de la naturaleza más bien en la línea positivista. En este tipo de investigación se utilizan fundamentalmente métodos cuantitativos. Pretende establecer leyes o normas generales.

Investigación idiográfica

Enfatiza lo particular e individual. Es un estudio individual de los fenómenos, basándose en su unicidad e irrepetibilidad. No pretende llegar al establecimiento de leyes generales ni ampliar el conocimiento teórico. La investigación accón y los diseños de sujeto único (N=1) son ejemplos representativos. Utiliza predominantemente, pero no exclusivamente, métodos cualitativos.

Según su orientación

Investigación orientada a conclusiones

Es una clasificación propuesta por Cronbach y Suppes (1969) con objeto de superar la distinción entre investigación fundamental e investigación aplicada. Dentro de la investigación orientada a conclusiones se englobaría la metodología cuantitativa y la investigaciñon nomotética.

Investigación orientada a decisiones

A la investigación orientada a decisiones no le interesa tanto contribuir a la teoría científica sino a la solución de problemas concretos. La investigación-acción es uno de los ejemplos que mejor encajan en esta categoría. Utiliza preferentemente metodología cualitativa, pero no exclusivamente, y es una investigación idiográfica. Algunos autores la denominan investigación orientada a la política.

Según la manipulación de variables

Investigación descriptiva

No se manipula ninguna variable. Se limita a observar y describir los fenómenos. Se incluyen dentro de la investigación descriptiva a los estudios de desarrollo, estudios de casos, encuestas, estudios correlacionales, estudios de seguimiento, análisis de tendencias, series temporales, estudios etnográficos, investigacion histórica, etc. La metodología cualitativa es fundamentalemente descriptiva. Sin embargo, la investigación descriptiva puede utilizar metodología cuantitativa y cualitativa.

Investigación experimental

Supone la manipulación de una variable independiente. Se dispone del máximo control sobre ellas. Se incluyen en este apartado los estudios que, en general, aplican diseños experimentales. La metodología cuantitativa es consustancial a este tipo de investigación.

Investigación ex post facto

No se pueden controlar las variables independientes. Se espera a que el fenómeno haya ocurrido de forma natural. Una vez que ha ocurrido el fenómeno de forma espontánea, los métodos de análisis pueden ser similares a los descriptivos o a los experimentales, según se considere más adecuado.

Según la dimensión cronológica

Investigación histórica

Describe fenómenos que acontecieron en el pasado. La fuente básica de información son los documentos. Es un tipo especial de investigación descriptiva. Utiliza fundamentalmente metodología cualitativa.

Investigación descriptiva

Describe los fenómenos tal cual aparecen en la actualidad. Dentro de esta categoría hay un gran campo de variedades, se incluyen los estudios de desarrollo, de casos, correlacionales, etc. Por otra parte, según la temporalización, pueden ser longitudinales o transversales. Según la naturaleza de los datos recogidos se pueden aplicar análisis cualitativos o cuantitativos.

Investigación experimental

Predice lo que ocurriría si se introdujeran algunas modificaciones en las condiciones actuales. Utiliza el razonamiento hipotético-deductivo, con metodología cuantitativa. Los experimentos pueden ser de campo o de laboratorio. Aspectos esenciales de este tipo de investigación son el diseño experimental y la representatividad de una muestra de sujetos.

Según el objetivo

Métodos descriptivos

El objetivo está en describir un fenómeno. Están en el primer nivel del conocimiento científico. Existe una gran variedad de estudios descriptivos. La observación es el elementos básico. En la observación se pueden utilizar distintas técnicas, como la observación sistemática, la observación participante, encuestas, entrevistas, test, etc. Algunos utilizan metodología cuantitativa (por ejemplo los test) y otros cualitativa (por ejemplo los estudios etnográficos).

Métodos explicativos

El objetivo está en explicar el fenómeno. Llegar al conocimiento de las causas es el fin último de estas investigaciones. Se pretende llegar a generalizaciones extensibles más allá de los sujetos analizados. Utilizan básicamente métodología cuantitativa. Distintas denominaciones se han utilizado para denominar un conjunto de procedimientos relacionados: investigación ex post facto, estudios comparativo-causales, diferenciales, selectivos o explicativo-causales, son ejemplos representativos.

Métodos experimentales

El objetivo está en controlar el fenómeno. Utiliza el razonamiento hipotético-deductivo, muestras de sujetos representativas, diseños experimentales como estrategias de control, y la metodología cuantitativa en la fase de análisis de datos.

Métodos predictivos

El objetivo está en predecir los fenómenos. Intentan llevar a término el principio de Comte "savoir pour prevoir, prevoir pour pouvoir, pouvoir pour agir" (conocimiento para predecir, para predecir el poder, el poder para actuar). Para ello se basa en datos anteriores y en técnicas de análisis apropiadas, como la regresión múltiple o el análisis causal. Por tanto utiliza básicamente metodología cuantitativa.

Según el enfoque

Método experimental

Se dispone de una variable independiente, que es experimental, que puede ser manipulada según las intenciones del investigador. Implica una intervenciñon o experimentación. Este método fue propugnado por Claude Bernard y Pavlov, entre otros. Generalmente se seleccionan grupos de sujetos equivalentes. En el análisis de datos se aplican frecuentemente el análisis de la varianza. Para Alvira y otros los dos métodos de las Ciencias Sociales son precisamente el experimental y el correlacional.

Método correlacional

No hay variable independiente experimental susceptible de ser manipulada. No hay selección de grupos equivalente de sujetos. Se basa en la observación. Este método fue propugnado por Galton. El análisis de datos se basa en las técnicas correlacionales, fundamentalmente la correlación de Pearson.

Según las fuentes

Investigación bibliográfica

Como se ha señalado en las fases del método científico, una de las primeras etapas consiste en una revisión bibliográfica del tema para conocer el estado de la cuestión. A partir de aquí se pueden formular hipótesis fundamentadas, que posteriormente se intentarán validad empíricamente.

En ciento tipo de investigaciones, la revisión de la literatura puede constituir un fin en sí mismo. La búsqueda, recopilación, organización, valoración, crítica en información bibliográfica sobre temas específicos, tiene un valor intrínseco en sí mismo debido, principalmente, a que: a) es un medio de evitar que la abundancia y dispersión de publicaciones impida una actualización a otros investigadores; b) permite la difusión de una visión panorámica del problema a todos los interesados en el tema.

Los estudios bibliométricos consisten en analizar las tendencias observadas en las publicaciones mediante la categorización y el recuento de artículos y libros.

Investigación metodológica

La investigación metodológica es una indagación sobre aspectos teóricos y aplicados de medición, recogida de datos, análisis de datos, estadística, y en definitiva de cualquier aspecto del proceso metodológico. Este tipo de investigación ha jugado un papel muy importante en el avance de la ciencia.

Investigación empírica

La investigación empírica es la que se basa en la observación y experimentación. Incluye estudios descriptivos, la investigación experimental y la ex post facto. Puede utilizar metodología cuantitativa y cualitativa. Puede seguir el razonamiento hipotético deductivo, metodología etnográfica o investigación acción. Puede ser investigación de campo o laboratorio. Se pueden utilizar métodos transversales o longitdinales.

Según el lugar

Investigación de laboratorio

El objetivo está en conseguir el máximo control. En contrapartida, la situacion carece de las características propias de los ambientes naturales. Es un tipo de invetigación experimental, que sigue el razonamiento hipotético-deductivo y utiliza metodología cuantitativa.

Investigación de campo

El objetivo está en conseguir una situación lo más real posible. Dentro de estos estudios se incluyen por una parte los experimentos de campo y a investigación ex post facto, que utilizan básicamente metodología cuantitativa. Por otra parte tenemos los estudios de carácter etnográfico que utilizan básicamente metodología cualitativa.

Según la temporalización

Métodos transversales

S hacen cortes estratificados de tal forma que la investigación se pueda realizar en un breve lapso de tiempo. Por ejemplo analizar la evolución de la velocidad lectora desde los 5 hasta los 20 años midiendo muestras de individuos estratificadas por la edad. La recogida de datos, en este ejemplo, puede abarcar un mes.

Metodos longitudinales

Se sigue el mismo grupo de individuos durante largos periodos de tiempo. Por ejemplo, seguir la evolución de la velocidad lectora de un mismo grupo de sujetos, a los que se les aplica unas técnicas especiales, desde que tienen 5 años hasta los 15. La investigación dura por lo tanto 10 años.

Según el número de individuos

Estudios de grupo

Se basan sobre muestras grandes, que han sido seleccionadas por algún método de muestreo, a ser posible probabilístico para asegurar la representatividad. Siguen una metodología cuantiativa, donde la aplicación de la estadística es una de las características esenciales. Es una investigación nomotética. Son ejemplos los estudios de encuesta, los diseños experimentales, los estudios correlacionales.

Estudios de sujeto único

Analizan un solo individuo. A veces pueden basarse sobre un grupo reducido, pero sin preocuparse de su representatividad. Suelen seguir una metodología cualitativa, por tanto sin aplicación de estadística. Es una investigación idiográfica. Ejemplos son los diseños de sujeto único, o N = 1, el estudio de casos, el método clínico.

Métodos de Muestreo de Bisquerra

Población y muestra
El investigador delimita el ámbito de estudio definiendo una población. La población es el conjunto de todos los individuos en los que se desea estudiar el fenómeno. El investigador debe definir y delimitar claramente la población.
Sin embargo, en la práctica no se analizan todos los individuos; sino que se selecciona una muestra. La muestra es un subconjunto de la población, seleccionado por algún método de muestreo, sobre el cual se realizan las observaciones y se recogen los datos. El método de muestreo debe ser tal que asegure la representatividad de la muestra. Además el tamaño de la muestra debe ser suficiente.
Individuo es cada uno de los elementos que componen la población, y también la muestra. Los individuos no son necesariamente personas; pueden ser objetos o acontecimientos. En Ciencias Sociales, muchas veces los individuos son personas, y en este caso a veces se les denomina sujetos.

Métodos de muestreo
El procedimiento para seleccionar la muestra de individuos sobre los que se van a recoger los datos debe ser tal que asegure su representatividad. Esto es de primordial importancia para poder llegar a conclusiones que sean generalizables.

Probabilísticos
Los métodos de muestreo probabilísticos se basan en el principio de equiprobabilidad. Es decir, todos los individuos de la población tienen las mismas probabilidades de entrar a formar parte de la muestra. Se recomienda utilizar métodos probabilísticos siempre que sea posible, puesto que son los que aseguran la mejor representatividad de la muestra. Dentro de los métodos probabilísticos se encuentran los siguientes:

Aleatorio simple
El procedimiento utilizado consiste en: 1) asignar un número a cada individuo de la población; 2) la selección se realizan mediante algún sistema mecánico, generalmente mediante las tablas de números aleatorios u otro procedimiento similar. Actualmente los ordenadores y muchas calculadoras de bolsillo pueden generar números aleatorios que sirven a tal efecto.

Aleatorio sistemático
Se siguen los pasos siguientes:
1) se ordenan los individuos de la población;
2) se calcula c= N/n, donde c (constante) es un número entero, N es el número de individuos de la población y n el tamaño de la muestra;
3) se elige al azar un número "a", comprendido entre 1 y c;
4) el número "a" será el primer individuo seleccionado;
5) los sucesivos individuos serán: a+c, a+2c, a+3c, ... hasta llegar a n.

Aleatorio estratificado
El proceso consiste en:

1. dividir la población en varios estratos;
2. dentro de cada estrato se realiza un muestreo, por algún procedimiento;
3. el número de individuos de cada estrato se decide por: a) afijación simple: la muestra total se divide en partes iguales; b) afijación proporcional: se tiene en consideración la proporción de individuos de cada estrato; c) afijación óptima: además de la proporción de cada estrato se tiene en cuenta la dispersión de los datos.

Por conglomerados

El muestreo por conglomerados (cluster sampling) se utiliza cuando los individuos de la población constituyen agrupaciones naturales, como por ejemplo los alumnos de una clase. En este caso la unidad de muestreo no es el individuo sino el conglomerado. Una vez definidos los conglomerados, estos se seleccionan por algún método de muesteo de los que aquí se presentan, de tal forma que el número total de individuos resultante configure el tamaño de la muestra que se desea.

No probabilístico

Estos métodos seleccionan a los individuos siguiendo determinados criterios, procurando que la muestra resultante sea lo más representativa posible. Los principales son:

Por cuotas

En este método, a veces denominado "accidental", se fijan unas "cuotas". Cada cuota consiste en un número de individuos que reúnen unas determinadas condiciones. La selección de las cuotas suelen hacerse mediante "rutas" o "itinerarios" Un ejemplo puede ser "20 individuos de 25 a 40 años, casados y de sexo femenino de la población de Artá (Mallorca). Se eligen los primeros que se encuentran que reúnan estas condiciones. Este método se utiliza mucho en las encuestas de opinión.

Opinático o intencional

La selección se hace por expertos, según unos criterios establecidos, de tal forma que se asegure la representatividad de la muestra.

Casual

El caso más frecuente de este procedimiento es el de utilizar como muestra a individuos con los que se tiene facilidad de acceso. Un caso particular es el de utilizar voluntarios. En caso de utilizar voluntarios hay que tomar una serie de medidas con objeto de asegurar la representatividad.

Bola de nieve

Se localizan algunos individuos, los cuales conducen a otros, y estos a otros, y así hasta conseguir una muestra suficiente. Como una bola de nieve que al rodar va creciendo. Este tipo de muestreo se aplica en casos especiales como drogadictos, delincuentes, sectas. Uno te pone en contacto con otro, y así sucesivamente se va ampliando la muestra. Es un método propio de la investigación cualitativa.

Muestreo polietápico

En la práctica, muchas de las veces no se utilizan métodos de muestreo puros, sino una combinación de diversos métodos, secuenciados en una serie de etapas. Por eso se le denomina muestreo polietápico. Por ejemplo una investigación sobre prevención del tabaquismo puede seleccionar una muestra con las siguientes condiciones: estratificada por edades, comunidades autónomas, hábitats y sexo; la unidad muestral es un conglomerado grupo-clase, seleccionado por el método aleatorio simple. Como se aprecia, para llegar a la última unidad de muestreo deben seguirse una serie de etapas.