RESUMEN
El problema de la investigación científica es que no siempre podemos usar el tipo de diseño de investigación que deseamos por que las variables que son de nuestro interés ya han sucedido o no son manipulables. Para estos casos tenemos un conjunto de diseños conocidos como diseños ex post facto. Estos diseños vienen a solucionar el problema que se da cuando la variable de interés ya ha ocurrido y/o no es éticamente provocarla, como es el caso de los accidentes de trafico; o aquellos casos en que la variable no es posible manipularla, como es el caso de la edad o el sexo.
ARTÍCULO: Diseños de investigación ex post facto.
DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EX POST FACTO
4.1. Introducción.
En los diseños experimentales y cuasi-experimentales la variable independiente (VI) precedía siempre a la variable dependiente (VD), y con la manipulación de la VI se pretendía provocar cambios en la VD. No obstante, en algunas ocasiones nos encontramos con que el fenómeno ha estudiar ya ha sucedido o bien no podemos manipular las variables, bien por imposibilidad material o ética. Casos así serian las investigaciones que tratan de estudiar por ejemplo, la anorexia, los accidentes de tráfico, el absentismo laboral, etc. Los diseños de investigación que tratan de afrontar este problema se denominan estudios ex post facto.
El objetivo de los estudios ex post facto es buscar indicios que permitan hacer inferencias razonables acerca de cuales son las posibles causas de estos fenómenos. En estos diseños no podemos hablar de relaciones causales, ya que una relación causal implica tres elementos: covariación, precedencia temporal de la VI, y descartar otras explicaciones; y aunque la primera si se da, no se dan las otras dos.
Existen dos categorías de diseños ex post facto, los retrospectivos, que son aquellos en que las variables ya han sucedido, y los prospectivos, que son aquellos en que la VI no es posible manipularla (ej. edad, sexo, etc).
4.2. Diseños retrospectivos.
En los diseños retrospectivos tratamos de mirar hacia atrás para encontrar la/s variable/s independientes que afectan a una variable dependiente. Por ello buscamos variables que puedan correlacionar con la variable dependiente, siempre teniendo en cuenta que correlación no implica acusación, que las variables pueden estar enmascaradas unas por otras, o bien que dos o mas variables pueden interactuar para provocar el efecto sobre la VD.
Una forma de mejorar los diseños retrospectivos es mediante grupos de control, lo que se hace de la siguiente manera: se compara un grupo (grupo casos) que cumple con la VD y otro grupo (casos control) que comparte características con el primero salvo la VD. De esta forma se pueden comparar los valores de las diferentes VI para determinar su importancia en los efectos sobre la VD.
Otro tipo de diseño retrospectivo es el de grupo único, similar al simple, que tiene por objeto no solo determinar cuales son las VI que pueden afectar a la VD, sino también el valor o valores de VI que mas afecta a la VD o el valor de VD que genera cada valor de VI. Se trata pues de buscar correlaciones entre valores de VI y VD. En estos diseños se precisa una amplia muestra de sujetos, tanto de los que cumplen un diagnóstico como de aquellos que están próximos a cumplirlo aunque no hayan desarrollado el trastorno.
4.3. Diseños prospectivos.
Si bien en los modelos retrospectivos habían ocurrido las variables dependiente e independiente, en los prospectivos solo ha ocurrido la variable independiente. En estos diseños lo que se pretende es conocer como una variable independiente concreta afecta a la variable dependiente, por lo que los sujetos serán determinados por poseer la propiedad objeto del estudio en cuestión. Por ejemplo, si se quiere saber como afecta la escritura cifrada, que tan frecuentemente se usa en los mensajes SMS, a la escritura formal, lo que hacemos es seleccionar un grupo de sujetos que usan ese método de escritura y otro que no lo usa, y finalmente comparar la escritura formal de ambos grupos.
Atendiendo al número de VI existen distintos tipos de diseños prospectivos, los simples (como el del ejemplo anterior), los complejos o factoriales y los de caso único.
El diseño factorial supone una mejora sobre el simple en el sentido que la VD puede estar siendo afectada por otra VI distinta a la considerada en el diseño simple. En este caso lo que hacemos es introducir una nueva VI que consideramos puede estar afectando a la VD. De esta forma se plantearían dos condiciones experimentales:
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Escritura de mensajes – hábitos de lectura
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Escritura de mensajes – no hábitos de lectura
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No escritura de mensajes – hábitos de lectura
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No escritura de mensajes – no hábitos de lectura
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Este diseño resulta tan laborioso como el diseño factorial, pero tiene la ventaja de poder evaluar el efecto de las distintas variables y su posible interacción.
En los diseños prospectivos de caso único se seleccionan distintos sujetos con distintos valores en la/s VI/s y se comprueba como estos valores afectan en la variable dependiente
4.4. Diseños evolutivos.
Cuando la VI es la edad, los diseños ex post facto se denominan evolutivos, y tratan de determinar como el paso del tiempo provoca un efecto en la VD. Estos diseños pueden ser de tres clases:
1. Transversales.- cuando se mide la VD en distintos momentos vitales de distintos sujetos.
2. Longitudinales.- cuando se mide la VD en distintos momentos vitales de los mismos sujetos.
3. Secuenciales.- una combinación de los dos métodos anteriores.
Los diseños evolutivos al considerar la como VI la edad tienen los mismos problemas que los prospectivos.
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