MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVOS

ENFOQUE  POSITIVISTA

       Antes de abordar el tema objeto del trabajo se hace necesario describir algunos aspectos preliminares del enfoque  donde se ubican los diseños experimentales, por tal motivo y a manera de preámbulo se puede decir:

        También denominado en el pasado reciente, paradigma cuantitativo, empírico-analítico, racionalista, es el paradigma dominante en algunas comunidades científicas. Tradicionalmente la investigación en educación ha seguido los postulados y principios surgidos de este paradigma, al tratar de adaptar el modelo de las Ciencias Físico-Naturales a las Ciencias Sociales.

        El positivismo es una escuela filosófica que defiende determinados supuestos sobre la concepción del mundo y del modo de conocerlo:

• El mundo natural tiene existencia propia, independientemente de quien estudia.
• Está gobernado por leyes que permiten explicar, predecir y controlar los fenómenos del mundo natural y pueden ser descubiertas y descritas de manos objetiva y libre de valor por los investigadores con métodos adecuados.
• El objetivo que se obtiene se considera objetivo y factual, se basa en la experiencia y es válido para todos los tiempos y lugares, con independencia de quien lo descubre.
• Utiliza la vía hipotético-deductiva como lógica metodológica válida para todas las ciencias.
• Defiende la existencia de cierto grado de uniformidad y orden en la naturaleza.

        Tomando como premisa que hay que conocer el pasado para entender el presente se puede decir que a mediados del siglo XIX, el racionalismo iluminaba la actividad científica, la revolución iniciada por Isaac Newton se encuentra en plena consolidación, particularmente por los avances científicos y tecnológicos alcanzados en la época.

       Con la publicación en 1849, del Discurso sobre el espíritu positivo de Augusto Comte, se inicia en las ciencias sociales un paradigma denominado "positivista". Las ideas esenciales del positivismo provienen de las denominadas ciencias "exactas" como la Física, la Química y la Biología; por tal motivo, los positivistas se fundamentaron en científicos como Galileo Galilei, Isaac Newton, Nicolás Copérnico, Thomas Robert Malthus y Charles Darwin.

       Así, "el mundo social puede estudiarse de manera similar al mundo natural", y existe un método exclusivo para indagar ese mundo social, que es libre de los valores del investigador. Por ello, para el positivismo, la objetividad es muy importante, el investigador observa, mide y manipula variables; además de que se desprende de sus propias tendencias (la relación entre éste y el fenómeno de estudio es de independencia). Lo que no puede medirse u observarse con precisión se descarta como "objeto" de estudio. Además, éste se encuentra determinado por leyes y axiomas. El positivismo solamente acepta conocimientos que proceden de la experiencia, esto es, de datos empíricos.

        De igual modo, los hechos son lo único que cuenta. Es decir, los positivistas establecen como fundamental el principio de verificación: una proposición o enunciado tiene sentido sólo si resulta verificable por medio de la experiencia y la observación; así, solamente cuando existe un conjunto de condiciones de observación significativas para determinar su verdad o falsedad. Todo debe ser comprobable y esta condición es válida para todas las ciencias. La experimentación constituyó la forma principal para generar teoría.

        En el ámbito educativo su aspiración básica es descubrir las leyes por las que se rigen los fenómenos educativos y elaborar teorías científicas que guíen la acción educativa. Este enfoque de la realidad procede de las ciencias naturales y agronómicas y goza de gran tradición en el ámbito anglosajón y francés con repercusión en otros países, enmarcado en la teoría positivista del conocimiento que arranca en el siglo XIX y principios del XX.

        Así pues, el enfoque cuantitativo en las Ciencias Sociales fundamentado en el paradigma positivista, se origina con la obra de Augusto Comte (1798-1857) y Emile Durkheim (1858-1917), con la influencia significativa de Bacon, Lucke, y kant. La naturaleza cuantitativa tiene como finalidad asegurar la precisión y el rigor que requiere la ciencia, enraizado filosóficamente en el positivismo.

        Es difícil definir con precisión cuándo se inició el enfoque cuantitativo, más bien sus comienzos provienen de distintas fuentes y su evolución ha sido continua

(algunos autores de la historia de la ciencia los ubican desde Aristóteles y otros en

diferentes puntos de los siglos XVI, XVII y XVIII).

       En 1816, Carl Friedrich Gauss propone la desviación media, y alrededor de esa época (1809-1826) genera el análisis de la distribución normal y plantea la técnica de mínimos cuadrados que posteriormente derivarían en el análisis de varianza. En 1817, el francés Marc Antoine Jullien realiza una encuesta sobre diversos sistemas educativos en el mundo.

        Alrededor de 1880, se genera el análisis de correlación en Inglaterra y Kart Pearson, profesor desde 1884 en the University College (Londres), presenta en la última década del siglo XIX: la moda (medida de tendencia central), una fórmula producto del momento de correlación, un procedimiento para calcular el tamaño de muestra adecuado para representar a una población, la regresión lineal y múltiple (con la identificación de la capacidad para predecir puntuaciones mediante la información sobre la correlación entre las variables), así como el coeficiente de contingencia y la chi-cuadrada, 2 (Creswell, 2005, Aldrich, 2005 y Aliaga, 2000). Otro investigador que trabajó sobre la correlación múltiple fue George U. Yule (1897).

         En 1901 Pearson junto con Weldon y Galton fundan Biometrika, una revista que se dedicó al desarrollo de análisis estadísticos en el campo de la Biología. A finales del siglo XIX ha nacido un pilar del enfoque cuantitativo: la estadística.          

        Asimismo, en la década de 1890-1900 se desarrollan las primeras pruebas mentales (con los esfuerzos de investigadores como Sir Francis Galton, James

McKeen Cattell y Alfred Binet).

         En 1901, E. L. Thorndike y R. S. Woodworth discuten sobre la necesidad y valor del grupo de control en los experimentos. En 1904, Charles Spearman presenta su coeficiente rho. Durante la década de 1950, la investigación cuantitativa se encuentra en su apogeo, surgen diversas encuestas, experimentos, revistas científicas, diseños, etc. También comienzan a desarrollarse las máquinas para calificar pruebas y la computadora.

         En los años de 1960, Donald T. Campbell y Julian Stanley (1963) generan una tipología sobre los estudios experimentales que priva hasta nuestros días (incluso en la presente obra) y un análisis de las fuentes que pueden atentar contra la claridad de sus resultados. De igual forma, el querido profesor Fred Kerlinger identifica tipos de diseños cuantitativos y fortalece el enfoque respectivo. Por otra parte, se desarrolla una concepción que explica cómo los ítems difieren en dificultad y discriminación (teoría de las respuestas a los ítems) (Creswell, 2005).

Surgen una gran cantidad de textos de estadística. Los programas de análisis de datos se desarrollan, particularmente el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales (SPSS).

         En los años de 1980, se reta a las aproximaciones clásicas con las pruebas estadísticas, esto es, mediante el examen de la magnitud de la relación entre variables, a través de la estimación del tamaño del efecto (Creswell, 2005). Se introduce el concepto de sensibilidad experimental. En la última década del siglo XX surgen mediciones y análisis multivariados más complejos, además se consolida la idea de "poder de medición" mediante la utilización de diferentes instrumentos para medir las variables de investigación. Los programas de análisis se sofistican y comercializan, y es aquí donde ahora estamos. Cabe señalar que el primer enfoque a la investigación en desarrollarse fue el cuantitativo.

Características del Paradigma Cuantitativo

•     Presta más atención a las semejanzas que a las diferencias.
•      Trata de buscar las causas reales de los fenómenos.
•      Modelo pensado para explicar, controlar y predecir fenómenos.
•      Parte de una realidad dada y algo estática que puede fragmentarse para su estudio.
•      La objetividad es lo más importante (lo medible), lo subjetivo queda fuera de toda investigación científica.
•      El investigador debe ser independiente.
•     Los valores del investigador no deben interferir con el problema a estudiar.
•     El planteamiento epistemológico de este enfoque parte de la "unidad del método científico".
•     Adopta el modelo hipotético deductivo, utiliza métodos cuantitativos y estadísticos, se basa en fenómenos observables susceptibles de medición, análisis matemáticos y control experimental. Todos los fenómenos sociales son categorizados en variables entre las que se establecen relaciones estadísticas.
• La sociedad no se estudia una por una, con peculiaridades; se parte de una muestra representativa, basándose en las leyes del azar con el fin de generalizar los resultados a otras poblaciones.
• El rigor y la credibilidad científica se basan en la validez interna.  
• Sobre el paradigma positivista han recaído duras críticas sobre todo durante los últimos años, lo que sugiere una profunda revisión. Esto no significa que este enfoque cuantitativo no sea apropiado para realizar investigaciones en el campo de las ciencias sociales, o que su uso esté denegado, por el contrario aporta una gama de conocimientos a los que no se puede renunciar.

       Ahora bien, la investigación  experimental   usa la lógica y los principios encontrados en las ciencias sociales.los experimentos pueden ser llevados  a cabo en un laboratorio. en la mayoría de estos experimentos el investigador  divide a las personas  en grupos de dos  o más ambos reciben  el mismo tratamiento  

        La investigación experimental está integrada por un conjunto de actividades metódicas y técnicas que se realizan para recabar la información y datos necesarios sobre el tema a investigar y el problema a resolver.

Características 

      La investigación experimental se presenta mediante la manipulación de una variable experimental no comprobada, en condiciones rigurosamente controladas, con el fin de describir de que modo o por qué causa se produce una situación o acontecimiento particular.

Su diferencia con los otros tipos de investigación es que el objetivo de estudio y su tratamiento dependen completamente del investigador, de las decisiones que tome para manejar su experimento.

      El experimento es una situación provocada por el investigador para introducir determinadas variables  de estudio manipuladas por él para controlar el aumento o disminución de esas variables y su efecto en las conductas observadas.

       En el experimento, el investigador maneja de manera deliberada la variable experimental y luego observa lo que ocurre en condiciones controladas. La experimentación es la repetición voluntaria de los fenómenos para verificar su hipótesis.

Etapas 

·         Presencia de un problema. Para el cual se ha realizado una revisión bibliográfica.

·          

·         Identificación y definición del problema.

·         Definición de hipótesis y variables y la operación de las mismas.

·         Diseño del plan experimental.

·         Diseño de investigación.

·         Determinación de la población y muestra.

·         Selección de instrumentos de medición.

·         Elaboración de instrumentos.

·         Procedimientos para obtención de datos.

·         Prueba de confiabilidad de datos.

·         Realización del experimento.

·         Tratamiento de datos. Aquí en este punto hay que tener en cuenta que una cosa es el dato bruto, otro el dato procesado y otro, el dato que hay que dar como definitivo

       Campbell y Stanley (1969), clasifican los diseños de investigación en experimentos verdaderos, preexperimentos y cuasiexperimentos. Para efectos de explicar los anteriores diseños se utilizará la simbología siguiente:

       Diseños Experimentales Verdaderos: Este tipo de diseño se caracteriza por ejercer un estricto control sobre el experimento por medio del establecimiento tanto de grupos de comparación a fin de manipular la variable independiente como la equivalencia de los grupos por medio de la asignación aleatoria de las unidades de análisis.

       En los diseños experimentales es posible manipular la variable independientes y puede utilizar sólo posprueba o la modalidad de preprueba-posprueba en la medición de las variables estudiadas. La utilización de la posprueba tiene como propósito determinar la presencia o ausencia de efectos experimentales. Esquemáticamente los diseños experimentales tienen la siguiente estructura:

Ventajas

1 La asignación aleatoria de las unidades de análisis a los grupos experimental y control permite controlar la validez interna del experimento.

2 Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos son producto de la casualidad.

3 La utilización de la preprueba permite cuantificar el cambio inducido por el tratamiento experimental.

4 La asignación por pareamiento aleatorio permite controlar las diferencias entre las unidades de análisis.

Desventajas

1 La validez interna pudiera ser afectada por la preprueba.

2 El pareamiento aleatorio es útil cuando se trabaja un experimento en el que los grupos estan integrados por 12 o 14 unidades de análisis, es decir, es aplicable en grupos pequeños.

   Diseños de Solomón: Por medio de la mezcla de los dos anteriores tipos de diseños experimentales Solomon propone diseños con tres y cuatro grupos. Éstos son una extensión de los diseños experimentales de dos grupos. Es posible verificar los posibles efectos de la preprueba sobre la posprueba y controlar las fuentes de invalidación interna. Otro tipo de diseños de investigación más avanzados son los llamados diseños factoriales que son considerados como una consecuencia del diseño de cuatro grupos de Solomon. R. A.

     Fisher desarrolló los diseños factoriales al igual que los métodos estadísticos para su análisis (Van Dalen y Meyer, 1986), hay muchas investigaciones experimentales que pretenden analizar la influencia simultanea de dos o más variables independientes llamadas factores sobre la variable dependiente y la interacción entre ellas. Los diseños de investigación que se utilizan para este propósito se denominan diseños factoriales (Arnau Grass, 1980). independientes

     Una definición muy completa de diseño factorial es la que ofrece McGuijan (1996). Para este autor “un diseño factorial completo es aquel en el que se utilizan todas las combinaciones posibles de los valores seleccionados de las variables independientes,” (p. 163). La anterior definición establece que los diseños factoriales se utilizan para manipular las variables simultáneamente y permiten evaluar por separado los efectos de cada variable independiente al igual que la interacción entre ellas. Un diseño factorial puede utilizar dos o más variables independientes con cualquier cantidad de niveles o valores para determinar estadísticamente sus efectos (Rodríguez y Pérez, 1995).

  Diseños Cuasiexperimentales: El término cuasi significa casi por lo que un diseño cuasiexperimental casi alcanza el nivel de experimental, el criterio que le falta para llegar a este nivel es que no existe ningún tipo de aleatorización, es decir, no hay manera de asegurar la equivalencia inicial de los grupos experimental y control. Se toman grupos que ya estan integrados por lo que las unidades de análisis no se asignan al azar ni por pareamiento aleatorio. La carencia de aleatorización implica la presencia de posibles problemas de validez tanto interna como externa. La validez interna se ve afectada por el fenómeno de selección, la regresión estadística y el proceso de maduración. La validez externa se ve afectada por la variable población, es decir, resulta difícil determinar a que población pertenecen los grupos. La estructura de los diseños cuasiexperimentales implica usar un diseño solo con posprueba o uno con preprueba-posprueba.

REFERENCIAS 

Hernández Sampieri Roberto. (1991). Metodología de la investigación. México: Mc Graw Hill.

Hernández, R.; C. Fernández y P. Baptisa. (1995). Metodología de la Investigación. México: Mc.Graw-Hill.

Münch, Lourdes., Ernesto, Ángeles. (2001). Métodos y técnicas de investigación. México: Trillas.

Orna, Elisabeth., Gram, Stevens. (2000). Cómo usar la información en trabajos de investigación. Barcelona: Gedisa.

Ortiz Uribe, Frida Gisela., Pilar García, María. (2003). Metodología de la investigación: el proceso y sus técnicas. México: Limusa.