lunes, 16 de octubre de 2017

Criterio 3: El Diseño de Investigación

El tercer criterio para elegir un procedimiento estadístico para el análisis de datos es el diseño de investigación. Un diseño de investigación requiere un plan, este plan debe ser específico y sólo sirve para la investigación que se estudia. Por tanto habrá tantos diseños como estudios de investigación se realicen. Sin embargo, hay esquemas y formatos que se pueden adaptar realizando ajustes convenientes.
Si se quiere utilizar el diseño de casos y controles, pero no como está descrito en un libro, se realiza los ajustes necesarios para cumplir con el propósito del estudio que se realiza. Al aplicar un diseño de cohortes o un diseño de Focus Group, cualquiera que sea el diseño que se elija, se tienen que hacer ajustes, porque cada diseño responde a una idea específica. En realidad diseñar significa elaborar un plan para una idea de investigación, los diseños de investigación no se eligen, se crean; casi siempre se parte de esquemas que ya existen.

Los diseños en investigación más conocidos que existen dependen de su origen, tenemos a los diseños epidemiológicos, comunitarios o ecológicos, los diseños experimentales y los diseños de validación instrumentos.

Los diseños epidemiológicos se originaron en las ciencias de la salud, pero no son exclusivos para el uso en el campo de la Salud, si un diseño epidemiológico se acomoda a una idea de investigación, se puede utilizar, aunque no estemos investigando en el campo de la salud.

En los diseños epidemiológicos se tienen los estudios descriptivos de prevalencia e incidencia, estos son términos epidemiológicos, pero aplicables a otros campos de las ciencias. Investigar la prevalencia de una enfermedad implica diseñar un estudio de manera observacional, retrospectiva, transversal y descriptivo; se puede hacer uso de los diseños de acuerdo al propósito del estudio. El diseño de incidencia es un estudio observacional, prospectivo, longitudinal y descriptivo.

El diseño epidemiológico de casos y controles es observacional, retrospectivo, transversal y analítico. El diseño de cohortes es muy similar, pero es transversal y prospectivo. Lo que tienen en común es que son estudios analíticos y observacionales, no se realiza experimento.

En los casos mencionados, cómo interviene el análisis estadístico? El riesgo relativo se calcula para el diseño de cohortes y el odds-ratio para el diseño de casos y controles, ya que para estudiar a los factores de riesgo se debe hacer un diseño de cohortes. Pero si no se puede hacer un estudio prospectivo, se puede hacer un estudio retrospectivo de casos y controles, los resultados que se van a encontrar serán muy similares al diseño de cohortes.

Dentro de los diseños epidemiológicos, también se tiene a los estudios experimentales, que en salud se le denomina el ensayo clínico, el ensayo clínico es un conjunto de diseños que tiene cuatro fases: la primera y la segunda pertenecen al nivel explicativo, la tercera al nivel predictivo y la cuarta pertenece al nivel aplicativo. El ensayo clínico es en cierta manera un diseño complejo.

Los diseños comunitarios o ecológicos surgen en el campo de las ciencias sociales, ya que en las ciencias sociales se investiga y analiza el conjunto o la comunidad. En las ciencias sociales se habla de sociología y de antropología, la sociología estudia la comunidad y la antropología estudia el individuo.

En los diseños comunitarios o ecológicos, se tiene la experiencia de estudios y conocimiento sobre investigación cualitativa de nivel exploratorio, cuando se realiza estudios de esa naturaleza, los procedimientos analíticos empiezan a cambiar de una y otra forma.

Por ejemplo, si se realiza el estudio acerca del nivel de conocimientos que tiene una población sobre la prevención de una enfermedad, entonces se toma una muestra de 80 personas, se les aplica una evaluación pretest, luego se desarrolla una campaña sobre la población para educarlos acerca de la prevención de la enfermedad. Luego se vuelve a tomar una muestra de esa población de 80 personas, y se realiza una medición posterior.

En la situación descrita, cuál es la procedimiento estadístico que se debe desarrollar, teniendo en cuenta que la variable evaluada es categórica? Se piensa que el procedimiento es la prueba de Mc Nemar, es el antes y después. Si la variable fuera numérica, se aplica t de Student, para muestras relacionadas, pero sólo funciona cuando la unidad de estudio es el individuo. La prueba Mc Nemar y t de Student para muestras relacionadas, mide la variación del mismo individuo; en cambio cuando se estudia toda la población, se toma una muestra de esta población, se hace una intervención, se vuelve a tomar una muestra de la misma población, pero no son los mismos individuos; entonces, no se puede aplicar Mc Nemar, ni tampoco t Student para muestras relacionadas. Se tendría que aplicar una comparación con Chi cuadrado de homogeneidad o la t de Student para muestras independientes y se asume que la diferencia se debe a la intervención, ya que la unidad de estudio es todo el conjunto de la población.

Los procedimientos analíticos de Mc Nemar y t de Student para muestras relacionadas, se aplican única y exclusivamente cuando la unidad de estudio es un individuo y aquí debemos remarcar que todos los diseños experimentales son estudios a nivel individual.

Los diseños experimentales se caracterizan por la intervención y el control. El análisis estadístico tiene lugar sí se tiene dos controles, es decir el grupo de casos (grupo experimental) y el grupo Control; o si se tiene dos mediciones, la medición antes y la medición después. Si se tiene ambas situaciones se está frente a un experimento verdadero.

Si no se tiene el grupo Control, entonces se está frente a un cuasi experimento y si no se tiene la medición antes, se está frente a un pre-experimento. Estas situaciones hacen que el análisis estadístico sea ciertamente distinto en cada caso. Porque si se tiene un grupo experimental, se tiene un grupo blanco o grupo control y luego se realiza una medida basal y luego se realiza una medida después de la intervención; entonces el análisis estadístico consiste en hacer una diferencia entre la medida final y la medida inicial en cada grupo y comparar esas diferencias con t de Student para muestras independientes.

Pero si se elimina un grupo y solamente se tiene el grupo experimental, es cuasi experimento, entonces se aplicará t de Student para medidas (o muestras) relacionadas, o medidas repetidas. Qué pasa si se tiene los dos grupos, el grupo experimental y el grupo blanco, pero no se tiene la medida previa, sólo se tiene una medida, el experimento es transversal; entonces sólo queda comparar estos dos grupos, con t de Student para muestras independientes.

Pero qué sucede si se tiene tres grupos, dos grupos experimentales y un control o un grupo experimental y dos controles, entonces se aplica el análisis de la varianza, si sólo se tuviera un factor, análisis de la varianza unifactorial. Todos estos procedimientos corresponden a los diseños experimentales.

Se puede utilizar estos procedimientos analíticos en datos que no corresponda a un experimento, por supuesto que sí. Estas herramientas surgieron en el campo de las ciencias experimentales, pero no son de uso exclusivo. Se puede realizar el análisis factorial univariante, multivariante, el análisis de la covarianza, el análisis en bloques; todos estos procedimientos, en un estudio que no sea experimental, si se hace los ajustes convenientes

Utilizar un diseño experimental no significa que el estudio es experimental, se puede hacer un estudio observacional y se puede aplicar este esquema del análisis de la varianza con un factor o factorial, si se acomoda a lo datos y al propósito del estudio que no es experimental. Un estudio experimental y un diseño experimental no es lo mismo, no son sinónimos. Los diseños experimentales son esquemas metodológicos y analíticos que se pueden utilizar donde se requiera, ya que son esquemas metodológicos y analíticos.

El diseño de validación de instrumentos estudia la creación y validación de un instrumento de medición documental. Cuando se elabora un instrumento, se estudia el instrumento no a los individuos se toma a los individuos nada más para evaluar las propiedades métricas del instrumento, lo que se valida es el constructo, el concepto, el contenido, no el individuo, usuario o cliente. Por eso, cuando se hace la prueba piloto, el muestreo es según criterio, muestreo no probabilístico. Igual, cuando se busca jueces para juicio de expertos, se elige el número de jueces que se crea conveniente.

Entonces en la validación de instrumentos tiene que ver más con el concepto que se está tratando de evaluar, no es lo mismo evaluar la depresión que el estrés laboral, la felicidad o el rendimiento académico, son las variables subjetivas que se estudian con la validación de instrumentos.

Los instrumentos en investigación científica son de dos tipos de instrumentos: mecánicos y documentales los instrumentos mecánicos sirven para medir variables objetivas, como peso, talla, longitud, masa tiempo, es decir dimensiones físicas y los instrumentos documentales están destinados a medir magnitudes lógicas de las unidades de estudio, que se supone que las poseen, como rendimiento académico, estrés laboral, calidad. No se miden con un aparato, se debe construir un instrumento, este instrumento se construye y queda un documento o instrumento y luego este instrumento se valida, evaluando sus propiedades métricas.

Entonces para medir una variable subjetiva a lo largo de nuestra línea de investigación, se debe crear un instrumento y validarlo; de eso trata el diseño de la validación de instrumentos. Por eso para validar los instrumentos, se toma una muestra no probabilística, y todos los procedimientos analíticos necesarios son distintos.

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