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Apuntes Fundamentos De La Investigación

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Muy completos, perfectos para el examen

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  • January 22, 2021
  • 10
  • 2020/2021
  • Class notes
  • Aaron
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TEMA 7: DISEÑOS EX POST FACTO


1. INTRODUCCIÓN
Todas las investigaciones vistas has ahora son manipulativas, es decir, el investigador elige
los valores de la VI u los aplica a los diferentes grupos de estudio. Pero existen
investigaciones en las que la VI no son manipulables, bien por su características o por
razones éticas.

Estos diseños siguen una estrategia no manipulativa. Teniendo en cuenta si objetivo de
estudio distinguimos:

• Analíticos (relacional o predictivo): estudian si existe relación entre las variables y qué
grado se da esa relación. Se puede analizar su relación mediante covariación o estudiando
las diferencias entre los grupos, sin la intervención del investigador (no manipulativos)
seleccionando a los individuos en función de que posean determinadas características.

• Descriptivos: no se pretende contrastar hipótesis sino describir las características de una
población de forma rigurosa o recoger sus opiniones, creencias. La finalidad de estos
diseños es principalmente analítica. Veremos su aplicación en la Epidemiología: su objeto
de estudio es el estudio de enfermedades y sus factores determinantes.

2. DISEÑOS EX POST FACTO

• Apropiados cuando el objetivo de estudio es analítico y las VI no se pueden manipular:
permiten hacer comparaciones, pero la ausencia de control no admite establecer
relaciones causales.

• Ex post facto = después de los hechos: se selecciona a los participantes después de que
ya haya ocurrido la VI.

• Clasificación según el criterio que hace referencia al momento en que comienza la
investigación:

- Retrospectivo: si el investigador comienza su investigación definiendo los grupos
en función de los valores de la VD.

- Prospectivo: si el investigador comienza definiendo los grupos atendiendo a los
valores de la VD.


2.1 Características de los diseños ex post facto


• El investigador no tiene control sobre las variables, ni puede influir sobre ellas, porque ya
sucedieron al igual que sus efectos.

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, • Los participantes se seleccionan por presentar determinados valores de la VI pero no se
pueden asegurar la igualdad entre los grupos respecto a otras posibles variables.

• Al no haber manipulación intencional de la VI, sino de selección de valores, no se pueden
establecer relaciones causales.

• La VI puede ser de tipos organísmica o ajena al organismo, pero relacionadas con la
historia vital de las personas.

• Solo podemos estudiar la covariación de las variables del fenómeno bajo estudio.
Recordemos que para que se establezcan relaciones causales se deben dar tres requisitos:

- Existencia de covariación entre VI y VD
- VI antes de VD
- Descartar variables alternativas

En estos diseños únicamente se cumple el primero, y en algunos casos el segundo (diseños
prospectivos), pero no el tercero.

• Cuando es un diseño de comparación de grupos se formulan hipótesis en las que se
establece una relación entre las características de los grupos y otras variables de interés.

• Se hacen inferencias sobre la relación entre las variables, sin intervención directa (sin
manipulación), a partir de la variación concomitante de las VI y VD, es decir, se establecen
hipótesis relacionales y no hipótesis causales como en el método experimental.

• Al tener problemas de control sobre las VVEE, no podemos hablar de validez interna.

2.2 Técnicas de control utilizadas en la investigación ex post facto

Para poder establecer de forma clara la relación existente entre las variables, debemos
controlar las posibles VVEE que pueden inferir en los resultados. Alvarado (2000), señala
tres procedimientos para mejorar el control:

• El emparejamiento de los participantes: similar a la técnica de equiparación. Seleccionar
para cada grupo, participantes con valores iguales en las VVEE más relevantes.

• Análisis de covarianza (ANCOVA): podemos utilizar análisis estadísticos para eliminar el
influjo de VVEE. Se realiza a posteriori de la recogida de datos y permite eliminar fuentes
de variación no deseada. Permite depurar la relación entre la VI y la VD ya que separa la
influencia de una variable perturbadora sobre la VD, para ello es necesario que la VE haya
sido medida.

• Introducción de variables relacionadas con la VD: utilizar varias VD en lugar de una sola.




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