variables en investigacion no experimental

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• Investigación no experimental: concepto, tipos y ejemplo de aplicación

Felicidad Ruiz

Al realizar una investigación, es importante considerar diferentes enfoques y metodologías para obtener resultados significativos. Uno de estos enfoques es la investigación no experimental, la cual se caracteriza por no manipular variables ni realizar intervenciones en un entorno controlado. En este artículo, exploraremos qué es la investigación no experimental, su importancia y objetivos, así como los diferentes tipos de investigación no experimental y ejemplos de su aplicación en diversos campos.

Definición de investigación no experimental

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La investigación no experimental se refiere a un enfoque de investigación en el cual el investigador no manipula ni controla las variables independientes. En lugar de eso, se observa y analiza el comportamiento y las características de los sujetos o fenómenos de estudio en su entorno natural. Este enfoque se utiliza para describir, correlacionar o comparar diferentes variables sin intervenir en ellas.

Características de la investigación no experimental

• No se manipulan las variables independientes.
• Se observa y analiza el comportamiento o características de los sujetos o fenómenos en su entorno natural.
• Puede utilizarse para describir, correlacionar o comparar variables.
• No hay un grupo de control ni se realiza una asignación aleatoria de los sujetos.

La investigación experimental y la no experimental se diferencian en la forma en que se abordan las variables y se realiza la intervención. Mientras que la investigación experimental manipula y controla las variables independientes, la investigación no experimental se basa en la observación y el análisis de las variables en su entorno natural. La investigación no experimental es más adecuada cuando no es posible o ético manipular las variables de estudio.

Existen diferentes tipos de investigación no experimental que se utilizan según los objetivos de estudio. Estos son:

Investigación descriptiva

Investigación correlacional, investigación comparativa, investigación exploratoria, investigación cualitativa, investigación cuantitativa.

La investigación descriptiva se centra en describir y analizar las características de un fenómeno o grupo de sujetos. Su objetivo es obtener una visión detallada y precisa de la situación o fenómeno de estudio. Se utiliza para responder preguntas como "¿Qué?", "¿Cómo?" y "¿Cuánto?".

• Se centra en la descripción y análisis de características.
• No busca establecer relaciones causales.
• Utiliza técnicas de recolección de datos como encuestas, entrevistas o análisis documental.
• Estudio sobre las características demográficas de una población determinada.
• Investigación sobre los niveles de satisfacción de los clientes en un restaurante.
• Análisis de las características y comportamiento de los usuarios de redes sociales.

La investigación correlacional busca establecer relaciones entre dos o más variables sin intervenir en ellas. Su objetivo es determinar si existe una relación y en qué grado. Se utiliza para responder preguntas como "¿Existe una relación entre X e Y?", "¿Cuál es la fuerza de la relación?" o "¿Cuál es la dirección de la relación?".

• Busca establecer relaciones entre variables sin intervenir en ellas.
• No determina relaciones causales.
• Utiliza técnicas estadísticas como análisis de correlación.
• Estudio sobre la relación entre el consumo de cafeína y el rendimiento cognitivo.
• Investigación sobre la relación entre el nivel de educación y los ingresos económicos.
• Análisis de la relación entre el tiempo de estudio y las calificaciones académicas.

La investigación comparativa se enfoca en comparar dos o más grupos, situaciones o fenómenos para identificar similitudes y diferencias. Su objetivo es determinar las características distintivas y establecer relaciones entre los grupos o fenómenos comparados. Se utiliza para responder preguntas como "¿Cuáles son las diferencias y similitudes entre X e Y?", "¿En qué aspectos se diferencian?" o "¿Cuáles son las variables que influyen en las diferencias observadas?".

• Se enfoca en la comparación de grupos, situaciones o fenómenos.
• Busca identificar similitudes y diferencias.
• Utiliza técnicas de recolección de datos como encuestas o análisis documental.
• Estudio comparativo de los sistemas educativos de diferentes países.
• Investigación sobre las diferencias en los niveles de satisfacción de los empleados en diferentes empresas.
• Análisis comparativo de los efectos de dos tratamientos médicos en pacientes con la misma enfermedad.

La investigación exploratoria se utiliza cuando se desea obtener una comprensión inicial de un fenómeno o problema de estudio. Su objetivo principal es explorar, descubrir y generar hipótesis o ideas para investigaciones posteriores. Se utiliza para responder preguntas como "¿Cuál es la naturaleza del problema?", "¿Cuáles son las variables relevantes?" o "¿Qué variables pueden influir en el fenómeno?".

• Se centra en la exploración y generación de ideas.
• Utiliza técnicas de recolección de datos como entrevistas, grupos focales o revisión bibliográfica.
• Estudio exploratorio sobre las percepciones de los consumidores sobre un nuevo producto.
• Investigación para identificar los factores que influyen en el abandono escolar en una comunidad.
• Análisis exploratorio de las posibles causas de un fenómeno social.

La investigación cualitativa se basa en la recopilación y análisis de datos no numéricos. Su objetivo es comprender en profundidad las experiencias, percepciones y significados de los sujetos de estudio. Se utiliza para responder preguntas sobre el "cómo" y el "por qué" de los fenómenos.

• Se enfoca en la comprensión en profundidad de las experiencias y significados.
• Utiliza técnicas de recolección de datos como entrevistas, observación participante o análisis de contenido.
• No se busca generalizar los resultados.
• Estudio cualitativo sobre las experiencias de los estudiantes en un programa educativo.
• Investigación para comprender las percepciones de los pacientes sobre una enfermedad crónica.
• Análisis cualitativo de las interacciones en un grupo de trabajo.

La investigación cuantitativa se basa en la recopilación y análisis de datos numéricos. Su objetivo es medir y analizar las relaciones entre variables y generalizar los resultados a una población más amplia. Se utiliza para responder preguntas sobre el "qué" y el "cuánto" de los fenómenos.

• Se enfoca en la medición y análisis de variables numéricas.
• Utiliza técnicas de recolección de datos como encuestas, experimentos o análisis estadístico.
• Busca generalizar los resultados a una población más amplia.
• Estudio cuantitativo sobre los niveles de estrés en una muestra de empleados.
• Investigación para analizar la relación entre la exposición a la publicidad y las intenciones de compra.
• Análisis cuantitativo de los efectos de un programa de entrenamiento en el rendimiento deportivo.

Métodos de investigación no experimental

La observación consiste en la recopilación de datos a través de la observación directa de los sujetos o fenómenos de estudio. Se puede realizar de manera participante, donde el investigador forma parte del grupo observado, o no participante, donde el investigador se mantiene como un observador externo.

El estudio de casos consiste en el análisis detallado de uno o varios casos individuales o situaciones particulares. Se utiliza para obtener una comprensión profunda de un fenómeno o problema específico y puede involucrar diferentes técnicas de recolección de datos, como entrevistas, observación o análisis documental.

Las encuestas son un método de recolección de datos a través de la aplicación de cuestionarios a una muestra representativa de la población. Permiten obtener información sobre las características, actitudes o comportamientos de los sujetos de estudio y se pueden realizar de forma presencial, telefónica o en línea.

El análisis documental implica la recolección y análisis de datos a partir de fuentes documentales, como informes, registros, textos o archivos. Este método se utiliza para obtener información histórica, comparar diferentes fuentes o analizar documentos relevantes para el estudio.

Aplicación de la investigación no experimental

La investigación no experimental tiene aplicaciones en diversos campos y disciplinas. Algunos ejemplos de su aplicación son:

En educación, la investigación no experimental se utiliza para describir características de los estudiantes, analizar procesos de enseñanza-aprendizaje y explorar factores que influyen en el rendimiento académico.

En el ámbito de la salud, la investigación no experimental se utiliza para describir características de pacientes, analizar factores de riesgo de enfermedades, comparar diferentes tratamientos o evaluar la eficacia de intervenciones en entornos naturales.

En psicología, la investigación no experimental se utiliza para describir características de la conducta humana, analizar relaciones entre variables psicológicas, comparar diferentes grupos de sujetos o explorar fenómenos psicológicos en su entorno natural.

En marketing, la investigación no experimental se utiliza para describir características de los consumidores, analizar comportamientos de compra, comparar estrategias de marketing o explorar percepciones y preferencias de los clientes.

Ventajas y desventajas de la investigación no experimental

• Permite estudiar fenómenos en su entorno natural.
• No requiere manipulación de variables ni intervenciones.
• Puede proporcionar información contextual y detallada.
• Es útil cuando no es posible o ético realizar investigaciones experimentales.
• No permite establecer relaciones causales.
• Los resultados pueden verse afectados por variables no controladas.
• Puede haber sesgos en la interpretación de los resultados.
• No se pueden generalizar los resultados a una población más amplia.

La investigación no experimental es un enfoque de investigación que se centra en la observación y análisis de variables en su entorno natural. A través de la investigación descriptiva, correlacional, comparativa, exploratoria, cualitativa y cuantitativa, se pueden obtener resultados significativos en diferentes campos como la educación, salud, psicología y marketing. Aunque tiene ventajas como la posibilidad de estudiar fenómenos en su contexto real, es importante tener en cuenta sus limitaciones, como la imposibilidad de establecer relaciones causales. Si deseas obtener una comprensión más profunda de un fenómeno o problema de estudio, la investigación no experimental puede ser una herramienta valiosa.

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Investigación no experimental

Explicamos qué es la investigación no experimental, sus características, diseño y damos varios ejemplos

¿Qué es la investigación no experimental?

La investigación no experimental es aquella que se realiza a través de la observación, sin intervenir o manipular el objeto estudiado, o tratar de controlar las variables de una situación observada.

La investigación no experimental se utiliza en las ciencias sociales (sociología, antropología, psicología, etc.), en algunas ramas de las ciencias naturales (como en la etología o la botánica), o en áreas como mercadeo o comunicación social.

En este tipo de investigación el objeto de estudio es observado en su espacio habitual o ambiente natural, se registran las variables y procesos sin agregar o quitar nada que pueda perturbar los procesos evaluados.

Características de la investigación no experimental

Ausencia de intervención.

Es la característica fundamental de esta clase de investigación: no se realiza ninguna clase de ensayo, intervención o manipulación de la situación, grupo o proceso que se va a estudiar. El observador presta atención a determinadas relaciones y variables, las analiza y propone o confirma hipótesis.

Investigación ex post facto

Con frecuencia la investigación no experimental se realiza sobre hechos que ya acontecieron (este es el significado de la locución ex post facto ). Este tipo de investigación puede usarse para determinar las causas de un evento, a partir de sus efectos o consecuencias.

Por ejemplo, las investigaciones históricas tienen carácter ex post facto , donde ya los hechos sucedieron y se pretende buscar las posibles causas partiendo de las consecuencias que se advierten.

Carácter ético de la investigación

Al no manipularse los sujetos de la investigación, sobre todo cuando se trata de grupos humanos o animales, no se transgreden límites éticos, como sí sucede con frecuencia en la investigación experimental: cuando se inoculan enfermedades a ratones o monos, o se dan placebos a personas enfermas (grupos de control).

Es descriptiva

En la investigación no experimental se describen las relaciones y variables del evento o grupo observado, para luego compararlas con situaciones similares o con variables parecidas.

Investigación no experimental transversal y longitudinal

Investigación no experimental transversal.

La investigación no experimental transversal o transeccional se enfoca en un grupo de variables o en una situación en determinado momento. Puede compararse con la fotografía de un grupo de personas o de un ecosistema en determinado momento: este tipo de investigación puede ser exploratoria, descriptiva y de causalidad (correlacional).

Transversal exploratoria

El investigador se acerca al grupo, proceso o evento sin una hipótesis previa, y con el objeto de recabar información inicial. Se corresponde con actividades de censos o inventarios, y con las primeras visitas de campo en estudios antropológicos.

Transversal descriptiva

En la transversal o transeccional descriptiva se levanta toda la información pertinente al objeto de estudio tal y como está en un momento dado; esto implica registrar todos los datos de un grupo o área determinada. En este tipo de investigaciones las mediciones y datos estadísticos juegan un papel importante.

Transversal correlacional o causal

En este tipo de investigación se estudian los vínculos entre dos o más variables de una investigación, que puede ser de causa y efecto, o de correlación (variables que interactúan entre sí, o son afectadas por un mismo fenómeno).

Investigación longitudinal

Se habla de investigación longitudinal cuando se estudia un evento y sus variables a lo largo de un período de tiempo. En este caso se recogen datos cada cierto tiempo para comparar y analizar la evolución o cambios en los mismos. Este tipo de investigación puede ser de tendencia, de análisis evolutivo y de panel.

Investigación longitudinal de tendencia

Analiza o estudia determinadas variables generales en una población determinada a lo largo del tiempo. Por ejemplo, la postura general de una población respecto al consumo de tabaco en las últimas décadas.

Investigación longitudinal de análisis evolutivo

Es un tipo de investigación que se enfoca en subgrupos de una población y su evolución a lo largo del tiempo. Por ejemplo, mujeres de treinta años que trabajan, estudiantes extranjeros en secundaria, seguidores de un equipo deportivo, etc.

Investigación longitudinal de panel

Es similar a las otras formas de investigación longitudinal, pero se caracteriza porque a lo largo del tiempo se estudian o se evalúan los mismos individuos del subgrupo en cuestión.

Ventajas y desventajas de la investigación no experimental

Recolección de datos confiables.

Al mantener el investigador la distancia y no introducir variables externas, los datos que obtenga serán más confiables.

Este tipo de estudio, con pocas excepciones, no produce daños en el objeto de estudio: no se inoculan enfermedades o se proporcionan drogas, o se sacrifican ejemplares (excepto en algunos inventarios biológicos que conllevan mediciones de biomasa, por ejemplo).

La investigación no experimental, basada en la observación y recopilación de información, es menos invasiva que la investigación experimental.

Menor esfuerzo y costos

La investigación no experimental generalmente necesita menos recursos e infraestructura que la investigación experimental.

Visión panorámica

Este tipo de investigación puede proporcionar al investigador una visión más completa de determinados eventos y sirve para identificar y localizar puntos de estudios más precisos.

Desventajas

Falta de control sobre las variables.

La investigación no experimental está sujeta a imprevistos y variables no consideradas de antemano. Al no controlar todas las variables es posible que las conclusiones no sean correctas.

Superficialidad

Los resultados de una investigación no experimental pueden ser un poco superficiales, aunque esta pueda ser un paso previo a una investigación más profunda.

Margen de error en las correlaciones

Al tratar de determinar las correlaciones entre variables de un estudio solo mediante la observación, es posible que no se estén contemplando todas las posibilidades, lo que aumenta la posibilidad de una percepción errónea.

Ejemplos de investigación no experimental

Presencia de animales silvestres en entornos urbanos.

Inventario de fauna presente en barrios de la ciudad. Determinar especies, población estimada y percepción de los habitantes (peligrosos, inocuos, perjudiciales o benéficos).

Impacto de las redes sociales en comunidades indígenas

A través de entrevistas y cuestionarios, determinar en una comunidad el número de habitantes conectados a distintas redes, tipos de equipos (ordenadores, celulares, etc.), edades y nivel socioeconómico.

Evaluación de atención psicológica en hospitales públicos

Entrevistas a psicólogos y personal hospitalario, revisión de registros de acceso público y entrevistas a pacientes.

Evolución de la percepción sobre el consumo de gaseosas en las escuelas primarias de un barrio urbano

Entrevistas a estudiantes, docentes y representantes y análisis del consumo durante un periodo de cinco años.

Efectos secundarios en la aplicación de vacunas para la fiebre amarilla en comunidades fronterizas

Entrevistas, observación y seguimiento de un grupo de estudiantes vacunados en determinado período.

Recuperación de bosques comunales destruidos por incendios de 2021

Inventarios y levantamientos de vegetación, mediciones anuales de parcelas y comparación con la recuperación de otros bosques afectados en 2021.

Uso de bicicletas en barrios céntricos de una ciudad con servicio de alquiler

Revisión de la información digital de los servicios de bicicletas, entrevistas a usuarios, comparación con estadísticas de años anteriores.

Efectos de la contaminación sobre la avifauna urbana

Inventarios de especies en un barrio de la ciudad, demografía, número de nidos. Comparación con información anterior y seguimiento de ejemplares marcados.

Personas en situación de calle

Censo, entrevistas (procedencia, último trabajo, modo de subsistencia, etc.), sectores de la ciudad donde se concentran, acceso a servicios, etc.

Recuperación de zonas rurales por éxodo inverso (ciudad/campo)

Estudios de censos poblacionales de la última década, identificación de familias que hayan hecho esta migración. Entrevistas.

Referencias

• Tipos de investigación (2021) Tomado de intep.edu.co.
• Investigación no experimental (2021), Tomado de ecured.cu.
• Diseño no experimental (2021). Tomado de uaeh.edu.mx.
• Non-Experimental and Experimental Research: Differences, Advantages & Disadvantages (2021). Tomado de study.com.
• Diseño de investigación (2021). Tomado de es.wikipedia.org.

Investigación no experimental: definición y características

Inicio » Educación » Investigación no experimental: definición y características

La investigación no experimental permite llegar a conclusiones sin que sea necesario manipular variables. ¿En qué consiste? En este artículo lo aprenderás, puesto que te explicamos su definición, características, tipos de métodos empleados, pasos para hacer un estudio de este tipo y ejemplos.

Índice de contenidos

¿Qué es una investigación no experimental?

Características de la metodología de investigación no experimental, estudio transversal, estudio longitudinal, pasos para realizar una buena investigación no experimental por partes, ejemplos de investigación no experimental.

Se trata de un enfoque de investigación en el que las variables de estudio no son manipuladas directamente ni hay control sobre el entorno en el que se realiza la recolección de datos.

Se diferencia de la investigación experimental en que no se hacen manipulaciones controladas, sino que se centra en observar y comprender los fenómenos tal como se dan de forma natural.

Una vez que dejamos clara su definición, es tiempo de ahondar en las principales características de este enfoque:

• Las variables independientes no son manipuladas , sino observadas.
• Los fenómenos son registrados tal como ocurren .
• Se centra en la descripción o exploración del fenómeno y las relaciones entre variables.
• Se usan técnicas e instrumentos de recolección de datos no intrusivos .
• La muestra se selecciona de forma aleatoria o intencional .
• Los datos que se recopilan son analizados con técnicas descriptivas y correlacionales .
• No hay relaciones causales directas entre las variables.

Tipos de métodos de investigación no experimental

Tal como ocurre con la investigación cuasiexperimental , hay dos tipos de métodos también en este caso:

El estudio se realiza en un momento de tiempo determinado , en el que se recopilan los datos, sin hacer un seguimiento posterior a los involucrados.

Se monitorea una muestra de participantes a lo largo del tiempo y se examinan las formas en que las variables cambian o interactúan entre sí.

Las partes que componen un estudio no experimental puedes verlas en los siguientes pasos:

• Define el problema de investigación.
• Determina el diseño más acorde con el tema.
• Selecciona la muestra.
• Diseña los instrumentos de recolección de datos.
• Recopila los datos.
• Analiza los datos.
• Interpreta los resultados.

Te dejamos un par de ejemplos en los que se aplica esta metodología:

• Se lleva a cabo una investigación con el objetivo de recopilar información sobre los hábitos de estudio de los estudiantes universitarios, para describirlos. No obstante, no se realiza ninguna intervención o manipulación controlada.
• Un investigador quiere conocer la relación entre el efecto del consumo de alcohol en un grupo de personas. En lugar de proporcionarles alcohol, acude a lugares donde este se consuma y observa el comportamiento.

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• Curiosidades
• Investigación no experimental, cuasiexperimental y experimental

En el vasto mundo de la investigación científica, existen diferentes enfoques y métodos que buscan desentrañar los misterios que nos rodean. Entre ellos, se encuentran la investigación no experimental, la cuasiexperimental y la experimental. Estos tres caminos divergentes hacia la verdad han intrigado a generaciones de científicos, cada uno con su propio conjunto de virtudes y limitaciones.

La investigación no experimental , como su nombre lo sugiere, desafía las convenciones y nos sumerge en un universo de preguntas sin respuestas predefinidas. Aquí, el investigador explora el terreno desconocido, sin manipular variables ni controlar situaciones. Por otro lado, la investigación cuasiexperimental nos invita a adentrarnos en un mundo de incertidumbre, donde las variables son manipuladas pero sin un control absoluto. Finalmente, la investigación experimental emerge como un faro en la oscuridad, guiándonos hacia la verdad con su riguroso control y manipulación de variables.

Diferencias entre Investigación Experimental, Cuasiexperimental y No Experimental

La investigación en el ámbito científico se lleva a cabo utilizando diferentes enfoques y metodologías, y una de las formas de clasificarla es en investigación experimental, cuasiexperimental y no experimental. Estas categorías se refieren a la manera en que se manipulan las variables y se establecen los grupos de estudio.

La investigación experimental es aquella en la que se manipula deliberadamente una o más variables independientes para observar su efecto sobre una variable dependiente. En este tipo de investigación, se utilizan grupos de control y grupos de tratamiento, y se aplica un diseño aleatorio para asignar a los participantes a cada grupo. De esta manera, se busca establecer una relación causa-efecto entre las variables.

La investigación cuasiexperimental , por otro lado, se caracteriza por no utilizar un diseño aleatorio en la asignación de los participantes a los grupos. En este tipo de investigación, se manipula una variable independiente, pero no se puede establecer una relación causal tan clara como en la investigación experimental. A pesar de esto, la investigación cuasiexperimental sigue siendo útil para observar y analizar fenómenos de interés.

Por último, la investigación no experimental se basa en la observación y recopilación de datos sin la manipulación de variables. En este tipo de investigación, el investigador no tiene control directo sobre las variables y se limita a observar y analizar los fenómenos tal como se presentan en su contexto natural.

Investigación experimental vs. investigación no experimental: ¿Cuál es la diferencia?

La investigación experimental y la investigación no experimental son dos enfoques diferentes utilizados en el campo de la investigación científica. Aunque ambos métodos buscan obtener conocimiento y comprensión, existen diferencias significativas entre ellos.

La principal diferencia entre la investigación experimental y la no experimental radica en su diseño y en la manera en que se manipulan las variables. En la investigación experimental, el investigador tiene control sobre las variables independientes y puede manipularlas para estudiar su efecto en las variables dependientes. Por otro lado, en la investigación no experimental, el investigador no tiene control sobre las variables independientes y solo puede observar y analizar su relación con las variables dependientes.

Otra diferencia importante es el grado de control que se tiene sobre las condiciones del estudio. En la investigación experimental, se busca controlar todas las variables que puedan influir en los resultados, creando un ambiente controlado y replicable. En cambio, en la investigación no experimental, se estudian fenómenos tal como ocurren en su entorno natural, sin intervenir ni manipular las condiciones.

En cuanto a la aplicabilidad , la investigación experimental se utiliza principalmente en ciencias naturales y exactas, donde se pueden realizar experimentos controlados en laboratorios. Por otro lado, la investigación no experimental se emplea en ciencias sociales y humanidades, donde no es posible realizar experimentos controlados debido a la complejidad y ética de los fenómenos estudiados.

Es importante mencionar que existe un término intermedio llamado investigación cuasiexperimental, que combina elementos de ambas metodologías. En este tipo de investigación, se manipulan algunas variables, pero no se tiene control completo sobre todas ellas, lo que permite obtener resultados más cercanos a la realidad sin sacrificar completamente el control experimental.

¿Cuáles son las principales diferencias entre la investigación experimental y la investigación no experimental?

La investigación experimental se caracteriza por el control y manipulación de variables independientes para establecer relaciones de causa y efecto, mientras que la investigación no experimental se enfoca en la observación y recopilación de datos sin intervenir activamente en la manipulación de variables.

Investigación experimental y no experimental: diferencias, ventajas y desventajas

Investigación experimental y no experimental.

¡Bien! Es hora de aprender algo mediante la investigación … ¿realizando un estudio no experimental?

¡Espera espera espera! ¿Es posible tener un estudio no experimental? ¿Es eso como un caramelo sin azúcar? ¿Es algo que se supone que debes tener y que es reemplazado por algo que te hace rascarte la cabeza? Sin embargo, antes de discutir los diseños de investigación, necesita un breve recorrido por algunos de los términos que le voy a mencionar.

Una variable predictora es la parte del experimento que se está manipulando para ver si tiene un efecto sobre la variable dependiente. Por ejemplo, ¿la gente come más queso Gouda o cheddar? La variable predictora en esto es el tipo de queso. Ahora, cada vez que coma queso, pensará en las variables predictoras. Cuando digo sujetos, solo me refiero a las personas del experimento o las personas que se están estudiando.

La investigación experimental es cuando un investigador puede manipular la variable predictora y los sujetos para identificar una relación de causa y efecto. Por lo general, esto requiere que la investigación se lleve a cabo en un laboratorio, con un grupo que se coloca en un grupo experimental , o los que se manipulan, mientras que el otro se coloca en un grupo de placebo , o en una condición inerte o un grupo no manipulado. Un experimento de laboratorio proporciona un alto nivel de control y fiabilidad.

La investigación no experimental es la etiqueta que se le da a un estudio cuando un investigador no puede controlar, manipular o alterar la variable predictora o los sujetos, sino que se basa en la interpretación, la observación o las interacciones para llegar a una conclusión. Por lo general, esto significa que el investigador no experimental debe basarse en correlaciones, encuestas o estudios de casos y no puede demostrar una verdadera relación de causa y efecto. La investigación no experimental tiende a tener un alto nivel de validez externa, lo que significa que puede generalizarse a una población mayor.

Diferencias

Entonces, ahora que tenemos los conceptos básicos de lo que son, podemos ver algunas de las diferencias entre ellos. Evidentemente, lo primero es la base misma de lo que están mirando: su metodología. Los investigadores experimentales son capaces de realizar experimentos en personas y manipular las variables predictoras. Los investigadores no experimentales se ven obligados a observar e interpretar lo que están mirando. Ser capaz de manipular y controlar algo conduce a la siguiente gran diferencia.

¡La capacidad de encontrar una relación de causa y efecto es algo muy importante en el mundo de la ciencia! Poder decir que X causa Y es algo que tiene mucho poder. Si bien la investigación no experimental puede acercarse, los investigadores no experimentales no pueden decir con absoluta certeza que X conduce a Y . Esto se debe a que puede haber algo que no observó y debe depender de formas menos directas de medir.

Por ejemplo, digamos que tenemos curiosidad por saber qué tan violentos son los hombres y las mujeres. No podemos tener un verdadero estudio experimental porque nuestra variable predictora de la violencia es el género. Para tener un verdadero estudio experimental, necesitaríamos poder manipular la variable predictora. Si tuviéramos una forma de convertir hombres en mujeres y mujeres en hombres, de un lado a otro, de modo que pudiéramos ver qué género es más violento, entonces podríamos realizar un verdadero estudio experimental. Pero no podemos hacer eso. Entonces, nuestro pequeño experimento se convierte en un estudio no experimental porque no podemos manipular nuestra variable predictora.

Pros y contras de la investigación no experimental

Parece haber solo desventajas en la investigación no experimental. No puede encontrar relaciones de causa y efecto, no puede manipular variables predictoras y los métodos de estudio son a menudo correlaciones o estudios de casos. Existen claras desventajas en los diseños no experimentales. Sin embargo, la investigación no experimental tiene al menos algunas ventajas sobre el diseño experimental. Un estudio no experimental toma el relevo de un diseño experimental. Como se discutió anteriormente, para estudiar los efectos del género, debe poder manipular el género de una persona. Otros ejemplos de investigación no experimental incluyen variables predictoras como:

• Penas de prisión (presos reales, no como los estudiantes de Zimbardo)
• Opiniones actuales

Si no puede manipularlo, no puede realizar un estudio experimental. Sin embargo, los investigadores no experimentales pueden tomar las variables que no se pueden manipular ni controlar. El diseño no experimental puede estudiar y examinar cuestiones que los investigadores experimentales no pueden.

Pros y contras de la investigación experimental

Los investigadores experimentales tienen grandes ventajas, como comentamos anteriormente. Ejemplos de esto incluyen causa y efecto, un alto nivel de control y la capacidad de reproducir el estudio en circunstancias casi exactas. Estas son formas poderosas de evidencia en el mundo de la ciencia y deben marcarse como ventajas definitivas para el diseño de investigación experimental. Existe la capacidad de manipular variables como:

• Recompensas
• Tipos de terapia recibida
• Multitudes y conformidad
• Influencia de la televisión
• Preguntas principales

Al manipular la variable primaria, el investigador puede aprender mucho, así como señalar la variable manipulada como el cambio causal. Por ejemplo, un estudio de Elizabeth Loftus hizo que los sujetos vieran el mismo video de un auto chocando por detrás a otro. Posteriormente, se preguntó a los espectadores: ‘¿Qué tan rápido iba el automóvil cuando chocó con el siguiente automóvil?’ O, ‘¿Qué tan rápido iba el auto cuando se derrumbó y chocó contra el siguiente auto?’ Las respuestas variaron significativamente, pero todos habían visto el mismo video.

Algunas desventajas, si no lo ha adivinado, son los límites de lo que puede manipular. Un experimentador no puede manipular el género, la edad o la vida real de una persona. Esto significa que algunos estudios posibles nunca pueden ser verdaderos estudios experimentales. Además, el laboratorio estéril, si bien es excelente para hacerlo reproducible, lo hace algo estéril para tratar de aplicarlo al mundo real. Por ejemplo, en el laboratorio se estudian situaciones de agentes de policía que disparan o no disparan. Si bien puede decirnos mucho sobre el proceso de toma de decisiones de las personas en una situación específica, no reproduce con precisión la adrenalina de entrar en la situación, la incomodidad de usar chalecos antibalas y el recuerdo del entrenamiento recibido en realidad. hora.

Resumen de la lección

La investigación no experimental no significa no científica. La investigación no experimental significa que hay una variable predictora o grupo de sujetos que no pueden ser manipulados por el experimentador. Por lo general, esto significa que se deben utilizar otras rutas para sacar conclusiones, como correlación, encuesta o estudio de caso. El diseño experimental, por otro lado, permite a los investigadores manipular la variable predictora y los sujetos. Esto permite al investigador identificar las relaciones de causa y efecto, lo que es una gran ventaja para los diseños experimentales. La desventaja de los diseños experimentales es que son extremadamente limitados y muchas variables son imposibles o poco éticas de manipular. Las ventajas de los diseños no experimentales permiten estudiar las variables, pero sin la solidez del diseño experimental.

Los resultados del aprendizaje

Una vez que haya terminado con esta lección, podrá:

• Caracterizar la variable predictora, la investigación no experimental y la investigación experimental
• Resaltar las diferencias entre la investigación no experimental y la investigación experimental.
• Indique las ventajas y desventajas de ambos tipos de investigación.
• Proporcionar ejemplos de variables que pueden manipularse en ambos tipos de investigación.

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Investigación no experimental

Te explicamos qué es una investigación no experimental y los dos tipos que existen. Además, un ejemplo de esta investigación.

¿Qué es una investigación no experimental?

Como su nombre lo indica, una  investigación no experimental  es un tipo de pesquisa que no extrae sus conclusiones definitivas o sus datos de trabajo a través de una serie de acciones y reacciones reproducibles en un ambiente controlado para obtener resultados interpretables, es decir: a través de experimentos . No por ello, claro está, deja de ser una investigación seria, documentada y rigurosa en sus métodos .

Dicho en otras palabras, este tipo de investigaciones no manipula deliberadamente las variables que busca interpretar , sino que se contenta con observar los fenómenos de su interés en su ambiente natural, para luego describirlos y analizarlos sin necesidad de emularlos en un entorno controlado. Quienes llevan a cabo investigaciones no experimentales cumplen más que nada un papel de  observadores .

Existen dos tipos principales de investigación no experimental:

• Investigaciones de diseño transversal.  En este tipo de diseño , se aborda un estado de la cuestión en la materia, es decir, se recopilan datos a partir de un momento único, con el fin de describir las variables presentes y analizar su incidencia o su responsabilidad en lo acontecido en la investigación. Esto significa emplear indicadores descriptivos (miden o describen una variable o factor) y causales (ofrecen explicaciones respecto a los indicadores).
• Investigaciones de diseño longitudinal. Por el contrario, en estas investigaciones se llevan a cabo muestreos a lo largo del tiempo, considerando variables determinadas y sus relaciones entre sí, para determinar evoluciones, tendencias, vínculos, etc. De este modo permiten comprender las complejas reacciones grupales de un sector de la población , y pueden juntarse con otras mediciones para obtener un panorama más amplio.

Ver también: Pasos del método científico

Ejemplo de investigación no experimental

Son ejemplos de investigaciones no experimentales las mediciones estadísticas , en las que se consulta la opinión pública respecto a un asunto para poder determinar una postura conjunta. O las investigaciones que, teniendo un conjunto de datos estadísticos disponibles, procede a interpretarlos y organizarlos de modo de obtener la mayor cantidad posible de datos relevantes.

Otro ejemplo posible lo constituyen las investigaciones documentales: consulta de fuentes bibliográficas o hemerográficas, lectura de autores previos y exposición de los hallazgos en un informa, ensayo o monografía . En este caso tampoco se llevan a cabo experimentos controlados, sino que se acude a la visión profesional y/o personal del autor consultado o del propio investigador , si el caso.

Referencias

• “Investigación no experimental” en  EcuRed , Conocimiento por todos y para todos.
• “Investigaciones no experimentales. Qué son y cómo afrontarlas”. Normas APA .

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Investigación no experimental

Índice

La investigación no experimental es una metodología de investigación que se enfoca en el análisis y la interpretación de datos recopilados en situaciones que no son controladas por el investigador. A diferencia de la investigación experimental, donde el investigador manipula variables y controla las condiciones del estudio, la investigación no experimental se basa en la observación de situaciones naturales y en la recopilación de datos a través de encuestas, entrevistas, cuestionarios y otros métodos de recolección de información. En este artículo, exploraremos en detalle el concepto de investigación no experimental, sus características, ventajas y limitaciones, así como algunos ejemplos de estudios realizados con esta metodología.

¿Qué es la investigación no experimental?

La investigación no experimental es un enfoque metodológico que se utiliza en ciencias sociales y humanidades para estudiar fenómenos que no pueden ser manipulados o controlados directamente por el investigador. A diferencia de la investigación experimental, en la que se manipulan variables independientes para observar su efecto en variables dependientes, la investigación no experimental se enfoca en observar y medir variables tal como se presentan en la realidad.

Este tipo de investigación es muy útil cuando se estudian fenómenos sociales y humanos complejos que no pueden ser controlados experimentalmente, como la cultura, las actitudes, las creencias, los valores y las percepciones de las personas. La investigación no experimental se puede realizar mediante diferentes técnicas, como la observación, la encuesta, la entrevista, el análisis de documentos y la revisión bibliográfica.

Algunas de las ventajas de la investigación no experimental son que permite estudiar fenómenos complejos y de difícil manipulación, es más flexible que la investigación experimental, y puede proporcionar una gran cantidad de información en poco tiempo. Sin embargo, también tiene algunas limitaciones, como la falta de control sobre las variables, la posibilidad de errores y sesgos en la recopilación de datos, y la dificultad para establecer relaciones de causalidad.

En resumen, la investigación no experimental es una técnica metodológica muy útil para estudiar fenómenos sociales y humanos que no pueden ser manipulados experimentalmente. Aunque tiene algunas limitaciones, puede proporcionar una gran cantidad de información valiosa para entender la realidad social y humana en la que vivimos.

Características de la investigación no experimental

La investigación no experimental es un enfoque de investigación que se centra en la observación y análisis de datos existentes sin intervenir en ningún proceso o situación. A diferencia de la investigación experimental, donde se manipulan variables y se realizan pruebas para llegar a una conclusión, la investigación no experimental se basa en la observación y recopilación de datos a través de encuestas, entrevistas, análisis de documentos, estadísticas y análisis de tendencias.

Las características de la investigación no experimental son diversas y es importante conocerlas para saber cómo aplicar este enfoque de investigación en distintos contextos. A continuación, se describen algunas de las características más importantes:

1. Observación: La observación es la base de la investigación no experimental. El investigador observa y analiza datos en lugar de intervenir en el proceso.

2. Datos existentes: La investigación no experimental se basa en la recopilación y análisis de datos existentes, ya sean documentos, encuestas, estadísticas o cualquier otra fuente de información.

3. Análisis de tendencias: La investigación no experimental busca identificar patrones y tendencias en los datos analizados. Se utilizan técnicas estadísticas para identificar relaciones entre variables y para hacer predicciones sobre el futuro.

4. No hay manipulación de variables: A diferencia de la investigación experimental, no se manipulan variables en la investigación no experimental. El objetivo es observar y analizar datos existentes para llegar a conclusiones.

5. Contexto natural: En la investigación no experimental se observa y analiza el contexto natural, sin intervenir en él. Esto significa que los datos recopilados son más representativos de la realidad.

En conclusión, la investigación no experimental es una herramienta valiosa para analizar y comprender fenómenos en su contexto natural. Conociendo las características y técnicas adecuadas, se pueden obtener resultados precisos y útiles para distintos ámbitos de estudio.

Tipos de investigación no experimental

La investigación no experimental es aquella que no implica la manipulación de variables independientes para medir su efecto en una variable dependiente. En lugar de eso, se basa en la observación y recopilación de datos existentes para llegar a conclusiones. Dentro de la investigación no experimental, existen diferentes tipos que se pueden utilizar dependiendo del objetivo de la investigación.

El primero de ellos es la investigación descriptiva, que busca describir o analizar una situación o fenómeno en particular. Este tipo de investigación se enfoca en recopilar información para poder entender mejor el problema que se está estudiando.

Otro tipo de investigación no experimental es la investigación correlacional, que busca establecer la relación entre dos o más variables. En este caso, se recopilan datos de las variables involucradas para poder determinar si existe una correlación entre ellas.

La investigación comparativa es otro tipo de investigación no experimental, que se enfoca en comparar dos o más grupos o situaciones para identificar similitudes y diferencias. Este tipo de investigación es útil para entender cómo varían ciertos fenómenos en diferentes contextos.

Por último, también existe la investigación longitudinal, que se enfoca en el seguimiento de un mismo grupo de personas o situación a lo largo del tiempo. Este tipo de investigación es útil para analizar cambios y evoluciones en el tiempo, y permite hacer comparaciones entre diferentes momentos.

En conclusión, la investigación no experimental es una herramienta muy valiosa para entender diferentes situaciones o fenómenos, y su éxito depende en gran medida de la elección del tipo de investigación más adecuado para el objetivo en cuestión.

Ventajas y desventajas de la investigación no experimental

La investigación no experimental es un enfoque de investigación en el que se observa y se recopila información sin manipular deliberadamente las variables. En lugar de controlar las variables, el investigador busca observar y analizar cómo se comportan en su entorno natural. Este enfoque se utiliza comúnmente en estudios de ciencias sociales, como la sociología y la psicología, pero también se puede aplicar a otras disciplinas.

Una de las principales ventajas de la investigación no experimental es que se puede llevar a cabo en situaciones del mundo real, lo que significa que los resultados son más aplicables a situaciones cotidianas. Además, la investigación no experimental es menos costosa y más fácil de realizar que la investigación experimental, lo que la hace más accesible para los investigadores que tienen presupuestos limitados.

Sin embargo, una de las desventajas de la investigación no experimental es que puede haber factores externos que influyan en los resultados. Esto se debe a que las variables no se controlan de manera activa, lo que puede llevar a resultados menos precisos o confiables. También existe la posibilidad de que los resultados sean sesgados debido a la forma en que se recopilan los datos.

Otra desventaja de la investigación no experimental es que no se pueden establecer relaciones causales entre las variables. Esto significa que es difícil determinar si una variable en particular está causando un efecto en otra variable o si hay otros factores en juego.

En resumen, la investigación no experimental tiene ventajas y desventajas. Si bien es menos costosa y más fácil de realizar que la investigación experimental, los resultados pueden ser menos precisos y confiables debido a factores externos y la falta de control de las variables. Además, no se pueden establecer relaciones causales entre las variables. Es importante que los investigadores consideren cuidadosamente los pros y los contras antes de decidir qué enfoque utilizar.

En conclusión, la investigación no experimental se enfoca en la observación y análisis de fenómenos existentes, sin la manipulación de variables. Su objetivo principal es describir o explicar fenómenos y su relación con otras variables. A diferencia de la investigación experimental, no se busca establecer una relación causa-efecto, sino más bien una correlación entre las variables estudiadas.

Esta metodología es muy útil en casos donde la manipulación de variables no es posible o ética, o donde los resultados de una investigación experimental no son suficientes para explicar un fenómeno. Además, la investigación no experimental es muy valiosa en el campo de las ciencias sociales, donde la complejidad de los fenómenos estudiados no permite la manipulación de variables.

En resumen, la investigación no experimental es una herramienta importante en la búsqueda de conocimiento y comprensión de los fenómenos que nos rodean, y su aplicación en la enciclopedia online puede ser muy valiosa para ofrecer información detallada y precisa sobre una amplia gama de temas.

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El Diseño de Investigación No Experimental

By: Anavitarte, E. J.*

El diseño de investigación no experimental es un diseño metodológico en el que el investigador no altera las condiciones en las que se manifiesta el objeto de estudio.

Este diseño metodológico se denomina comúnmente ex post facto (después del hecho), pues plantea la ventana de recolección de datos de la investigación como algo posterior en el tiempo.

Los campos de estudio cuyo objeto no puede ser aislado del contexto de manifestación, como en muchas humanidades (filología, investigación histórica, etc.) suelen utilizar diseños de investigación no experimental.

Tipos de Diseños de Investigación No Experimental

Los diseños de investigación no experimental, se caracterizan por no poder manipular las variables independientes en la medición del objeto de estudio, por lo que son mejores para abordar fenómenos que natural o intencionalmente no pueden ser aislados de su contexto.

Si bien esto hace más difícil formular una conclusión sobre la causalidad del fenómenos, permite abordarlo con mayor interdisciplinariedad.

Los tipos de diseño de investigación no experimental son:

El diseño observacional

Este tipo de diseño, especialmente los de carácter descriptivo, como el longitudinal, son un ejemplo de diseños no experimentales.

En estos casos se mide solamente el comportamiento de variables independientes. El investigador simplemente analiza al objeto de estudio sin pretender cambiar ninguna variable, ni influir en ellas, sino recopilando la información pertinente para corroborar las hipótesis que originaron el estudio.

Las investigaciones observacionales, son un gran soporte (i) como estudios exploratorios, y (ii) como indicadores sociológicos. En donde es más importante poder conocer al objeto de estudio en su contexto, que identificar una característica específica.

El diseño correlacional

Los estudios correlacionales o explicativos, si bien no manipulan las variables ─por ello son no experimentales─, si manipulan el marco de observación de las variables, ya sea de forma temporal, espacial, causal, etc.

En estos casos se mide el comportamiento de variables dependientes respecto de variables independientes, pero sin influir en las variables, por lo que el investigador interviene más activamente que un estudio observacional.

Este tipo de diseños son ideales en investigaciones sobre las cuales ya se tiene una base experimental sólida, por lo que el investigador puede valerse del conocimiento previo sobre el objeto de estudio, siendo la investigación una forma de identificar estas mismas relaciones en un contexto concreto.

Ejemplo de ello son muchas investigaciones en comunidades, como:

. .. la influencia de los factores A, B, y C, en la comunidad de Tunjuelito... o ... estudio sobre la relación de A con B durante los años 2002 al 2004 en.. .

En donde no se busca entender el fenómeno, sino la relación entre un grupo de fenómenos, y cuya base experimental ya está soportada en otras fuentes que nos definen el alcance de cada elemento observable como variable.

El diseño comparativo

El diseño comparativo, tiene características, tanto de los diseños experimentales, como de los observacionales. Por un lado el investigador analiza un grupo de variables independientes, pero, por otro lado, las circunscribe a una relación no dependiente entre ellas.

En estos casos se mide el comportamiento de variables independientes, pero a través de una ventana de observación diferente, como puede ser el lugar en el que tiene lugar el fenómeno, el tiempo en el que se observan las relaciones, etc.

Este tipo de investigaciones son muy útiles para consolidar el estado actual ( state of the art ) de un fenómeno o de un objeto de estudio, y suelen ser una de los principales diseños en las investigaciones jurídicas.

Características de un Diseño No Experimental

Aunque los diseños de investigación no experimentales tienen entre sí muchas diferencias, encontrándose desde meras observaciones de campo, hasta elaborados mecanismos de sondeo longitudinal, todos ellos comparten algunas características básicas, producto de la ausencia de un ambiente de experimentación.

• Control relativo de las variables
• Limitación de la intervención del observador
• Duración flexible

Lo primero (a) es que el diseño debe abordar su incapacidad para determinar y controlar todas las variables que definirán las conclusiones de la investigación. Mientras en una investigación experimental, los resultados y las conclusiones dependen directamente del control de estas variables, en las no experimentales las conclusiones deben valerse de una interpretación más amplia, que las soporte científicamente.

Además (b) el observador queda limitado para intervenir activamente durante la investigación, pues no puede cuantificar de forma cierta el impacto de su intervención; pero (c) adquiere la capacidad de abrir la ventana de observación de forma indefinida, incluso por años, cosa imposible en un diseño experimental.

Metodología de la Investigación

Tabla de contenido.

• Características

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Anavitarte, E. J. (2015, January). El Diseño de Investigación No Experimental. Academia Lab . https://academia-lab.com/2015/01/15/el-diseno-de-investigacion-no-experimental/

Cómo Elaborar el Planteamiento del Problema

El planteamiento del problema es una descripción concisa de una necesidad lo suficientemente relevante como para invertir recursos en investigarla. Pero más allá de la definición, existen pautas de redacción como 1. Comenzar con una fecha + un hecho. (leer más)

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¿Qué es la investigación NO experimental?

La investigación no experimental es un enfoque metodológico utilizado en ciencias sociales y otros campos donde la manipulación de variables no es posible o ética. A diferencia de la investigación experimental, que se centra en establecer relaciones causales mediante la manipulación de variables independientes y el control de variables de confusión, la investigación no experimental se enfoca en describir, explicar o explorar fenómenos tal como ocurren en su entorno natural.

Aspectos que constituyen la investigación no experimental

información

En lugar de manipular variables, los investigadores observan y recopilan datos sobre las variables de interés tal como se presentan en el mundo real. Este enfoque permite a los investigadores explorar relaciones, identificar patrones y comprender fenómenos complejos en contextos naturales. Los métodos comunes utilizados en la investigación no experimental incluyen estudios de casos, estudios correlacionales, encuestas, observaciones y análisis de contenido, entre otros. Dentro de este tipo de investigación se utiliza en una variedad de disciplinas , como psicología, sociología, antropología, educación y estudios de comunicación, entre otras. Por ejemplo, un estudio correlacional podría examinar la relación entre el uso de redes sociales y el bienestar psicológico de los adolescentes, sin manipular ninguna variable. Del mismo modo, un estudio de caso podría investigar el impacto de un programa educativo específico en el rendimiento académico de los estudiantes en una escuela determinada.La investigación no experimental posee un enfoque valioso que permite a los investigadores explorar fenómenos y relaciones en su entorno natural sin la necesidad de manipulación experimental, proporcionando información rica y detallada sobre el mundo tal como es.

La investigación no experimental en acción

En el vasto panorama de la investigación científica, la exploración de fenómenos y la comprensión de las relaciones entre variables no siempre pueden llevarse a cabo dentro de los confines de un laboratorio. Es aquí donde entra en juego la investigación no experimental, un enfoque que se aventura más allá del laboratorio para comprender y explicar los fenómenos tal como ocurren en la realidad.Los métodos de investigación no experimental son diversos y versátiles, abarcando una amplia gama de enfoques que van desde el estudio de casos hasta la investigación correlacional y las encuestas. Estos permiten a los investigadores observar y recopilar datos sobre las variables de interés en entornos naturales y situaciones cotidianas.Uno de los métodos más comunes es el estudio correlacional, que busca identificar relaciones entre variables sin manipular ninguna de ellas. Por ejemplo, un estudio correlacional podría examinar la relación entre el tiempo dedicado al ejercicio físico y los niveles de estrés en adultos jóvenes. Otros métodos incluyen estudios de casos, donde se examina a fondo un fenómeno o situación particular, y encuestas, que recopilan datos a través de cuestionarios estandarizados. Estos métodos tienen la ventaja de capturar la complejidad del mundo real y proporcionar información valiosa sobre fenómenos sociales, psicológicos y culturales en su contexto natural. Sin embargo, también pueden presentar desafíos únicos, como la falta de control experimental y la dificultad para establecer relaciones causales claras.Los métodos de la investigación no experimental son una herramienta poderosa para explorar y comprender los fenómenos del mundo real más allá de los confines del laboratorio, permitiendo a los investigadores abordar preguntas importantes y generar conocimiento significativo sobre el funcionamiento de la sociedad y la mente humana.

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Diseño no experimental: tipos, características y ejemplos

La investigación no experimental se divide en tres amplias categorías: investigación de una sola variable, investigación correlacional y cuasiexperimental e investigación cualitativa. Primero, la investigación puede ser no experimental porque se centra en una sola variable en lugar de una relación estadística entre dos variables. Aunque no hay un término ampliamente compartido para este tipo de investigación, lo llamaremos una investigación de una sola variable. El estudio de obediencia original de Milgram no fue experimental de esta manera. Estaba principalmente interesado en una variable, en la medida en que los participantes obedecieron al investigador cuando les dijo que sorprendieran al confederado, y observó que todos los participantes realizaron la misma tarea en las mismas condiciones. El estudio de Loftus y Pickrell descrito al comienzo de este capítulo también es un buen ejemplo de investigación de una sola variable. La variable era si los participantes «recordaban» haber experimentado eventos infantiles levemente traumáticos (por ejemplo, perderse en un centro comercial) que en realidad no habían experimentado, pero que la investigación les preguntó sobre repetidamente. En este estudio en particular, casi un tercio de los participantes «recordaron» al menos un evento. (Al igual que con el estudio original de Milgram, este estudio inspiró varios experimentos posteriores en los factores que afectan los recuerdos falsos).

A medida que estos ejemplos dejan claros, la investigación de una sola variable puede responder preguntas interesantes e importantes. Sin embargo, lo que no puede hacer es responder preguntas sobre relaciones estadísticas entre variables. Este es un punto que los investigadores principiantes a veces se pierden. Imagine, por ejemplo, un grupo de métodos de investigación que los estudiantes interesados ​​en la relación entre los niños son la víctima de la intimidación y la autoestima de los niños. Lo primero que probablemente le ocurra a estos investigadores es obtener una muestra de estudiantes de secundaria que hayan sido intimidados y luego medir su autoestima. Pero este sería un estudio de una sola variable con la autoestima como la única variable. Aunque les diría a los investigadores algo sobre la autoestima de los niños que han sido intimidados, no les diría lo que realmente quieren saber, así es como la autoestima de los niños que han sido intimidados se compara con la autoestima de niños que no lo han hecho. ¿Es más bajo? ¿Es lo mismo? ¿Podría incluso ser más alto? Para responder a esta pregunta, su muestra también tendría que incluir estudiantes de secundaria que no hayan sido intimidados.

La investigación también puede ser no experimental porque se centra en una relación estadística entre dos variables, pero no incluye la manipulación de una variable independiente, asignación aleatoria de participantes a condiciones u órdenes de condiciones, o ambas. Este tipo de investigación toma dos formas básicas: investigación correlacional e investigación cuasi-experimental. En la investigación correlacional, el investigador mide las dos variables de interés con poco o ningún intento de controlar variables extrañas y luego evalúa la relación entre ellas. Un estudiante de métodos de investigación que descubre si cada uno de los varios estudiantes de secundaria ha sido intimidado y luego mide la autoestima de cada estudiante está llevando a cabo una investigación correlacional. En la investigación cuasiexperimental, el investigador manipula una variable independiente pero no asigna aleatoriamente a los participantes a las condiciones u órdenes de condiciones. Por ejemplo, un investigador podría comenzar un programa antibullying (un tipo de tratamiento) en una escuela y comparar la incidencia de acoso escolar en esa escuela con la incidencia en una escuela similar que no tiene un programa antibullying.

¿Cuáles son las investigaciones no experimentales?

Si los artículos de investigación requieren un estudio primero, entonces los artículos no investigadores no son el caso. Los artículos no científicos a menudo se denominan artículos sobre los resultados de los pensamientos sobre un problema como se describe en la escritura.

En un esfuerzo por producir artículos de este tipo, el escritor primero examina las fuentes que son relevantes para el problema, tanto las que están en línea con lo que piensa.

Las fuentes sugeridas a las que se refieren para producir artículos que invitan a la reflexión también son artículos de resultados de pensamiento relevantes, resultados de investigación anteriores, además de teorías que se pueden extraer de los libros de texto.

La parte más vital de un artículo de investigación es la opinión o postura del autor sobre el tema discutido, que se desarrolla a partir de un análisis de pensamientos publicados previamente sobre el mismo problema y los nuevos pensamientos del autor sobre lo que debe estudiarse si los hay.

Por lo tanto, los artículos que invitan a la reflexión no son solo extractos de varios artículos, y mucho menos trasplantando escritos de varias fuentes, sino que son los resultados del pensamiento analítico y crítico del escritor.

Las disposiciones para escribir artículos de no investigación básicamente también se aplican a escribir documentos cortos (es decir, documentos que no tienen más de 20 páginas de longitud), excepto en documentos cortos abstractos y palabras clave.

El término artículo de no investigación se refiere a cualquier tipo de artículo científico que no sea un informe de investigación. Los artículos que entran en la categoría de artículos de no investigación incluyen artículos que examinan una teoría, concepto o principio, desarrollan un modelo, describen ciertos hechos o fenómenos, evalúan un producto y muchos otros tipos. Debido a la variedad de este tipo de artículos, la forma en que se presentan en las revistas varía ampliamente.

¿Qué tipos de diseño de investigación experimental y no experimental encontramos?

La investigación no experimental es aquella en la que las variables del estudio no se controlan o manipulan. Para desarrollar investigación, los autores observan los fenómenos que se examinarán en su entorno natural y reciben los datos directamente para analizarlo más tarde.

La diferencia entre la investigación no experimental y experimental es que las variables se manipulan en este último y el estudio se lleva a cabo en entornos controlados. Por ejemplo, experimenta la gravedad al caer conscientemente de varias alturas.

Por otro lado, los investigadores van al lugar donde se examinará el fenómeno, si es necesario. Por ejemplo, para conocer los hábitos de bebida de los jóvenes, las encuestas se llevan a cabo u observan directamente, pero no se ofrece bebida.

Este tipo de investigación es muy común en áreas como psicología, midiendo tasas de desempleo, estudios de consumo o encuestas de opinión. En general, estos son hechos preexistentes que se han desarrollado de acuerdo con sus propias leyes o reglas internas.

• 1 diseños de investigación no experimentales
• 1.1 Diferencias a los diseños experimentales
• 2 propiedades
• 3.1 Borrador de sección transversal o de sección transversal
• 3.2 Diseño de diseño longitudinal

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Investigación experimental y no experimental: ejemplos y diferencias

En el ámbito de la investigación, existen diferentes enfoques y metodologías para abordar un estudio. Dos de los enfoques más utilizados son la investigación experimental y no experimental. Ambos enfoques tienen como objetivo obtener conocimiento y comprensión sobre un fenómeno o problema en particular, pero difieren en su diseño y ejecución.

En esta introducción, exploraremos los conceptos de investigación experimental y no experimental, así como ejemplos de cómo se aplican en la práctica. También analizaremos las diferencias clave entre ambos enfoques y cómo pueden influir en los resultados y conclusiones obtenidas.

Ya sea que estés interesado en adentrarte en el mundo de la investigación o simplemente desees comprender mejor estos enfoques, este contenido te proporcionará una visión general completa de la investigación experimental y no experimental, permitiéndote apreciar las ventajas y desventajas de cada uno y seleccionar la metodología más adecuada para tus propias investigaciones. ¡Comencemos!

Diferencia entre investigación experimental y no experimental

La investigación experimental y no experimental son dos enfoques diferentes utilizados en la investigación científica. La diferencia principal entre estos enfoques radica en cómo se manipulan las variables y cómo se obtienen los datos.

1. Investigación experimental: En este enfoque, se manipulan deliberadamente una o más variables independientes para observar el efecto que tienen sobre una variable dependiente específica. Se utiliza un diseño experimental controlado donde se asignan aleatoriamente los participantes a diferentes condiciones o grupos. Se busca establecer una relación causal entre las variables manipuladas y la variable dependiente.

2. Investigación no experimental: En este enfoque, no se manipulan directamente las variables independientes. En cambio, se observan y se recopilan datos sobre las variables tal como se presentan naturalmente. No hay una asignación aleatoria de los participantes a diferentes condiciones o grupos. Se busca describir o correlacionar variables, en lugar de establecer una relación causal.

Características de la investigación experimental:

– Manipulación de variables: En la investigación experimental, se manipulan deliberadamente una o más variables independientes para observar su efecto sobre la variable dependiente.

– Control: Se busca controlar todas las variables que puedan influir en los resultados, excepto las variables independientes que se están manipulando.

– Asignación aleatoria: Los participantes se asignan aleatoriamente a diferentes condiciones o grupos para reducir el sesgo y garantizar que cualquier diferencia observada sea atribuible a la manipulación de las variables independientes.

– Causalidad: La investigación experimental busca establecer una relación causal entre las variables manipuladas y la variable dependiente mediante la manipulación controlada de las variables independientes.

Características de la investigación no experimental:

– Observación: En la investigación no experimental, se observan y se recopilan datos sobre las variables tal como se presentan naturalmente, sin manipulación directa.

– Descripción o correlación: En lugar de establecer una relación causal, la investigación no experimental busca describir o correlacionar variables.

– No hay asignación aleatoria: No se realiza una asignación aleatoria de los participantes a diferentes condiciones o grupos, lo que puede introducir sesgos en los resultados.

– Variables de interés: Se observan variables de interés y se recopilan datos sobre ellas, sin manipulación directa.

Investigación no experimental: definición y ejemplo

La investigación no experimental es un enfoque de investigación utilizado en ciencias sociales y en otras disciplinas que no se basa en la manipulación de variables o en la realización de experimentos. En cambio, se centra en la observación y la recopilación de datos existentes para analizar y comprender fenómenos o situaciones específicas.

La investigación no experimental se caracteriza por no intervenir en la realidad estudiada, sino por observar y analizar los datos tal y como se presentan naturalmente. Este enfoque es útil cuando el investigador no puede o no quiere manipular las variables de estudio, ya sea por razones éticas, prácticas o teóricas. En lugar de eso, se recopilan datos de fuentes secundarias o se realizan estudios descriptivos o correlacionales para obtener información sobre las relaciones entre variables.

Un ejemplo de investigación no experimental podría ser un estudio que analiza la relación entre el consumo de tabaco y el riesgo de desarrollar cáncer de pulmón. En lugar de intervenir y manipular la variable de consumo de tabaco, el investigador recopila datos de estudios previos y realiza un análisis estadístico para determinar si existe una asociación significativa entre el consumo de tabaco y el riesgo de cáncer de pulmón. En este caso, la investigación se basa en la observación y el análisis de datos existentes, en lugar de llevar a cabo un experimento controlado.

La investigación no experimental puede utilizar diferentes métodos de recopilación de datos, como la revisión de literatura, los análisis de datos secundarios, los estudios de caso, las encuestas o los cuestionarios. Estos métodos permiten obtener información detallada sobre un fenómeno o situación específica sin la necesidad de manipular variables en un entorno controlado.

Investigación experimental: definición y ejemplo

La investigación experimental es un método científico que busca establecer una relación causal entre variables manipuladas y variables de respuesta. A través de la manipulación de variables independientes, se busca determinar su efecto sobre las variables dependientes.

El objetivo principal de la investigación experimental es probar hipótesis y establecer relaciones de causa y efecto entre las variables. Para lograr esto, se sigue un diseño experimental riguroso que incluye la manipulación de variables, la aleatorización de los grupos de estudio y el control de variables extrañas.

Un ejemplo de investigación experimental podría ser el estudio del efecto de un nuevo medicamento en el tratamiento de una enfermedad. En este caso, se establecerían dos grupos de participantes: un grupo experimental que recibiría el nuevo medicamento y un grupo de control que recibiría un placebo o un medicamento existente. Se medirían variables como la mejoría en los síntomas, la reducción de la enfermedad o los efectos secundarios, y se compararían los resultados entre los dos grupos.

La investigación experimental se caracteriza por su método controlado y riguroso, que permite establecer relaciones de causalidad. Sin embargo, también presenta limitaciones, como la dificultad para generalizar los resultados a la población en general debido a las restricciones en la selección de participantes y las condiciones artificiales del experimento.

Explora ambos métodos para maximizar tus resultados.

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Diseños de investigaciones con enfoque cuantitativo de tipo no experimental

En la investigación con enfoque cuantitativo, no siempre se realizan estudios en los que se busque o requiera examinar el comportamiento de los fenómenos o hechos a partir de la operación de cambios intencionados en las variables que los componen; es decir, no todo estudio cuantitativo implica la experimentación.

Por Luis Diego Mata Solís

En el presente artículo, continuamos abordando el tema de los diseños de investigaciones con enfoque cuantitativo , concentrándonos en los planes de tipo no experimental, su clasificación, características y propósitos particulares. Próximamente, dedicaremos un nuevo artículo a los diseños cuantitativos experimentales.

Conviene iniciar indicando lo siguiente: No toda investigación con enfoque cuantitativo implica experimentación. Ciertamente, los estudios cuantitativos no siempre buscan o requieren examinar el comportamiento de los fenómenos o hechos a partir de la operación de cambios intencionados en las variables que los componen.

Este es el caso de los diseños de investigaciones cuantitativas de tipo no experimental, los cuales, como apuntan Hernández, Fernández y Baptista (2010) son “Estudios que se realizan sin la manipulación deliberada de variables y en los que sólo se observan los fenómenos en su ambiente natural para después analizarlos” (p. 149).   

Con relación al punto anterior, conviene retomar una idea que hemos señalado en un artículo previo: en la investigación cuantitativa, las variables son aspectos clave, tanto para el desarrollo de la perspectiva teórica y el proceso de elaboración del Marco teórico, como en la definición de la estrategia metodológica del estudio. En consecuencia, las variables ocupan también un importante lugar en cuanto a la definición del diseño de investigación, sea este experimental o no.

Las variables en diseños de investigaciones cuantitativas de tipo no experimental

En la investigación con enfoque cuantitativo, se tiende a privilegiar el análisis de causalidad, lo cual, de acuerdo con Hernández, Fernández y Sampieri (2010, p. 121), implica el uso de dos tipos de variables:

Variable Independiente (Causa) y Variable Dependiente (Efecto)

De esta forma, la experimentación implica incidir sobre las variables independientes, para analizar la forma en que ello afecta o impacta el desenvolvimiento del fenómeno estudiado ; es decir, examinar una relación de causalidad, interviniendo deliberadamente en las causas de los efectos.

En el caso de los estudios no experimentales, no existe ningún tipo de incidencia, por parte de quien investiga, sobre las variables independientes; por tanto, contrario a la experimentación, se realizan análisis causa-efecto sin mediación alguna sobre las causas.

En esta misma línea, Hernández, Fernández y Baptista (2010) plantean que, en dichos diseños de investigaciones cuantitativas de tipo no experimental, “Las inferencias sobre las relaciones entre variables se realizan sin intervención o influencia directa, y dichas relaciones se observan tal como se han dado en su contexto natural” (p. 150).

Los tipos de diseños no experimentales

En cuanto a la clasificación de los diseños no experimentales , retomamos el criterio de Hernández, Fernández y Baptista (2010), quienes los diferencian “por su dimensión temporal o el número de momentos o puntos en el tiempo, en los cuales se recolectan datos” (p. 151).

A partir de dicho criterio, se plantean dos tipos de diseños no experimentales, cada uno con diversos propósitos particulares:

• Diseños transversal o transeccional : Son estudios que recolectan datos en un solo momento y sus propósitos pueden variar entre las siguientes opciones:
• analizar cuál es el nivel o modalidad de una o diversas variables en un momento dado;
• evaluar una situación, comunidad, evento, fenómeno o contexto en un punto del tiempo y/o;
• determinar o ubicar cuál es la relación entre un conjunto de variables en un momento.
• Diseños longitudinales o evolutivos : Son estudios que recogen datos en diferentes momentos del tiempo y pueden orientarse hacia los siguientes propósitos:
• estudiar cómo evolucionan una o más variables o las relaciones entre ellas, y/o
• analizar los cambios a través del tiempo de un evento, una comunidad, un fenómeno, una situación o un contexto. (Hernández, Fernández y Baptista, 2010, p. 151).

Los diseños no experimentales de tipo transversal o transeccional se dividen, a su vez, en tres tipos, según la profundidad o alcance del estudio :

• Exploratorios
• Descriptivos
• Correlacionales

Efectivamente, a dicha clasificación se refieren las diversas opciones indicadas arriba, acerca de propósitos que pueden perseguir los estudios transversales o transeccionales; cada una con determinado nivel de profundidad o alcance en el abordaje del estudio de los fenómenos.  

En cuanto a la clasificación de los diseños longitudinales o evolutivos, Hernández, Fernández y Baptista (2010), señalan tres tipos:

• Diseños de tendencia (tren): son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en categorías, conceptos, variables o sus relaciones), dentro de alguna población en general. Su característica distintiva es que la atención se centra en la población.
• Diseños de análisis evolutivo de grupos (cohorte): se examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos.
• Diseños panel: son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que los mismos participantes son medidos u observados en todos los tiempos o momentos. (pp. 159-160).

Nótese que, en el caso de los diseños no experimentales longitudinales o evolutivos, su clasificación gira en torno a la población de estudio y los manejos que se hacen de ella para la realización de las observaciones y mediciones, coincidiendo en la recolección de datos en distintos momentos o puntos del tiempo.

Referencias:

Hernández Sampieri, R, Fernández, C & Baptista, P. (2010). Metodología de la Investigación. (Quinta Edición). México D.F, México: McGraw-Hill.

Fuente: Imagen de Free-Photos en Pixabay.

Luis Diego Mata Solís

Sociólogo. Profesor universitario con experiencia en Investigación. Co-fundador de Investigalia. Contacto: [email protected]

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La formulación de los objetivos de investigación

3 comentarios, martiniano reyes.

Excelente recurso el que estan ofreciendo a traves de esta pagina. Muy buenos contenidos y la información es de alta calidad . Gracias

Danelly Salas Ocampo

Agradecemos su apoyo.

Saludos Cordiales

Muchas gracias por su apoyo!!!

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Publicación: Investigación no Experimental

Citas bibliográficas.

Gestores Bibliográficos

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Tipo de Material

Objeto de aprendizaje

Resumen en español

La investigación no experimental se basa en categorías, conceptos, variables, sucesos, comunidades o contextos que se dan sin la intervención directa del investigador, es decir; sin que el investigador altere el objeto de investigación. En la investigación no experimental, se observan los fenómenos o acontecimientos tal y como se dan en su contexto natural, para después analizarlos.

Lancheros Florián, Lady Catheryne

Autor corporativo

Recolector de datos, otros/desconocido, director audiovisual, editor/compilador.

Investigación no experimental

Causa-efecto

Cita bibliográfica

Título de serie/ reporte/ volumen/ colección, es parte de, descripción general, identificador isbn, identificador issn, página de inicio, es parte del libro, enlace_al_recurso.html.

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Hipótesis nula: Qué es, características y cuándo aceptarla

En la investigación de mercados y en muchas disciplinas científicas, las hipótesis son el punto de partida de cualquier estudio riguroso. Dentro de este proceso, la hipótesis nula juega un papel fundamental, ya que permite validar o rechazar teorías basadas en datos empíricos. 

En este artículo, exploraremos qué es una hipótesis nula, sus características, cuándo aceptarla y cómo se diferencia de la hipótesis alternativa. Además, te daremos un ejemplo práctico para ilustrar mejor este concepto.

¿Qué es una hipótesis nula?

La hipótesis nula es una declaración o suposición que plantea que no existe un efecto significativo, diferencia o relación entre las variables en estudio. En otras palabras, se formula bajo la premisa de que cualquier resultado observado en el experimento o estudio es producto del azar y no de un factor específico que se esté investigando. Es el punto de partida que los investigadores buscan desafiar o refutar mediante pruebas estadísticas.

Por ejemplo, si una empresa de alimentos desea comprobar si un nuevo empaque influye en la percepción de calidad de sus productos, la hipótesis sería que el empaque no afecta la percepción de calidad. Solo rechazando esta hipótesis se podría argumentar que el empaque tiene un impacto real.

Conoce más de las características de una hipótesis de investigación .

Características de una hipótesis nula

La hipótesis nula es fundamental en cualquier investigación, y sus características específicas la diferencian de otros tipos de hipótesis. A continuación, se detallan sus principales características:

• Neutralidad y objetividad : Este tipo de hipótesis es imparcial y no presupone ningún efecto o diferencia significativa. Es una declaración que mantiene una posición neutral hasta que se demuestre lo contrario mediante pruebas estadísticas.
• Falsabilidad : Para que esta hipótesis sea válida, debe ser falsable; es decir, debe existir la posibilidad de que sea rechazada mediante pruebas empíricas. Si una hipótesis no puede ser refutada, no puede considerarse una hipótesis científica válida.
• Especificidad : La hipótesis nula debe ser específica y clara en cuanto a lo que afirma o niega. No debe dejar espacio para ambigüedades, ya que su función principal es servir como base para la comparación contra la hipótesis alternativa.
• Uso de estadísticas : La hipótesis se pone a prueba a través de métodos estadísticos . Se utiliza una serie de pruebas, como la prueba t , ANOVA o la prueba chi-cuadrado , para determinar si los resultados observados son estadísticamente significativos o no.
• Simplicidad : Esta hipótesis suele ser una afirmación simple que sostiene que no existe un efecto o relación. Este enfoque minimalista ayuda a simplificar la interpretación de los resultados y evita conclusiones precipitadas.
• Relación con el error tipo I : La hipótesis está directamente relacionada con el error tipo I, que ocurre cuando se rechaza la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera. Este es un riesgo inherente a cualquier estudio estadístico y debe manejarse cuidadosamente al interpretar los resultados.

¿Cuándo aceptar una hipótesis nula?

Aceptar una hipótesis de este tipo implica que, con base en los datos obtenidos, no se encontró suficiente evidencia para rechazarla. Es importante destacar que aceptar la hipótesis nula no significa que se haya probado que sea verdadera; simplemente indica que no hubo suficiente evidencia para refutarla.

La aceptación de esta clase de hipótesis generalmente ocurre en los siguientes escenarios:

• P-valor alto : Cuando el p-valor de una prueba estadística es mayor que el nivel de significancia predefinido (generalmente 0.05), no se rechaza la hipótesis nula. Esto indica que las diferencias observadas en los datos podrían deberse al azar.
• Intervalos de confianza que incluyen el valor nulo : Si los intervalos de confianza de una medición incluyen el valor que indica ausencia de efecto (generalmente cero), se considera que no hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula.
• Resultados no concluyentes : Cuando los datos no muestran diferencias claras o los resultados son inconsistentes, se suele aceptar la hipótesis por falta de pruebas contundentes.
• Pruebas con bajo poder estadístico : En estudios con tamaño de muestra pequeño o con variabilidad alta, puede que no se detecte un efecto real aunque exista. En estos casos, no se rechaza la hipótesis nula, pero esto no necesariamente implica que no exista un efecto.

Diferencia entre hipótesis nula e hipótesis alternativa

La hipótesis nula y la hipótesis alternativa son elementos complementarios en el proceso de prueba de hipótesis. Mientras que la nula asume la ausencia de un efecto o relación, la hipótesis alternativa propone que sí existe una diferencia significativa. Estas diferencias son esenciales para entender cómo se contrastan estas hipótesis en el análisis estadístico :

• Propuesta de efecto : La nula sostiene que no hay cambio, efecto o diferencia, mientras que la hipótesis alternativa sostiene que sí lo hay.
• Objetivo : La nula se prueba con la intención de rechazarla o no rechazarla, mientras que la hipótesis alternativa se prueba indirectamente, ya que solo se considera aceptada si la nula es rechazada.
• Pruebas estadísticas : Las pruebas estadísticas están diseñadas para evaluar si los datos proporcionan suficiente evidencia para rechazar la nula a favor de la hipótesis alternativa.
• Resultados : Rechazar la nula implica aceptar la alternativa, sugiriendo que los resultados observados son estadísticamente significativos.

Ejemplo de una hipótesis nula

Para comprender mejor el concepto, veamos un ejemplo práctico de una hipótesis nula en un estudio de mercado .

Ejemplo : Una empresa desea evaluar si una nueva campaña publicitaria afecta las ventas de un producto. La hipótesis nula en este caso sería: «La nueva campaña publicitaria no tiene efecto en las ventas del producto». Por otro lado, la hipótesis alternativa sería: «La nueva campaña publicitaria tiene un efecto en las ventas del producto».

Al analizar los datos de ventas antes y después de la campaña, se aplican pruebas estadísticas para determinar si cualquier cambio observado en las ventas es significativo o si podría deberse al azar. Si los resultados muestran un p-valor alto (mayor que 0.05), no se rechaza la hipótesis nula, sugiriendo que la campaña no tuvo un efecto significativo en las ventas.

La hipótesis nula es un componente esencial en la investigación científica y en la investigación de mercados . Actúa como una línea base neutral que se somete a prueba para determinar si las diferencias o efectos observados son genuinos o simplemente aleatorios. Entender las características de la hipótesis nula y cómo se diferencia de la hipótesis alternativa es crucial para interpretar correctamente los resultados de cualquier estudio.

Al aceptar o rechazar la hipótesis nula, los investigadores pueden tomar decisiones fundamentadas que guíen acciones futuras, ya sea en el desarrollo de productos, estrategias de marketing o mejoras operativas. Por tanto, conocer a fondo este concepto y su correcta aplicación puede marcar la diferencia entre un estudio de mercado efectivo y uno malinterpretado.

QuestionPro permite diseñar encuestas que son fundamentales para recoger los datos necesarios para poner a prueba hipótesis nulas en estudios de mercado. A través de su plataforma, los investigadores pueden crear preguntas específicas que ayuden a recolectar la información pertinente para comprobar o refutar la nula.

Por ejemplo, si la nula es que un nuevo producto no afecta la satisfacción del cliente, las encuestas creadas en QuestionPro pueden incluir preguntas que midan la percepción del cliente antes y después de la introducción del producto.

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