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Módulo 3: Elementos de la Investigación

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Objetivos de Aprendizaje

Al final de este módulo, usted podrá:

  • Explicar como las asociaciones entre las variables se utilizan para responder a las preguntas de investigación.
  • Explicar por que la selección aleatoria y la asignación aleatoria se utilizan en la investigación.
  • Explicar por que alguna información acerca de un estudio de investigación no se le puede decir a un participante en la investigación.

La comprensión de los elementos básicos de la investigación es esencial para una buena práctica de investigación. Entre estos elementos encontramos variables, asociaciones, muestreo, selección aleatoria, asignación aleatoria y asignación a ciegas. Para una explicación más detallada de otros conceptos relacionados con investigación, vea la lista de referencias que ofrecemos al final de este curso.

Sección 1: Variables

El propósito de toda investigación es describir y explicar la variación en el mundo. Es decir, los cambios que ocurren de manera natural en el mundo o que son causados debido a una manipulación. Las variables le damos el nombre de variables a aquellas que deseamos explicar.

Una variable puede ser el resultado de una fuerza o ser una fuerza que causa un cambio en otra variable. En un experimento, se denominan variables dependientes e independientes respectivamente.

Variables independiente (VI) afecta Variable dependiente (VD)

 

Variable Independiente: Tratamiento con medicamento activo (Grupo A), Tratamiento con placebo (medicamento inactive) (Grupo B), Variable Dependiente: Respuesta del ParticipanteCuando un investigador da un medicamento activo a un grupo de personas y un placebo (o medicamento inactivo) a otro grupo, la variable independiente es el tratamiento con el medicamento. La respuesta de cada persona al medicamento activo o al placebo será entonces la variable dependiente.

Estas respuestas podrían ser diversas, dependiendo del propósito del medicamento, como alta presión o dolores musculares. Por ello, en los experimentos, un investigador manipula una variable independiente para determinar si causa algún cambio en la variable dependiente.

Tal como aprendimos anteriormente, en un estudio descriptivo las variables no son manipuladas sino que son observadas tal cual ocurren de manera natural. Se estudian las asociaciones entre las variables. De cierta manera, todas las variables en los estudios descriptivos son dependientes, pues son estudiadas en relación con todas las demás variables que existen en torno a la investigación. Sin embargo, las variables en los estudios descriptivos no son llamadas “dependientes” e “independientes.” Los nombres de las variables son utilizados al explicar el estudio. Por ejemplo, hay más casos de diabetes entre las personas de descendencia nativa americana que entre aquellas que provienen de Europa oriental. En un estudio descriptivo, el investigador investigaría cómo la diabetes (una variable) está relacionada con los antecedentes genéticos (otra variable) de una persona.

Definición: Una variable puede ser el resultado de una fuerza o es una fuerza que causa un cambio en otra variable. En un experimento, se conocen como variables dependientes e independientes, respectivamente.

 

Ejemplos de Variables Dependientes e Independientes

Ejemplo 1:

músicaEn un experimento que estudia la relación entre la exposición a música clásica y la capacidad de lectura en niños, el investigador dividió a los niños en dos grupos (A y B). En el Grupo A, los niños escucharon música de Mozart una hora al día durante un mes. En el Grupo B, se pidió a los padres que evitarán tocar música clásica frente a los niños durante un mes. Al final del mes, todos los niños tomaron una prueba de comprensión de lectura. Los que escucharon música de Mozart (Grupo A), tuvieron una calificación significativamente más alta en el examen. En este caso, la calificación en el examen de comprensión de lectura es la variable dependiente y la exposición a la música de Mozart es la variable independiente. Es decir, la calificación en la prueba depende de que el niño haya escuchado o no música clásica. La variable independiente, la exposición a la música de Mozart, es independiente porque es algo que puede ser manipulado o modificado por el investigador.

Ejemplo 2:

nutriciónEn un estudio con un diseño similar al ejemplo previo, los investigadores examinaron los efectos de la nutrición en la capacidad de lectura. En el Grupo A, los niños consumieron al menos tres onzas de vegetales verde oscuro diariamente durante un mes. Los niños del Grupo B se alimentaron con su dieta acostumbrada. Al final del mes se aplicó una prueba de comprensión de la lectura a todos los niños. Aquellos que comieron vegetales verdes diariamente no tuvieron resultados diferentes a los obtenidos por el Grupo B.

 

Sección 1: Preguntas de Discusión

  1. En el primer ejemplo, ¿cuál es la variable independiente? ¿Por qué?
  1. En el segundo ejemplo, ¿cuál es la variable dependiente? ¿Por qué?
  1. Identifique las variables dependientes e independientes en los siguientes ejemplos:

Ejemplo:

  1. Actividad física y bajar de peso

    Variable Dependiente: bajar de peso

    Variable Independiente: actividad física

  2. Retroalimentacion positiva y confianza en sí mismo

    Variable Dependiente:

    Variable Independiente:

  3. Dolor de cabeza y aspirina

    Variable Dependiente:

    Variable Independiente:

  4. Masa muscular y ejercicio con pesas

    Variable Dependiente:

    Variable Independiente:

  5. Consumo de calcio y densidad ósea

    Variable Dependiente:

    Variable Independiente:

  6. Presión arterial y consumo de sal

    Variable Dependiente:

    Variable Independiente:

 

Sección 1: Variables en Estudios Descriptivos

Las variables son importantes de entender porque son unidades básicas de la información que se estudia y se interpreta en un estudio de investigación. Investigadores analizan cuidadosamente e interpretan el(los) valor(es) de cada variable para hallarle el sentido de como una cosa se relaciona a otra en un estudio descriptivo o que es lo que ha pasado en un experimento.

Definición: Las variables son las características estudiadas en una investigación que pueden tomar diferentes valores (e.j. peso, estatura, exposición a una substancia, datos demográficos, lugar de residencia, etnicidad, ingreso economico, antecedentes médicos).

Asma Variable Dependiente: Antecedentes Médicos (Variable independiente), Peso (Variable Independiente), Etnicdad (Variable independiente), Exposición a una Sustancia (Variable independiente), Antecedentes Médicos (Variable independiente)

Ejemplo de Variables en Estudios Descriptivos

Veamos si puede identificar las variables que se investigan en el siguiente estudio descriptivo:

Muchos niños que viven en el Bronx, un suburbio de la ciudad de Nueva York, están desarrollando asma. En un estudio descriptivo que investiga este problema, se pregunta a los padres de los menores que tienen asma si fuman cerca de los niños, si viven cerca de una autopista, si su hijo/a visita de manera regular a un proveedor de salud, el nivel de ingresos familiares y si hay historia de asma en la familia. La investigación previa muestra que estos factores pueden influir la presencia de asma en niños.

 

Sección 1: Preguntas de Discusión

  1. ¿Cuáles son las variables que se investigan en este estudio?
  1. Si usted fuera investigador, ¿qué otras variables estudiaría para ver si están relacionadas con el asma? ¿Por qué?
  1. Dadas las variables presentadas en el ejemplo y las que usted consideró, ¿por qué estas variables resultan útiles para un investigador?

 

Sección 2: Asociaciones y Causa-Efecto

Definición: El término asociación significa que dos o más cosas están relacionadas o conectadas una a la otra.

El término asociación significa que dos o más cosas están relacionadas o conectadas, como altura y peso, niveles de colesterol y problemas cardíacos, o ejercicio y pérdida de peso. Las asociaciones pueden ser positivas o negativas (las asociaciones positivas y negativas no significa que la asociación es ‘buena’ o ‘mala’). Una asociación positiva sugiere que cuando una variable se incrementa, el valor de la otra variable se incrementa (a mayor altura, mayor peso; mayor nivel de colesterol, mayor riesgo de problemas cardíacos).

Las asociaciones negativas significan que cuando se incrementa una variable, el valor de la otra variable se reduce (si se incrementa el ejercicio, se reduce el peso). Se pueden encontrar asociaciones tanto en los estudios descriptivos como en los experimentales. El descubrimiento de asociaciones significativas durante un estudio, descriptivo o experimental, puede conducir al desarrollo de programas o tratamientos que remedian un problema en particular.

Asociación positiva: Riesgo de Problemas Cardiacos (y), Nivel de Colesterol (x). Asociación negativa: Pe so (y), Ejercicio (x)

La variable X es la variable independiente.

La variable Y es la variable dependiente.

 

Ejemplo de Asociaciones y Causa-Efecto

Un ejemplo es el uso de la aspirina y la prevención de ataques cardíacos. A mayor cantidad de aspirina tomada por un paciente de ataque cardíaco, hay menos probabilidad de que tenga otro ataque cardiaco (American Heart Association, "Aspirin and Heart Disease", Accesado el 9 de Septiembre del 2015).

 

Ejemplos de Asociaciones Positivas y Negativas:

Variable 1

Variable 2

Tipo de Asociación

Explicación

Nivel educativo

Nivel de ingresos

Positivo

Positivo

Con el incremento de nivel educativo aumenta el nivel de ingresos.

Ejercicio

Peso

Negativo

Negativo

El incremento de ejercicio, reduce el peso.

Tiempo estudiando

Calificaciones

Positivo

Positivo

Mayor tiempo de estudio, mejores calificaciones.

Baja por enfermedad (días de baja por estar enfermo)

Productividad laboral

Negativo

Negativo

Cuanto más días de baja, menor productividad laboral.

 

Sección 3: Muestreo

El muestreo es el proceso de selección de participantes en un estudio de investigación. Este involucra la selección de un grupo pequeño de participantes que representará a un grupo mayor. Se utiliza el muestreo porque es difícil y poco práctico incluir a todos los miembros de un grupo (todas las mujeres latinas de los Estados Unidos; todos los atletas universitarios varones). Sin embargo, los proyectos de investigación están diseñados para asegurar que se reclutan suficientes participantes para generar información útil que pueda ser generalizada o que represente al grupo.

Muestra: 200 mujeres. Población: 1000 mujeres en la clinica. Universo: todas las mujeres E.U.

Definición: Se define muestreo como el método a través del cual se selecciona a los miembros de un grupo. La meta normal es seleccionar a aquellos miembros que son representativos del grupo en general.

 

Ejemplo de Muestreo

Una investigadora está estudiando la nutrición de las mujeres latinas. Para encontrar participantes para sus entrevistas, la investigadora solicita una lista de nombres e información de contacto de todas las mujeres latinas de una clínica comunitaria. Estas mujeres han consentido y aceptado a ser contactadas para participar en futuros estudios de investigación. La lista incluye 1,000 nombres de posibles participantes para el estudio sobre nutrición. La investigadora elige 200 de las mujeres en la lista para ser contactadas.

 

Sección 3: Preguntas de Discusión

  1. ¿Cuál es el propósito de seleccionar un grupo más pequeño de participantes entre un grupo grande?
  1. ¿ Las mujeres incluidas en la lista representan el grupo más grande?
  1. Si este fuera su estudio, ¿elegiría de otra forma a sus participantes? De ser así, ¿cómo lo haría?
  1. ¿Qué pasaría si el investigador eligiera a sus conocidos de la lista? ¿Afectaría los resultados del estudio?

 

Sección 4: Selección Aleatoria

grupoLa selección aleatoria (al azar) es una forma de muestreo en que un grupo representativo de participantes en una investigación es seleccionado al azar de un grupo mayor. Esto puede hacerse identificando a todos los posibles candidatos en un estudio (lej. a gente que asiste a la feria del condado en Martes) y seleccionando aleatoriamente un subgrupo para que participe (ej. una persona cada diez que entra en la feria). Esto permite que cada persona tenga la misma oportunidad de participar en el estudio.

Selección AleatoriaEl permitir que cada persona en el grupo tenga la misma oportunidad de participar incrementa la posibilidad de que el grupo seleccionado posea características similares al grupo general. Esto produce hallazgos que tienen mayor probabilidad de ser representativos de un grupo y que estos hallazgos sean aplicables a este grupo. Por ello, es extremadamente importante seguir el procedimiento si está incluido en el diseño de la investigación. El ignorar o alterar el procedimiento de selección aleatoria afecta el diseño de la investigación y los resultados subsecuentes. Por ejemplo, es más fácil o más conveniente reclutar amigos y familiares para un estudio de investigación, pero seleccionar estos individuos no reflejaría una selección aleatoria de todos los posibles participantes. Igualmente, sería incorrecto seleccionar sólo individuos que podrían resultar beneficiados por su participación en el estudio en lugar de seleccionar aleatoriamente individuos de todo el grupo a ser estudiado. Así, ignorar los procedimientos de selección aleatoria cuando están especificados en el diseño de la investigación reduce la calidad de la información recolectada y reduce la utilidad de los hallazgos del estudio.

 

Definición: La selección aleatoria es el proceso de selección de un grupo de individuos a partir de un grupo mayor de participantes en un estudio. Cada persona tiene la misma oportunidad de ser seleccionado, lo que permite que cada uno tenga la misma oportunidad de participar.

 

Ejemplo de Selección Aleatoria (al azar)

Selección AleatoriaUn investigador selecciona 200 nombres de una lista de 50,000 mujeres latinas poniéndolos en un sombrero. Anota cada nombre en una hoja hasta llegar a 200. Este procedimiento de selección al azar también puede hacerse con programas especiales en la computadora. Probablemente se usaría un programa en caso de que tuvieran que elegir cientos de participantes al azar.

 

Sección 4: Preguntas de Discusión

  1. ¿Las mujeres incluidas en la lista representan el grupo más grande?
  1. Si este fuera un estudio, ¿elegiría de otra forma a sus participantes? De ser así, ¿cómo lo haría?
  1. ¿Qué sucedería si el investigador decidiera ignorar los procedimientos de selección al azar que describimos en este ejemplo (sacar los nombres de un sombrero usando un programa de computadora)? ¿Cómo afectaría esto en el estudio?

 

Sección 5: Asignacion Aleatoria

como cuando se hace un voladoAsignación aleatoria es un procedimiento utilizado en experimentos para crear múltiples grupos de estudio que incluyan participantes con características similares, de forma que los grupos sean equivalentes al inicio del estudio. El procedimiento implica asignar personas al tratamiento o programa experimental de manera al azar (como cuando echamos un volado). Esto significa que cada individuo tiene la misma oportunidad de ser asignado a uno de los grupos. Normalmente, en los estudios que involucran asignación aleatoria, los participantes reciben un tratamiento o programa nuevo, no reciben tratamiento alguno, o reciben un tratamiento ya existente. Cuando se utiliza asignación aleatoria, el investigador ni el participante pueden elegir a qué grupo se asigna a éste.

Definición: La asignación aleatoria es un procedimiento utilizado en experimentos para crear grupos de estudio con características similares de manera que los grupos sean equivalentes al inicio de la investigación.

El beneficio de utilizar asignación aleatoria es que “equilibra el campo de juego.” Esto significa que los grupos sólo se diferenciarán en el programa o tratamiento ofrecido. Si ambos grupos son equivalentes, con excepción del programa o tratamiento que reciben, cualquier cambio observado después de comparar la información recolectada acerca de las personas al inicio y al final del estudio puede atribuirse al programa o tratamiento. De esta manera, el investigador tiene mayor confianza en que los cambios que ocurren se deben al tratamiento en estudio y no a las características del grupo.

Personas Elegibles  Asignacion Aleatoria a Intervenciones: Intervención A, Intervención B, Intervención C Un problema potencial en la asignación aleatoria es la tentación de ignorar los procedimientos de la asignación aleatoria. Por ejemplo, puede ser tentador asignar a un participante con sobrepeso al grupo de tratamiento, que incluye la participación en un programa de pérdida de peso. El ignorar los procedimientos de asignación aleatoria en este estudio limita la capacidad de determinar si el programa de pérdida de peso es efectivo, pues los grupos no son aleatorios. El equipo de investigación debe seguir el protocolo de asignación aleatoria, si es parte del diseño del estudio, para mantener la integridad de la investigación. Si no se siguen los procedimientos utilizados para la asignación aleatoria se evita que los resultados del estudio sean significativos y aplicables a los grupos representados.

 

Ejemplo de Asignación Aleatoria (al azar)

En un estudio para ayudar a dejar de fumar, los investigadores asignan a los participantes en dos grupos al azar. El grupo A, lo forma personas que han tomado un curso para dejar de fumar. Las clases tuvieron lugar durante diez semanas e incluyeron información sobre los beneficios de dejar de fumar. Además, los participantes en las clases recibieron mucho apoyo de sus mentores. El grupo B, lo forma personas que han leído un panfleto de 3 páginas creado por la Asociación Americana contra el Cáncer que explica los beneficios de dejar de fumar. El investigador asigna azarosamente a los participantes en algunos de estos dos grupos. Se encuentra que aquellos que participaron en la clase y recibieron apoyo de mentores tienen mayor probabilidad de dejar de fumar que el otro grupo, que sólo recibió el panfleto.

 

Sección 6: Asignacion a Ciegas

Participantes: Tratamiento A, Tratamiento B. Investigador y Participantes: Tratamiento A, Tratamiento B.La asignación a ciegas, o “blinding,” es una técnica utilizada para reducir algún tipo de influencia, prejuicio (parcialidad o bias) de parte del investigador o del participante. En algunos estudios, no se le dice al participante a qué grupo ha sido asignado. Esto se denomina cegamiento sencillo.

Existe otro nivel de cegamiento, denominado doble, en donde el investigador y el participante desconocen a qué grupo se ha asignado al participante hasta que esta información es ofrecida al final del estudio.

La asignación a ciegas puede reducir la tentación de ignorar los procedimientos de asignación aleatoria y puede reducir las expectativas acerca de la efectividad potencial del tratamiento o programa, pues el grupo de asignación es desconocido para el participante, el investigador o ambos. Hay mayor probabilidad de que los resultados ofrezcan información acerca del verdadero efecto del tratamiento o programa a prueba con este procedimiento

Definición: La asignación a ciegas es utilizada para reducir la influencia de parte del investigador o del participante, de manera que uno o el otro o ambos desconocen qué grupos son designados.

Ejemplo de Asignación a Ciegas (o cegamiento)

En un estudio para investigar los efectos de una nueva crema contra la comezón, los participantes con irritaciones de piel menores son divididos al azar en tres grupos. En el primero, los participantes reciben una nueva crema con 3% de hidrocortisona. El segundo grupo recibe una crema estándar disponible sin receta, con 1% de hidrocortisona. El tercer grupo recibe una crema sin hidrocortisona. Los participantes no saben a cuál grupo pertenecen. Después de utilizar la crema durante tres días, se revisa la condición de la piel para determinar si los síntomas desaparecieron. De no haber desaparecido, se le da al participante un tratamiento estándar que se sabe que resuelve la comezón.

 

Sección 6: Preguntas de Discusión

  1. ¿Por qué los participantes no saben (son cegados) al grupo al que pertenecen?
  1. ¿Será éste un estudio de cegamiento sencillo o doble?
  1. ¿Considera usted que saber a qué grupo pertenece el participante afectaría los resultados? ¿Por qué sí, o no?
  1. ¿Le parece que si el investigador conoce la asignación a los grupos puede afectar los resultados? ¿Por qué sí, o no?

 

Módulo 3: Preguntas de Examen

  1. En un estudio que usa asignación al azar, ignorar los procedimientos de la asignación al azar resultaría en:
    1. reducir la validez y utilidad de los resultados del estudio
    2. llevar a cabo mala ciencia
    3. violar el protocolo
    4. todas las anteriores

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    d. todas las anteriores

  2. Decirle al participante de la investigación en qué grupo está durante un estudio ciego es...
    1. Aceptable, porque saber la asignación de grupo ayudaría a los participantes a entender cómo deben comportarse durante el estudio
    2. Inaceptable, porque saber la asignación del grupo puede influenciar cómo se comporta la gente y puede resultar en información no confiable
    3. Honesto porque usted debe decirle al participante todo acerca del estudio
    4. Perjudicial porque si el participante sabe en qué grupo está, él podría lesionarse

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    b. Inaceptable, porque saber la asignación del grupo puede influenciar cómo se comporta la gente y puede resultar en información no confiable

  3. Situación: Usted es Promotora trabajando en un estudio de nutrición que investiga los efectos de una dieta baja en sodio en mujeres con alta presión arterial. Sus responsabilidades incluyen reclutar mujeres entre 30 y 50 años de edad que no estén embarazadas y que no tengan planes de embarazarse dentro del próximo año. Además de reclutar e inscribir a las participantes, usted recaudará medidas o mediciones cada 3 meses a lo largo de un año. Al final de cada cita de toma completa de medidas, la participante recibirá $50 por su participación. Los criterios de elegibilidad, las actividades del estudio y los pagos de incentivos se explican a la participante en la inscripción. Durante la primera sesión de medidas con la participante, usted se entera de que ella tiene 20 semanas de embarazo. Usted se pregunta si ella no sabía de su embarazo cuando usted la inscribió, o quizá ella no dijo acerca de su embarazo porque quería participar. ¿Usted qué debe hacer?
    1. Dejar que la participante se quede en el estudio y complete todas las medidas como se requieren. Si ella escondió su embarazo en la inscripción es probable que ella necesite el dinero por participar.
    2. Explicar a la participante que ella ya no es elegible para participar en el estudio. Además, la participación requeriría que ella modifique su dieta, lo cual quizá sea peligroso para el desarrollo de su bebé.
    3. Completar la cita de las medidas con la participante. Después, consultar con el equipo del estudio sobre si la participante puede continuar en el estudio puesto que ya no cumple con los criterios de elegibilidad.

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    b. Explicar a la participante que ella ya no es elegible para participar en el estudio. Además, la participación requeriría que ella modifique su dieta, lo cual quizá sea peligroso para el desarrollo de su bebé.

  4. Cuando un participante tiene la misma probabilidad de estar en todos los grupos o tratamientos en un experimento, a esto se le llama  
    1. selección al azar o aleatoria
    2. asignación al azar o aleatoria
    3. error al azar o aleatorio
    4. control

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    b. asignación al azar o aleatoria