¿Qué es un diseño cuasi-experimental?
Un diseño cuasiexperimental es un enfoque de investigación que tiene como objetivo establecer una relación de causa y efecto entre las variables, pero carece de la asignación aleatoria de participantes a los grupos de tratamiento, que es un sello distintivo de los verdaderos diseños experimentales. Esto significa que los investigadores no pueden manipular directamente la variable independiente (la variable que se está probando) o asignar a los participantes al azar para controlar y grupos experimentales.
¿Por qué usar diseños cuasi-experimentales?
* Consideraciones prácticas: Puede ser poco ético o imposible asignar a los participantes al azar, por ejemplo, al estudiar el impacto de un nuevo programa educativo en un distrito escolar específico.
* contexto del mundo real: Los cuasi-experimentos a menudo permiten a los investigadores estudiar intervenciones en sus entornos naturales, proporcionando información valiosa sobre cómo funcionan las intervenciones en el mundo real.
Tipos comunes de diseños cuasi-experimentales:
* Diseño del grupo de control no subivalente: Se comparan dos grupos (tratamiento y control), pero los participantes no están asignados aleatoriamente. Este diseño se basa en coincidir a los participantes en características relevantes para crear grupos comparables.
* Diseño de series temporales: Las medidas se toman repetidamente con el tiempo antes y después de una intervención. Los investigadores analizan los cambios en la variable dependiente para evaluar el impacto de la intervención.
* Diseño de discontinuidad de regresión: Los participantes son asignados a diferentes grupos en función de un puntaje de corte específico. Este diseño examina el efecto de la intervención en los participantes justo por encima y por debajo del puntaje de corte, suponiendo una discontinuidad en los resultados en el punto de corte.
Ejemplos de diseños cuasi-experimentales:
1. Evaluación de la efectividad de un nuevo programa anti-bullying: Los investigadores comparan las tasas de intimidación en las escuelas que implementaron el programa con aquellos que no lo hicieron. Hacen coincidir las escuelas en factores como el tamaño, la demografía y las tasas de intimidación previas para crear grupos comparables.
2. Investigar el impacto de un nuevo medicamento en la presión arterial de los pacientes: Los investigadores rastrean la presión arterial de los pacientes con el tiempo, tanto antes como después de comenzar el medicamento. Analizan los cambios en la presión arterial para evaluar la efectividad del medicamento.
3. Estudiando los efectos de una nueva política de admisiones universitarias: Los investigadores examinan el desempeño académico de los estudiantes admitidos bajo la nueva política en comparación con los admitidos bajo la política anterior. Analizan diferencias en el GPA, las tasas de graduación y otras medidas académicas.
Limitaciones de diseños cuasi-experimentales:
* Falta de asignación aleatoria: Esto puede dificultar la descarga de explicaciones alternativas para los efectos observados.
* potencial para variables de confusión: Los factores no controlados pueden influir en los resultados, lo que hace que sea difícil aislar el impacto de la intervención.
* Inferencia causal limitada: Si bien los cuasi-experimentos proporcionan evidencia de relaciones potenciales, no ofrecen el mismo nivel de certeza sobre la causa y el efecto que los verdaderos experimentos.
En conclusión:
Los diseños cuasi-experimentales son herramientas valiosas para la investigación cuando la asignación aleatoria no es factible. Permiten a los investigadores investigar las intervenciones del mundo real y obtener información sobre su impacto potencial. Sin embargo, es crucial reconocer sus limitaciones y considerar cuidadosamente las posibles amenazas a la validez interna al interpretar los hallazgos.
