Investigación no experimental

La investigación no experimental es aquella en la que el investigador observa los fenómenos tal y como ocurren en su contexto natural, sin manipular deliberadamente ninguna variable ni asignar a los participantes a grupos. Se usa cuando intervenir sería imposible, poco ético o artificial: no se puede, por ejemplo, obligar a nadie a fumar durante veinte años para estudiar sus efectos.

¿Qué es la investigación no experimental?

Fred Kerlinger la definió como la búsqueda empírica y sistemática en la que el científico no tiene control directo sobre las variables independientes, porque ya han ocurrido o porque no son manipulables. Se observan situaciones existentes, no provocadas, y después se analizan.

La diferencia esencial con la investigación experimental está en el control: en el experimento el investigador manipula una variable (el tratamiento) y suele asignar al azar a los participantes para aislar su efecto; en el estudio no experimental solo mide lo que hay.

Características

• Sin manipulación de la variable independiente.
• Contexto natural: se estudia a las personas o fenómenos en su entorno real.
• Sin asignación aleatoria a grupos; los grupos ya existen.
• Variables medidas tal como se presentan, a través de encuestas, observación o registros.
• Mayor validez ecológica (se parece más a la vida real), pero menor control sobre variables que pueden confundir los resultados.

Tipos de diseños no experimentales

La clasificación más extendida en metodología los divide según el momento en que se recogen los datos.

Diseños transversales

Recogen datos en un único momento, como una fotografía de la situación.

• Exploratorios: primer acercamiento a un tema poco conocido.
• Descriptivos: miden la incidencia o el nivel de una o varias variables en una población.
• Correlacionales-causales: analizan la relación entre variables, sin demostrar por sí mismos que una cause la otra.

Diseños longitudinales

Recogen datos en varios momentos para observar cómo cambia algo con el tiempo.

• De tendencia: analizan cambios en una población general (con muestras distintas cada vez).
• De evolución de grupo (cohortes): siguen a un grupo con una característica común, como haber nacido en el mismo año.
• De panel: siguen a las mismas personas a lo largo del tiempo.

Técnicas de recolección de datos

• Encuestas y cuestionarios.
• Entrevistas.
• Observación directa, estructurada o no.
• Análisis de registros, archivos y bases de datos existentes.

Ejemplos

• Una encuesta nacional que describe los hábitos de lectura de la población adulta en un año concreto (transversal descriptivo).
• Comparar la salud de fumadores y no fumadores ya existentes, sin asignar a nadie a fumar (correlacional).
• El estudio de Framingham, iniciado en 1948 en Massachusetts, siguió durante décadas a una cohorte de vecinos y ayudó a identificar factores de riesgo cardiovascular como la hipertensión o el colesterol alto (longitudinal).
• Observar cómo juegan niños en un patio sin intervenir (observación naturalista).

Ventajas y limitaciones

La limitación clave es la causalidad: si dos variables se relacionan, no se puede concluir que una provoque la otra sin descartar explicaciones alternativas. Es el conocido principio de que correlación no implica causalidad.

Cuasiexperimento: un caso intermedio

El diseño cuasiexperimental manipula la variable independiente pero no asigna los participantes al azar (por ejemplo, comparar dos clases ya formadas ante un nuevo método de enseñanza). Se sitúa entre el experimento puro y el estudio no experimental. Fue sistematizado por Campbell y Stanley en 1966.

Preguntas frecuentes

Referencias

• Kerlinger, F. N. y Lee, H. B. Investigación del comportamiento: métodos de investigación en ciencias sociales. McGraw-Hill.
• Campbell, D. T. y Stanley, J. C. (1966). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research. Rand McNally.
• Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C. y Baptista Lucio, P. Metodología de la investigación. McGraw-Hill.