Investigación experimental y no experimental: diferencias, ventajas y desventajas

Publicado el 21 septiembre, 2020

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:

  • Años
  • Etnicidad
  • Penas de prisión (presos reales, no como los estudiantes de Zimbardo)
  • Duelo
  • 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 predictorao 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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