En la investigación experimental, se tienen dos conjuntos a estudiar. En uno, los elementos se mantienen constantes, mientras que en el otro, las variables son manipuladas por los investigadores.
¿Por qué se le llama investigación experimental? ¿Acaso no todas las investigaciones son experimentales? No. También existe la investigación no experimental, en la cual el investigador se dedica a observar los fenómenos en su entorno natural.
El objetivo de una investigación experimental es descubrir las causas de un fenómeno. Por esta razón también se le conoce como investigación causal.
Nota: No confundas “investigación causal” con “diseño causal”, que es un diseño propio de la investigación no experimental.
Como en todo tipo de investigación, existen pros y contras en la investigación experimental.
La investigación experimental se divide principalmente en tres tipos de diseño: diseño preexperimental, puro y cuasiexperimental.
Este tipo de diseño es exploratorio; es decir, se utiliza para evaluar si se requieren más estudios, por lo que sus resultados no son concluyentes. Puede utilizarse en dos situaciones:
El diseño preexperimental puede a su vez dividirse en tres tipos: estudio de caso de una sola medición, diseño de preprueba-posprueba con un solo grupo y comparación con un grupo estático.
Se administra un estímulo a un grupo (no hay otro grupo para hacer comparaciones) y se mide una o más variables dependientes para ver cuál es el nivel del grupo en esas variables. No hay manipulación de la variable independiente ni referencia de cuál era el nivel de las variables dependientes antes de la introducción del estímulo. No se puede establecer la causalidad con certeza. Es un tipo de diseño con fines meramente exploratorios.
Por ejemplo, supongamos que deseas introducir un nuevo cereal para niños, por lo que decides venderlo en una tienda en una población “x”. El cereal se vende con éxito.
Como verás, este tipo de diseño genera más preguntas que respuestas. ¿Se vendió con éxito porque verdaderamente le gustó a los niños? ¿O podría haber otro tipo de factores? Tal vez el paquete que diseñaste es muy llamativo a comparación de los demás existentes en los estantes o tal vez esa tienda no cuenta con suficiente variedad de cereales para los niños.
Se realiza una prueba previa al grupo antes de la introducción del estímulo (o variable independiente), se introduce el estímulo y después se realiza otra prueba posterior al estímulo.
Tomemos como ejemplo el caso que describimos en nuestro artículo ¿Por qué debes tener un programa de fidelización de clientes?. Sin embargo, aplicaremos algunas variaciones:
Prueba previa: Tiene poco que decidiste abrir una pequeña librería que cuenta con su propio café. Quieres poner en marcha un programa de lealtad de clientes, por lo que decides hacer una encuesta usando la pregunta Net Promoter Score para medir la satisfacción de los clientes sobre tus productos y servicios.
Introducción del estímulo: Con los resultados que obtuviste, tomas las siguientes acciones:
En este caso estamos tomando ambas acciones como un solo estímulo; es decir, la introducción del programa de lealtad.
Prueba posterior: Un tiempo después de implementado tu programa decides enviar una encuesta NPS para observar si ha cambiado y cómo lo ha hecho el nivel de satisfacción (la variable dependiente) de los clientes respecto al programa de lealtad.
Esta evaluación no es estrictamente científica, ya que no hay grupo de comparación y es probable que existan varias fuentes de invalidación interna (en este caso, las distintas acciones que tomaste para tu programa de lealtad pueden no estar orientadas verdaderamente hacia tus clientes).
En este tipo de diseño se utiliza un grupo de control o grupo estático en el que no se introduce ningún estímulo, por lo que se pueden realizar comparaciones.
Tomando el anterior ejemplo, supongamos que tienes no una sino dos librerías con cafetería. Si seguimos este tipo de diseño, en una de las librerías podrías introducir tu programa de lealtad y en el otro no.
Es el diseño que realmente puede establecer una relación de causa y efecto entre la variable independiente (aquella que se manipula) y la variable dependiente (aquella que sufre los efectos de la manipulación de la variable dependiente), ya que se hace un análisis estadístico para confirmar o refutar una hipótesis. Este tipo de diseño debe cumplir con 3 criterios:
Por ejemplo, supongamos que se quiere analizar si los jóvenes de entre 13 y 16 años que juegan videojuegos con clasificación T (según el Consejo de Clasificación de Software de Entretenimiento o ESRB) tienden a ser más violentos que los niños que no están expuestos a este tipo de juegos, por lo que se tendrá un grupo de control que jugará juegos con clasificación E y E+10 y un grupo experimental que jugará juegos con clasificación T. La selección de los niños se realizará mediante un muestreo al azar.
Este tipo de diseño puede presentar 5 variantes según en qué momento se realicen las mediciones:
¿Cómo pueden ayudarte las encuestas en estos diseños? Puedes hacer encuestas a los niños tanto del grupo de control como al grupo experimental antes y después del periodo en el que jugarán videojuegos (según el diseño que hayas escogido) y hacer las preguntas necesarias para saber si han sido víctimas de acoso escolar o bullying (o, si por el contrario, ellos son los bullies). Puedes usar como base nuestra Plantilla de encuesta sobre acoso escolar (bullying).
Es similar al diseño de experimentos verdaderos. Sin embargo, los sujetos de estudio no son seleccionados al azar, ya que este factor no se considera importante.
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