Técnicas de Investigación (PDF)

Tema 1: Elección del Diseño de Investigación ¿Qué es un diseño de investigación? Es el plan o estrategia que concebimos para obtener la información necesaria en nuestro proceso de investigación. En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su o sus diseños para anali...

Tema 1: Elección del Diseño de Investigación ¿Qué es un diseño de investigación? Es el plan o estrategia que concebimos para obtener la información necesaria en nuestro proceso de investigación. En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su o sus diseños para analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar evidencia respecto de los lineamientos de la investigación (en el caso de que no se tengan hipótesis). Si el diseño está concebido cuidadosamente, el producto final de un estudio, vale decir sus resultados tendrán mayores posibilidades de éxito para generar conocimiento. Dentro del enfoque cuantitativo, la calidad de una investigación se encuentra relacionada con el grado en que apliquemos el diseño tal como fue preconcebido (en el caso de los experimentos). Desde luego, en cualquier investigación el diseño debe ajustarse ante posibles contingencias o cambios en la situación. Tipos de diseños. - Básicamente se pueden considerar dos tipos de diseños desde el enfoque cuantitativo: Investigación experimental e Investigación no experimental. A su vez, la investigación experimental puede subdividirse en: – preexperimentos, – experimentos “puros” y – cuasiexperimentos. La investigación no experimental la subdividimos en: – diseños transversales y – diseños longitudinales. Diseños experimentales ¿Qué es un experimento? De un modo general diremos que un experimento consiste en realizar una acción y luego observar las consecuencias de esta acción. Experimento con un sentido desde la investigación científica, se refiere a un estudio en el que se manipulan intencionalmente una o más variables independientes (supuestas causas antecedentes), para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos consecuentes), dentro de una situación de control para el investigador. ¿Cuál es el primer requisito de un experimento? Es la manipulación intencional de una o más variables independientes. Aquí manipular es sinónimo de hacer variar o asignar distintos valores a la variable independiente. La manipulación o variación de una variable independiente puede realizarse de dos formas: niveles o grados y modalidades. Nivel o grado. Es la intensidad de variación de la variable independiente. El nivel mínimo de manipulación es de dos grados: presencia-ausencia de la variable independiente. Cada nivel o grado involucra un grupo en el experimento. Presencia-ausencia implica que un grupo se expone a la presencia de la variable independiente y el otro no. Posteriormente, los dos grupos se comparan para saber si el grupo expuesto a la variable independiente difiere del grupo que no fue expuesto, al que también se lo conoce como “grupo control” o “grupo testigo”. En general en un experimento podemos decir que, si en ambos grupos todo fue “igual” menos la exposición a la variable independiente, es razonable pensar que las diferencias entre los grupos se deban a la presencia-ausencia de tal variable. Más de dos grados En ocasiones, es posible hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados. Esta situación tiene la ventaja de que no solo se puede determinar si la presencia de la variable independiente o tratamiento experimental tiene un efecto, sino también si distintos niveles de la variable independiente producen diferentes efectos. Es decir, si la magnitud del efecto (y) depende de la intensidad del estímulo (x1, x2, x3, etc.) Modalidades de manipulación. El término modalidad es aplicado a las formas o categorías distintas que se puedan presentar en la variable independiente, sin que esto implique cantidades. En ocasiones, la manipulación de la variable independiente conlleva una combinación de cantidades y modalidades de esta, pero es necesario señalar en que cada nivel o modalidad implica al menos un grupo. ¿Cómo se define la manera de manipular las variables independientes? Al manipular una variable independiente es necesario especificar qué se va a entender por esa variable en el experimento (definición operacional experimental). Es decir, trasladar el concepto teórico a un estímulo experimental (una serie de operaciones y actividades concretas a realizar). Dificultades para definir cómo se manipularán las variables independientes. En ocasiones no resulta difícil trasladar el concepto teórico (variable independiente) en operaciones prácticas de manipulación (tratamientos o estímulos experimentales). Sin embargo, a veces resulta complicado representar el concepto teórico, sobre todo con variables internas, variables que puedan tener varios significados o variables que sean difíciles de alterar. Guía para sortear dificultades. Para definir cómo se va a manipular una variable es necesario: 1. Consultar experimentos antecedentes para ver si en estos resultó exitosa la forma de manipular la variable independiente. Al respecto, resulta imprescindible analizar si la manipulación de esos experimentos puede aplicarse al nuestro, o cómo se extrapolará a nuestra situación experimental. 2. Evaluar la manipulación antes de que se conduzca el experimento. Hay varias preguntas que el experimentador debe hacerse para evaluar su manipulación ante de llevarla a cabo: ¿Las operaciones experimentales representan la variable conceptual que se tiene en mente? ¿Los diferentes niveles de variación de la variable independiente harán que los sujetos se comporten de diferente forma? ¿Qué otras maneras existen para manipular una variable?, ¿esta es la mejor? Asimismo, en muchos casos, si la manipulación resulta errónea y se genera experimentalmente otra variable independiente distinta a la que nos interesa, ni siquiera se aporta evidencia sobre el efecto de esa otra variable porque no se estaba preparado para ello. En resumen, si la manipulación es equivocada es muy probable que: a) El experimento no sirva para nada. b) Vivamos en el error (creer que “algo es” cuando verdaderamente “no es”) y  c) Obtengamos resultados que no nos interesen (si nos interesaran habríamos pensado en otro experimento). También, si la presencia de la variable independiente en el o los grupos experimentales es débil, probablemente no se encontrarán efectos, pero no porque no pueda haberlos. 3. Incluir verificaciones para la manipulación. Cuando se utilizan seres humanos hay varias formas de verificar si realmente funcionó la manipulación. La primera consiste en entrevistar a los sujetos. Supongamos que, por medio de la manipulación, pretendemos generar que un grupo esté muy motivado hacia una tarea o actividad y el otro no, después del experimento entrevistaríamos a los participantes para ver si el grupo que debería estar muy motivado lo estuvo, y el otro grupo que no debía estar motivado no lo estuvo. Una segunda forma es incluir mediciones relativas a la manipulación durante el experimento. Por ejemplo, aplicar una escala de motivación a ambos grupos cuando supuestamente uno de los grupos debe estar motivado y el otro grupo no tendría que estarlo. ¿Cuál es el segundo requisito de un experimento? Consiste en medir el efecto que la variable independiente tiene en la otra variable: la dependiente. Esto es igualmente importante y como en la variable dependiente se observa el efecto, la medición debe ser válida y confiable. Si no podemos asegurar que se midió de manera adecuada, los resultados no servirán y el experimento será una pérdida de tiempo. Las variables dependientes se pueden medir de diversas maneras: cuestionarios, escalas, observación, entrevistas, mediciones fisiológicas, y otras. En la planeación de un experimento se debe precisar cómo se van a manipular las variables independientes y, cómo medir el efecto que causa en las variables dependientes. ¿Cuál es el tercer requisito de un experimento? Es el control o la validez interna de la situación experimental. El término “control” tiene diversas connotaciones dentro de la experimentación. Sin embargo, su acepción más común es que, si en el experimento se observa que una o más variables independientes hacen variar a las dependientes, la variación de estas últimas se deba a la manipulación de las primeras y no a otros factores o causas. Y si se observa que una o más variables independientes no tienen efecto sobre las dependientes, se puede estar seguro de ello. Tener “control” significa: saber que está ocurriendo realmente con la relación entre las variables independientes y las dependientes. A su vez, la validez interna es el grado de confianza que se tiene de que los resultados del experimento se interpreten adecuadamente y sean válidos (se logra cuando hay control). Fuentes de invalidación interna. Existen diversos factores que tal vez nos confundan y sean causa de que ya no sepamos si la presencia de una variable independiente o de un tratamiento experimental surte o no un verdadero efecto. Se trata de explicaciones rivales a la explicación de que las variables independientes afectan a las dependientes. A estas explicaciones se les conoce como fuente de invalidación interna porque precisamente atentan contra la validez interna de un experimento. La validez interna se relaciona con la calidad del experimento y se logra cuando hay control, cuando los grupos difieren entre sí solamente en la exposición a la variable independiente (ausencia-presencia o en grados o modalidades), cuando  las mediciones de la variable dependiente son confiables y válidas, y cuando el análisis es el adecuado para el tipo de datos que estamos manejando. El control interno se logra eliminando esas explicaciones rivales o fuentes de invalidación interna, entre las que se tienen: Historia Maduración Inestabilidad Administración de pruebas Instrumentación Regresión estadística Selección Mortalidad experimental Interacción entre selección y maduración Difusión de tratamientos experimentales Actuaciones anormales del grupo de control tras interacciones ¿Cómo se logran el control y la validez interna? El control de un experimento logra la validez interna, y el control se alcanza mediante: 1) varios grupos de comparación (dos como mínimo) 2) equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de la o las variables. Varios grupos de comparación Es necesario que en un experimento se tengan, por lo menos dos grupos que comparar, ya que si solo se tiene uno no es posible saber con certeza si influyeron las fuentes de invalidación interna o no. Con un solo grupo no estaríamos seguros de que los resultados se debieran al estímulo experimental o a otras razones. Siempre quedará la duda. Los “experimentos con un grupo se basan en sospechas o en lo que “aparentemente es”, pero carecen de fundamentos Equivalencia inicial Implica que los grupos son similares entre sí al momento de iniciarse el experimento. Si este se refiere a los métodos educativos, los grupos deben ser equiparables en cuanto a número de personas, inteligencia, edad, género, aprovechamiento, disciplina, nivel socioeconómico, memoria, motivación, alimentación, conocimientos previos, estado de salud física y mental, interés por los contenidos, extraversión, etc. La equivalencia inicial no se refiere a la equivalencia entre individuos, porque las personas tenemos por naturaleza diferencias individuales; sino a la equivalencia entre grupos. Si tenemos dos grupos en un experimento, es indudable que habrá, por ejemplo, personas muy inteligentes en un grupo, pero también debe haberlas en el otro grupo. Si en un grupo hay mujeres, en el otro debe haberlas en la misma proporción. Y así con todas las variables que lleguen a afectar a la o las variables dependientes, además de la variable independiente. Equivalencia durante el experimento. Los grupos deben mantenerse similares en los aspectos concernientes al desarrollo experimental, excepto en la manipulación de la: variable independiente: mismas instrucciones (salvo variaciones que sean parte de esa manipulación), personas con las que tratan los participantes y maneras de recibirlos, lugares con características semejantes (iguales objetos en los cuartos, clima, ventilación,  sonido ambiental, etc.), misma duración del experimento, así como del momento y, en fin, todo lo que sea parte del experimento. ¿Cómo se logra la equivalencia inicial? Por asignación al azar o aleatoria de los participantes a los grupos del experimento. El que los participantes sean asignados al azar significa que no hay un motivo sistemático por el cual fueron elegidos para ser parte de un grupo o del otro. La casualidad es la que define a qué grupo son asignados. La asignación al azar nos asegura probabilísticamente que dos o más grupos son equivalentes entre sí. Por emparejamiento o técnica del apareo, que consiste en igualar a los grupos en relación con alguna variable específica, que puede influir de modo decisivo en la o las variables dependientes. En esta técnica, el primer paso es elegir la variable específica de acuerdo con algún criterio teórico. Es obvio que esta variable debe estar muy relacionada con las variables dependientes. El segundo paso consiste en obtener una medición de la variable elegida para emparejar a los grupos. Esta medición puede existir o efectuarse antes del experimento. Referente a estas dos técnicas diremos que: La asignación al azar es el método más preciso y confiable para hacer equivalentes los grupos. El emparejamiento no la sustituye. Este llega a suprimir o eliminar el posible efecto de la variable apareada, pero nunca nos asegura que otras variables (las que no están apareadas) no vayan a afectar los resultados del experimento. En cambio, la asignación aleatoria garantiza que otras variables, además de las de interés para el investigador no afecten las dependientes ni confundan al experimentador. Clasificación de los diseños experimentales Campbell y Stanley dividen los diseños experimentales en tres clases: a) pre experimentos b) experimentos “puros” c) cuasi experimentos Los preexperimentos son diseños de un solo grupo, cuyo grado de control es mínimo. Generalmente es útil como un primer acercamiento al problema de investigación en la realidad. Entre los preexperimentos tenemos: 1. Estudio de caso con una sola medición, que consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después aplicar una medición de una o más variables para observar cuál es el nivel del grupo en estas variables. No hay manipulación de la variable independiente. Tampoco hay una referencia previa de cuál era el nivel que tenía el grupo en la(s) variable(s) independientes antes del estímulo, ni existe grupo de comparación. 2. Diseño de preprueba-posprueba con un solo grupo, consiste en aplicar una prueba previa al estímulo o tratamiento experimental, después se le administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al estímulo. Este diseño ofrece una ventaja sobre el anterior, existe un punto de referencia inicial para ver qué nivel tenía el grupo en la(s) variable(s) dependientes antes del estímulo. Los diseños preexperimentales no son adecuados para el establecimiento de relaciones causales entre la(s) variable(s) independientes y la(s) variable(s)  dependientes, ya que se muestran vulnerables en cuanto a la posibilidad de control y la validez interna. En ciertas ocasiones estos diseños sirven como estudios exploratorios, pero sus resultados deben observarse con precaución De ellos no es posible obtener conclusiones seguras. Abren el camino, para que de ellos se deriven estudios más profundos. Los experimentos “puros” Son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna: 1. Grupos de comparación (manipulación de la(s) variable(s) independientes. 2. Equivalencia de los grupos. Estos diseños llegan a incluir una o más variables independientes y una o más dependientes. Asimismo pueden usar pre pruebas y pos pruebas para analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental. Desde luego, no todos los diseños experimentales “puros” utilizan pre prueba; aunque la pos prueba si es necesaria para determinar los efectos de las condiciones experimentales. Entre estos diseños se tienen: Diseño con pos prueba únicamente y un grupo de control. La manipulación de la variable independiente alcanza solo dos niveles: presencia y ausencia. Los sujetos se asignan a los grupos al azar y, cuando concluye la manipulación, a ambos grupos se le administra una medición sobre la variable dependiente en estudio. Diseño con pre prueba-posprueba y grupo de control. Este diseño incorpora la administración de prepruebas a los grupos que componen el experimento. Los sujetos se asignan al azar a los grupos, después a estos se les aplica simultáneamente la pre prueba; un grupo recibe el tratamiento experimental y otro no (grupo control); por último, se les administra también simultáneamente, una pos prueba. Diseño de cuatro grupos de R. L. Solomon. Es una mezcla de los dos anteriores, la suma de estos dos diseños origina cuatro grupos que son asignados al azar: dos de control y dos experimentales, los primeros reciben el mismo tratamiento experimental y los segundos no. Solo a uno de los grupos de control y a uno experimental se le administra la pre prueba y, a los cuatro la pos prueba. Diseños experimentales de series cronológicas múltiples. Se usan cuando la influencia de la variable independiente sobre la dependiente tarda en manifestarse y se quieren analizar estos resultados en el mediano y largo plazo. Es un diseño que efectúa a través del tiempo varias observaciones o mediciones sobre una o más variables. Estos diseños pueden tener dos o más grupos y los participantes son asignados al azar. Diseños factoriales, manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles o modalidades de presencia en cada una de las variables independientes. Se utilizan muy a menudo en la investigación experimental. La construcción básica de un diseño factorial consiste en que todos los niveles o modalidades de cada variable independiente son tomados en combinación con todas las variables y modalidades de las otras variables independientes. ¿Qué es la validez externa? Además de la validez interna de un experimento, es deseable que este tenga validez externa La validez externa, se refiere a qué tan generalizables son los resultados de un experimento a situaciones no experimentales, así como a otros participantes o  poblaciones. Responde a la pregunta: ¿lo que encontré en el experimento, a qué tipos de personas, grupos, contextos y situaciones se aplica? Fuentes de invalidación externa. Existen diversos factores. Los más comunes son: Efecto reactivo o de interacción de las pruebas. Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento experimental. Efectos reactivos de los tratamientos experimentales. Interferencia de tratamientos múltiples. Imposibilidad de replicar los tratamientos. Descripciones insuficientes del tratamiento experimental. Efectos de novedad e interrupción. El experimentador. Interacción entre la historia o el lugar y los efectos del tratamiento experimental. Mediciones de la variable dependiente. ¿Cuáles pueden ser los contextos de los experimentos? En la investigación sobre el comportamiento se distinguen dos contextos para un diseño experimental: experimentos de laboratorio y experimentos de campo. Experimentos de laboratorio, estudio en el que el efecto de todas o casi todas las variables independientes influyentes no concernientes al problema de investigación se mantiene reducido lo más posible. En los experimentos de campo la investigación se efectúa en una situación realista en la que una o más variables independientes son manipuladas en condiciones tan cuidadosamente controladas como lo permite la situación. ¿Qué alcances tienen los experimentos y cuál es el enfoque del que se derivan? Debido a que analizan las relaciones entre una o más variables independientes y una o más dependientes, así como los efectos causales de las primeras sobre las segundas, son estudios explicativos (que obviamente determinan correlaciones). Son diseños cuantitativos y el paradigma deductivo. Se basan en hipótesis preestablecidas, miden variables y su aplicación debe sujetarse al diseño preconcebido; al desarrollarse, el investigador está centrado en la validez, el rigor y el control de la situación de investigación. Asimismo, el análisis estadístico es importante, su fin es estimar efectos causales. Los cuasiexperimentos. También manipulan deliberadamente, al menos, una variable independiente para observar su efecto y relación con una o más variables dependientes, solo que difieren de los experimentos “puros” en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. En estos diseños los sujetos no se asignan al azar a los grupos ni se emparejan, sino que dichos grupos ya están formados antes del experimento: son grupos intactos (la razón por la que surgen y la manera como se formaron es independiente o aparte del experimento). Pasos de un experimento. Los pasos que suelen realizarse en el desarrollo de un experimento son: 1. Decidir cuántas variables independientes y dependientes deberán incluirse en el experimento. Deben incluirse las variables que sean necesarias para probar las hipótesis, alcanzar los objetivos y responder las preguntas de investigación. 2. Elegir los niveles o modalidades de manipulación de las variables independientes y traducirlos en tratamientos experimentales. Este paso requiere  que un concepto teórico se convierta en una serie de operaciones que habrán de realizarse para administrar uno o varios tratamientos experimentales. 1. Desarrollar el instrumento o instrumentos para medir la(s) variable(s) dependiente(s). 2. Seleccionar una muestra de personas para el experimento (idealmente representativa de la población). 3. Reclutar a los sujetos participantes del experimento. Esto implica tener contacto con ellos, darle las explicaciones necesarias, obtener su consentimiento por escrito e indicarles lugar, día, hora y persona con quien deben presentarse. Siempre es conveniente darles el máximo de facilidades para que acudan al experimento: transporte en caso necesario, proporcionarles un mapa con las indicaciones precisas, etc. Los sujetos deben encontrar motivante su participación en el experimento. A veces resulta adecuado que quienes tratan con los sujetos participantes sean personas que les resulten atractivas 4. Seleccionar el diseño experimental o cuasi experimental apropiado para nuestra hipótesis, objetivos y preguntas de investigación. 5. Planear cómo vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento. Es decir, elaborar una ruta crítica de qué van a hacer las personas desde que llegan al lugar del experimento hasta que se retiran (paso a paso). 6. En el caso de experimentos “puros”, dividirlos al azar o emparejarlos; y en el caso de cuasiexperimentos, analizar cuidadosamente las propiedades de los grupos intactos. 7. Aplicar las pre pruebas (cuando las haya), los tratamientos respectivos (cuando no se trate de grupos de control) y las pos pruebas. Diseños no experimentales. Son los que se realizan sin manipular deliberadamente variables, es decir donde no hacemos variar en forma intencional las variables independientes para ver su efecto sobre otras variables. Lo que se hace en la investigación no experimental es observar fenómenos tal como se dan en su contexto natural, para después analizarlos. En estos estudios no se construye ninguna situación, sino que se observan situaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente en la investigación por quien la realiza. ¿Cuáles son los tipos de diseño no experimentales? Los tipos de diseño no experimentales, son clasificados por su dimensión temporal o el número de momentos o puntos en el tiempo, en los cuales se recolectan datos en diseños transeccionales y longitudinales. La investigación transeccional o transversal recolecta datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Es como tomar una fotografía de algo que sucede. Por ejemplo: Investigar el número de empleados, desempleados y subempleados en una ciudad en cierto momento. Determinar el nivel de escolaridad de los trabajadores de un sindicato en un punto en el tiempo. Medir las percepciones y actitudes de mujeres jóvenes que fueron abusadas recientemente. Evaluar el estado de los edificios de un barrio o de una colonia, después de un terremoto. Determinar el estado de salud física y emocional de un grupo de personas que ingresaron a los hospitales como consecuencia de un acto terrorista.  Analizar si hay diferencias en el contenido sexual entre las telenovelas que se están exhibiendo simultáneamente. A su vez, los diseños transeccionales se dividen en tres: exploratorios, descriptivos y correlacionales-causales El propósito de los diseños transeccionales exploratorios es comenzar a conocer una variable o un conjunto de variables, una comunidad, un contexto, un evento, una situación. Se trata de una exploración inicial en un momento específico. Por lo general se aplica a problemas de investigación nuevos o poco conocidos; además constituyen el preámbulo de otros diseños (experimentales y no experimentales). Los diseños transeccionales descriptivos tienen como objetivo indagar la incidencia de las modalidades de una o más variables de la población: grupo de personas u otros seres vivos, objetos, situaciones, contextos, fenómenos, comunidades; y así proporcionar su descripción. Los transeccionalescorrelacionales-causales describen relaciones entre dos o más categorías, conceptos o variables en un momento determinado. A veces, únicamente en términos correlacionales, otras en función de relación causa- efecto (causales). Los diseños correlacionales-causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sin precisar sentido de causalidad o pretender analizar relaciones causales. Cuando se limitan a relaciones no causales, se fundamentan en planteamientos e hipótesis correlacionales; del mismo modo, cuando buscan evaluar relaciones causales, se basan en planteamientos e hipótesis causales. Estos diseños en ocasiones describen relaciones en uno o más grupos o subgrupos, y suelen describir primero las variables incluidas en la investigación, para luego establecer relaciones entre estas (en primer lugar, son descriptivos de variables individuales, pero luego van más allá de las descripciones, estableciendo relaciones). Las encuestas de opinión (surveys) son consideradas por diversos autores como un diseño que se encuadra en el tipo no experimental transversal o transeccional descriptiva o correlacional-causal, ya que tienen los propósitos de unos u otros diseños y a veces de ambos. Generalmente utilizan cuestionarios que se aplican en diferentes contextos. La investigación longitudinal o evolutiva recolecta datos a través del tiempo en puntos o periodos, para hacer inferencias respecto al cambio, sus causas y sus consecuencias. Tales puntos o periodos por lo común se especifican de antemano. Los diseños longitudinales suelen dividirse en tres tipos: diseños de tendencia (trend), diseños de análisis evolutivo de grupo (cohort) y diseños panel. Los diseños longitudinales de tendencia son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en categorías, conceptos, variables o sus relaciones), dentro de alguna población en general. Su característica distintiva es que la atención se centra en una población. Se puede observar o medir a toda la población, o bien, tomar una muestra de ella, cada vez que se observen o se midan las variables o sus relaciones entre estas, en varios puntos en el tiempo y se examina su evolución a lo largo de ese periodo. Es importante señalar que los sujetos del estudio no son los mismos (son las muestras diferentes), pero la población es la misma. Los diseños longitudinales de evolución de grupo o cohortes examinan cambios a través del tiempo en sub poblaciones o grupos específicos. Su atención son los cohorts o grupos de individuos vinculados de alguna manera o identificados por una característica común, generalmente la edad o la época. Podemos por lo tanto resumir que este tipo de diseño toma diversas muestras en el tiempo, a la misma sub población, que está vinculada por algún criterio o característica. Los diseños longitudinales panel, son similares a las otras dos clases de diseño, solo que el mismo grupo de participantes es medido u observado en todos los tiempos o momentos. En los diseños panel se tiene la ventaja de que, además de conocer los cambios grupales, se conocen los cambios individuales. Se sabe qué cambios específicos introducen el cambio. La desventaja es que a veces resulta muy difícil obtener con exactitud a los mismos sujetos para las posteriores mediciones u observaciones subsecuentes. Comparación de los diseños transeccionales y longitudinales. Los estudios longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información sobre cómo las categorías, los conceptos, las variables, las comunidades, los fenómenos y sus relaciones evolucionan a través del tiempo. Sin embargo, suelen ser más costosos que los transeccionales. La elección de un tipo de diseño u otro, depende más bien de los propósitos de la investigación y de su alcance. Asimismo, es factible combinar temporalmente las dos perspectivas. Los estudios de caso Los estudios de caso son considerados por algunos autores como una clase de diferente de diseños, a la par de los experimentales, no experimentales y cualitativos (Mertens, 2005 y Williams, Grinnell y Unrau, 2005) mientras que otros los ubican como una clase de diseño experimental (León y Montero, 2003), o un diseño etnográfico (Creswell, 2005). También han sido concebidos como un asunto de muestreo (Hernández, Fernández y Baptista, 2003) o un método (Yin, 2003). La realidad es que los estudios de caso son todo lo anterior. Poseen sus propios procedimientos y clases de diseños. Los podríamos definir como “estudios que al utilizar los procesos de investigación cuantitativa, cualitativa o mixta; analizan profundamente una unidad para responder al planteamiento del problema, probar hipótesis y desarrollar alguna teoría” En los estudios de caso la unidad o caso investigado puede tratarse un individuo, una pareja, una familia, un objeto, un sistema, una organización, un hecho histórico, un municipio, un departamento, un país, etc.