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¿Cómo descubrir los secretos de las ciencias sociales a través del diseño cuasiexperimental?
Comprender las relaciones causales es una tarea difícil en la investigación en ciencias sociales. Muchos investigadores intentan utilizar diseños cuasiexperimentales, un estilo de investigación empírica que carece de asignación aleatoria y tiene como objetivo estimar los efectos causales de una intervención. Este diseño permite a los investigadores controlar el entorno experimental hasta cierto punto manteniendo al mismo tiempo el contexto del mundo real, lo que hace que los diseños cuasiexperimentales sean cada vez más populares en las ciencias sociales.
Los diseños cuasiexperimentales contienen la clave para comprender las relaciones causales, pero también presentan desafíos en cuanto a validez interna.Principios básicos del diseño cuasi-experimental
En un diseño cuasiexperimental, la variable cuasiindependiente es la variable que se manipula para afectar a la variable dependiente. Generalmente esto implica comparar diferentes grupos de tratamiento, como administrar un tratamiento a un grupo y no administrar a otro. La predicción del resultado se basa en la variable.
En algunos casos, los investigadores con diseños cuasiexperimentales pueden controlar el proceso de asignación a una condición de tratamiento particular, pero la asignación no se basa en la aleatoriedad. Por ejemplo, los investigadores pueden decidir qué participantes reciben tratamiento basándose en algún criterio (por ejemplo, una puntuación de corte) o no tener ningún control sobre a qué condición de tratamiento se asignan los participantes.
Ventajas y desventajas del diseño cuasi-experimentalAunque los diseños cuasiexperimentales pueden aportar evidencia que antes no estaba disponible a través de ensayos controlados aleatorios, también tienen ciertas desventajas. Por ejemplo, debido a la falta de asignación aleatoria, los cuasi-experimentos a menudo están sujetos a variables de confusión, que pueden distorsionar la precisión de las inferencias causales.
Aunque a menudo se considera que los diseños cuasiexperimentales no pueden eliminar por completo el sesgo de confusión, estas variables pueden controlarse hasta cierto punto mediante el uso de técnicas estadísticas.
Aplicación del diseño cuasi-experimental en las ciencias sociales
Los diseños cuasiexperimentales son particularmente útiles cuando la ética o la practicidad de la asignación aleatoria son limitadas. Por ejemplo, en la evaluación del impacto de los cambios en las políticas públicas, los investigadores utilizan métodos cuasiexperimentales como herramienta para comprender el impacto real de la política en la sociedad.
Además, con el avance de la tecnología, los investigadores han comenzado a utilizar métodos como el emparejamiento por puntaje de propensión para mejorar la validez interna de los diseños cuasiexperimentales y hacer que sus resultados se acerquen más a la significación de los ensayos controlados aleatorios.
Consideraciones éticasA veces, en la investigación en ciencias sociales, la asignación aleatoria no sólo es poco práctica sino que también puede ser poco ética. Tomando el ejemplo de los padres que castigan físicamente a sus hijos, ¿es razonable utilizar la asignación aleatoria? Este es un tema delicado para muchas personas del barrio y de la sociedad.
Futuras direcciones de investigación
A medida que las ciencias sociales otorgan cada vez más importancia al diseño de la investigación empírica, la racionalidad y la eficacia del diseño cuasiexperimental recibirán cada vez más atención por parte de los académicos. Los investigadores necesitan explorar cómo utilizar métodos cuasiexperimentales para lograr un equilibrio entre la validez interna y la validez externa. En este proceso, el diseño cuasiexperimental no sólo proporciona una alternativa realista, sino que también abre nuevos horizontes para futuras investigaciones en ciencias sociales.
Dadas las ventajas y desventajas de los diseños cuasiexperimentales, ¿cómo deberían los investigadores descubrir los secretos de la causalidad en las ciencias sociales?
