1. Universidad Autónoma de Baja California
Facultad de Medicina y Psicología
Licenciatura en Psicología
Diana Galindo Rosales
Dalia González Sifuentes
Miriam Lerma Murrieta
Mayra Oceguera Heredia
Profesor: Víctor Martínez

2. Definición de diseño
Plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información que se requiere en una
investigación.
El término diseño se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se
desea. 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 (si es que no se tienen hipótesis).
Se sugiere a quien se inicia dentro de la investigación comenzar con estudios que se basen en
un solo diseño y, posteriormente, desarrollar estudios que impliquen más de un diseño, si es
que la situación de investigación así lo requiere. Utilizar más de un diseño eleva
considerablemente los costos de la investigación.
El diseño constituiría el plano o la estrategia para recabar la información (el plan incluiría
procedimientos y actividades tendientes a encontrar la respuesta a la pregunta de
investigación.
En la investigación disponemos de distintas clases de diseños preconcebidos y debemos elegir
uno o varios entre las alternativas existentes o desarrollar nuestra propia estrategia.
Si el diseño está concebido cuidadosamente, el producto final de un estudio (resultados)
tendrá mayores posibilidades de éxito para generar conocimiento. La precisión, amplitud o
profundidad de la información obtenida varía en función del diseño elegido.
Es el plan y la estructura de la investigación concebidos de manera que se puedan obtener
respuestas a preguntas de investigación. El plan es el esquema o programa general del
estudio. Incluye un esbozo de lo que el investigador hará al escribir las hipótesis y sus
implicaciones operacionales para el análisis final de datos.
La estructura de la investigación es más difícil de explicar porque el término “estructura”
plantea una gran dificultad para definirlo en forma inambigua y clara.
Una estructura es el marco conceptual, la organización o la configuración de elementos de la
estructura relacionados en formas específicas. La mejor forma de especificar una estructura
consiste en escribir una ecuación matemática que relaciones las partes de la estructura entre
sí. Tal ecuación matemática, puesto que sus términos están definidos y de manera específica
relacionados por la ecuación (o conjunto de ecuaciones), es inambiguo. En síntesis, una
estructura es un paradigma o modelo de las relaciones entre las variables de un estudio.

3. Un diseño de investigación expresa la estructura de problema y el plan de investigación
usado para obtener evidencia empírica sobre las relaciones del problema.
El diseño es la disciplina de datos. El propósito implícito de todo diseño de investigación es
imponer restricciones controladas a las observaciones de los fenómenos naturales. En efecto,
el diseño de la investigación indica al investigador: haga esto y aquello; no haga esto o
aquello y así sucesivamente. Es el plano del arquitecto o ingeniero de investigación.
Si el diseño es concebido en una forma desde el punto de vista estructural, el producto final
será erróneo. Si es, por lo menos, bien concebido desde el punto de vista estructural, el
producto final tendrá una mayor probabilidad de merecer una seria atención científica.
Usos de diseño en la investigación
1. Sirve como guía para saber que pasos se deben seguir en una investigación y para no
desenfocarnos de lo que realmente necesitamos encontrar.
2. Nos dice, en cierto sentido, que observaciones hacer, como hacerlas y como analizar las
representaciones de las observaciones.
3. Nos dice que tipo de análisis se deberá usar.
4. Esboza las conclusiones posibles que deberán ser extraídas del análisis estadístico.
Importancia del diseño
Proporcionar respuestas a preguntas de investigación y controlar la varianza. El diseño ayuda
a los investigadores a obtener respuestas de la investigación. También nos ayuda a controlar
las varianzas experimentales, extrañas y de error del problema particular bajo estudio. Han
sido inventados para capacitar a los investigadores a contestar preguntas de investigación en
la forma más válida, objetiva, exacta y económica posible. Los diseños son elaborados con
cuidado para proporcionar respuestas confiables y válidas a las preguntas de investigación
contenidas en las hipótesis.
Aplicación matemática
La precisión en la investigación exige mediciones que se realizan en varios niveles:
o Nominal: clasificación simple.
o Ordinal: los casos se clasifican u ordenan.
o Escalas de intervalo: deben usarse intervalos iguales.
o Escalas de razón: son de intervalo pero incluyen un cero real y proporciones relativas
en el mapa de la escala de una realidad física.

4.
Se distinguen entre variables categóricas y medidas; las primeras solo permiten contar
frecuencias de incidencias en categorías cualitativamente separadas; las segundas hacen
posible ordenar los casos al mínimo y son discretas o continuas.
Se hacen intentos por convertir muchas escalas psicológicas en escalas de intervalo mediante
la estandarización. Muchas de las que se emplean en psicología se denominan escalas
plásticas o escalas cuasi de intervalo, porque los intervalos que aparecen numéricamente en la
escala no miden cantidades iguales de un constructo. Los niveles de medición superiores
brindan más información sobre los datos originales o el fenómeno que se mide. Dicho nivel
limita la elección del tratamiento de los datos, sobre todo en términos de las pruebas de
significancia estadística que puede realizarse de forma legítima.
La estadística descriptiva consiste en resúmenes de los datos recabados.
La estadística de muestras suele incluir una medida de tendencia central (media, mediana o
moda) y una medida de dispersión (razón de variación, rango, desviación de media,
desviación estándar o varianza, las últimas dos son comunes en el caso de datos en el nivel de
intervalo, la varianza es simplemente el cuadro de la desviación estándar). Lo apropiado de la
descripción estadística depende del nivel de medición de los datos.
Grandes series de datos forman una distribución, los cuales pueden ser representados de
varias formas, ser divididos en categorías y presentados como una tabla de frecuencias. Es
factible mostrar una distribución de frecuencias en forma gráfica como histograma, en donde
todos los datos en una serie se presentan sin distorsión visual. En una gráfica de barras solo
se muestran categorías discretas de datos para fines de comparación y esto debe hacerse de
manera equitativa, sin distorsión visual. Otras formas gráficas son el polígono de frecuencia,
la gráfica lineal y la gráfica de series de tiempo.
En los últimos años, se han promovido técnicas de análisis exploratorios de datos, destacando
el examen concienzudo de patrones antes de someter los conjuntos de datos a pruebas de
significancia estadística. Aquí se incluyen dos métodos: los diagramas de tallo y hoja y los
diagramas de caja.
La distribución normal es sumamente importante, los datos que se aproximan a esta se
evalúan con técnicas de significancia más eficaces; aquellas para estimar los patrones
poblacionales subyacentes de las estadísticas de muestra son muy accesibles.
Los valores z son desviaciones que se miden en números de desviación estándar y en la
distribución normal cortan porcentajes de área conocida bajo la curva. Los estadísticos de las
distribuciones son los percentiles los cuartiles y los deciles.

5.
Se examina el concepto de muestreo de poblaciones subyacentes y el de distribución de
muestreo; este último es medular en casi todos los análisis estadísticos inferenciales, sobre
todo las pruebas paramétricas, en las que se hacen estimaciones de parámetros poblacionales
a partir de estadísticas de muestra. Las distribuciones que tienen sustancialmente más valores
en el extremo superior de la escala de medición se dice que están positivamente sesgadas. Si
una distribución sesgada muestra una distribución en el extremos superior debido que fueron
demasiadas personas las que obtuvieron la máxima curvación o estuvieron muy cerca de esta,
entonces la medición de la variable muestra un efecto de techo; las concentraciones próximas
a la parte inferior son un efecto de piso. Las distribuciones que tienen dos “gibas” marcadas
(frecuencias superiores) se conocen como bimodales.
La curtosis es la forma general de la distribución en términos de altura y anchura se describen
las distribuciones platicúrtica normal y lepticúrtica. Se proporcionan calculos para el sesgo y
la curtosis.
Taxonomía
Es la forma en que se divide el diseño: experimental y no experimental.
Dentro de los experimentales encontramos:
o Pre‐experimentos: se llaman así porque su grado de control es mínimo. Generalmente
es útil como un primer acercamiento al problema de la investigación en la realidad. En
ciertas ocasiones sirven como estudios exploratorios pero sus resultados deben
observarse con precaución. De ellos no es posible obtener conclusiones seguras.
o Cuasi experimentos: también manipulan deliberadamente al menos una variable
independiente para observar su efecto y relación con una o más variables
dependientes. En este tipo de diseño 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 para que surgen y la manera como se formaron es
independiente o aparte del experimento).
o Experimentos puros: son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y
la validez interna. Estos diseños llegan a incluir una o más variables independientes y
una o más dependientes. Así mismo pueden utilizar pre pruebas y post pruebas para
analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental.
Dentro de los no experimentales están:
o Transeccional o transversal: recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único.
Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un
momento dado. Hay tipos de diseño transeccional:
Transeccional exploratorio: es comenzar a conocer una variable o un conjunto de

6. variables. Se trata de una exploración inicial en un momento específico por lo
general se aplican a problemas de investigación nuevos o poco conocidos
además constituyen el preámbulo de otros diseños
Transeccionales descriptivos: tienen como objetivo indagar la incidencia de las
modalidades o niveles de una o más variables en la población, estudios
puramente descriptivos.
Transeccional correlacionales causales: describen relaciones entre dos o más
categorías, conceptos o variables en un momento determinado, ya sea en
términos correlacionales o en función de la relación causa‐efecto.
o Longitudinales o evolutivos: recaban datos en diferentes puntos del tiempo para
realizar inferencias acerca del cambio, sus causas y sus efectos.
Longitudinales de tendencia: analizan cambios a través del tiempo dentro de
alguna población en general.
Longitudinales de evolución de grupo: examinan cambios a través del tiempo
en sus subpoblaciones o grupos específicos.
* Estos dos diseños monitorean cambios en una población o subpoblación a través
del tiempo, usando una serie de muestras que abarcan a grupos diferentes de
participantes en cada ocasión.
Longitudinales de panel: son similares a las dos clases de diseños anteriores,
solo que el mismo grupo de participantes es medido u observado en todos los
tiempos o momentos.
Nomeclatura
R: asignación al azar o aleatoria. Cuando aparece quiere decir que los sujetos han sido
asignados a un grupo de manera aleatoria.
G: grupo de sujetos (G1 = grupo 1; G2 = grupo 2; etc.)
X: tratamiento, estímulo o condición experimental (presencia de algún nivel o modalidad de
la variable independiente)
O: medición de los sujetos de un grupo (prueba, cuestionario, observación, etc.). Si aparece
antes del estímulo o tratamiento (antes de la X) se trata de una pre‐prueba (previa al
tratamiento). Si aparece después del estímulo se trata de una post‐prueba (posterior al
tratamiento).
–: ausencia de estímulo (nivel “cero”en la variable independiente). Indica que se trata de un
grupo de control o testigo.
Cabe mencionar que la secuencia horizontal indica tiempos distintos (de izquierda a derecha)

7. y cuando en dos grupos aparecen dos símbolos alineados verticalmente, esto indica que
tienen lugar en el mismo momento del experimento.
Seleccionan del diseño
De acuerdo al planteamiento del problema e hipótesis: experimental, no experimental o
múltiple y dentro de los mismos precisar el tipo de diseño específico.
Aplicación del diseño
La calidad de una investigación se encuentra relacionada con el grado en que apliquemos el
diseño tal como fue preconcebido. Desde luego en cualquier tipo de investigación el diseño se
debe ajustar ante posibles contingencias o cambios en la situación. Por ejemplo: un
experimento en el cual no funciona el estímulo experimental, tendría que modificarse o
adecuarse.
Requisitos para el diseño
El control en un experimento logra la validez interna y 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
independientes
La validez interna formula la siguiente pregunta: ¿tuvo en realidad x, la manipulación
experimental, una diferencia significativa? En efecto, cualquier cosa que afecte los controles
de un diseño se convierte en un problema de validez interna. Si un diseño es tal que uno
pueda tener poca o ninguna confianza en las relaciones, como se muestra por las diferencias
sifnigicativas entre los grupos experimentales por ejemplo, se trata de un problema de validez
interna.
Campbell y Stanley afirman que la validez interna es la condición sine qua non del diseño de
la investigación, pero que el diseño ideal debe ser sólido en cuanto a la validez interna y la
validez externa, aunque con frecuencia son contradictorias.
Validez externa: confianza en los resultados, se refiere a que tan generalizables son los
resultados de un experimento a situaciones no experimentales, así como a otros participantes
o poblaciones.
En concreto, es factible generalizar los efectos:
o De la muestra específica evaluada a otras personas: validez poblacional.

8. o Del entorno de la investigación a otros entornos: validez ecológica.
o Del periodo de evaluación a otros periodos.
Ejemplo desarrollado
La televisión y el niño
La investigación utilizará un diseño no experimental transversal correlacional causal. Primero
describirá el uso que los niños de la ciudad de México hacen de los medios de comunicación
colectiva, el tiempo que dedican a ver la televisión, sus programas preferidos, las funciones y
gratificaciones que la televisión tiene para los niños y otras cuestiones similares.
Posteriormente, analizará los usos y las gratificaciones de la televisión en niños de diferentes
niveles socioeconómicos, edades, géneros y otras variables (se relacionarán nivel
socioeconómico y uso de la televisión entre otras asociaciones).
Un caso de un estudio experimental sobre la televisión y el niño consistiría en exponer
durante determinado tiempo a un grupo de niños a tres horas diarias de televisión, otro a dos
horas diarias, un tercero a una hora, y por último un cuarto que no se expondría a la
televisión. Todo ello para conocer el efecto que tiene la cantidad de horas expuestas ante
contenidos televisivos (VI) sobre diferentes variables dependientes (autoestima, creatividad,
socialización)
Ejercicios
1.‐ Determine para cada uno de los proyectos de investigación si el diseño es longitudinal,
transversal o una mezcla de ellos (como el diseño transversal exploratorio)
o Se proporcionan diversos problemas de tipo piagetiano a muestras de niños de cuatro,
seis y ocho años de edad para su solución.
o Se somete a prueba a una muestra de niños cuando cuentan con cuatro, seis y ocho
años de edad con problemas de tipo piagetiano.
o En el último estudio se añade un análisis de grupo de personas de 54, 56 y 58 años de
edad al primer, tercer y quinto año de estudios. Cuales son sus ventajas especiales por
encima de los diseños transversales y longitudinales.
2.‐ Para cada uno de los estudios que aparecen en la siguiente lista, elija cualquiera de los
siguientes términos para describir el diseño apropiadamente:
o Experimento puro
o Cuasi experimento
o Correlacional

9. a. Se pide a unos estudiantes asignados aleatoriamente que redacten un ensayo en
silencio escuchando música a un volumen fuerte.
b. Un investigador, vestido de manera informal o formal, se aproxima a los pasajeros en
una estación para pedir indicaciones. El objetivo consiste en ver si la ropa formal
produce más ayuda.
c. Unos investigadores visitan a varios tipos de trabajadores en su lugar de trabajo y les
hacen un cuestionario de actitudes hacia la autoridad. Se considera que el nivel salarial
se relacionará con el grado de respeto a la autoridad.
3.‐ Si un investigador estudiara cada cinco años la actitud hacia la guerra de los ingleses que
pelearon en la guerra invasión en Irak (2003), ¿tendría un diseño longitudinal? Explique las
razones de su respuesta.
4.‐ Un investigador desea evaluar la relación entre la exposición a videos musicales con alto
contenido sexual y la actitud hacia el sexo. Ese investigador nos pide que le ayudemos a
construir un diseño experimental para analizar dicha relación y también un diseño
transeccional‐correlacional.
o ¿Cómo serían ambos modelos?
o ¿Qué actividades se desarrollarían en cada caso?
o ¿Cuáles serían las diferencias entre ambos diseños?
o ¿Como se inferiría la relación entre las variables en el diseño transeccional‐
correlacional?
o ¿Por qué las variables ya habrían ocurrido si se llevara a cabo?
Bibliografía
o Metodología de la investigación, cuarta edición. Hernández Sampieri, Fernandez
Collado y Baptista Lucio. Editorial McGraw Hill 2008.
o Métodos de investigación y estadística en psicología, tercera edición. Hugo Coolican.
Editorial Manual Moderno 2005.
o Investigación del comportamiento, tercera edición. Fred N. Kerlinger. Editorial
McGraw Hill.