Diseños de investigación: cuándo y por qué elegir cada uno

Por: Claudia Baleón García

El mapa que guía tu camino

Si la pregunta de investigación es el destino y el enfoque (cualitativo, cuantitativo o mixto) es el vehículo, el diseño de investigación es el mapa que indica la ruta exacta para llegar. Elegirlo bien asegura que los datos obtenidos respondan a la pregunta de forma válida y confiable.

En la práctica, el diseño define cómo, cuándo y con qué alcance se recogerá y analizará la información. No hay un “mejor” diseño en términos absolutos; el más adecuado es el que se ajusta al problema, objetivos, recursos y tiempo disponible.

Principales diseños de investigación y cuándo usarlos

1. Experimental

   • Qué es: Manipula deliberadamente una variable independiente para observar su efecto sobre una variable dependiente, en condiciones controladas.

   • Cuándo usarlo: Cuando se busca establecer relaciones de causa-efecto.

   • Ejemplo: Probar si cambiar el formato de las publicaciones de Instagram (imagen vs. reel) incrementa la interacción en un noticiero digital.

2. Cuasi-experimental

   • Qué es: Similar al experimental, pero sin asignación aleatoria de los participantes.

   • Cuándo usarlo: Cuando no es posible controlar todas las variables, pero se quiere medir impacto.

   • Ejemplo: Implementar una nueva estrategia de comunicación en una sola redacción y comparar resultados con otra que sigue usando el método anterior.

3. No experimental

   • Qué es: Observa fenómenos tal y como ocurren, sin manipular variables.

   • Cuándo usarlo: Cuando la manipulación es imposible, poco ética o innecesaria.

   • Ejemplo: Analizar el estilo discursivo de mujeres periodistas en redes sociales.

4. Descriptivo

   • Qué es: Tipo de diseño no experimental que detalla características de un fenómeno.

   • Cuándo usarlo: Para obtener una “fotografía” precisa de una situación en un momento dado.

   • Ejemplo: Medir el número de mujeres que presentan noticias en televisión abierta en la CDMX.

5. Correlacional

   • Qué es: Examina la relación entre dos o más variables, sin establecer causalidad.

   • Cuándo usarlo: Para identificar patrones o asociaciones.

   • Ejemplo: Relacionar el tiempo de publicación en redes con el nivel de interacción de una periodista.

6. Explicativo

   • Qué es: Busca entender las causas de un fenómeno.

   • Cuándo usarlo: Cuando se quiere responder al “por qué” y “cómo” suceden las cosas.

   • Ejemplo: Analizar por qué ciertas publicaciones de mujeres periodistas alcanzan mayor visibilidad en algoritmos de Instagram.

Tipos de investigación

Diseño	Manipulación de variables	Causalidad	Ejemplo breve
Experimental	Sí	Sí	Probar cambios de formato en redes
Cuasi-experimental	Parcial	Limitada	Comparar dos grupos no aleatorios
No experimental	No	No	Observar estilo discursivo
Descriptivo	No	No	Contar presentadoras en TV
Correlacional	No	No	Relacionar horario y alcance
Explicativo	No	No directa	Analizar causas de mayor visibilidad

Tip práctico

Antes de elegir un diseño, pregúntate:

• ¿Puedo manipular variables sin afectar la ética del estudio?

• ¿Necesito medir causalidad o solo describir/relacionar datos?

• ¿Qué recursos y tiempo tengo disponibles?

Conclusión

El diseño de investigación es la estructura invisible que sostiene tu trabajo. Elegirlo con cuidado es invertir en la calidad y credibilidad de tus resultados. En otras palabras: un buen diseño no solo te lleva a la meta, sino que asegura que llegues con un mapa confiable en la mano.