REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DE EDUCACIÓN UNIVERSITARIA

UNIVERSIDAD YACAMBÚ

INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO

Agosto2014 001

EcoCiencia Un aporte a la investigación científica

Horacio Osorio, Liliana Molleja, Gustavo Carrillo y Miguel

Melgarejo

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DIRECTORIO

Editor en Jefe: Leonardo Castillo

Director Editorial: Horacio Osorio

ha_osorio@yahoo.es

Director Ejecutivo: Gustavo Carrillo

gcarrillo@equimavenca.com

Director Comercial: Miguel Melgarejo

mmelgarejo1205@gmail.com

Director Gráfico: Liliana Molleja

lilianamolleja23@hotmail.com

Montaje: Horacio Osorio

Horacio Osorio

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EDITORIAL

Una de las premisas sobre la cual debe descansar cualquier investigación es sin

duda su carácter y propósito. Cuando analizamos el papel de las universidades como

fuentes generadoras de conocimientos y a su vez como entes de transformación social,

nos damos cuenta de la importancia que tiene la investigación científica como base

fundamental para resolver los diversos problemas sociales a través de las múltiples

ramas de la ciencia.

Para ello, es necesario que el proceso investigativo no solamente culmine como

fuente referencial en una biblioteca, sino que sus resultados pasen al dominio público a

través de su comunicación y difusión, lo que aportará un verdadero proceso de

multiplicación de los conocimientos a la comunidad.

La productividad de los profesores universitarios en Latinoamérica y Venezuela

no es la excepción de la regla, es llamativamente escasa, lo que lleva a que nuestras

universidades no evolucionen con el ritmo deseado para alcanzar el desarrollo que

esperamos y por ende, satisfacer así nuestra calidad de vida. Esto se debe a varios

factores, uno de ellos es la publicación limitada de los trabajos de investigación que se

realizan. Cabe resaltar que los proyectos de investigación no sólo sirven para generar

nuevos conocimientos, sino para promover e impulsar el desarrollo de nuestros países.

No es posible alcanzar un desarrollo nacional si primeramente no se propicia un

desarrollo local, y éste no alcanza relevancia y pertinencia si no está soportado por la

investigación científica. El desarrollo, tal como es entendido y asumido hoy en día,

debe ser Sustentable, y para ello es estrictamente necesario profesar un verdadero

respeto por la variable ambiental, la cual nos provee en esencia de todos los insumos

necesarios para construir la sociedad más justa que pretendemos.

Por ello presentamos nuestra revista EcoCiencia, como un espacio para la

publicación y difusión del trabajo científico que en materia ambiental y epistemológica

se da en nuestra universidad. Esperamos sea del mayor agrado y utilidad de nuestros

lectores e investigadores.

Horacio Osorio

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INDICE

El Diseño Experimental. Por Liliana Molleja.

Página 3.

Los Diseños No Experimentales Transeccionales. Por

Gustavo Carrillo.

Página 21.

Los Diseños No Experimentales Longitudinales. Por

Miguel Melgarejo.

Página 25.

La Investigación Científica. Por Horacio Osorio

Página 28.

Glosario de Términos.

Página 33.

Curiosidades Página 37.

Horacio Osorio

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HISTORIA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL

Para cualquier fenómeno donde existe la incertidumbre el

procedimiento apropiado para investigarlo es experimentar con él, de

manera que puedan identificarse las características del interés. Una de las

tendencias más notables en la década pasada fue el uso de experimentos

cuidadosamente diseñados y científicamente controlados.

Según Ronald Fisher máximo exponente del diseño experimental en su obra titulada

“Statistical methods for research workers”, afirma que la historia de la teoría estadística

empleada en el diseño de experimentos se remonta al célebre ensayo de Thomas

Bayes publicado en 1763 y conocido como el primer intento de utilizar la teoría de la

probabilidad como instrumento de razonamiento inductivo, para deducir de lo particular

a lo general o de la muestra a la población. Posteriormente el Sir Ronald A Fisher

(1890-1962), influenciado por Pearson y Student (W.S. Gosset), hizo importantes y

numerosas a la estadística, con investigaciones hacia el interior de distribuciones de

datos estadísticos con el coeficiente de correlación; concibió la idea de diseño de

experimentos con un método para obtener información más completa y más precisa en

la realización de un experimento.

Durante los años de 1930 la influencia de su trabajo estadístico se difundió a través

del mundo de habla inglesa y frecuentemente más allá, así que después de la segunda

guerra mundial con la formación de la Sociedad Internacional Biométrica en 1947, un

nuevo campo de la investigación científica fue reconocido. Como resultado de la

introducción de métodos competentes y la purificación del razonamiento inductivo por

los cales Fisher había sido primeramente el responsable, fue el innovador del uso de

los métodos estadísticos en el diseño de experimentos; desarrollo y uso por primera

vez el análisis de varianza como herramienta primaria para el análisis estadístico en el

diseño experimental.

Liliana Molleja

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OBJETIVOS

DISEÑO DE INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL

Hernández, Fernández y Baptista (2003), señalan que el término

“diseño” se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la

información que desea. Por lo tanto, el diseño de investigación se

concibe como estrategias en las cuales se pretende obtener

respuestas a las interrogantes y comprobar las hipótesis de

investigación, con el fin de alcanzar los objetivos del estudio.

En el caso del enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su diseño para analizar la

certeza de las hipótesis formuladas en un contexto particular o para aportar evidencias

respecto de los lineamientos de la investigación.

Proporcionar la máxima cantidad de información pertinente al problema bajo

investigación.

El diseño, plan o programa debe ser tan simple como sea posible.

La investigación debe efectuarse lo más eficientemente posible; ahorrar tiempo,

dinero, personal y material experimental. "Proporcionar la máxima cantidad de

información al mínimo costo"

Liliana Molleja

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CARACTERISTICAS

1. Manipulación: es la intervención deliberada del investigador para provocar

cambios en la v. dependiente.

2. Aleatorización: mayor tamaño de los efectos frente a la equiparación.

Todos los diseños experimentales se caracterizan por la manipulación, pero

pueden ser clasificados atendiendo a la aleatorización en:

Auténticamente experimentales.

Cuasiexperimentales.

ETAPAS

Enunciado o planteamiento del problema.

Formulación de hipótesis.

Proposición de la técnica experimental y el diseño.

Examen de sucesos posibles y referencias en que se basan las razones para

la indagación que asegure que el experimento proporcionará la información

requerida y en la extensión adecuada.

Consideración de los posibles resultados desde el punto de vista de los

procedimientos estadísticos que se aplicarán y para asegurar que se

satisfagan las condiciones necesarias para que sean válidos estos

procedimientos.

Ejecución del experimento.

Aplicación de las técnicas estadísticas a los resultados experimentales.

Extracción de conclusiones con medidas de la confiabilidad de las

estimaciones generadas. Deberá darse cuidadosa consideración a la validez

de las conclusiones para la población de objetos o eventos a la cual se van a

aplicar.

Liliana Molleja

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Valoración de la investigación completa y contrastación con otras

investigaciones del mismo problema o similares.

VENTAJAS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL

Se elimina el efecto de las variables perturbadoras o extrañas, mediante el

efecto de la aleatorización.

El control y manipulación de las variables predictorias clarifican la dirección y

naturaleza de la causa.

Flexibilidad, eficiencia, simetría y manipulación estadística.

VIABILIDAD DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES.

Imposibilidad de manipular algunas variables.

Cuestiones éticas.

Practicabilidad.

INCONVENIENTES DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.

Dificultad de elegibilidad y manejo de las variables de control.

Dificultad de disponer de muestras representativas.

Falta de realismo.

CALIDAD DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.

1. Validez Interna.

2. Validez Externa.

3. Validez Ecológica.

4. Validez de Constructo.

Liliana Molleja

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1.- VALIDEZ INTERNA.

Es el grado en que los cambios observados se pueden atribuir a la manipulación

experimental. Estudia hasta que punto una causa puede ser atribuida a un efecto.

Ej.: Ensayo clínico: tiene el máximo grado de validez interna.

Clasificar en los siguientes grupos:

1. Experimentales auténticos: Verdaderos, puros, pues no

tienen problemas de validez interna (True Desing).

2. Cuasiexperimentales: No se pueden descartar la

presencia de variables confundidoras, pues no es posible eliminarlas

todas. El investigador sabe que A es causa de B, pero no está seguro

que A también pueda ser causa de otros factores como C ó D.

3. No experimentales: Están cerca de los anteriores en

cuanto a validez interna, aunque presentan más variables confundidoras,

pueden ser:

a) Longitudinales: (Prospectivo / Retrospectivo)

b) Transversales.

Cuántas más variables entran en un diseño van restando validez interna.

Las variables confundidoras afectan al diseño, forman parte de las AMENAZAS a

la validez interna.

Ej. : Dar un curso de educación sanitaria en un barrio de la ciudad, formo dos

grupos:

a) Con personas de la raza paya.

b) Con personas de la raza gitana.

Liliana Molleja

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Si posteriormente se analiza quien cumple mejor las reglas de higiene y nuestra

hipótesis es que el curso ha servido para aumentar la higiene, también se debe

tener en cuenta que hay variables que han influido, tales como la raza y/o las

diferencias en el poder adquisitivo o nivel económico de los grupos.

La validez externa está afectada por los siguientes aspectos:

HISTORIA. Hay amenaza de historia, cuando hay acontecimientos

externos que ocurren simultáneamente con éste y que pueden alterar o

influir. Ej. : Programa educativo.

SELECCIÓN. Cuando los grupos de estudio son diferentes. Ej. Raza,

sexo.

MADURACION. Son los cambios producidos por evolución natural.

Tiene relevancia en salud y confunde el efecto del cambio de la variable

con el de la causa. Ej. : Herida mejora hagamos o no hagamos nada,

pero ¿cuánto depende la mejoría de la herida de lo que hemos hecho

sobre ella?.

EFECTOS RELATIVOS DEL PRE-TEST. Es la influencia que produce el

pre-test. Ej.: Si medimos la T.A. en los gitanos de un barrio y

posteriormente aplicamos el programa y volvemos a medir. ¿Cuánto del

cambio es por el programa y cuánto por ser la primera vez que se le

mide la T.A.?

MORTALIDAD (o ATRICION). El que desaparezcan sujetos de los

grupos de comparación. No sabemos que sujetos se pierden, unos se

mueren y otros se van.

INSTRUMENTACION. Uso de instrumentos no fiables ni válidos.

REGRESION ESTADISTICA. Los sujetos seleccionados representan

situaciones o puntuaciones en alguna variable. Cuando se usan sujetos

extremos. Sucede cuando para probar los efectos algo se escogen a

los sujetos más extremos. Ej.: Para probar los efectos de una dieta

seleccionamos a los más gordos.

Liliana Molleja

111

El Tamaño muestral afecta a la validez interna.

2.- VALIDEZ EXTERNA.

Es el grado en que los resultados de un estudio pueden ser generalizados a

muestras o condiciones espacio-temporales diferentes. Ej. “A” causa “B”, pero

seguiría causando “B” con otros:

Sujetos.

Contexto ---- validez ecológica.

Momentos.

Los estudios descriptivos (encuestas) son los que más se preocupan por la

validez externa.

La validez externa está afectada por los siguientes aspectos:

Por la variable independiente. Es el nivel de operacionalización del v.

Independiente. “Efecto Rosenthal”: es el efecto derivado de las expectativas, es

decir, el efecto derivado de que se presupone o se espera que ocurra, cuando

algo se espera un efecto favorece que se produzca. Afecta tanto a la variable

interna como a la v. Externa “Efecto Hawthorne”: son las expectativas que el

sujeto tiene sobre si mismo, es el efecto de la autoexpectativa.

En el Efecto Rosenthal las expectativas se reflejan en el otro sujeto, mientras que

el Efecto Hawthorne es el producido por las expectativas del sujeto sobre si

mismo.

3.- VALIDEZ ECOLÓGICA.

Es aquella que se puede aplicar en distintos contextos. Ej. Los hospitales de

EE.UU. no son iguales que los hospitales de España, por lo tanto lo que allí es

válido puede no serlo aquí.

Liliana Molleja

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4.- VALIDEZ DE CONSTRUCTO.

Alude a la relación existente entre la v. Independiente que se manipula y el

constructo teórico que se supone se manipula.

Representa principalmente dos amenazas:

Problemas en la definición operacional del constructo.

Poco desarrollo teórico del constructo.

EXISTEN 3 CLASES

1. Pre-experimentos: este tipo de diseños se caracterizan por un bajo nivel de

control y, por tanto, baja validez interna y externa. El inconveniente de estos

diseños es que el investigador no puede saber con certeza, después de llevar a

cabo su investigación, que los efectos producidos en la variable dependiente se

deben exclusivamente a la variable independiente o tratamiento. Sin embargo,

este tipo de diseños son los únicos aplicables en determinados tipos de

investigaciones educativas.

Los diseños de investigación pre-experimental son los siguientes:

Diseño de un solo grupo con postest:

En este diseño el tratamiento o variable independiente (X) sólo se aplica a un

grupo de sujetos. A continuación se somete al grupo a un postest (O) para ver

cuáles han sido los efectos de dicho tratamiento en la variable dependiente. La

ausencia de un grupo de control y de información acerca del grupo participante

en la investigación viola muchos de los principios de la validez interna. Este

diseño no garantiza que el tratamiento (X) sea la única causa de los efectos

observados en (O).

Este diseño se diagrama del modo siguiente:

Liliana Molleja

113

Diseño de un solo grupo con pretest y postest:

Los pasos para la aplicación de este diseño son: aplicación de un pretest (O1)

para la medida de la variable dependiente, aplicación del tratamiento o variable

independiente (X) y, por último, aplicación, de nuevo, de un postest para la

medida de la variable dependiendo (O2).

Diseño de dos grupos con postest al grupo experimental y al grupo de

control.

Este diseño es similar al primero, al que se ha añadido un grupo de control. Los

grupos son no equivalentes, lo que supone que los sujetos de uno y otro grupo

podrían no ser comparables en las características más relevantes.

Después de haber actuado la variable experimental.

Grupos igualados (uno con cierto impacto y el otro no).

El diagrama de arriba indica que el grupo experimental recibe tratamiento (X) y

postest (O1) y el grupo de control sólo el postest (O2). La incorporación del

segundo grupo permite controlar algunos factores de invalidez interna no

controlados en el primer diseño.

Liliana Molleja

114

2. Experimentos “verdaderos”: Este tipo de diseños se denominan también

auténticos experimentos porque realizan un control de todos los factores que

afectan tanto a la validez interna, como a la validez externa. El elemento

fundamental de este tipo de diseños es que los sujetos son elegidos al azar de la

población y asignados al azar a los grupos experimentales y de control.

Los diseños experimentales propiamente dichos, son:

Dos grupos con postest y con grupo control

Este diseño es similar al diseño de dos grupos con postest al grupo experimental

y al grupo de control. La diferencia entre uno y otro está en que los sujetos han

sido elegidos y asignados a los grupos al azar. Este diseño efectúa un control

mayor sobre la validez interna en lo que se refiere a la historia y a la

maduración. La selección al azar ayuda, al mismo tiempo, a controlar la

selección y la mortalidad. Puesto que no se aplica pretest a ninguno de los dos

grupos, se controlan otros factores como es el efecto de la aplicación de pruebas

y la interacción entre tales pruebas y la selección de los sujetos.

Hay situaciones en investigación educativa en que no es conveniente o no es

posible la aplicación de un pretest a los sujetos. En este caso es el diseño

apropiado.

Dos grupos con pretest-postest y grupo control

Liliana Molleja

115

Como se aprecia en el diagrama anterior, este diseño es de los más completos que se

pueden utilizar en la investigación experimental, porque incluye: la asignación de los

sujetos al azar (R), se mide la variable dependiente en ambos grupos, al mismo tiempo,

antes y después del tratamiento. Este es uno de los diseños con mayor control sobre

los factores que puedan afectar la validez interna (historia, maduración, selección y

mortalidad) puesto que incorpora un grupo control que tiene las mismas experiencias

que el grupo experimental, excepto el tratamiento.

Diseño Solomon con cuatro grupos:

Con él se pretende controlar la posible interacción que pueda existir entre el pretest y el

tratamiento. Este diseño permitirá que los resultados puedan generalizarse también a

los sujetos que no han recibido pretest. Como puede apreciarse este diseño consta de

cuatro grupos formados por asignación al azar antes de empezar la investigación. Dos

grupos reciben pretest y otros dos no; dos grupos reciben tratamiento y otros dos no.

3. Cuasi-experimentos: La característica fundamental de este tipo de diseño está

en que el experimentador no puede hacer la asignación al azar de los sujetos a

los grupos experimentales y de control. Sin embargo, si puede controlar alguna

de las siguientes cuestiones: cuándo llevar a cabo las observaciones, cuándo

aplicar la variable independiente o tratamiento y cuál de los grupos recibirá el

tratamiento.

Aunque estos diseños no garantizan un nivel de validez interna y externa como

en los experimentales, ofrece un grado de validez suficiente, lo que hace muy

viable su uso en el campo de la educación y de la psicología.

Diseños cuasi-experimentales:

Liliana Molleja

116

Diseño con grupo de control no equivalente y pretest:

Este diseño es, tal vez, uno de los más utilizados en investigación educativa por

las facilidades que supone el no depender de la elección de los sujetos al azar

para obtener la muestra. Para minimizar las diferencias que puedan existir entre

el grupo de control, se puede asignar los participantes a uno y otro grupo al azar,

con lo que estará logrando la equivalencia entre ambos grupos. En el caso de

que esto no fuese posible, al investigador aún le queda la posibilidad de asignar

al azar el grupo que recibirá el tratamiento y el grupo que hará de control.

Este diseño, como podemos apreciar en el diagrama, incluye dos grupos, uno de

control y otro experimental, a los que se les ha aplicado pretest y postest al

mismo tiempo. La no asignación al azar de los sujetos a los grupos experimental

y de control, viene indicado por la línea discontinua. El grupo experimental es el

que recibe la variable independiente o tratamiento. El grupo de control puede

recibir no tratamiento, un placebo o un tratamiento alternativo.

Diseño de series temporales:

Este diseño incluye un grupo. La variable dependiente es medida antes y

después del tratamiento varias veces. El efecto del tratamiento viene

determinado por la diferencia entre las medidas tomadas al grupo antes y

después de la intervención o del tratamiento. Este diseño es similar al diseño de

un solo grupo con pretest y postest; sin embargo, este es más potente gracias a

las múltiples medidas que se efetúan antes y después del tratamiento. Estas

medidas adicionales permiten al investigador excluir la maduración y la

administración de las pruebas como una fuente de influencias en los cambios

entre el pretest y el postest. Este tipo de diseño es especialmente útil en

aquellas investigaciones donde, al no ser posible la inclusión de un grupo de

Liliana Molleja

117

control, se quiere ver los efectos de un tratamiento de forma inmediata, a medio

y a largo plazo.

Diseño compensado:

En este diseño se aplican todos los tratamientos a todos los grupos que

intervienen en la investigación. Generalmente este tipo de diseños se utilizan

cuando hay varios tipos de tratamientos que se desea analizar. La novedad está

en que cada grupo es expuesto al tratamiento en momentos distintos tal y como

se puede apreciar en el diagrama. En éste observamos que el número de

tratamientos ha sido de tres y el orden en que los grupos han sido expuestos

varía.

En caso de que los sujetos pudiesen asignarse al azar a los grupos, estaríamos

ante un diseño de corte experimental. El uso de este tipo de diseño es apropiado

en aquellos casos en los que la aplicación de un tratamiento no afecta a la

aplicación del siguiente tratamiento.

BIBLIOGRAFIA

Buendía, L., P. Colás y F. Hernández (1998). Métodos de Investigación en Psicopedagogía.

España: McGraw-Hill/Intermericana de España.

Cauas, D. (2005). Elementos para la elaboración y ejecución de un proyecto de investigación.

Investigación en Ciencias Sociales. Recuperado en agosto 8 de 2006 en: http://www.ninvus.cl/

Hernández, Fernández y Baptista (2003). Metodología de la Investigación (3ª edición). México:

McGraw-Hill/Intermericana Editores.

Kerlinger, F, N (2002). Investigación del comportamiento (4ª edición). México: McGraw-Hill

Liliana Molleja

118

CONCLUSIONES

El diseño de investigación es la estrategia con la que se

pretende obtener respuesta a las interrogantes y comprobar las

hipótesis de investigación, con el fin de alcanzar los objetivos del experimento. Un

experimento es el proceso planificado de investigar, en el que al menos una variable

(experimental o independiente) es manipulada o controlada por el investigador para ver

qué efectos produce, en al menos otra variable llamada dependiente.

En la investigación experimental, los diseños son propios de la investigación

cuantitativa, y en la investigación no experimental, donde no se tiene un control directo,

puede ser aplicada en ambos enfoques: cuantitativo y cualitativo.

Los Diseños de Investigación Experimental se dividen en:

1) Los Diseños Pre-experimentales se caracterizan por un bajo nivel de control y, por

tanto, baja validez interna y externa. El inconveniente de estos diseños es que el

investigador no puede saber con certeza, que los efectos producidos en la variable

dependiente se deben exclusivamente a la variable independiente o tratamiento. Sin

embargo, este tipo de diseños son los únicos aplicables en determinados tipos de

investigaciones educativas. Estos diseños se subdividen en: a) Diseño de un solo

grupo con postest, b) Diseño de un solo grupo con pretest – postest y gupo control, y c)

Diseño de dos grupos con postest al grupo experimental y al grupo de control.

2) Los experimentos “verdaderos” son auténticos experimentos porque realizan un

control de todos los factores que afectan tanto a la validez interna, como a la validez

externa. Los sujetos son elegidos al azar de la población y asignados al azar a los

grupos experimentales y de control. Estos diseños se subdividen en: a) Dos gupos con

postest y grupo control, b) Dos grupos con pretest y postest; y c) Diseño Solomon con

cuatro grupos.

Liliana Molleja

119

TECNICAS DE RECOLECCIÒN DE DATOS

3) En los Diseños Cuasi-experimentales el experimentador no puede hacer la

asignación al azar de los sujetos a los grupos experimentales y de control. Y si puede

controlar: cuándo llevar a cabo las observaciones, cuándo aplicar la variable

independiente o tratamiento y cuál de los grupos recibirá el tratamiento. Aunque estos

diseños no garantizan un nivel de validez interna y externa como en los

experimentales, ofrece un grado de validez suficiente, lo que hace muy viable su uso

en el campo de la educación y de la psicología. Estos diseños se subdividen en: a)

Diseño con grupo de control no equivalente y pretest, b) Diseño de series temporales, y

c) Diseño compensado.

La observación: Es el registro visual de lo que ocurre en la situación real,

clasificando y consignando los datos de acuerdo con algún esquema previsto y

de acuerdo al problema que se estudia.

Tipos de Observacion:

1. No estructurada: El investigador utiliza lineamientos generales para

observar y luego escoge lo que estima relevante a los efectos de la

investigación propuesta.

2. Estructurada: El investigador dispone de un instrumento estructurado y

estandarizado para medir las variables en estudio de una uniforme.

Liliana Molleja

120

La encuesta: Consiste en obtener información de los sujetos en

estudio, proporcionados por ellos mismos, sobre opiniones,

conocimientos, actitudes o sugerencias.

Existen dos maneras de obtener información:

1. La Entrevista: Las respuestas son formuladas verbalmente y se necesita

de la presencia del entrevistador.

2. El Cuestionario: Las respuestas son formuladas por escrito y no se

requiere de la presencia del investigador.

La entrevista: Es la comunicación interpersonal establecida entre el

investigador y el sujeto de estudio a fin de obtener respuestas verbales a las

interrogantes planteadas sobre el problema propuesto.

Tipos de entrevistas

ENTREVISTA ESTRUCTURADA. Se elabora un formulario estandarizado.

Idénticas preguntas y en el mismo orden a todos los sujetos. Los sujetos eligen

la respuesta de 2, 3 o pocas más alternativas. Los comentarios y explicaciones

son los mismos para todos.

ENTREVISTA NO ESTRUCTURADA. Es flexible y abierta, pero regida por los

objetivos de la investigación. Las preguntas, su contenido, orden y formulación

es controlado por el investigador, el que puede adaptarlas dependiendo de las

situaciones y características de los sujetos en estudio.

El entrevistado también cuenta con libertad para dar sus respuestas.

Se utiliza un instrumento guía que contiene las orientaciones de los temas a

tratar.

Liliana Molleja

121

CAMPO DE APLICACIÒN

La Doctorada Marcela Prieto en su tesis doctoral presenta una investigación de

carácter cuantitativo bajo un diseño experimental en el que se aplico la prepueba

y postprueba a un grupo experimental y a un grupo de control seleccionado de

forma aleatoria, lo que ocasiona la equivalencia inicial los grupos,

considerándose asi como experimento puro y verdadero. Los resultados

obtenidos son atribuibles a la manipulación de la variable independiente, bajo el

esquema de selección de los sujetos integrantes de los grupos, se controla las

fuentes de invalidación interna.

Un caso de Experimento Puro o Verdadero.

Enlace: http://gredos.usal.es/jspui/bitstream/10366/21856/1/TD_Methadis.pdf

La doctora Carmen Priante en su tesis doctoral se enfoca en un perfil

enmarcado en un diseño cuasi- experimental con prepueba y postprueba, lo que

permitió comparar los resultados antes y después del experimento. Estableció

un grupo experimental con dos subgrupos y un grupo de control. El grupo de

control perdió su equivalencia inicial debido que por voluntad propia, fueron

sometidos a los estímulos previos de la preprueba, por lo que no se verifico la

equivalencia inicial. De modo que las diferencias derivadas de la prepueba no

fueron equiparables. Sin embargo, la pérdida de la equivalencia inicial obedece,

fundamentalmente a la selección intencional de los miembros de los grupos

siendo esta última característica la que los diferencia de los diseños verdaderos.

Por razones de falta de voluntarios por integrar los grupos, provoca problemas

sobre la validez interna y externa del cuasi- experimento.

Un caso de Experimento Cuasi-Experimento.

Enlace: http://sid.usal.es/idocs/F8/FDO17184/tesis_priante.pdf.

Liliana Molleja

122

Características

Etapas o Fases

DISEÑOS NO EXPERIMENTALES

DEL TIPO TRANSECCIONAL

La investigación no experimental es aquella que se realiza sin la manipulación

deliberada de las variables independientes, se basa en las variables que ya ocurrieron

o se dieron en la realidad sin la intervención directa del investigador, por lo que viene a

ser un enfoque retrospectivo, también se le conoce como investigación ex post facto.

Las transeccionales son aquellas no experimentales que realizan observaciones

en un momento único del tiempo, cuando miden variables de manera individual y

reportan esas mediciones son descriptivos, cuando describen relaciones entre

variables son correlaciónales y si establecen procesos de causalidad entre variables

son correlaciónales / causales

No es posible la manipulación deliberada de variables

El investigador puede escoger uno o más efectos de los que tiene que observar

Es apropiado cuando por diversas razones no se puede aplicar el experimento

Dificultades prácticas en la manipulación

Posee un control menos riguroso que la investigación experimental

Verificación de Objetivos

Planteamiento del problema

Estudio del problema

Preguntas de Investigación

Diseño de Investigación

Gustavo Carrillo

123

Ventajas:

Desventajas:

Técnicas de Recolección de Datos

Más simplificada: Muchas veces es necesario realizar una investigación rápida

de poca profundidad como la que se realiza con las encuestas como el Censo

por ejemplo.

Si existen pocos investigadores es ventajoso el uso de este tipo de investigación

porque los investigadores puede dedicarse con mayor tiempo a la investigación

experimental

No es invasiva

Generalmente es más económico

No permite recolectar información posterior a un tratamiento o cambio reciente

No puede proveer resultados profundos que arrojan investigaciones

experimentales

Es más difícil argumentar la correlación de las variables

Es importante destacar que los métodos de recolección de datos, se puede

definir como: al medio a través del cual el investigador se relaciona con los

participantes para obtener la información necesaria que le permita lograr los

objetivos de la investigación.

De modo que para recolectar la información hay que tener presente:

Seleccionar un instrumento de medición el cual debe ser válido y confiable para

poder aceptar los resultados

Aplicar dicho instrumento de medición

Organizar las mediciones obtenidas, para poder analizarlos

Las técnicas son:

La observación

La Encuesta

La Entrevista

El cuestionario.

Gustavo Carrillo

124

Campo de Aplicación del Diseño

Conclusión

Análisis de los Resultados

Según el tipo de recolección y procesamiento pueden aplicarse diversos análisis.

Pueden presentarse distribución de frecuencias absolutas y relativas con sus

respectivos gráficos de barra. Méndez (2007), expone que el análisis de los resultados

como proceso implica el manejo de los datos que se han obtenido, reflejándolos en

cuadros y gráficos, una vez dispuestos, se inicia su análisis tomando en cuenta las

bases teóricas, cumpliendo así los objetivos propuestos.

Así mismo, Hernández (2006) describen el análisis de datos como “un conjunto

de puntuaciones ordenadas en sus respectivas categorías”. (p. 419). Por otra parte,

Bavaresco (2006), señala que es en esta etapa cuando los cuadros elaborados

deberán ser interpretados para obtener los resultados, donde se converge el sentido

crítico objetivo – subjetivo que le impartirá el investigador a esos números recogidos en

las tablas.

Estudios de Psicología, sociología, antropología, entre otros

Se puede decir que la metodología empleada en la tesis citada abajo, cuenta

con cada una de las fases de la investigación bien definidas y fundamentadas como

tipo de investigación, diseño de investigación, población de estudio, técnicas e

instrumentos de recolección de datos, validez y confiabilidad del instrumento, técnica

de análisis de datos y el procedimiento de la investigación.

Con esta información se puede decir que el diseño no experimental

transeccional es de gran utilidad, importancia y constituye un estudio respetable dentro

del saber humano aunque el diseño no experimental carece de profundad científica en

comparación con el diseño experimental.

Gustavo Carrillo

125

Referencias

PARADIGMAS Y MÉTODOS DE INVESTIGACION EN TIEMPOS DE CAMBIO. Iván

Hurtado León y Josefina Toro Garrido. Editorial SEC. 2007

TEXTOS DE TESIS Y ENSAYOS PUBLICADOS EN INTERNET

http://virtual.urbe.edu/tesispub/0066049/cap03.pdf

http://eduso.files.wordpress.com/2008/06/ejemplos-de-disenos-de-investigacion-

en-ed11-social.pdf

Gustavo Carrillo

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Diseños No Experimentales Longitudinales

La investigación no experimental longitudinales es aquella que se realiza sin manipular deliberadamente las variables, recolectando datos en diferentes puntos, a través del tiempo, para realizar conclusiones acerca del cambio, sus determinantes y consecuencias. Características No se construye ninguna situación, sino que se observan situaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador. En la investigación no experimental las variables independientes ya han ocurrido y no pueden ser manipuladas, el investigador no tiene control directo sobre dichas variables, no puede influir sobre ellas porque ya sucedieron, al igual que sus efectos. “La investigación no experimental o expost-facto es cualquier investigación en la que resulta imposible manipular variables o asignar aleatoriamente a los sujetos o a las condiciones” (Kerlinger 1979). Tipos de diseños No Experimentales Longitudinales

Miguel Melgarejo

Características

Tipos de Diseños No Experimentales Longitudinales

127

Miguel Melgarejo

128

Los sujetos elegidos pueden o no haber sido seleccionados de la población mediante un proceso aleatorio (al azar).

Las características y los desenlaces no se imponen sino que se observan.

El investigador define las características de los individuos elegibles para el grupo de estudio y el de control

Detecta diferencias entre los grupos empleando muchos menos individuos de los que se necesitarían con otro diseño.

Existe flexibilidad en el tiempo a utilizar para la investigación

Se conoce la posible causa y se investiga su efecto en el tiempo, presencia o ausencia de la característica estudiada.

Los grupos no son necesariamente representativos de todos los de la población.

Tendencia a presentar errores metodológicos y sesgos (prejuicio, juicio u opinión formada antes de que se conozcan los hechos y que puede desviar los resultados de una investigación).

Posible sesgo de declaración cuando un grupo se encuentra más dispuesto a aportar datos íntimos o comprometedores.

Los estudios longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información sobre cómo las variables 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 del propósito de la investigación. Asimismo pueden combinarse ambos enfoques, por ejemplo: Un investigador puede analizar en un momento dado la productividad en grandes, medianas y pequeñas empresas; y ver cómo se modifica (o no se modifica) la productividad de las grandes empresas a los seis meses, al año y a los dos años.

Miguel Melgarejo

Desventajas

Ventajas

129

La Investigación Científica: Una aproximación a su comprensión

El Problema en la Investigación

La investigación científica se encarga de generar el conocimiento necesario para

el avance de la sociedad. Este conocimiento científico se caracteriza por ser:

Sistemático.

Ordenado.

Metódico.

Racional / reflexivo.

Crítico / subversivo.

El hecho de ser sistemático implica que no se debe alterar sus pasos, por el contrario,

deben seguirse rigurosamente.

Que sea metódico significa que debe elegirse un camino (método: camino hacia), como

por ejemplo una encuesta, una entrevista o una observación.

Que sea racional / reflexivo involucra un proceso de reflexión por parte del investigador

el cual debe separarse de la realidad construida por él mismo, alejarse de las nociones,

del saber inmediato. Esto permite llegar a la objetividad.

Y finalmente, que sea crítico se refiere a que intenta producir conocimiento, partiendo

del análisis ulterior de los resultados de la investigación.

Para que la investigación tenga sentido, es necesario que exista un problema,

luego el abordaje del mismo y por último, la proposición de una posible solución.

El problema de investigación descansa en la diferencia existente entre lo que

debe ser y lo que realmente es.

Esta discrepancia entre el modelo ideal y el real debe ser significativa y se

requiere adquirir conciencia sobre la misma. El tercer elemento es, como se referenció

anteriormente, la solución. El trabajo de investigación se conduce hacia la solución del

problema, por tanto, si no tiene solución no se investiga.

Horacio Osorio

130

Pasos necesarios en la Investigación

Clasificación de las Hipótesis

La mayoría de los autores, concuerda en que los pasos de la investigación son

los siguientes:

1-Tema.

2-Delimitación del tema.

3-Formulación del problema.

4-Reducción del problema a nivel empírico.

5-Determinación de las unidades de análisis-Recolección de datos

6-Análisis de datos.

7-Informe final.

Según la función que cumplen en la investigación:

Hipótesis general: las hipótesis generales poseen un alto contenido de abstracción.

Hipótesis intermedia: estas hipótesis establecen relaciones de intermediación entre la

teoría y el campo empírico.

Hipótesis empírica: estas hipótesis son constituidas a partir de definiciones

operacionales o indicadores, directamente contrastables y mensurables.

Hipótesis de generalización: permiten extender las conclusiones tomadas para las

muestras al conjunto o población de sujetos o fenómenos.

Según el nexo que liga a las variables:

Hipótesis descriptivas: señalan la frecuencia o características de un fenómeno sin

establecer relaciones causales entre sus variables.

Pueden ser a su vez:

Horacio Osorio

131

Asociativas: plantean relaciones no paramétricas entre las variables que las componen.

En este caso las variables son cualitativas, por ejemplo: "la satisfacción del consumidor

aumenta con la calidad de los productos".

Correlacionales: plantean la existencia de relaciones de tipo estadístico o paramétricas

entre variables cualitativas o cuantitativas.

Hipótesis explicativas: dan cuenta del por qué o causa de los fenómenos. A su vez se

dividen en:

Causales o determinísticas: plantean la existencia de una relación causa-efecto

ineluctable. Son poco frecuentes en las ciencias sociales, son propias de las ciencias

físico-naturales.

Estocásticas o probabilísticas: se trata de hipótesis causales pero en el marco de la

idea si X probablemente Y. Dicha probabilidad se fija dentro de ciertos parámetros

estadísticos que oscilan entre el cero al ciento por ciento.

Contingentes: son del tipo de si X entonces Y, pero sólo si Z.

Predictivas: permiten anticipar con algún grado de certeza el comportamiento de ciertas

variables o el acaecimiento de fenómenos. A su vez pueden ser: fundadas en leyes

teóricas o fundadas por acumulación de datos empíricos.

Según la cantidad de variables que contienen las hipótesis:

Univariadas: poseen una variable.

Bivariadas: poseen dos variables.

Multivariadas: poseen tres o más variables.

Según su planteo temporal:

Ante facto: planteadas antes de que ocurra el hecho.

Post facto: surgidas luego de la ocurrencia del hecho.

Horacio Osorio

132

Las Variables

Clasificación de las Variables

Validez y Confiabilidad de las mediciones

En términos generales las variables son conceptos, pero no cualquier concepto

constituye una variable. Esto significa que existen conceptos constantes y conceptos

variables. Los primeros son aquellos que a lo largo de una determinada investigación

van a permanecer fijos, asumiendo un único valor. Las variables, en cambio, son

conceptos que asumen diferentes valores, es decir, que las variables se refieren a

aquellas propiedades, atributos, características, magnitudes o funcionalidades que

podrán estar presentes (en algunos casos con distinta intensidad) o ausentes en cada

uno de los casos que conforman el universo de estudio.

Según su naturaleza:

Cualitativas: estas miden cualidades, atributos (por ej: ocupación, nacionalidad,

religión, estado civil, entre otras.)

Cuantitativas: miden cantidades, magnitudes. De acuerdo con los valores que puedan

asumir se distingue entre continuas (dan la posibilidad de fraccionar y pueden tomar

cualquier valor dentro de un ango, por ej: "temperatura") y discretas (sólo asumen

valores enteros, por ej: número de hijos).

Cualicuantitativas: son aquellas que se refieren a aspectos cualitativos y cuantitativos,

es decir que miden atributos y magnitudes. En todos los casos son variables complejas

que a los efectos de su medición serán cuantificadas.

En términos generales, un indicador es válido cuando mide lo que afirma medir.

Existen distintos tipos de validez:

Validez interna: existe validez interna cuando hay una adecuada conceptualización y

operacionalización de la variable y, obviamente, existe correspondencia entre ambas.

Horacio Osorio

133

Puede que la conceptualización sea más amplia que la operacionaización o

viceversa. También puede que se dé una combinación de ambas posibilidades, es

decir que la Operacionalización cubra parcialmente a la variable y a la vez la exceda.

Si bien ningún procedimiento es infalible a la hora de establecer si existe o no

validez interna existen dos ayudas fundamentales: la revisión bibliográfica y la consulta

a especialistas en el tema.

Validez externa: se refiere básicamente a la confianza o veracidad de la fuente de

información. Esto en ocasiones intenta solucionarse mediante técnicas que muchas

veces resultan poco operativas, tales como cotejar con los gestos de la persona o

enviar a otro a que realice las mismas indagaciones.

Por otra parte un indicador o instrumento de medición es confiable cuando,

administrado sucesivamente a una misma muestra o población (sin que hayan

cambiando las condiciones iniciales) reproduce los mismos resultados.

La confiabilidad es una condición para que exista validez. Difícilmente un

instrumento poco confiable resulte ser válido. Pero, por otra parte, de nada sirve que

sea confiable si no se mide lo que se pretende medir.

Algunas referencias en la nube:

http://sociales.reduaz.mx/e-libros/libmetod.pdf

http://www.cendeisss.sa.cr/etica/art2.pdf

http://www.economia.unam.mx/cedrus/descargas/Dieterich%20Heinz%20-

%20Nueva%20Guia%20Para%20La%20Investigacion%20Cientifica.PDF

http://paginas.ufm.edu/sabino/word/proceso_investigacion.pdf

Horacio Osorio

134

Clasificación del diseño experimental

en función de tres criterios

Los diseños experimentales se dividen en grandes categorías: diseños clásicos o tradicionales y diseños de sujeto único o conductuales (conocidos también por diseños de series temporales o de N=1). A su vez, cada una de estas dos categorías se subdividen en función de la estrategia de comparación aplicada y, por último, éstas se subdividen en distintas modalidades o formatos de acuerdo con las posibles combinaciones entre factores o fases (según la modalidad del diseño).

Control experimental

La estrategia experimental tiene, como primer objetivo, la neutralización de las fuentes de variación extrañas o factores de confundido (variancia sistemática secundaria) y, como segundo objetivo, la minimización o reducción de la variación aleatoria en los datos. Tanto el primer objetivo como el segundo se consiguen mediante aplicación de técnicas adecuadas de control experimental.

Criterios para la clasificación del

Diseño experimental

clásico

Se han propuesto, fundamentalmente, dos. El primer criterio es la clase de control asociado a la estructura del diseño, y el segundo, la cantidad de variables manipuladas independientes. De acuerdo con el primer criterio, los diseños experimentales suelen dividirse en tres grandes categorías: grupos totalmente al azar, de bloques y de medidas repetidas (diseño intra-sujeto). De acuerdo con el segundo, los diseños suelen dividirse en simples o unifactoriales y complejos o factoriales.

Diseño de Investigación

Plan estructurado de acción que, de acuerdo con unos objetivos (hipótesis), está orientado a la obtención de información relevante (datos), para la hipótesis planteada.

Diseño Experimental

Plan de investigación mediante el que se pretende probar el efecto causal de una o más variables manipuladas. Es, por tanto, un procedimiento particular de prueba de hipótesis causales. Se define también, como un modelo de variación y constancia. Es decir, el experimentador manipula o varía sistemáticamente la variable independiente o de intervención, y

Horacio Osorio

135

mantiene constantes el resto de variables. En consecuencia siendo el resto de factores constantes, los cambios observados en la variable dependiente o de registro deben ser atribuidos a la manipulación de la variable independiente.

Diseños Longitudinales

Se fundamentan en hipótesis de diferencia de grupos, correlaciónales y casuales. Recolectan datos a través del tiempo en puntos o periodos especificados para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias, por medio de los tres diferentes diseños, ya sea tomando una: Población (diseños de tendencia o trends), Sub población (diseños de análisis evolutivo de un grupo “cohort”) o a los mismos sujetos (diseños de panel).

Diseño Longitudinal de evolución de

grupo

Están centrados en partes de una población, en grupos específicos y en los cambios que se producen en las variables seleccionadas. También han sido llamado estudios de cohorte.

Diseño Longitudinal de tendencia

(trends)

Este tipo de diseños se orientan a estudiarlos cambios que se producen en determinados poblaciones a través del tiempo y siguiendo las transformaciones de las variables seleccionadas.

Diseño No Experimental

Es aquella que se realiza sin manipular deliberadamente variables, observando fenómenos tal y como se dan en su contexto natural, para después analizarlos.

Diseños Panel Este tipo de diseños puede estudiar poblaciones o grupos más específicos en todos los tiempos y momentos y es conveniente cuando se tiene poblaciones relativamente estáticas.

Diseños Transeccionales

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. Es como tomar una fotografía de algo que sucede.

Estrategia Experimental

Procedimiento mediante el cual los datos se obtienen creando las condiciones específicas, a fin de que se produzcan los fenómenos deseados que son objeto de estudio. Dicha estrategia implica la manipulación de la variable independiente, el control de las variables de confundido, y la asignación aleatoria de las unidades observacionales o de análisis a los grupos de tratamiento. Los esquemas de investigación que se ajustan a este paradigma son los Diseños experimentales y, en menor medida, los Diseños cuasi-experimentales.

Modelos Estadísticos

Al igual que los modelos mecánicos, permiten predecir los valores de la variable de respuesta de un sistema, de acuerdo con las condiciones específicas de entrada. Las entradas y salidas del modelo estadístico son valores numéricos de

Horacio Osorio

136

determinadas variables.

Operacionalización de la variable

independiente

Operacionalizar una variable significa reducirla a unos estímulos físicos manipulables. Se trata, pues, de referir o vincular su significado al mundo físico, directamente manipulable.

Plan de investigación

Proceso de toma de decisiones orientado a la materialización de la hipótesis en una situación real y empírica, y a la prueba de la misma.

Planificación de una investigación experimental

Se reduce a un conjunto ordenado de actividades que, guiado por unos objetivos, va encaminado a operativizar la hipótesis de investigación, y a aportar información significativa. Requiere, fundamentalmente, la toma de decisiones acerca del conjunto de variables asociadas a la situación experimental, y a la estrategia de formación de los grupos experimentales.

Problema El problema se plantea cuando nos cuestionamos el porqué de algún fenómeno, o bien nos interesamos por las consecuencias de una teoría.

Procedimiento experimental

Incluye todos los pasos que definen una situación experimental. Han de tenerse en cuenta la forma de presentar los estímulos, la disposición de los sujetos, el modo de presentar las consignas, los diferentes tiempos que intervienen en el proceso, los sistemas de recogida de las observaciones, etc.

Técnicas de control Procedimientos aplicados para neutralizar el efecto de una variable independiente extraña o de confundido. Las técnicas de control pueden ir asociadas a un Diseño (técnica de control directo o experimental) o asociadas a un procedimiento de ajuste estadístico como por ejemplo, el análisis de la covariancia (técnica de control estadística o indirecta). En principio son más efectivas las técnicas de control directas. El control de una fuente de variación secundaria contribuye, también, a reducir la variancia del error o variancia no pretendida.

Técnicas de observación

La observación como técnica de recogida de datos puede ser directa (como por ejemplo, la observación sistemática) o indirecta, en cuyo caso se utilizan técnicas de registro selectivas (como por ejemplo, las encuestas, los cuestionarios, sondeos, entrevistas, etc.)

Técnicas experimentales

Las técnicas experimentales o experimentos propiamente dichos, se clasifican de acuerdo con dos criterios. Así, según los objetivos o hipótesis los experimentos se clasifican en exploratorios, confirmatorios o cruciales. Según el contexto o condiciones bajo las cuales se lleva a cabo, el experimento puede ser de campo o de laboratorio.

Variable Es cualquier respuesta o característica conductual en la que

Horacio Osorio

137

dependiente esperamos encontrar el efecto producido por los cambios operados en la variable manipulada. La variable dependiente es, pues, el indicador conductual de un constructo psicológico y como tal debe ser fiable, válido sensible. La variable dependiente suele ser clasificada teniendo en cuenta dos criterios: el cualitativo (criterio cualitativo) y el cuantitativo (criterio cuantitativo).

Variable independiente

Circunstancia, hecho o estímulo que se halla bajo el control directo del experimentador. Es conocida por variable manipulada, variable de tratamiento o factor. Los valores o niveles que toman reciben el nombre de condiciones o tratamientos experimentales.

Variables Cualquier atributo o propiedad mensurable de objetos, cosas o seres, es conocida por variable. Las variables son, pues, características reales que pueden tomar valores a lo largo de una dimisión determinada.

Variables cualitativas y cuantitativas

Las variables cualitativas están formadas por categorías que no mantienen entre sí relación cuantitativa alguna, y las variables cuantitativas son aquellas cuyos valores poseen determinadas propiedades mensurables.

Horacio Osorio

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¿Sabías que reír pone al cerebro en un estado de meditación?

Esto podría ser una razón más para reír y es que además puede

mejorar tu memoria y reducir los efectos del estrés, según los investigadores.

El estrés produce cortisol, una hormona que aumenta el azúcar en

la sangre, suprime el sistema inmunológico y pueden afectar negativamente a la memoria y la capacidad de aprendizaje de las

personas mayores.

Pero para combatir el cortisol está el humor. Reír o simplemente disfrutar de un poco de humor aumenta la liberación de endorfinas y

la dopamina en el cerebro, lo que proporciona una sensación de placer y recompensa.

Estos cambios neuroquímicos positivos y beneficiosos, a su vez, hacen que el sistema inmunológico funcione mejor. También

amplifican la memoria y el recuerdo.

El Dr. Lee Berk, quien también trabajó en el estudio, dijo a Daily Mail: ” La risa alegre produce inmediatamente las mismas

frecuencias de ondas cerebrales que experimentan las personas en un verdadero estado de meditación.”

¿Sabías que el letrero de la Vegas usa energía solar?

Welcome to Las Vegas es el letrero más famoso del mundo creado en 1959 por Betty Willis y Ted Rogich, se convierte

oficialmente en el cartel ecológico de Las Vegas.

Dado que, Las vegas es uno de los lugares más soleados del planeta, las autoridades de esa ciudad utilizan energía solar para

iluminar el letrero ecológico más representativo de los Estados Unidos a nivel mundial.

Horacio Osorio

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¿Sabías que el caballito de mar es uno de los depredadores

más hábiles?

Los leones triunfan en el 25% de sus cacerías, los tiburones un

60%, pero los caballitos los dejan muy atrás capturando 90% de sus presas. Y eso que sus víctimas se mueven a una velocidad de

3.000 km/h.

Es aún más increíble si tomamos en cuenta que el caballito de mar

es una de las criaturas marinas más lentas que existen. ¿Cuál es su secreto? Su hocico.

Este está diseñado de forma que al moverse crea muy pocas ondas

en el agua, por lo que puede acercarse a su presa sin ser detectado.

Al cazar, el cuello del hipocampo se arquea como un resorte, permitiéndole rotar la cabeza rápidamente y succionar a sus

víctimas a 1mm de distancia. El Dr. Brad Gemmell de la Universidad de Texas, lideró el estudio publicado en la revista Nature

Communications.

¿Sabías que tu olor puede revelar si padeces alguna enfermedad?

Suena curioso, pero el olor de nuestro aliento, sudor u orina

puede revelar si sufrimos alguna enfermedad.

La diabetes por ejemplo produce un aliento parecido al quitaesmalte. Aunque si huele más a pescado crudo podrías

tener insuficiencia hepática. ¿Qué otras enfermedades se pueden detectar?

En la orina

Una infección de la vejiga: olor a amoníaco. Sudor Rubéola: plumas recién arrancadas. Esquizofrenia: huele a vinagre. Tifoidea: pan recién horneado. Fiebre amarilla: carnicería. La escrófula (una infección de los ganglios linfáticos): cerveza rancia

Según informa Daily Mail, el Dr. George Preti, en el Monell

Chemical Senses Center de Filadelfia, ahora está colaborando con el Centro de Trabajo Penn Vet Dog en un intento de enseñar

a los perros para olfatear el cáncer de ovario.

Horacio Osorio