Diseño Longuitudinal

Primera Edicon, Numero 01, Año 2014 Estudios longitudinales frente a estudios transversales Los estudios longitudinales ofrecen indicadores más precisos de los cambios en las sociedades estudiadas.

¿Cuáles son las desventajas de usar la Escala de Liker?

Utilizada prácticamente por todos los estudios de investigación, esta escala suele tener serios inconvenientes y limitaciones

Historia del Diseño Longuitudinal Características Ventajas y Limitaciones Tecnicas de Recoleccion de Datos Campo de Aplicacion

Editorial: Acevedo Lizeime Diaz Jorge

HISTORIA DEL DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUDINALES

abe señalar que la utilización de datos longitudinales o dinámicos surge a partir del año 1994 (Lazarsfeld, Berelson y Gaudet. 1994), a pesar de las dificultades que implicaba tanto su procesamiento como el análisis.

La necesidad de un tratamiento estadístico de los datos longitudinales aparece, por tanto, dentro de un contexto netamente social donde el interés se centraba en evaluar la intención de voto en elecciones políticas así como las actitudes de los ciudadanos en torno a diferentes problemas de carácter sociopolítico. En este contexto inicial se acuña el término “análisis de panel” que aparece por primera vez en dos breves escritos de Lazarsferld y fiske (1938) y Lazarsfeld (1940), y se desarrollan los estudios basados en “tablas de 16 partes” (Lazarsfeld, Pasanella y Rosenberg, 1972; Paton, Kessler y Kande, 1977).

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En este breve recorrido histórico. No podemos pasar por alto la decisiva aportación de Campbell y Stanley (1963/1966) quienes, dentro del ámbito cuasi- experimental, proponen el análisis de panel trans-retardado y los diseños de series temporales interrumpidas, así como otra clase de esquemas de investigación y cuya influencia iba a ser decisiva para el posterior desarrollo de los diseños longitudinales (Crano, Kenny y Campbell. 1972; Kenny, 1975; Shingles, 1976)

Como han destacado Guire y Kowalski (1979), el diseño de un estudio es función de los objetivos de la investigación. Esto, sin duda alguna, implica que sea cual fuere la estructura de un estudio, el diseño debe de ajustarse a los propósitos del trabajo. Así por ejemplo, muchos de los estudios longitudinales que han pretendido explica los procesos de desarrollo se han generado a partir de los trabajos publicados por Schaie (1965, 1970, 1972).

Las diferentes estrategias que forman parte del diseño longitudinal (de tendencia, de evolución de grupo y de panel. El diseño de estudios longitudinales asumirá algunas variaciones en el caso de que el investigador se comprometa en un enfoque cualitativo o cuantitativo, más adelante podremos apreciar algunas diferencias en función del tipo de decisiones que deberán tomarse en una investigación.

Las maneras de cómo conseguir respuesta a las interrogantes o hipótesis planteadas dependen de la investigación. Por esto, existen diferentes tipos de diseños de investigación, de los cuales debe elegirse uno o varios para llevar a cabo una investigación particular (Hernández, Fernández y Baptista, 2000; Castillo, 2005).

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LOS DISEÑOS LONGITUDINALES SE DIVIDEN EN DISEÑOS DE TENDENCIA, DISEÑOS DE EVOLUCIÓN DE GRUPO Y DISEÑOS PANEL

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l diseño longitudinal de tendencia analiza cambios a través del tiempo dentro de alguna población en general, para ello el investigador recolecta datos sobre esta actitud en varios puntos en el tiempo, y se examina su evolución a lo largo de ese periodo. Por ejemplo, la actitud hacia el aborto en una comunidad antes y después de la existencia de la pastilla del día después. Se puede observar toda la población o tomar una muestra cada vez que se observan las variables.

El diseño longitudinal de evolución de grupo examina cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Este diseño hace un seguimiento de los grupos a través del tiempo. Los grupos o cohort son vinculados de alguna manera, generalmente a partir de la edad.

Un ejemplo de ello es: cuál ha sido el desarrollo económico de grupos que empezaron a ejercer su carrera en un determinado año en cierto país, o, siguiendo con el ejemplo anterior, cómo ha evolucionado la actitud hacia el aborto de los jóvenes nacidos entre 1991-1993.

El diseño longitudinal de panel analiza los cambios que sufre el mismo grupo de sujetos a través del tiempo. Estudia tanto el cambio colectivo, como el individual.

Esto es lo que lo diferencia de los diseños de tendencia y evolución de grupo que estudian solamente el cambio colectivo, ya que para cada medición se elige una muestra diferente. Es decir, la población o la subpoblación es la misma, pero los individuos cambian. Si seguimos el ejemplo del aborto, aquí se estudiaría cuál es la evolución de la actitud hacia el aborto de un grupo de mujeres en Talca, y qué factores han determinado su actitud.

Se adoptaría este diseño si por ejemplo se quiere evaluar el peso que tiene la madurez con respecto a la variable “conservacionismo político” versus el peso que tiene otras variables como el “hito histórico”, ya que es probable que sean más conservadores en política económica los que vivieron la crisis de los ´30. Este tipo de diseños se asemeja a la primera fila de un estudio experimental1.

La diferencia entre los diseños de tendencia, los de evolución de grupo y los de panel se puede esquematizar de la siguiente forma:

Diseño de tendencia: Tiempo 1 Recolección de datos en una población Muestra 1

Tiempo 2 Recolección de datos en una población Muestra 2

Tiempo K Recolección de datos en una población Muestra 3

Tiempo 2 Recolección de datos en una subpoblación Muestra 2

Tiempo K Recolección de datos en una subpoblación Muestra 3

Tiempo 2 Recolección de datos en una subpoblación Muestra 1

Tiempo K Recolección de datos en una subpoblación Muestra 1

Diseño de evolución de grupo: Tiempo 1 Recolección de datos en una subpoblación Muestra 1

Diseño panel: Tiempo 1 Recolección de datos en una subpoblación Muestra 1

CARACTERÍSTICAS DE UN DISEÑO LONGITUDINAL

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na secuencia de valores, cronológicamente ordenado a lo largo del tiempo, la llamaremos, en un término amplio SERIE TEMPORAL. Todas las ramas del conocimiento científico, poseen datos, que ordenados éstos, constituyen una Serie Temporal.

En una serie sin embargo, no todos los valores que la componen, son previamente conocidos; por ejemplo, los conocidos pueden ser los “pasados” en la Serie, pero no los “futuros”, si es así, estamos frente a una Serie Aleatoria (no determinista), regida por un cuerpo de doctrinas denominado “Análisis de Series Temporales”.

Los análisis estadísticos de series temporales, que tanta relevancia han tomado en las Ciencias Sociales, por ejemplo están fuertemente cruzados por la doctrina anteriormente mencionada, es decir, por normas preestablecidas, que ordenan la forma de ir “despejando“, los factores desconocidos en el análisis. A parte de lo anterior, está fuertemente vinculado además, a la generación de nuevas teorías físicas o biológicas.

El análisis de series temporales tiene a lo menos, las siguientes finalidades: la predicción: Es la estimación de valores futuros de la variable, en función del comportamiento pasado de la serie. Ciencias como la Ingeniería o la Economía utiliza esta forma de análisis; Ej.: el consumo futuro de helados en Verano, en base a las cifras del período estival pasado o el comportamiento de la matrícula universitaria del 2007, en base a comportamientos pasados, en condiciones determinadas.

El control de un proceso: Se refiere al seguimiento de una variable y su evolución, con la finalidad de regular (controlar) su resultado; esta alternativa, se utiliza mucho en el área de la salud, en términos de controlar o medir los impactos físicos de una enfermedad, a través del seguimiento y evolución de sus síntomas.

La simulación de procesos: Esta es una dimensión utilizada en “investigación aplicada”, cuando el proceso es muy complejo para ser estudiado de forma analítica.

El principio de aleatoriedad de las series temporales, otorga niveles relativos del punto de vista del resultados de sus valores futuros; por lo anterior, se utiliza mucho el principio de observar su “regularidad de comportamiento” en el tiempo; lo anterior permite “modelar” los fenómenos y por ende, aplicar la predicción. Ej.: la búsqueda de regularidades y de patrones ha sido una de las tareas fundamentales de la ciencia, hecho que genera diseños simétricos que sirve para fundamentar la predicción del comportamiento de los fenómenos observados.

Por lo anterior, podemos deducir la existencia de diferentes patrones de regularidad, en diferentes secciones de una serie temporal. La secuencia ordenada de variables aleatorias X(t) y su distribución de probabilidad asociada, se denomina proceso estocástico, siendo éste, un modelo matemático para una serie temporal.

También descubrimos aquí, los procesos estacionarios; que son equilibrios estadísticos, en el sentido de que sus propiedades no varían a lo largo del tiempo, y por lo tanto no pueden existir tendencias.

ETAPA O FASE DEL DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUDINALES

La investigación científica es una actividad, compleja, constituida por un conjunto de actuaciones sucesivas interrelacionadas. Pretende, partiendo de los conocimientos científicos precedentes, conceptualizar la realidad con el fin de obtener y formular, mediante la observación y sistematización metódicas, representaciones intelectuales que sean expresión lo más exacto posible de la realidad y contribuyan a engrosar el acervo teórico de las ciencias.

Comprende tres fases bien diferenciadas: • Documentación: búsqueda documental, lectura y fichas de trabajo.

• Investigación primaria: diseño, obtención y tratamiento de datos.

• Elaboración: sistematización del material recogido, redacción e informe

VENTAJAS Y LIMITACIONES DEL DISEÑO NO EXPERIMENTAL LONGITUDINALES

Las ventajas relativas de los diseños longitudinales en comparación con los diseños trans- seccionales son fundamentalmente tres (dwyer, 1983): 1. En primer lugar se tiene que, mediante el uso de retardos temporales, es posible asumir como supuesto más plausible que los efectos causales son unidireccionales. es decir, un cambio en la variable dependiente (variable Y), en un punto posterior del tiempo, no puede afectar a la variable independiente (variable X) en un punto del tiempo precedente. este supuesto es muy importante y constituye uno de los indicios de causalidad más claros que puede obtenerse a partir de una estructura longitudinal.

2. En segundo lugar, existen situaciones longitudinales, como por ejemplo los diseños en panel, que permiten someter a prueba “modelos de espuriedad” 0 “modelos de una tercera variable” sin que por ello sea necesario la identificación y medida de esta tercera variable. como es obvio, nos encontramos de nuevo ante un posible procedimiento para la verificación, dentro de un contexto longitudinal, de un posible efecto causal.

3. Por último, mediante los diseños longitudinales se pueden medir los cambios para cada caso o sujeto, sin que para ello sea necesario inferirlos a partir de las diferencia entre los individuos. esto evita algún tipo de incertidumbre y permite establecer, de forma más clara, la acción causal de una variable.

Limitaciones: • • • • • • • • •

Los efectos de la práctica pueden contaminar los resultados (se hace con cuestionarios que se pueden memorizar y no valdría).

Los resultados no se pueden generalizar a individuos que no pertenezcan a esa generación (en la suya vale pero no en el desarrollo de otras).

Se puede confundir la influencia de la programación genética con la influencia de la experiencia acumulada.

Debido a lo prolongado en el tiempo hay más posibilidad de que ocurra mortalidad experimental.

Puede haber un efecto de habituación a las pruebas por parte de los sujetos participantes quienes tienden a ejecutarlas mejor que quienes son examinados por primera vez.

Lleva implícito un enorme esfuerzo de tiempo, recursos, organización, energía. (puede confundir herencia y entorno).

Generalmente requieren de la participación de varios investigadores debido a la longitud del tiempo cubierto.

Existe la posibilidad de los cambios como la edad sean interpretados de modo incorrecto por abandono.

Por otra parte si se elige una muestra diferente en cada grupo, los diseños de método longitudinal de grupos distintos, las observaciones se hacen sobre muestras diferentes de una misma generación, que se van seleccionando en cada uno de los momentos de medida y de edades.

Escala Likert a escala de Likert (también denominada método de evaluaciones sumarias) se denomina así por Rensis Likert, quién publicó en 1932 un informe donde describía su uso. Es una escala psicométrica comúnmente utilizada en cuestionarios y es la escala de uso más amplio en encuestas para la investigación, principalmente en ciencias sociales. Al responder a una pregunta de un cuestionario elaborado con la técnica de Likert, se especifica el nivel de acuerdo o desacuerdo con una declaració n (elemento, ítem o reactivo o pregunta).

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Ejemplo de pregunta formulada con un elemento de tipo Likert de cinco puntos Hay que hacer una distinción importante entre escala de tipo Likert y elemento de tipo Likert. La escala es la suma de las respuestas de los elementos del cuestionario. Los elementos de tipo Likert van acompañados por una escala visual análoga (por ejemplo, una línea horizontal, en la que el sujeto indica su respuesta eligiéndola con un círculo); a veces se llama escalas a los elementos mismos. Ésta es la razón de muchas confusiones y es preferible, por tanto, reservar el nombre de escala de tipo Likert para aplicarlo a la suma de toda la escala, y elemento de tipo Likert para referirse a cada elemento individualmente.

Un elemento de tipo Likert es una El formato de un típico elemento de declaración que se le hace a los sujetos Likert con 5 niveles de respuesta sería: para que éstos lo evalúen en función de Me gusta el cine: 1. Totalmente en desacuerdo su criterio subjetivo; generalmente se 2. En desacuerdo pide a los sujetos que manifiesten su 3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo grado de acuerdo o desacuerdo.

4. De acuerdo Normalmente hay 5 posibles respuestas 5. Totalmente de acuerdo o niveles de acuerdo o desacuerdo, aunque algunos evaluadores prefieren utilizar 7 a 9 niveles; un estudio empírico reciente La política exterior de Francia afecta a la demostró que la información obtenida en escalas con 5, 7 y 10 niveles posibles de respuesta política de Sudamérica." muestra las mismas características respecto a la media, varianza, asimetría y curtosis después 1. Totalmente en desacuerdo 2. En desacuerdo de aplicar transformaciones simples.

3. Ni de acuerdo ni en desacuerdo La escala de Likert es un método de escala bipolar que mide tanto el grado positivo como 4. De acuerdo neutral y negativo de cada enunciado.

5. Totalmente de acuerdo La escala de Likert, al ser una escala que mide actitudes, es importante que pueda aceptar que las personas tienen actitudes favorables, desfavorables o neutras a las cosas y situaciones lo cual es perfectamente normal en términos de información. Debido a ello es importante considerar siempre que una escala de actitud puede y debe estar abierta a la posibilidad de aceptar opciones de respuesta neutrales.

Se debe tener presente que cualquier elección debe ser tomada en cuenta de la misma manera que el sujeto de la muestra, ejemplo: si para el evaluador "Totalmente de acuerdo" cumple con los estándares asignados a su investigación, no pretenda que el sujeto encuestado lo sepa, ya el estará aprobando lo que percibe marcando con un "De acuerdo".

Elaboración de la escala 1. Preparación de los ítems iniciales; se elaboran una serie de enunciados afirmativos y negativos sobre el tema o actitud que se pretende medir, el número de enunciados elaborados debe ser mayor al número final de enunciados incluidos en la versión final.

2. Administración de los ítems a una muestra representativa de la población cuya actitud deseamos medir. Se les solicita a los sujetos que expresen su acuerdo o desacuerdo frente a cada ítem mediante una escala.

3. Asignación de puntajes a los ítems; se le asigna un puntaje a cada ítem, a fin de clasificarlos según reflejen actitudes positivas o negativas.

4. Asignación de puntuaciones a los sujetos; la puntuación de cada sujeto se obtiene mediante la suma de las puntuaciones de los distintos ítems.

5. Análisis y selección de los ítems; mediante la aplicación de pruebas estadísticas se seleccionan los datos ajustados al momento de efectuar la discriminación de la actitud en cuestión, y se rechazan los que no cumplan con este requisito.

Puntuación y análisis Después de completar el cuestionario, cada elemento se puede analizar por separado o, en algunos casos, las respuestas a cada elemento se suman para obtener una puntuación total para un grupo de elementos. Por ello las escalas de tipo Likert son un tipo de escalas sumativas.

Se considera una escala de tipo ordinal, ya que no podemos asumir que los sujetos perciban las respuestas como equidistantes, aunque podría asumirse si cada elemento se acompaña de una escala visual horizontal en la cual deba marcar su respuesta, y en la que cada respuesta esté situada de forma equidistante.

Cuando los datos se tratan como ordinales, es posible calcular la mediana y la moda (pero no la media). La dispersión se calcula por medio del intervalo entre cuartiles (no es posible calcular la desviación típica), o puede analizarse mediante técnicas no paramétricas, como la distribución χ², la prueba de Mann-Whitney, la prueba de los signos de Wilcoxon o la prueba de KruskalWallis.

Las respuestas a los elementos se puede sumar, y hay que tener en cuenta que todos los elementos deben medir lo mismo (por ejemplo, la actitud hacia los extranjeros). Podría aplicarse un análisis de varianza.

Información clave para la toma de decisiones Fuente: Wikipedia, consultado el 25/02/2014, disponible en http://es.wikipedia.org/wiki/Escala_Likert

Utilizada prácticamente por todos los estudios de investigación, esta escala suele tener serios inconvenientes y limitaciones.

¿Cuáles son las desventajas de emplear la Escala de Likert? ¿Puede confiar en la información que le brinda su agencia de investigación?

n la mayoría de las investigaciones, cuando se evalúan actitudes y opiniones, se suele utilizar la escala de Likert. Esta escala se difundió ampliamente por su rapidez y sencillez de aplicación, desde su desarrollo en 1932. Su aplicación ha tenido un crecimiento exponencial a lo largo de los años y en la actualidad, luego de más de 70 años, continúa siendo la escala preferida de casi todos los investigadores. En el siguiente artículo, se brindara las claves y consejos a tener en cuenta al momento de evaluar las investigaciones realizadas con esta escala.

Esto le permitirá adquirir las habilidades necesarias para evaluar las propuestas de su agencia de investigación.

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¿Cuáles son las Desventajas de utilizar la Escala de Likert?

1 - Como han probado numerosos estudios científicos, las escalas de Likert presentan un sesgo si observamos su distribución de frecuencias. Las aprobaciones siempre superan a las desaprobaciones, independientemente de las afirmaciones planteadas. Esto significa que las expresiones de (des) acuerdo no son equidistantes.

La escala de Likert es de nivel ordinal y se caracteriza por ubicar una serie de frases seleccionadas en una escala con grados de acuerdo/desacuerdo. Estas frases, a las que es sometido el entrevistado, están organizadas en baterías y tienen un mismo esquema de reacción, permitiendo que el entrevistado aprenda rápidamente el sistema de respuestas.

La principal ventaja que tiene es que todos los sujetos coinciden y comparten el orden de las expresiones. Esto se debe a que el mismo Likert (psicólogo creador de esta escala) procuró dotar a los grados de la escala con una relación de muy fácil comprensión para el entrevistado

2 - También está comprobado empíricamente que declararse “de acuerdo” con cualquier frase de la batería Likert, implica un menor esfuerzo psíquico por parte del entrevistado. La respuesta neutral “ni de acuerdo ni en desacuerdo”, que es la posición central de la escala, es asociada con el “acuerdo moderado”, y no con la respuesta “indeciso” (como muchos creen). Muchos entrevistados perciben que declararse “indeciso” es negativo y por ello tienden a desplazarse más cerca de las posiciones de acuerdo. Además los entrevistados perciben que entre las posiciones de acuerdo hay más distancia que entre las del desacuerdo

3 - Al tratarse de una escala ordinal, no permite conocer con precisión la “cantidad” de acuerdo o desacuerdo. Esto impide sumar sus valores internamente, ya que no se pueden sumar los números ordinales (primero más segundo no es igual a tercero). Esto suele realizarse erroneamente, y provoca una distorsión porque se suman los números naturales a los que se les atribuyen cinco grados de acuerdo/desacuerdo, y se asigna al entrevistado un puntaje total que expresa su (supuesto) estado.

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4 - La escala de Likert tiene un inconveniente relacionado con la comprensión de las frases evaluadas por el entrevistado: una afirmación puede ser desaprobada por motivos diversos. Si no se incluye una pregunta de respuestas abierta para conocer cuáles son las causas – generalmente para reducir costos de la investigación – se corre el riesgo de asignar los mismos puntajes a dos opiniones diferentes (y que incluso pueden ser opuestas). Este es el denominado problema de la “curvinealidad”.

Los entrevistados perciben que declararse “indeciso” es negativo y por ello tienden a desplazarse más cerca de las posiciones de acuerdo. Los entrevistados perciben que declararse “indeciso” es negativo y por ello tienden a desplazarse más cerca de las posiciones de acuerdo.

5 - Por lo general, los entrevistados al escuchar la afirmación leída por el entrevistado, tienden a reaccionar a un solo término de la frase: al objeto o al sujeto que ese término está designando. Este fenómeno ha sido denominado “Reacción al objeto”. (Ej: En la afirmación “El alcohol solo en mínimas cantidades es perjudicial para la salud”, se tenderá a relacionar los términos “El Alcohol” y “es perjudicial para la salud”.)

6 - Por último, se suele reducir la fidelidad/confianza de las respuestas cuando se organizan las frases en largas baterías (por ejemplo, una debajo de la otra). Esto es aplicable no sólo a la escala de Likert sino también a otras técnicas. Para evitar este fenómeno llamado “Response Set” es conveniente intercalar afirmaciones opuestas en la misma batería.

Fuente: Instituto Cultural Tampico, consultado el 24/02/2014, Disponible en http://www.ict.edu.mx/acervo_bibliotecologia_escalas_Escala%20de%20Likert.pdf

Lista de cotejo Consiste en un listado de aspectos a evaluar (contenidos, habilidades, conductas, etc.), al lado de los cuales se puede adjuntar un tic (visto bueno, o una "X" si la conducta es no lograda, por ejemplo), un puntaje, una nota o un concepto.

Su nombre en inglés es checking list, y es entendido básicamente como un instrumento de verificación. Es decir, actúa como un mecanismo de revisión durante el proceso de enseñanza-aprendizaje de ciertos indicadores prefijados y la revisión de su logro o de la ausencia del mismo. Puede evaluar cualitativa o cuantitativamente, dependiendo del enfoque que se le quiera asignar. O bien, puede evaluar con mayor o menor grado de precisión o de profundidad.

También es un instrumento que permite intervenir durante el proceso de enseñanza-aprendizaje, ya que puede graficar estados de avance o tareas pendientes. Por ello, las listas de cotejo poseen un amplio rango de aplicaciones, y pueden ser fácilmente adaptadas a la situación requerida.

Escala de Apreciación A diferencia de las listas de cotejo, las escalas de apreciación incorporan una gradiente de desempeño, que puede ser expresada en una escala numérica (o conceptual), gráfica o descriptiva. Por lo tanto, las escalas de apreciación tienen la misma estructura que las listas de cotejo, pero incorporan más de dos variables en la observación. Ello permite discriminar con un grado de mayor precisión el comportamiento a observar o el contenido a medir.

Mantendremos el mismo ejemplo que para las listas de cotejo tomado del Programa de Lengua Castellana y Comunicación de IV Año Medio. Supondremos que las categorías utilizadas serán conceptos, tales como muy bien, bien, suficiente e insuficiente.

Nótese que la elección de las categorías determina el rango de resultados posibles, ya que de los cuatro conceptos utilizados, tres apuntan al logro del indicador (muy bien, bien, suficiente) y sólo uno a su no obtención (insuficiente).

Fuente: Wikispaces, Consultado el 26/02/2014, disponible en: http://compilacionluzmarina.wikispaces.com/file/view/LISTA+DE+COTEJO+Y+ESCALA+DE+APRECIACI%C3%93N.pdf

Estudio longitudinal frente a estudio transversal El estudio longitudinal, a diferencia del estudio transversal, permiten el seguimiento de los mismos individuos a través del tiempo y de sus generaciones precedentes y siguientes eliminando los denominados efectos de cohorte. Por lo tanto las diferencias observadas en las personas tienen menos probabilidades de ser el resultado de las diferencias culturales entre las generaciones y mostrar por tanto diferencias cualitativas o cuantitativas realmente significativas. Debido a este gran beneficio frente a los estudios transversales, los estudios longitudinales ofrecen indicadores más precisos de los cambios en las sociedades estudiadas y además, su gran potencial permite que sus consecuencias puedan aplicarse en otros campos de las ciencias sociales.

En las ciencias sociales los estudios longitudinales permiten distinguir fenómenos de corto, medio y largo plazo, su distribución y su continuidad específica. Así, por ejemplo permite saber cómo afecta a una sociedad la pobreza. Si la tasa de pobreza es del 10% en un punto en el tiempo, esto puede significar que el 10% de la población son siempre pobres -siempre los mismos-, o que de toda la población un 10% experimenta la pobreza -alternándose los individuos-. Los estudios longitudinales nos permiten diferenciar esas situaciones y determinar con claridad cuál es la situación. Con los estudios transversales, ésta y otras muchas situaciones no pueden conocerse. Por tanto los estudios longitudinales sacar consecuencias más claras que influirán en otros campos y posibilitarán, en su caso, mejores tomas de decisiones.

Estudios longitudinales en demografía sociológica Los estudios longitudinales se utilizan demografía sociológica para la investigación de acontecimientos de la vida de los individuos y varias generaciones de individuos.

En demografía sociológica, para el tratamiento de datos demográficos, se utilizan técnicas estadísticas de análisis longitudinal. Es necesaria una metodología específica para obtener resultados satisfactorios. Por la complejidad de los datos existen varios tipos de software estadístico.

En el análisis demográfico histórico han sido fundamental el método de reconstitución de familias inventado por M. Fleury y Louis Henry que muestra la gran ventaja del análisis longitudinal estudios de intervalos que separan dos acontecimientos demográficos-, más productivos que los análisis transversales.

En la publicidad, el diseño de estudios longitudinales se utiliza para identificar los cambios que la publicidad ha producido en las actitudes y comportamientos del público objetivo que ha visto la campaña publicitaria.

Estudios longitudinales en demografía biológica La demografía biológica comprende estudios de aspectos médicos de los fenómenos demográficos; incluye la epidemiología, la ecología general y humana, la biometría de la fecundidad y la mortalidad y también la genética de las poblaciones En general en medicina y psicología son muy utilizados los estudios longitudinales para investigaciones de carácter epidemiológico; tienen por objeto estudi ar tendencias y cambios que se producen en la sociedad a lo largo de la vida de los individuos o de varias generaciones. Se utilizan para descubrir predicciones de ciertas enfermedades.

Fuente: Wikipedia, Consultado el 25/02/2014, Disponible en http://es.wikipedia.org/wiki/Estudio_longitudinal

A manera de conclusión!!!

La investigación no experimental es la que se realiza sin manipular deliberadamente las variables independientes, se basa en variables que ya ocurrieron o se dieron en la realidad sin la intervención directa del investigador. Es decir un enfoque retrospectivo.

La investigación no experimental se conoce también como investigación ex post-facto (los hechos u las variables ya ocurrieron) observa variables y relaciones entre estas en su contexto natural.

Los diseños Longitudinales realizan observaciones en dos o más momentos o puntos en el tiempo. Si estudian una población son diseños de tendencia, si analizan una subpoblación o grupo específico son diseños de análisis evolutivo de grupo y si estudian los mismos sujetos son diseños panel.

El tipo de diseño a elegir se encuentra condicionado por el problema a investigar, el contexto que rodea a la investigación, el tipo de estudio a efectuar y las hipótesis formuladas.

Caso de estudio donde se aplica la investigación no experimental longitudinal: http://bibmed.ucla.edu.ve/DB/bmucla/edocs/textocompleto/TWQ330M392008.pdf