investigación científica en Trabajo Social

Los experimentos son una excelente estrategia de recopilación de datos para los trabajadores sociales que desean observar los efectos intervención clínica o programa de Bienestar Social., Comprender qué son los experimentos y cómo se llevan a cabo es útil para todos los científicos sociales, ya sea que planeen usar esta metodología o simplemente comprender los hallazgos de los estudios experimentales. Un experimento es un método de recolección de datos diseñado para probar hipótesis bajo condiciones controladas. Los estudiantes en mis clases de métodos de investigación a menudo usan el término experimento para describir todo tipo de proyectos de investigación, pero en la investigación científica social, el término tiene un significado único y no debe usarse para describir todas las metodologías de investigación.,

los Experimentos tienen una larga e importante historia en las ciencias sociales. Conductistas como John Watson, B. F. Skinner, Ivan Pavlov y Albert Bandura usaron diseños experimentales para demostrar los diversos tipos de condicionamiento. Usando ambientes estrictamente controlados, los conductistas fueron capaces de aislar un solo estímulo como la causa de diferencias medibles en el comportamiento o las respuestas fisiológicas. Los fundamentos de la teoría del aprendizaje social y la modificación del comportamiento se encuentran en proyectos de investigación experimental., Además, los experimentos conductistas llevaron la psicología y las ciencias sociales lejos del mundo abstracto del análisis freudiano y hacia la investigación empírica, basada en observaciones del mundo real y variables objetivamente definidas. Los experimentos se utilizan en todos los niveles de investigación del Trabajo social, incluidos los experimentos basados en agencias que prueban intervenciones terapéuticas y los experimentos de políticas que prueban nuevos programas.

Existen varios tipos de diseños experimentales., En general, los diseños que son verdaderos experimentos contienen tres características clave: variables independientes y dependientes, pruebas previas y posteriores, y grupos experimentales y de control. En un verdadero experimento, el efecto de una intervención se prueba comparando dos grupos. Un grupo está expuesto a la intervención (el grupo experimental, también conocido como el grupo de tratamiento) y el otro no está expuesto a la intervención (el grupo control).

en algunos casos, puede ser inmoral retener el tratamiento de un grupo de control dentro de un experimento., Si reclutara a dos grupos de personas con adicción severa y solo proporcionara tratamiento a un grupo, el otro grupo probablemente sufriría. Para estos casos, los investigadores utilizan un grupo de comparación que recibe «tratamiento como de costumbre», pero los experimentadores deben definir claramente lo que esto significa. Por ejemplo, el tratamiento estándar de recuperación de abuso de sustancias implica asistir a programas de doce pasos como las reuniones de Alcohólicos Anónimos o Narcóticos Anónimos., Un investigador de abuso de sustancias que realiza un experimento puede usar programas de doce pasos en su grupo de comparación y usar su intervención experimental en el grupo experimental. Los resultados mostrarían si la intervención experimental funcionó mejor que el tratamiento normal, que es información útil. Sin embargo, el uso de un grupo de comparación es una desviación del diseño experimental verdadero y está más asociado con diseños cuasi-experimentales.

Es importante destacar que los participantes en un verdadero experimento deben ser asignados aleatoriamente a los grupos de control o experimentales., La asignación aleatoria utiliza un proceso aleatorio, como un generador de números aleatorios, para asignar a los participantes en grupos experimentales y de control. La asignación aleatoria es importante en la investigación experimental porque ayuda a garantizar que el grupo experimental y el grupo de control sean comparables y que cualquier diferencia entre los grupos experimental y de control se deba al azar. Abordaremos más de la lógica detrás de la asignación aleatoria en la siguiente sección.

en un experimento, la variable independiente es la intervención que se está probando., En el trabajo social, esto podría incluir una técnica terapéutica, un programa de prevención o el acceso a algún servicio o apoyo. La investigación en Ciencias Sociales puede tener un estímulo en lugar de una intervención como variable independiente, pero esto es menos común en la investigación en Trabajo social. Por ejemplo, un investigador puede provocar una respuesta mediante el uso de una descarga eléctrica o una lectura sobre la muerte.

la variable dependiente suele ser el efecto deseado de la intervención del investigador., Si el investigador está probando una nueva terapia para individuos con trastorno de atracones, su variable dependiente puede ser el número de episodios de atracones que un participante informa. El investigador probablemente espera que su intervención disminuya el número de episodios de atracones reportados por los participantes. Por lo tanto, deben medir el número de episodios que ocurrieron antes de la intervención (el pretest) y después de la intervención (el postest).

pongamos estos conceptos en orden cronológico para ver cómo se ejecuta un experimento de principio a fin., Una vez que haya recogido su muestra, deberá asignar aleatoriamente a sus participantes al grupo experimental y al grupo de control. Luego, le dará a ambos grupos su prueba previa, que mide su variable dependiente, para ver cómo son sus participantes antes de comenzar su intervención. A continuación, proporcionará su intervención, o variable independiente, a su grupo experimental. Tenga en cuenta que muchas intervenciones tardan unas semanas o meses en completarse, en particular los tratamientos terapéuticos., Finalmente, administrará su posttest a ambos grupos para observar cualquier cambio en su variable dependiente. En conjunto, esto se conoce como el diseño experimental clásico y es el tipo más simple de verdadero diseño experimental. Todos los diseños que revisamos en esta sección son variaciones de este enfoque. La figura 12.1 representa visualmente estos pasos.

Un ejemplo interesante de la investigación experimental, se puede encontrar en Shannon K., McCoy and Brenda Major (2003) study of peoples ‘ perceptions of prejudice. En una parte de este estudio multifacético, todos los participantes recibieron una prueba previa para evaluar sus niveles de depresión. No se encontraron diferencias significativas en la depresión entre los grupos experimental y control durante la prueba previa., Luego, se les pidió a los participantes en el grupo experimental que leyeran un artículo que sugiriera que el prejuicio contra su propio grupo racial es severo y penetrante, mientras que a los participantes en el grupo de control se les pidió que leyeran un artículo que sugiriera que el prejuicio contra un grupo racial diferente al suyo es severo y penetrante. Claramente, sus variables independientes no eran intervenciones o tratamientos para la depresión, sino estímulos diseñados para provocar cambios en los niveles de depresión de las personas., Al medir los puntajes de depresión durante el período posterior a la prueba, los investigadores descubrieron que aquellos que habían recibido el estímulo experimental (el artículo cita el prejuicio contra su mismo grupo racial) informaron una mayor depresión que aquellos en el grupo de control. Este es solo uno de los muchos ejemplos de investigación experimental científica social.

además del diseño experimental clásico, hay otras dos formas de diseñar experimentos que se consideran dentro del ámbito de los experimentos «verdaderos» (Babbie, 2010; Campbell & Stanley, 1963)., El diseño del grupo de control post-prueba es casi el mismo que el diseño experimental clásico, excepto que no utiliza una prueba previa. Los investigadores que usan diseños solo posteriores a las pruebas quieren eliminar los efectos de las pruebas, en los que los puntajes de un participante en una medida cambian porque ya han estado expuestos a ella. Si tomaste varios exámenes de práctica SAT o ACT antes de tomar el último cuyos resultados fueron enviados a las universidades, has aprovechado los efectos de las pruebas para obtener una mejor puntuación., Teniendo en cuenta el ejemplo anterior sobre el racismo y la depresión, los participantes que se les da una prueba previa sobre la depresión antes de ser expuestos al estímulo probablemente asumirían que la intervención está diseñada para abordar la depresión. Ese conocimiento puede hacer que respondan de manera diferente en el posttest de lo que lo harían de otra manera. Por favor no asuma que sus participantes son ajenos. Lo más probable es que sus participantes estén tratando activamente de averiguar de qué se trata su estudio.,

en teoría, si los grupos control y experimental se han determinado aleatoriamente y, por lo tanto, son comparables, entonces no se necesita una prueba previa. Sin embargo, la mayoría de los investigadores prefieren usar pruebas previas para evaluar el cambio a lo largo del tiempo tanto en el grupo experimental como en el de control. Los investigadores que desean tener en cuenta los efectos de las pruebas y, además, recopilar datos previos a las pruebas pueden usar un diseño de cuatro grupos de Solomon. En el diseño de cuatro grupos de Solomon, el investigador utiliza cuatro grupos. Dos grupos son tratados como lo serían en un experimento clásico: pre-prueba, intervención experimental en grupo y post-prueba., Los otros dos grupos no reciben la prueba previa, aunque uno recibe la intervención. Todos los grupos reciben el posttest. La tabla 12.1 ilustra las características de cada uno de los cuatro grupos en el diseño de cuatro grupos de Salomón. Al tener un conjunto de grupos experimentales y de control que completan la prueba previa (grupos 1 y 2) y otro conjunto que no completa la prueba previa (grupos 3 y 4), los investigadores que utilizan el diseño de cuatro grupos de Solomon pueden tener en cuenta los efectos de la prueba en su análisis.

Tabla 12.,1 Solomon four-group design

	Pretest	Stimulus	Posttest
Group 1	X	X	X
Group 2	X		X
Group 3		X	X
Group 4			X

Solomon four-group designs are challenging to implement because they are time-consuming and resource-intensive., Los investigadores deben reclutar suficientes participantes para crear cuatro grupos e implementar intervenciones en dos de ellos. En general, los verdaderos diseños experimentales a veces son difíciles de implementar en un entorno de práctica del mundo real. Además, puede ser imposible retener el tratamiento de un grupo de control o asignar aleatoriamente a los participantes en un estudio. En estos casos, se pueden utilizar diseños pre-experimentales y cuasi-experimentales, sin embargo, las diferencias en el rigor de los verdaderos diseños experimentales dejan sus conclusiones más abiertas a la crítica.,

---