Tipos de estudios de investigación: Parte III — Estudios Experimentales
*Parte III de esta serie educativa va a dar una explicación más a fondo de los estudios experimentales.*
Los estudios experimentales implican el uso de una intervención (como un nuevo medicamento o tratamiento). En estos estudios, los investigadores aplican la intervención y estudian el resultado.
Los estudios de experimentación a diferencia de los estudios observacionales pueden mostrar causa y efecto, lo que significa que un tratamiento o enfoque medico funciona o no. Estos estudios tienen varias características que permiten sacar conclusiones de causa y efecto.
Ensayos controlados aleatorios
Los ensayos controlados aleatorios se consideran los más completos y aporta la mejor evidencia para determinar las relaciones de causa y efecto. En estos estudios, los participantes se asignan al azar a un grupo que recibe la intervención en un estudio o un grupo de comparación.
- El grupo de intervención puede recibir un nuevo tratamiento, prueba, procedimiento, o un programa que se está estudiando.
- El otro grupo sirve como comparación con el grupo que recibe la intervención. El grupo de comparación también es conocido come el “grupo de control”. El grupo de control puede ser una práctica estándar de atención, un placebo, o nada en absoluto.
Un placebo es una sustancia inactiva que no tiene valor terapéutico, pero está diseñada para tener el mismo aspecto y se administra de la misma manera que el medicamento que el estudio que se está probando. Los placebos se utilizan para garantizar que los efectos de la intervención se deban a la intervención en sí, no solo a la experiencia de tomarla, también conocida como “efecto placebo”. Sin un placebo o un grupo de control, no es posible saber si la intervención tuvo algún efecto.
En los ensayos controlados aleatorios, los participantes se asignan al azar (por solo suerte) a grupos separados que reciben diferentes tratamientos. Este proceso se llama aleatorización. Ni el investigador ni el participante eligen en qué grupo están y, a menudo, no saben qué tratamiento recibieron. No revelar al participante en qué grupo se encuentra para evitar cualquier sesgo o influencia que pueda ocurrir si un investigador o participante sabe qué tratamiento recibió.
En los ensayos controlados aleatorios, tener un tamaño de muestra grande (una gran cantidad de participantes en el estudio) y otros atributos (como la aleatorización, etc.) ayudan a evitar problemas que pueden sesgar el resultado, como las variables de confusión o factores de confusión. Estos son factores distintos de las variables que mide un investigador que pueden causar el resultado que se investiga en el estudio.
Por ejemplo, se ha demostrado que las ventas de helados y las tasas de criminalidad aumentan durante los meses de verano. ¿Es debido a que la venta de helados provoca un aumento de la delincuencia? ¿O que la delincuencia provoca un aumento en la venta de helados? Probablemente tampoco. Más bien, la explicación más probable es que el clima más cálido, que es otro variable, provoca tanto un aumento en las ventas de helados y un aumento las tasas de criminalidad. El clima cálido “confunde” la relación observada entre las ventas de helados y las tasas de criminalidad (1).
Debido a que los participantes se asignan al azar, podemos estar seguros de que tanto las variables conocidas al igual que las desconocidas se distribuyen uniformemente entre los grupos de intervención y control y, por lo tanto, tienen un efecto similar y no sesgan el resultado. Como resultado, los ensayos controlados aleatorios bien diseñados pueden brindarnos evidencia de alta calidad que muestre si la intervención funcionó o no.
¡Gracias por leer esta serie de 3 partes sobre los diferentes tipos de estudios de investigación! Para leer más sobre investigaciones relacionadas con la salud, explore los artículos a continuación (en estos momentos solamente están disponibles en inglés):
Referencias:
- Psychology in Action. What is a confounding variable? 2011. https://www.psychologyinaction.org/psychology-in-action-1/2011/10/30/what-is-a-confounding-variable
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