Índice
Comprender qué es el diseño no experimental según autores es fundamental, en vista de que se trata de un enfoque de investigación en el cual no se manipulan deliberadamente las variables independientes, sino que, en su lugar, el investigador observa fenómenos en su contexto natural y analiza las relaciones tal como ocurren.
Así pues, este marco es común en educación, psicología, salud y gestión pública, en las cuales no es posible intervenir, ya sea por razones éticas o logísticas.
En términos generales, un estudio no experimental describe, compara o asocia variables sin control experimental.
Su propósito puede ser descriptivo, correlacional o predictivo, pero siempre atendiendo a lo que sucede de manera no intervenida.
Así pues, este enfoque se apoya en técnicas de muestreo, medición válida y análisis estadístico o cualitativo para inferir relaciones con el máximo rigor posible dadas sus restricciones.
Por estas razones, cuando hablamos de diseño no experimental según autores, aludimos a una familia de definiciones compatibles que priorizan la observación sobre la manipulación.
Algunas definiciones de diseño de investigación no experimental según autores son las siguientes:
Roberto Hernández Sampieri y sus colaboradores definen el no experimental como el estudio en que se observan los fenómenos tal y como se dan en su ambiente natural para después analizarlos.
Estos autores subrayan que no hay control directo de variables y distinguen variantes transeccionales y longitudinales. Su manual de referencia para Iberoamérica, Metodología de la investigación, sistematiza estas decisiones de diseño y su relación con los alcances del estudio.
En lo que respecta a la definición de diseño no experimental según autores, Fred N. Kerlinger considera que este se expresa en investigaciones ex post facto, es decir, en indagaciones empíricas en las que el investigador no controla la variable independiente porque ya ocurrió o es intrínsecamente no manipulable.
Por lo tanto, el análisis se concentra en relaciones y diferencias observadas entre grupos o condiciones existentes. Su obra Foundations of Behavioral Research está en la base de la metodología conductual y educativa contemporánea.
Con relación a qué es el diseño no experimental según autores, en América Latina, Mario Tamayo y Tamayo lo entiende como aquel que estudia fenómenos tal como se presentan, con énfasis en describir y explicar relaciones sin intervención.
Así pues, su texto El proceso de la investigación científica de Tamayo y Tamayo es una guía clásica para proyectos de pregrado y posgrado.
De igual manera, Fidias G. Arias y Dankhe retoman esta línea de concepto de diseño no experimental según autores, para reforzar que la elección del diseño depende del problema, del alcance, es decir, descriptivo y correlacional, al igual que de la factibilidad ética y operativa.
Entre las características del diseño no experimental, podemos destacar las siguientes:
Sin manipulación de variables: el investigador no asigna tratamientos ni controla la variable independiente.
Observación en contexto: se prioriza el escenario natural, es decir, aula, hospital, organización y comunidad.
Temporalidad definida: puede ser de corte único o seguimiento en el tiempo.
Rigor instrumental: depende de mediciones válidas y confiables, muestreos adecuados y análisis congruentes.
Énfasis explicativo limitado: admite inferencia asociativa, pero no causalidad fuerte sin supuestos adicionales.
Al contrastar diseño no experimental según autores, todas estas notas coinciden, con matices en el lenguaje ex post facto u observacional, así como en el nivel de alcance esperado.
Entre los diversos tipos de diseño no experimental, podemos resaltar los siguientes:
Este tipo de diseño no experimental recolecta datos en un solo momento. Puede ser descriptivo y caracterizar variables o correlacional/causal‑comparativo, explorando relaciones o diferencias entre grupos ya formados.
Un ejemplo podría ser medir en 2025 el clima escolar y su asociación con satisfacción docente en varias escuelas de Lima Metropolitana.
Observa múltiples momentos para examinar cambios o tendencias e incluye paneles, cohortes o series temporales.
Como ejemplo, se puede resaltar seguir durante 3 años a una cohorte de estudiantes de enfermería en Arequipa para analizar la evolución del estrés académico y su relación con recursos de afrontamiento.
Entre las ventajas del diseño no experimental, podemos mencionar las siguientes:
Viabilidad y ética: permite estudiar fenómenos no manipulables como género, historia clínica y contexto.
Ecología de la conducta: capta la realidad tal cual ocurre, aumentando la validez externa.
Cobertura: facilita muestras amplias y comparaciones entre subpoblaciones.
Exploración y predicción: es útil para generar hipótesis y modelos predictivos con datos observacionales.
Algunas limitaciones del diseño no experimental, son las siguientes:
Causalidad restringida: sin asignación aleatoria ni control, la validez interna es menor, mientras que, la causalidad requiere diseños cuasi/experimentales o modelamiento que controle confusores.
Sesgos de selección y medición: diferencias previas entre grupos o instrumentos inestables pueden sesgar resultados.
Amenazas temporales: en longitudinales, historia, maduración y mortalidad experimental afectan la interpretación.
Dependencia del análisis: las conclusiones robustas exigen métodos apropiados, tales como, por ejemplo, modelos multivariados y series de tiempo, al igual que, triangulación con evidencia cualitativa cuando corresponda.
Algunos ejemplos de estudios con diseño no experimental son los siguientes:
Educación: relación entre engagement estudiantil y rendimiento en secundaria pública con corte transversal.
Salud: asociación entre adherencia al tratamiento y control glucémico en pacientes con diabetes tipo 2 atendidos en establecimientos del Minsa, es decir, cohorte retrospectiva.
Gestión pública: percepción ciudadana de calidad del servicio municipal y frecuencia de uso de canales digitales con un panel anual.
Trabajo social: vínculo entre apoyo social y bienestar en beneficiarios de programas de transferencia condicionada, es decir, transversal comparativo.
El diseño experimental manipula la variable independiente y asigna aleatoriamente participantes a grupos mediante control y tratamiento. Asimismo, esta ofrece alta validez interna, pero menor naturalidad y, a veces, viabilidad limitada.
Con respecto al cuasi‑experimental, en este hay intervención y grupos no equivalentes o sin asignación aleatoria. Permite inferencias causales más fuertes que el no experimental, pero con amenazas residuales.
Por su parte, en el no experimental no hay intervención humana, sino que se privilegia la observación y la generalización contextual, siendo idóneo cuando intervenir es imposible, antiético o costoso.
De tal manera, el diseño no experimental según autores converge en 3 ideas que son observación sin manipulación; temporalidad definida, es decir, transversal o longitudinal, así como inferencia asociativa apoyada en medición y análisis cuidadosos.
En este sentido, las formulaciones del concepto del diseño no experimental según autores como Hernández Sampieri, Kerlinger y Tamayo y Tamayo ofrecen un lenguaje compatible para planificar proyectos en ciencias sociales y educativas.
El diseño no experimental según autores que comprende desde Kerlinger hasta Hernández Sampieri y Tamayo, ha permitido describir, comparar y predecir fenómenos en entornos reales cuando la intervención no es posible. Este suele aplicarse en tesis y proyectos de educación y salud, en los cuales la ética y la logística recomiendan observar antes que manipular.
Así pues, si quieres avanzar desde la teoría a la práctica con instrumentos, muestreo o análisis, puedes realizar el Curso de Métodos de Investigación en Educación de Euroinnova, con el que aprenderás a implementar diseños transversales y longitudinales en proyectos académicos y profesionales.
Quizá te interesa leer sobre...
Cristina Polo Calvo
COPYWRITER
¡Muchas gracias!
Hemos recibido correctamente tus datos. En breve nos pondremos en contacto contigo.
