10 problemas típicos que pueden vulnerar la validez interna de cualquier investigación

La validez interna de una investigación es esencial para garantizar que los resultados obtenidos sean confiables y precisos. Sin embargo, existen varios factores que pueden afectar la validez interna de un estudio, lo que puede poner en peligro la interpretación correcta de los resultados y, en última instancia, la toma de decisiones basadas en ellos. Por lo tanto, es importante conocer los problemas típicos que pueden afectar la validez interna de una investigación para evitarlos y garantizar que los resultados sean lo más precisos y confiables posible. En este sentido, en este artículo se describen 10 de los problemas más comunes que pueden vulnerar la validez interna de cualquier investigación, junto con ejemplos claros para ilustrar cada uno de ellos.

1. Efectos de selección, maduración o interacción entre ambas

Uno de los principales problemas que pueden afectar la validez interna son los efectos de selección, maduración o la interacción entre ambos. Estos efectos pueden ocurrir cuando los sujetos del estudio no son seleccionados de manera adecuada, o cuando los cambios en el tiempo afectan a los resultados. En este contexto, es fundamental conocer con detalle estos efectos para poder identificarlos y minimizar su impacto en la investigación.

Efectos de selección

Se refiere a la forma en que los participantes del estudio son seleccionados y cómo esto puede afectar los resultados. Por ejemplo, si el método de selección no es aleatorio, puede haber una mayor probabilidad de que los participantes tengan ciertas características en común que puedan afectar los resultados.

Otro ejemplo para entender este problema es el siguiente:

Los efectos de selección se refieren a la influencia que tiene la elección de los participantes en el estudio en los resultados obtenidos. Algunos ejemplos pueden incluir:

1. Sesgo de autoselección: cuando los participantes se autoseleccionan para participar en el estudio en función de su interés o motivación en el tema, lo que puede distorsionar los resultados.
2. Sesgo de exclusión: cuando los participantes son excluidos del estudio en función de ciertas características o criterios de selección, lo que puede limitar la generalización de los resultados a la población en general.
3. Sesgo de selección en la asignación de grupos: cuando los grupos de tratamiento y control no están asignados al azar, lo que puede introducir sesgos en los resultados.
4. Sesgo de mortalidad: cuando los participantes abandonan el estudio antes de su finalización, lo que puede sesgar los resultados en función de la composición de la muestra restante.
5. Sesgo de reactividad: cuando los participantes modifican su comportamiento o respuestas en función de saber que están siendo observados o evaluados, lo que puede afectar a la validez de los resultados.

Efectos de maduración

Son los cambios naturales que ocurren en los participantes del estudio a medida que pasa el tiempo. Por ejemplo, si se está realizando un estudio sobre el efecto de una intervención en la lectura, los participantes pueden mejorar en la lectura simplemente porque están mejorando con la práctica y no necesariamente debido a la intervención. De hecho, la falta de aleatorización ya es una situación problema que podría estar en esta lista. Ésta ocurre cuando los sujetos no se asignan aleatoriamente a los grupos de tratamiento y control, lo que puede afectar la interpretación de los resultados.

Otro ejemplo para entender los efectos de maduración es el siguiente:

Un ejemplo de efectos de maduración podría ser en un estudio que evalúa los efectos de un programa de capacitación en habilidades sociales para niños. Si se realiza la medición de las habilidades sociales de los niños antes y después del programa, puede ser que los cambios observados en las habilidades sociales no se deban al programa de capacitación en sí, sino al hecho de que los niños simplemente han madurado con el tiempo y han desarrollado naturalmente habilidades sociales a medida que han crecido. En este caso, el efecto de maduración puede ser una amenaza para la validez interna del estudio.

Efectos de interacción selección-maduración

Ocurren cuando los efectos de selección y maduración se combinan y producen cambios en las mediciones de una variable a lo largo del tiempo, lo que dificulta la interpretación de los resultados.

Supongamos que se lleva a cabo un estudio en el que se comparan los resultados de un grupo de estudiantes que reciben un programa de tutorías con los resultados de otro grupo de estudiantes que no reciben tutorías. Sin embargo, si los estudiantes en el grupo de tutorías se seleccionan porque se considera que tienen un mayor potencial para mejorar, mientras que los estudiantes en el grupo de control se seleccionan al azar, los resultados del estudio podrían verse afectados por los efectos de interacción selección-maduración.

En este caso, los estudiantes en el grupo de tutorías podrían mostrar mejoras no necesariamente debido al programa de tutorías en sí, sino porque fueron seleccionados por tener un mayor potencial para mejorar. Al mismo tiempo, los estudiantes en el grupo de control podrían no mostrar mejoras significativas porque fueron seleccionados al azar y no se tuvo en cuenta su potencial para mejorar. En este caso, el efecto de selección interactúa con el efecto de maduración, lo que podría afectar la validez interna del estudio.

2. Efectos de historia

Son eventos externos que pueden afectar los resultados del estudio. Por ejemplo, si se está llevando a cabo un estudio sobre el efecto de un programa de ejercicio en la salud y durante el estudio hay un brote de una enfermedad que afecta a los participantes, esto puede afectar los resultados y la validez interna del estudio. En definitiva, los efectos de historia se refieren a los eventos históricos que ocurren durante el transcurso de la investigación y pueden afectar los resultados del estudio.

Un par de ejemplos de efectos de historia son:

• Un estudio que investiga los efectos de un programa de ejercicios en la salud de los participantes. Durante el transcurso del estudio, una epidemia de gripe afecta a la población, lo que puede influir en los resultados del estudio al afectar la salud de los participantes.
• Un estudio que evalúa la efectividad de una intervención en la reducción del estrés en estudiantes universitarios. Durante el estudio, se produce una huelga de profesores que interrumpe las clases y puede afectar el nivel de estrés de los estudiantes.

Estos eventos históricos pueden influir en los resultados del estudio, lo que hace que sea difícil determinar si la intervención evaluada fue la única responsable de los cambios observados.

3. Sesgo de respuesta

El sesgo de respuesta es un problema en el que los participantes del estudio pueden dar respuestas que no reflejen con precisión su opinión o comportamiento real. Esto puede suceder por varias razones, incluyendo la falta de comprensión de las preguntas, el deseo de dar respuestas socialmente aceptables o la tendencia a responder de manera sistemática en una dirección en particular. El sesgo de respuesta puede afectar tanto a los cuestionarios autoadministrados como a las entrevistas. Por lo tanto, es importante tener en cuenta y abordar este problema durante el diseño y la ejecución de un estudio.

Un ejemplo de sesgo de respuesta podría ser cuando los participantes en un estudio responden de manera socialmente deseable, en lugar de proporcionar respuestas honestas y precisas. Por ejemplo, en un estudio sobre el consumo de alcohol, los participantes pueden responder que beben menos de lo que realmente beben, ya sea porque no quieren ser juzgados o porque quieren dar una buena impresión al investigador. Esto puede afectar la validez interna del estudio, ya que los datos recopilados no reflejarán con precisión el verdadero comportamiento de los participantes.

4. Efectos de contaminación

Los efectos de contaminación se refieren a la influencia que pueden tener factores externos o situaciones en el entorno del estudio que afectan a los participantes del mismo. Por ejemplo, si un estudio trata sobre el efecto de un medicamento en un grupo de pacientes y algunos de ellos están tomando otros medicamentos al mismo tiempo, los resultados del estudio pueden verse afectados por la interacción entre los diferentes fármacos. Esto puede llevar a conclusiones incorrectas y afectar la validez interna del estudio. En general, cualquier factor que pueda influir en la respuesta de los participantes, que no esté siendo evaluado o que no se esté controlando adecuadamente, puede ser considerado como un posible factor de contaminación.

Un ejemplo claro de efectos de contaminación se da en estudios que involucran la asignación aleatoria de participantes a grupos de tratamiento y control, donde los participantes del grupo de tratamiento pueden comunicar sus experiencias a los del grupo de control, lo que puede sesgar los resultados del estudio y afectar la validez interna. Por ejemplo, en un estudio sobre el efecto de una nueva terapia de grupo para el tratamiento de la depresión, los participantes del grupo de tratamiento pueden comunicar inadvertidamente a los del grupo de control sobre los nuevos enfoques y técnicas terapéuticas que aprendieron en el grupo de tratamiento, lo que puede afectar la validez interna del estudio.

5. Efectos de pruebas

Los efectos de pruebas se refieren a cómo la repetición de una prueba o evaluación puede influir en los resultados posteriores de esa misma prueba. Es decir, si un individuo realiza una prueba varias veces, es posible que sus resultados mejoren simplemente porque se está familiarizando con el formato o el contenido de la prueba, en lugar de reflejar una mejora real en su conocimiento o habilidades. Este efecto puede ocurrir en una variedad de contextos, desde evaluaciones educativas hasta estudios clínicos. Es importante tener en cuenta los efectos de pruebas al diseñar y analizar estudios para garantizar que los resultados sean precisos y confiables.

Un ejemplo claro de efectos de pruebas en un estudio puede ser el siguiente: Un investigador desea evaluar el efecto de un programa de entrenamiento de memoria en adultos mayores. Selecciona a un grupo de participantes para el estudio y les realiza una prueba de memoria antes del programa de entrenamiento. Después de la intervención, realiza nuevamente la misma prueba de memoria para medir la mejora en el rendimiento.

Sin embargo, si los participantes ya han realizado la misma prueba de memoria en el pasado (antes de la selección del estudio), pueden haber mejorado su rendimiento simplemente por la experiencia previa de realizar la prueba. Esto puede afectar la validez interna del estudio, ya que la mejora en el rendimiento de la prueba después del entrenamiento no se puede atribuir exclusivamente al programa de entrenamiento de memoria, sino también a la familiaridad previa con la prueba.

6. Efectos de instrumentación

Los efectos de instrumentación se refieren a los cambios en las mediciones de un estudio que se deben a la alteración de los instrumentos de medición utilizados. Estos cambios pueden deberse a problemas técnicos, como un mal funcionamiento del instrumento o una calibración inadecuada, o pueden ser causados por la percepción del investigador o del participante sobre la medición. Esto puede afectar la validez interna del estudio al cambiar la forma en que se mide una variable. Por lo tanto, es importante que los instrumentos de medición se mantengan y se calibren adecuadamente, y que se realicen pruebas piloto para detectar posibles problemas antes de la recolección de datos.

Un ejemplo de efectos de instrumentación podría ser una prueba de inteligencia que se realiza dos veces en el mismo grupo de participantes, pero en la segunda vez se utiliza una versión diferente de la prueba. Si los resultados de la segunda prueba son diferentes de la primera debido a las diferencias en la forma en que se midió la inteligencia, entonces se estaría produciendo un problema de efectos de instrumentación. Esto podría suceder si la segunda versión de la prueba no mide exactamente lo mismo que la primera, o si los participantes se sienten cansados o aburridos al tener que realizar la prueba nuevamente. Estos factores pueden influir en los resultados y afectar la validez interna del estudio.

7. Efectos de historia selectiva

Son los eventos que afectan a algunos participantes del estudio y no a otros. Por ejemplo, si se está realizando un estudio sobre el efecto de un programa de alimentación saludable y algunos de los participantes tienen acceso a alimentos saludables en su trabajo, mientras que otros no, esto puede afectar los resultados.

Un ejemplo de efectos de historia selectiva podría ser en un estudio que mide el impacto de un programa de educación en salud. Supongamos que durante la implementación del programa, hubo un cambio en la legislación que obligó a las empresas de seguros a cubrir ciertos procedimientos médicos relacionados con la salud que también fueron abordados por el programa. Si los resultados del estudio muestran mejoras en la salud de los participantes, no se puede concluir con certeza que dichas mejoras se deben exclusivamente al programa de educación, ya que también podrían ser atribuidas a la nueva legislación y a la cobertura de los procedimientos médicos. Este es un ejemplo de cómo la historia selectiva puede influir en la validez interna de un estudio.

8. Efectos de mortalidad

El efecto de mortalidad se refiere a la pérdida de participantes a lo largo del tiempo en un estudio longitudinal. Los participantes que se retiran o fallecen pueden ser diferentes de los que permanecen en el estudio, lo que puede sesgar los resultados y afectar la validez interna del estudio. Los efectos de mortalidad pueden ser especialmente problemáticos en estudios a largo plazo o en aquellos que investigan enfermedades crónicas o afecciones que afectan a poblaciones de mayor edad.

Un ejemplo de efecto de mortalidad podría ser un estudio que busca analizar el efecto de un tratamiento en la reducción de la mortalidad por enfermedad cardiovascular. Si los participantes que reciben el tratamiento son más jóvenes y tienen menos problemas de salud que los que no lo reciben, esto podría llevar a una mayor mortalidad en el grupo de control que no recibió el tratamiento. Esto se debe a que los participantes más enfermos y de mayor edad son más propensos a morir durante el seguimiento, lo que lleva a una disminución en el tamaño de la muestra y puede afectar los resultados del estudio.

9. Efectos de regresión

El efecto de regresión es un tipo de problema que se presenta en la validez interna de una investigación cuando se selecciona a un grupo de participantes en función de un criterio extremo de la variable de estudio, lo que puede llevar a resultados erróneos. Es decir, los participantes que se encuentran en los extremos de la variable tienden a regresar o a acercarse al valor medio en una segunda medición. Por lo tanto, si no se tiene en cuenta este efecto, se podría llegar a conclusiones equivocadas.

Por ejemplo, en un estudio que evalúa el efecto de una terapia para reducir la ansiedad, si se seleccionan solo a participantes con niveles extremadamente altos de ansiedad, es posible que se observen mejoras en la ansiedad después de la terapia simplemente porque los niveles extremos de ansiedad están destinados a regresar a la media. En este caso, los resultados pueden ser atribuidos erróneamente a la terapia cuando en realidad se debe a un efecto de regresión.

10. Efectos del experimentador

El efecto del experimentador se refiere a cualquier influencia que el comportamiento o las expectativas del experimentador puedan tener en los resultados del estudio. Esto puede incluir prejuicios inconscientes, efectos de estereotipos o comportamientos sutiles que pueden influir en cómo los participantes responden o actúan. En resumen, los efectos del experimentador se refieren a cualquier influencia del experimentador que pueda afectar los resultados del estudio.

Un ejemplo de efectos del experimentador sería si el experimentador sabe qué tratamiento está siendo administrado a un grupo y no a otro, y eso afecta su comportamiento o la forma en que interactúa con los participantes. Por ejemplo, si un experimentador está administrando un nuevo medicamento a un grupo de pacientes y sabe que es el medicamento de interés, puede involuntariamente transmitir señales a los pacientes que estén recibiendo el medicamento que influyan en su comportamiento, como prestarles más atención o enfatizar más en las mejoras que observa en ellos durante las evaluaciones. Esto puede resultar en una mayor tasa de mejoría en el grupo que recibe el medicamento, pero no necesariamente debido a la efectividad real del medicamento, sino a los efectos de la interacción del experimentador con los participantes.