El marco metodológico

El marco metodológico es el capítulo de una tesis o un proyecto en el que se explica cómo se va a realizar la investigación, o cómo se realizó: con qué enfoque, qué tipo de estudio y qué diseño, en qué población y con qué muestra, mediante qué técnicas e instrumentos se recogieron los datos y cómo se analizaron. Según la universidad recibe otros nombres, como metodología, materiales y métodos, diseño metodológico o marco operativo, pero cumple siempre la misma función: permitir que un lector juzgue si el procedimiento puede responder a la pregunta planteada y que otro investigador pueda repetirlo.

Esa segunda condición es la que distingue a la ciencia de la opinión. No basta con decir que se aplicó una encuesta a estudiantes: hay que decir a cuántos, elegidos cómo, con qué cuestionario, en qué fechas y con qué tasa de respuesta. La importancia de hacerlo quedó clara en 2015, cuando la Open Science Collaboration intentó repetir cien estudios de psicología publicados en revistas importantes y solo el 36 % de las réplicas obtuvo resultados significativos, frente al 97 % de los originales; una de las causas fue que muchos artículos no describían el procedimiento con precisión suficiente. La idea de que el conocimiento depende del camino es antigua: René Descartes la resumió en 1637 en el título mismo de su Discurso del método.

La estructura habitual va de lo general a lo concreto. Empieza por el enfoque, cuantitativo, cualitativo o mixto, a menudo vinculado a un paradigma de investigación. Sigue el tipo o nivel, que depende del alcance, y el diseño: experimental, cuasiexperimental o no experimental, y dentro de este, transversal o longitudinal; en la investigación cualitativa, diseños como el estudio de caso o la teoría fundamentada. Después vienen la población y la muestra, con su tamaño, su forma de selección, probabilística o no probabilística, y los criterios de inclusión y exclusión; las variables con su operacionalización; las técnicas e instrumentos de recolección de datos, con sus pruebas de validez y de fiabilidad, como el alfa de Cronbach; el procedimiento; el plan de análisis, y los aspectos éticos, como el consentimiento informado.

Un ejemplo completo, para una tesis que busca determinar la relación entre la calidad del sueño y el rendimiento académico en estudiantes de primer año, se redactaría más o menos así. La investigación tiene enfoque cuantitativo, es de tipo básico y de nivel correlacional, con diseño no experimental de corte transversal, porque las variables se miden tal como se presentan, sin manipularlas, en un único momento. La población está formada por los 420 estudiantes matriculados en primer año de las carreras de Educación, Contabilidad y Enfermería de la universidad en el semestre 2025-I. Con un nivel de confianza del 95 %, un margen de error del 5 % y una proporción esperada del 50 %, la fórmula para poblaciones finitas da una muestra de 201 estudiantes, seleccionados mediante muestreo estratificado proporcional por carrera. Se incluyen los estudiantes matriculados en al menos cuatro asignaturas y se excluye a quienes trabajan en turno nocturno. La calidad del sueño se mide con el índice de calidad del sueño de Pittsburgh, un cuestionario de 19 ítems que da una puntuación de 0 a 21, en la que los valores mayores de 5 indican mala calidad; su fiabilidad en la muestra piloto de 30 estudiantes fue de α = 0,78. El rendimiento académico se mide con el promedio ponderado del semestre, obtenido de la oficina de registro con autorización de la facultad.

El mismo ejemplo continúa con el procedimiento y el análisis. Los cuestionarios se aplicaron de forma presencial en las aulas durante la semana 12 del semestre, con autorización de los docentes, y cada estudiante firmó un consentimiento informado. De los 201 estudiantes seleccionados respondieron 187 (tasa de respuesta del 93 %). Los datos se procesaron con SPSS 29. Se describieron las variables con frecuencias, porcentajes, medias y desviaciones típicas; se comprobó la normalidad con la prueba de Kolmogórov-Smirnov y, al no cumplirse, se usó el coeficiente de correlación de Spearman para contrastar la hipótesis, con un nivel de significación de 0,05. El proyecto fue aprobado por el comité de ética de la facultad. Cada decisión aparece con su dato concreto, y el lector podría repetir el estudio sin preguntar nada al autor.

En un estudio cualitativo el capítulo tiene las mismas funciones con otras piezas. Por ejemplo: se adopta un enfoque cualitativo con diseño fenomenológico, porque se busca comprender la experiencia de los docentes que enseñaron en línea durante el cierre de las escuelas. Participaron 12 docentes de secundaria seleccionados por muestreo intencional, con al menos dos años de experiencia presencial previa, hasta alcanzar la saturación. Se realizaron entrevistas semiestructuradas de entre 45 y 70 minutos, grabadas con autorización y transcritas literalmente, a partir de un guion de ocho preguntas validado por tres expertos. Las transcripciones se analizaron mediante análisis temático con ATLAS.ti, y la credibilidad se reforzó devolviendo a cada participante un resumen de su entrevista para que lo confirmara. En lugar de fiabilidad estadística se habla de credibilidad, transferibilidad y confirmabilidad, pero la exigencia de contar qué se hizo es la misma.

Cada decisión debe justificarse con relación a la pregunta, no con fórmulas de manual. Escribir que se eligió un diseño no experimental porque las variables no se manipularon es tautológico; explicar que no era posible ni ético asignar a los estudiantes a distintas horas de sueño es una justificación. Mario Bunge insistía en La investigación científica (1969) en que no hay un método universal, sino estrategias adecuadas o inadecuadas para cada problema. Las guías de la red EQUATOR, como CONSORT para los ensayos clínicos, STROBE para los estudios observacionales o COREQ para las entrevistas, son una lista de comprobación excelente aunque la universidad no las exija.

En el proyecto de tesis el capítulo se escribe en futuro y en el informe final en pasado, añadiendo lo que realmente ocurrió, incluidos los cambios sobre lo previsto, como una tasa de respuesta menor de la esperada. Los errores más frecuentes son ocultar esas desviaciones, copiar definiciones de cada tipo de diseño sin aplicarlas al estudio, declarar un muestreo aleatorio cuando se encuestó a quien estaba disponible y anunciar pruebas estadísticas que luego no aparecen en los resultados.

Enfoque mixto – Diseño experimental – Operacionalización – Técnicas de recolección de datos – Matriz de consistencia – Paradigma de investigación