Diseños experimentales versus diseños no experimentales

Los tres tipos principales de diseño de investigación incluyen formatos cuasi-experimentales, no experimentales y experimentales. El primero es similar al diseño experimental, pero el investigador no tiene control completo sobre la asignación de sujetos al grupo experimental o de control (Maxfield, 2015). Los diseños cuasi-experimentales se utilizan a menudo en entornos de campo donde la asignación aleatoria no es posible. Para el diseño no experimental, implica la observación de variables sin manipulación (Maxfield, 2015). Los diseños no experimentales incluyen encuestas, estudios de casos y estudios observacionales. El objetivo de un diseño no experimental es establecer una correlación entre variables. La investigación experimental se centra en la manipulación de una o más variables para observar el efecto sobre una variable dependiente (Maxfield, 2015). El objetivo del diseño experimental es establecer relaciones de causa y efecto entre variables.

Hay una multitud de razones por las que los investigadores pueden elegir un diseño sobre otro. En primer lugar, se afirma que los diseños experimentales tienden a “presentar dificultades prácticas y desafíos éticos o tienden a simplificar en exceso los procesos sociales complejos”, especialmente en la investigación en criminología (Lum & Yang, 2005, p. 191). En segundo lugar, es posible que no haya recursos disponibles para llevar a cabo una investigación completamente experimental. En tercer lugar, es posible que no sea posible controlar las variables que afectan a las personas y a los órganos jurídicos. Por lo tanto, aunque se prefiere el diseño experimental, tiene limitaciones, por lo que a menudo se usan diseños cuasi-experimentales y no experimentales. En criminología, los formatos experimentales pueden crear problemas de generalización, ya que simplifican demasiado las interacciones sociales complejas. Sin embargo, estos diseños tienden a ser más fiables debido a la consistencia, así como más válidos debido a la precisión. Los diseños cuasiexperimentales y no experimentales deben tomar medidas adicionales para garantizar la precisión del análisis y la replicabilidad de los resultados para aumentar la calidad de la investigación.