El diseño de investigación es el plan metodológico que determina cómo se recogen y analizan los datos de un TFG para responder a la pregunta planteada: si se manipulan variables o solo se observan, en cuántos momentos temporales y con qué finalidad se comparan los resultados. Elegir bien el diseño de investigación condiciona todo el capítulo de metodología.
Respuesta rápida: los diseños de investigación se dividen en experimentales (con manipulación de variables y grupo de control) y no experimentales u observacionales (sin manipulación). Dentro de los no experimentales, los transversales recogen datos en un único momento y los longitudinales en varios; los correlacionales analizan relaciones entre variables sin buscar causalidad.
¿Qué es el diseño de investigación en un TFG?
Es el plan que define cómo se van a recoger y analizar los datos para responder a la pregunta de investigación, antes de empezar el trabajo de campo. El diseño se decide después de fijar los objetivos y antes de elegir los instrumentos concretos de recogida de datos.
Confundir el diseño de investigación con el enfoque metodológico (cualitativo, cuantitativo o mixto) es uno de los errores más comunes al redactar este apartado. El enfoque determina el tipo de datos que se recogen; el diseño determina la estructura temporal y de control con la que se recogen esos datos.
¿Cuál es la diferencia entre diseño experimental y no experimental?
En el diseño experimental, el investigador manipula deliberadamente una variable independiente para observar su efecto sobre una variable dependiente, comparando un grupo experimental con un grupo de control. En el diseño no experimental, el investigador observa los fenómenos tal como se dan en su contexto natural, sin intervenir sobre ninguna variable.
| Criterio | Diseño experimental | Diseño no experimental |
|---|---|---|
| Manipulación de variables | Sí, deliberada | No |
| Grupo de control | Habitual | No aplica |
| Capacidad causal | Alta, si está bien controlado | Limitada o nula |
| Ejemplo TFG | Comparar el rendimiento académico entre un grupo que usa una app de estudio y otro que no | Describir el nivel de estrés académico autopercibido en estudiantes de último curso |
Dentro del diseño experimental, existen variantes según el nivel de control: los experimentos puros (con asignación aleatoria de sujetos a los grupos), los cuasiexperimentos (sin asignación aleatoria, habituales cuando se trabaja con grupos ya formados, como una clase) y los preexperimentos (con un solo grupo y sin comparación rigurosa).
¿Qué diferencia hay entre diseño transversal y diseño longitudinal?
El diseño transversal recoge los datos en un único momento en el tiempo, con el objetivo de describir variables o analizar su relación en ese momento concreto. El diseño longitudinal recoge datos en varios momentos temporales, lo que permite estudiar cómo evoluciona un fenómeno, aunque exige más tiempo y recursos que un TFG suele tener limitados.
- Transversal descriptivo: mide y describe una o varias variables en un momento dado. Ejemplo: nivel de uso de herramientas de IA entre estudiantes de un grado en un curso académico concreto.
- Transversal correlacional: analiza la relación entre variables en ese mismo momento. Ejemplo: relación entre horas de estudio semanales y nota media del expediente.
- Longitudinal de tendencia: analiza cambios en una población general a lo largo del tiempo, sin seguir a los mismos individuos.
- Longitudinal de panel: sigue a los mismos sujetos en distintos momentos, lo que permite observar cambios individuales.
Para un TFG con un plazo de pocos meses, el diseño transversal es, en la práctica, el más viable: un diseño longitudinal exige recoger datos en al menos dos momentos separados en el tiempo, algo que rara vez encaja en el calendario académico de un grado.
¿Cuándo conviene un diseño correlacional?
El diseño correlacional conviene cuando el objetivo del TFG es analizar si existe relación entre dos o más variables, sin necesidad de manipularlas ni de establecer causalidad. Es uno de los diseños no experimentales más usados en ciencias sociales, educación y ciencias de la salud porque se adapta bien a los recursos y al tiempo de un trabajo de fin de grado.
Ejemplo aplicado: un TFG que analiza la relación entre el uso de redes sociales y el rendimiento académico de estudiantes universitarios utiliza un diseño no experimental, transversal y correlacional: recoge los datos en un único momento, no manipula ninguna variable y busca establecer si existe asociación estadística entre ambas.
Es importante no confundir correlación con causalidad al redactar las conclusiones: un diseño correlacional permite afirmar que dos variables están asociadas, pero no que una provoque a la otra sin un diseño experimental que lo confirme.
Tabla comparativa de diseños de investigación
| Tipo de diseño | Manipulación | Momentos de recogida | Objetivo típico |
|---|---|---|---|
| Experimental puro | Sí, con asignación aleatoria | Antes y después | Establecer causalidad |
| Cuasiexperimental | Sí, sin asignación aleatoria | Antes y después | Aproximar causalidad con grupos intactos |
| Transversal descriptivo | No | Uno | Describir variables |
| Transversal correlacional | No | Uno | Relacionar variables |
| Longitudinal de panel | No | Varios, mismos sujetos | Estudiar evolución individual |
¿Cómo se elige el diseño de investigación adecuado para un TFG?
Se elige a partir de tres preguntas: qué tipo de pregunta de investigación se plantea (describir, relacionar o explicar causalmente), qué recursos y tiempo hay disponibles, y qué variables se pueden manipular de forma ética y práctica dentro del alcance de un TFG.
- Si la pregunta busca describir una situación, el diseño transversal descriptivo suele ser suficiente.
- Si la pregunta busca relacionar variables sin manipularlas, el diseño correlacional es la opción más habitual.
- Si la pregunta busca establecer causalidad y existen recursos para formar grupos comparables, el diseño cuasiexperimental es viable en un TFG.
- Si la pregunta exige estudiar cambios a lo largo del tiempo, conviene valorar si el calendario académico permite un diseño longitudinal, aunque sea de corta duración.
Antes de fijar el diseño, conviene revisar los tipos de variables de investigación, ya que el número y la naturaleza de las variables (independientes, dependientes, extrañas) condiciona directamente qué diseños son viables.
¿Qué validez debe controlar cada tipo de diseño?
Cada diseño está expuesto a amenazas distintas de validez interna y externa, y anticiparlas en la memoria refuerza la justificación metodológica ante el tribunal. La validez interna se refiere a si el diseño realmente aísla la relación entre las variables estudiadas; la validez externa, a si los resultados pueden generalizarse más allá de la muestra concreta.
| Diseño | Amenaza principal a la validez interna | Cómo mitigarla en un TFG |
|---|---|---|
| Cuasiexperimental | Grupos no equivalentes al inicio | Medir variables de partida y controlarlas en el análisis |
| Transversal correlacional | Variables de confusión no medidas | Incluir covariables relevantes en el cuestionario |
| Longitudinal de panel | Pérdida de participantes (mortalidad experimental) | Sobredimensionar la muestra inicial |
Mencionar estas amenazas y las medidas adoptadas para reducirlas, aunque sea de forma breve, es uno de los puntos que distingue un capítulo de metodología sólido de uno meramente descriptivo.
¿El diseño de investigación depende del enfoque cualitativo o cuantitativo?
Sí, en parte. Los diseños experimentales, cuasiexperimentales, transversales y longitudinales descritos aquí son propios del enfoque cuantitativo. El enfoque cualitativo utiliza otras categorías de diseño, como el estudio de caso, la etnografía o la teoría fundamentada, mientras que el enfoque mixto combina ambas lógicas de diseño en distintas fases del mismo estudio.
La guía sobre metodología cualitativa y cuantitativa en el TFG desarrolla en detalle las categorías propias del enfoque cualitativo, y la guía sobre metodología de investigación mixta explica cómo se combinan ambos enfoques en un mismo diseño.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el diseño de investigación en un TFG?
Es el plan que define cómo se van a recoger y analizar los datos para responder a la pregunta de investigación: si se manipulan variables o solo se observan, en cuántos momentos se recogen los datos y con qué finalidad se comparan los resultados.
¿Cuál es la diferencia entre diseño experimental y no experimental?
En el diseño experimental el investigador manipula deliberadamente una variable para observar su efecto sobre otra, con un grupo de control. En el no experimental, el investigador observa los fenómenos tal como ocurren, sin intervenir.
¿Qué diferencia hay entre un diseño transversal y uno longitudinal?
El diseño transversal recoge los datos en un único momento. El diseño longitudinal recoge datos en varios momentos, lo que permite estudiar la evolución de una variable, pero requiere más tiempo y recursos.
¿Un TFG puede usar un diseño correlacional?
Sí, es uno de los diseños no experimentales más habituales en TFG de ciencias sociales y de la salud, porque permite analizar la relación entre variables sin manipularlas ni contar con grupo de control.
¿Cómo se justifica la elección del diseño de investigación en la memoria?
Se justifica explicando por qué ese diseño responde mejor a la pregunta de investigación que las alternativas, qué limitaciones tiene y cómo se controlan las variables extrañas más relevantes para el estudio.
Cómo redactar este apartado en tu metodología
El apartado de diseño de investigación se redacta después de justificar el enfoque metodológico y antes de describir la muestra y los instrumentos. La estructura general de todo este capítulo, incluida la posición exacta del diseño dentro del índice de la metodología, está desarrollada en la guía central sobre cómo hacer la metodología de un TFG.