Diseño transversal: características, ventaja, tipos, ejemplos
El diseño transversal es un tipo de investigación observacional que analiza y estudia datos de variables recogidas en un lapso de tiempo sobre una muestra de población o conjunto ya predefinido. Las recopilaciones de datos se hacen en el presente, es decir, al momento de iniciar la investigación.
Se conoce también como estudio de corte transversal, estudio de prevalencia o estudio transversal. Un ejemplo de diseño transversal sería cuántas personas salieron de vacaciones de verano en Barcelona, y cuántas de ellas presentaron síntomas de COVID-19 a su regreso.
Las personas objeto de estudio son similares en todas las variables, excepto en la que se estudia, de modo que esa variable es la constante en toda la investigación. Se diferencia del estudio longitudinal en que en este las variables pueden cambiar en el curso del estudio, mientras que en el diseño transversal no.
Pueden hacerse estudios transversales en diversas industrias, como el retail, medicina, negocios o educación, pues permite recopilar gran cantidad de datos que ayudan a tomar decisiones.
Índice del artículo
- 1 Características del diseño transversal
- 2 Ventajas y desventajas del diseño transversal
- 3 Tipos de diseño transversal
- 4 Ejemplos de diseño transversal de investigación
- 5 Referencias
Este tipo de investigación se basa en observar a los sujetos en su entorno, sin que el investigador intervenga.
Quiere decir que el periodo de tiempo es el mismo para todos los sujetos, que comparten similares características. Por ejemplo, el tipo de compras que realizaron hombres y mujeres de entre 24 y 38 años en la semana del Black Friday 2020 por Mercado Libre Buenos Aires.
Por su carácter de recolección de datos, y para analizar los resultados, el diseño transversal hace uso de herramientas parecidas a la estadística: es habitual el uso de frecuencias medias, absolutas, valores máximos, etc.
Utiliza gráficos y diagramas para representar los resultados obtenidos.
Es cuando se trata de un estudio transversal que se base en la encuesta por muestreo, y con ella obtiene los datos necesarios a lo largo de la investigación.
Es cuando usa dos o más muestras de la población objeto de estudio y los datos se obtienen en un solo momento. Cuando la recopilación de la información se realiza en dos lapsos diferentes de tiempo, se pueden hacer comparaciones de conjunto, aunque la encuesta se haya aplicado a muestras distintas de población.
- Los estudios transversales son bastante rápidos de realizar.
- Las variables se recolectan en un solo periodo de tiempo.
- Pueden investigarse múltiples datos y resultados al mismo tiempo.
- Es perfectamente medible la prevalencia de todos los factores.
- Es idóneo para los análisis descriptivos.
- Es el punto de partida para futuras investigaciones.
- Es complicado que todas las personas presenten las mismas variables exactas.
- No es útil para investigaciones basadas en una línea de tiempo.
- Cuando involucra sentimientos, los resultados podrían contener sesgos y la investigación perder objetividad.
- No siempre permiten determinar las causas.
- Cuando existen asociaciones, estas pueden ser difíciles de interpretar.
Este tipo de diseño transversal sirve para evaluar distribución y frecuencia de una variable en un segmento demográfico determinado.
Un ejemplo ilustrativo podría ser cuántos estudiantes hombres y mujeres accedieron a las carreras científicas en 2019, en dos universidades importantes de Colombia.
Es analítico cuando se estudia la asociación entre dos parámetros –relacionados o no–. Por ejemplo, cuántos trabajadores de una petrolera pueden desarrollar problemas pulmonares. Para esto se observarán las condiciones de la petrolera y de los pozos.
La cuestión es que el estudio no explica las causas, pues tales problemas pulmonares podrían estar presentes en los trabajadores desde antes y por otras razones ajenas a las condiciones de trabajo.
Esta metodología no es completa, pues los factores de riesgo y los resultados se generan al mismo tiempo creando cierta confusión.
En la vida real, cuando se inicia un estudio transversal, suelen utilizarse elementos de los dos tipos.
Pondremos dos ejemplos de diseño transversal aplicado a una investigación sobre la COVID-19, para que te des una idea de cómo puede utilizarse.
Se estudiarán cuántos pacientes de dos hospitales de Buenos Aires, entre julio y septiembre de 2020, desarrollaron neumonía después de dar positivo en las pruebas para detectar la COVID-19, y que debieron ser internados.
El segmento demográfico será amplio: niños y niñas hasta 14 años, jóvenes de 15 hasta 25 y adultos en adelante. En este estudio se tomarán en cuenta las encuestas de seguimiento que realizó el Ministerio de Salud a los pacientes mediante las consultas físicas que les hicieron en los hospitales y sus propias historias clínicas.
Se determinará asimismo cuántos de ellos tenían condiciones previas de salud que agravaron los síntomas de COVID-19, cuántos fallecieron así como el rango de edad.
Las variables serán la incidencia de la neumonía en pacientes de COVID-19, y las condiciones previas (otras enfermedades, como diabetes, hipertensión, problemas renales, asma, etc.).
Se hará un muestreo grabado a voluntarios que dieron negativo en las pruebas de COVID-19 en la ciudad de Medellín pero que presentaron síntomas parecidos, como tos o fiebre, que pueden ser producto de otros procesos virales, como la influenza normal.
Asimismo, se tomará otra muestra de personas que dieron positivo para el virus y que presentaron tos seca como uno de los síntomas.
El muestreo se tomará desde la primera semana de octubre hasta la tercera, y se aceptarán grabaciones telefónicas donde las personas toserán. La idea del estudio es escuchar las toses de quienes tienen la COVID-19 y quienes no, y analizar las diferencias para poder diagnosticar mejor la tos seca del virus.
El estudio será anónimo y simultáneo, y a medida que se vaya obteniendo la información se creará una base de datos para la tos de la COVID-19 y para la tos de otros procesos virales.
Al terminar la investigación, la misma servirá de apoyo para médicos e investigadores de COVID-19 que mejore los diagnósticos del virus.
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