La pregunta de investigación

1 · Definición

La pregunta de investigación es el enunciado que define qué se quiere saber. De ella se derivan el diseño, la población, las variables, el tamaño de muestra y el análisis.

2 · Qué la hace respondible

Una pregunta sirve para investigar si es empírica, específica y factible.

Empírica. Se contesta con observaciones, no con argumentos. “¿Es justo el sistema de cupos?” es una pregunta valiosa y no es empírica. “¿Qué proporción de los ingresantes por cupo completa el primer año?” sí lo es.

Específica. Dice de quiénes, dónde, cuándo y qué se mide. “¿Cómo afecta la pobreza a la educación?” no se puede responder: no hay universo, ni variable, ni período.

Factible. Se puede responder con los datos y el tiempo que hay. Una pregunta que exige seguir a mil personas durante diez años no es una pregunta de tesis de grado.

Hay un cuarto criterio que no es lógico sino práctico, y es el que decide si el trabajo vale la pena: la pregunta tiene que admitir una respuesta negativa. Si cualquier resultado imaginable confirma lo que se quería mostrar, no hay investigación: hay ilustración de una conclusión previa.

3 · Los cuatro componentes

Toda pregunta empírica bien formulada contiene:

Componente	Responde	Ejemplo
Población	¿Quiénes?	Ocupados de aglomerados urbanos
Variable o exposición	¿Qué se compara o se mide?	Nivel educativo alcanzado
Resultado	¿Qué se observa?	Ingreso de la ocupación principal
Marco temporal	¿Cuándo?	Primer trimestre de 2026

En ciencias de la salud, la misma idea se enseña con la sigla PICO: población, intervención, comparación, resultado. Es el mismo esqueleto con nombres del campo clínico, y tiene dos variantes que conviene conocer porque resuelven casos que PICO no cubre:

• PECO, donde la I se reemplaza por exposición. Es la versión para estudios observacionales, donde nadie interviene: se observa a quienes fuman, a quienes trabajan en un ambiente, a quienes completaron el secundario.
• PICOT, que agrega la T del horizonte temporal: a treinta días, al año, a los cinco años. Sin eso, “mejora la supervivencia” no está definido.

4 · De vaga a respondible

Un ejemplo del recorrido completo:

Versión	Problema
“¿Influye la educación en el ingreso?”	Sin población, sin período, sin definición de las variables
“¿Los que estudian más ganan más?”	“Estudiar más” y “ganar más” no están definidos
“¿Existe asociación entre el máximo nivel educativo alcanzado y el ingreso de la ocupación principal, entre las personas ocupadas de los aglomerados urbanos relevados por la EPH en el primer trimestre de 2026?”	Respondible

La tercera es más larga y más fea. También es la única con la que se puede trabajar: define el universo, las dos variables y el período, y de ahí sale directamente el plan de análisis.

5 · Los tres tipos de pregunta

Cada tipo lleva a un diseño distinto, y confundirlos es el origen de muchos problemas posteriores:

Descriptiva. ¿Cuánto, cuántos, qué proporción? No compara ni explica. “¿Cuál es el ingreso mediano de los ocupados?”

Comparativa o de asociación. ¿Hay diferencia entre grupos? ¿Se relacionan dos variables? “¿Difiere el ingreso mediano entre varones y mujeres?”

Causal. ¿X produce Y? Es la más ambiciosa y la que más exige del diseño: con datos observacionales rara vez se puede responder, por más sofisticado que sea el análisis. “¿Aumenta el ingreso por completar el secundario?”

6 · La pregunta decide el resto del trabajo

No es una frase de manual: cada tipo de pregunta arrastra un diseño, un análisis y hasta un verbo permitido en las conclusiones.

Tipo de pregunta	Diseño que pide	Análisis típico	Qué se puede afirmar
Descriptiva	Transversal, censo o encuesta	Frecuencias, medidas resumen, intervalos	“El valor es tanto”
De asociación	Transversal, cohorte, caso-control	Tablas, correlación, regresión	“Se asocia con”, “difiere entre”
Causal	Experimento; en su defecto, diseño observacional con control de confusión	Comparación de grupos, modelos ajustados	“Produce”, “reduce” — solo si el diseño lo sostiene

De la misma pregunta salen también las dos cosas que se suelen dejar para el final y deberían estar acá: la operacionalización de cada término —qué es exactamente “nivel educativo alcanzado”— y el tamaño de muestra, que no se puede calcular hasta saber qué se compara con qué.

7 · Una pregunta principal, algunas secundarias

Un trabajo tiene una pregunta principal. Las demás son secundarias, y la diferencia no es de importancia sino de consecuencias:

• La principal es la que define el tamaño de muestra y la que el estudio está diseñado para responder con potencia suficiente.
• Las secundarias se responden con los mismos datos, con menos garantías, y se informan como lo que son.
• Lo que aparece en el camino sin estar previsto es exploratorio, y se informa como hallazgo que habilita un estudio futuro.

8 · De la pregunta al objetivo

En el formato de una tesis, la pregunta se traduce en objetivos:

• Objetivo general: una oración, en infinitivo, que reformula la pregunta. Analizar la asociación entre nivel educativo e ingreso en…
• Objetivos específicos: los pasos concretos y verificables. Cada uno tiene que corresponder a un análisis del plan.

La prueba de coherencia: cada objetivo específico tiene que producir al menos un resultado, y cada resultado tiene que responder a un objetivo. Si sobra alguno de los dos lados, algo está mal armado.

Conviene revisar esa correspondencia en una tabla de dos columnas antes de escribir una sola línea de resultados. Es el mismo control que hace la matriz de operacionalización, una fila por objetivo, y el que evita descubrir en la defensa que un objetivo quedó sin contestar.

9 · Errores frecuentes

• Preguntas que no se pueden responder con datos. Las normativas —qué se debería hacer— son legítimas y no son empíricas.
• Preguntas demasiado amplias. “El impacto de la tecnología en la sociedad” no es una pregunta: es un área.
• Preguntas de sí o no que no aportan. “¿Existe relación?” casi siempre se responde que sí con $n$ suficiente. Mejor: ¿de qué magnitud?
• Preguntas que no admiten respuesta negativa. Si cualquier resultado confirma lo que se quería mostrar, el trabajo no está investigando nada.
• Formular la pregunta después de ver los datos. Invalida la inferencia: el p-valor supone que la pregunta estaba hecha antes.
• No jerarquizar: diez preguntas al mismo nivel. Sin una principal no hay cómo calcular el tamaño de muestra, y alguna va a dar significativa por azar.
• Confundir tema con pregunta. “Deserción universitaria” es un tema. La pregunta es lo que se quiere saber sobre él.
• Objetivos que no se corresponden con ningún análisis. Si un objetivo no produce resultados, o sobra el objetivo o falta el análisis.
• Prometer causalidad con un diseño que no la permite. Ver tipos de estudio.

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