Tipos de estudio: panorama general

1 · La división principal

Todos los diseños se ordenan por una sola pregunta: ¿el investigador asignó la exposición, o solo la observó?

Experimental. El investigador asigna. Si además la asignación es al azar, es un ensayo aleatorizado.

Observacional. El investigador observa lo que ya ocurre. No asigna nada.

2 · El mapa completo

¿Se asigna la exposición?
│
├─ SÍ → Experimental
│   ├─ al azar → Ensayo aleatorizado
│   └─ sin azar → Cuasiexperimental
│
└─ NO → Observacional
    ├─ sin comparación → Descriptivo
    │   ├─ Serie de casos
    │   └─ Prevalencia
    └─ con comparación → Analítico
        ├─ Transversal
        ├─ Casos y controles
        ├─ Cohorte
        └─ Ecológico

El último de la lista es el que más se olvida y más problemas trae: en un estudio ecológico la unidad de análisis no es la persona sino un agregado —un departamento, un país, una escuela— y tanto la exposición como el resultado se miden sobre ese agregado. Es barato y suele ser lo único disponible con datos publicados, pero sus conclusiones valen para los territorios y no para las personas que los habitan: ver unidad de análisis.

3 · Qué permite afirmar cada uno

Diseño	Qué mide	Permite causalidad
Descriptivo	Frecuencia, distribución	No
Ecológico	Asociación entre agregados	No (y no habla de personas)
Transversal	Asociación en un momento	No
Casos y controles	Asociación, hacia atrás	Débilmente
Cohorte	Incidencia, riesgo relativo	Con cautela
Cuasiexperimental	Efecto, con supuestos	Con cautela
Ensayo aleatorizado	Efecto	Sí

Esa columna de la derecha es la que importa, y es la que más se ignora al escribir las conclusiones.

4 · La dimensión temporal

Cruzando con lo anterior, los estudios observacionales se ordenan según cuándo se mide qué:

Transversal. Exposición y resultado se miden al mismo tiempo. Es una foto. La EPH es transversal: releva todo en el mismo trimestre.

Longitudinal. Hay seguimiento en el tiempo. Puede ser prospectivo —se define la cohorte y se la sigue hacia adelante— o retrospectivo —se parte del resultado y se reconstruye hacia atrás—.

El problema del transversal es que no establece qué vino primero. Si se observa que quienes tienen menor nivel educativo tienen menor ingreso, el diseño no distingue entre “estudiar menos lleva a ganar menos” y “venir de un hogar de bajos ingresos lleva a estudiar menos”. Las dos explicaciones producen el mismo dato.

5 · Por qué la aleatorización cambia todo

En un estudio observacional, los grupos que se comparan difieren en la exposición y en todo lo demás. Quienes completaron estudios superiores difieren de quienes no en origen socioeconómico, en región, en edad, en red de contactos. Cada una de esas diferencias es una explicación alternativa —una variable de confusión— del resultado observado.

Se pueden controlar las que uno midió, con estratificación o con regresión múltiple. No se pueden controlar las que uno no midió, ni las que no se le ocurrieron.

La asignación al azar resuelve ese problema de un modo que ninguna técnica estadística iguala: reparte todas las características, medidas y no medidas, de manera equilibrada entre los grupos.

6 · Cuando no se puede aleatorizar

Entre el ensayo y la simple observación hay una familia de diseños que aprovechan situaciones en las que algo externo repartió la exposición de un modo parecido a un sorteo: una ley que entró en vigencia, un programa que se aplicó en algunos municipios y no en otros, un puntaje de corte que decide quién recibe un beneficio. Son los cuasiexperimentos, y son la herramienta central de la evaluación de políticas públicas.

Diseño	La idea	Qué hay que poder sostener
Antes-después	Comparar la misma unidad en dos momentos	Que no pasó otra cosa en el medio
Serie temporal interrumpida	Muchos puntos antes y después	Que la tendencia previa se hubiera mantenido
Diferencias en diferencias	Comparar el cambio del grupo tratado con el de uno no tratado	Que los dos grupos venían evolucionando parejo
Regresión discontinua	Comparar a los que quedaron apenas arriba y apenas abajo de un corte	Que cerca del corte quedar de un lado u otro es casi azar
Control sintético	Construir un “grupo de comparación” combinando otras unidades	Que la combinación reproduce bien el pasado de la tratada

7 · Cómo se argumenta causa sin experimento

Casi todo lo que sabemos sobre factores de riesgo viene de estudios observacionales: nadie asignó al azar a la gente a fumar durante treinta años. Que la causalidad no se demuestre con un solo estudio observacional no significa que no se pueda argumentar; significa que se argumenta acumulando evidencia.

Los criterios que propuso Austin Bradford Hill en 1965, a propósito de esa misma discusión sobre el tabaco, siguen siendo el marco de referencia:

Criterio	Qué pide
Temporalidad	La causa antes que el efecto. Es el único imprescindible
Fuerza	Asociaciones grandes son más difíciles de explicar por confusión
Gradiente	A más exposición, más efecto
Consistencia	Se repite en poblaciones, épocas y diseños distintos
Plausibilidad	Hay un mecanismo que lo explique
Reversibilidad	Al quitar la exposición, baja el efecto

Para una tesis, la conclusión práctica es doble: un solo estudio observacional no autoriza un verbo causal, y al mismo tiempo, discutir estos criterios en el apartado de discusión es exactamente lo que se espera de un buen trabajo.

8 · Cómo se elige

En la práctica, el diseño lo determinan tres restricciones:

La pregunta. Descriptiva → estudio descriptivo. De asociación → analítico. De efecto → experimental si se puede.

La ética. No se puede asignar al azar una exposición dañina. Por eso casi todo lo que se sabe sobre factores de riesgo viene de estudios observacionales.

Los recursos. Una cohorte prospectiva de cinco años no entra en una tesis de grado. Un transversal, sí.

Lo importante no es tener el mejor diseño posible: es saber qué permite afirmar el diseño que se tiene y no escribir conclusiones que lo excedan.

9 · Errores frecuentes

• Conclusiones causales con diseño transversal. El error más común de la metodología aplicada, y aparece en la mitad de los trabajos.
• Verbos que insinúan causa sin decirlo. “Influye”, “impacta”, “genera”, “determina”, “produce”. Con un diseño observacional, lo correcto es “se asocia”, “se relaciona”, “difiere entre”.
• Llamar experimental a un estudio sin asignación. Comparar dos grupos que ya existían no es un experimento: es un observacional con comparación.
• Presentar un cuasiexperimento sin defender su supuesto. El supuesto es el que reemplaza al sorteo: si no se discute, el diseño no se sostiene.
• Sacar conclusiones sobre personas con un estudio ecológico. Los datos agregados hablan de territorios.
• Creer que controlar variables equivale a aleatorizar. Controla lo que mediste; deja intacto lo que no.
• Elegir el diseño después de tener los datos. El diseño es una decisión previa; llamarlo de otro modo al escribir no cambia lo que permite concluir.
• No declarar el diseño. El lector necesita saberlo para evaluar las conclusiones.

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