La investigación científica en psicología, ciencias sociales y de la salud adopta distintos enfoques metodológicos según el objetivo del estudio, el tipo de pregunta que se formula y la naturaleza de los datos analizados. Esta clasificación distingue entre investigaciones teóricas, empíricas primarias y empíricas secundarias, incorporando los principales diseños utilizados en cada caso, y algunas guías metodológicas.

Tipo de Investigación	Subtipo/Diseño	Características principales	Guías y recursos metodológicos
Teórica	Scoping review (antigua)	Mapeo amplio de literatura sin evaluación crítica formal.	-
	Revisiones narrativas	Síntesis conceptual sin método sistemático ni análisis estadístico.	-
	Ensayos teóricos	Desarrollo de marcos conceptuales, sin datos empíricos.	-
Empírica Secundaria	Scoping review (moderna)	Mapeo sistemático con criterios explícitos; puede incluir evaluación crítica.	PRISMA-ScR
	Revisiones sistemáticas	Revisión crítica y reproducible con criterios de inclusión y análisis estructurado.	PRISMA, PRISMA-P, PASSR, mERA
	Meta-análisis	Análisis estadístico cuantitativo que combina resultados de varios estudios.	QUORUM, PRISMA, APA JARS-Quant, MOSE
Empírica Primaria	Investigación instrumental	Diseño, adaptación y validación de instrumentos.	ITC
	Diseños experimentales (cuantitativo)	Manipulación de VI con control riguroso para establecer relaciones causales.	CONSORT, SPIRIT, APA JARS-Quant
	- Entre sujetos	Comparación entre grupos diferentes.
	- Intra sujetos	Medidas repetidas en los mismos participantes.
	- Mixto	Combina entre e intra sujetos.
	- Caso único (SCED)	Evaluación controlada de un solo sujeto o pocos casos.	SCRIBE, ROBINS-I, SPENT
	Diseños cuasi-experimentales (cuantitativo)	Manipulación sin asignación aleatoria; riesgo de variables extrañas; control intermedio.	APA JARS-Quant, TREND
	Diseños no experimentales (cuantitativo)	Observación sin manipulación. Se clasifican según nivel de indagación:	STROBE, APA JARS-Quant
	- Nivel Descriptivo	Describe fenómenos (e.g., estudios transversales, de prevalencia, de caso clínico). Sin hipótesis.	STROBE, CHERRIES, CARE, APA JARS-Quant
	- Nivel Relacional (comparativo/predictivo)	Evalúa relaciones entre variables (e.g., cohortes, casos y controles). Con hipótesis de covariación.	STROBE, mERA, APA JARS-Quant
	Diseño no experimental cualitativo	Estudio interpretativo o descriptivo de fenómenos no cuantificables.	COREQ, APA JARS-Qual
	Diseños mixtos	Combinación de métodos cualitativos y cuantitativos.	APA JARS-Mixed
Los diseños no experimentales también se denominan: diseños observacionales, ex post facto o selectivos. En los diseños de caso único, solo los diseños con reversión o manipulación controlada se consideran experimentales. El diseño A-B simple no lo es.

A continuación encontrarás desglosada la información de la tabla, con algunos detalles, características generales y los enlaces a las guías y recursos metodológicos.

Investigación Teórica

Incluye estudios basados en la reflexión conceptual, sin análisis de datos empíricos directos.

Ejemplos:

• Revisiones narrativas
• Revisiones de alcance antiguas (old scoping reviews) de caracter narrativo sin método reproducible.
• Ensayos teóricos

Nota: Aunque las revisiones sistemáticas y los meta-análisis a menudo se incluyen en revisiones de literatura, son investigaciones empíricas, ya que aplican métodos sistemáticos para analizar datos existentes.

Investigación Empírica

Se basa en la observación y análisis de datos (primarios o secundarios).

1. Investigación Empírica Secundaria

Usa datos ya publicados

• Revisiones de alcance modernas (scooping reviews) – PRISMA-ScR

• Revisiones sistemáticas – PRISMA, PRISMA-P, PASSR, mERA

• Meta-análisis – QUORUM, PRISMA, APA JARS-Quant, MOSE

  Siguen una metodología rigurosa, con criterios de inclusión, evaluación crítica y análisis de datos. Las scoping reviews que aplican la guía PRISMA-ScR y un protocolo riguroso se consideran investigaciones empíricas secundarias. Las versiones más narrativas o exploratorias sin método reproducible pueden seguir clasificándose como teóricas o pre-empíricas.

2. Investigación Empírica Primaria

a) Investigación Instrumental – International Test Commission (ITC) Guidelines

Diseño, adaptación, validación o evaluación de instrumentos de medición como cuestionarios o escalas.

Características generales:

• • Nivel de indagación: Descriptivo o relacional
  • Estrategia: Instrumental
  • Análisis: Psicométrico y estadístico

b) Diseños Experimentales – CONSORT, SPIRIT, APA JARS-Quant

Buscan establecer relaciones causales manipulando la variable independiente (VI) y controlando variables extrañas.

• • Diseño entre sujetos (grupos independientes)

  • Diseño intra sujetos (medidas repetidas)

  • Diseño mixto

  • Diseño experimental de caso único (experimentos de reversión, cambio de criterio, línea base múltiple, etc.) – SCRIBE, ROBINS-I, SPENT

    • Pueden ser reversibles (ej., A-B-A-B) o no reversibles (ej., cambio de criterio, tratamientos alternantes)

    • El diseño A-B simple no se considera experimental por carecer de reversión

Características generales:

• • Nivel de indagación: Explicativo
  • Estrategia: Manipulativa
  • Hipótesis: Causal
  • Grado de control: Alto a máximo
  • Análisis: Inferencial

c) Diseños Cuasi-Experimentales – APA JARS-Quant, TREND

No hay asignación aleatoria. Los grupos pueden diferir antes de la intervención.

Características:

• • • Nivel de indagación: Relacional-explicativo
    • Estrategia: Manipulativa
    • Hipótesis: Causal o covariación
    • Grado de control: Moderado a alto
    • Análisis: Inferencial

d) Diseños No Experimentales cuantitativos – STROBE, APA JARS-Quant, CHERRIES

No hay manipulación de variables. Se observan relaciones o se describen fenómenos.

i. Nivel descriptivo 

• • Objetivo: Describir, clasificar o categorizar fenómenos.

  • Ejemplos: Estudios transversales, estudios de prevalencia

Características generales:

• • Estrategia: Exploratoria
  • Sin hipótesis, solo objetivos
  • Grado de control: Mínimo
  • Análisis: Descriptivo

ii. Nivel relacional (comparativo o predictivo) 

• • Objetivo: Estudiar relaciones entre variables.
  • Ejemplos: Estudios de cohortes (prospectivos), estudios de casos y controles (retrospectivos)

Características :

• • Estrategia: Analítica
  • Hipótesis: Covariación
  • Grado de control: Medio
  • Análisis: Inferencial

También conocidos como:

• • Diseños observacionales
  • Diseños ex post facto
  • Diseños selectivos

e) Diseños No-Experimentales Cualitativos – COREQ, APA JARS-Qual

Estudio interpretativo o descriptivo de fenómenos no cuantificables.

f) Diseños Mixtos- APA JARS-Mixed

Combinación de métodos cualitativos y cuantitativos.

Referencias

• Argimón Pallás, J. M., & Jiménez Villa, J. (2019). Métodos de investigación clínica y epidemiológica. Elsevier.

• Ato, M., López-García, J. J., & Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3). https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511

• Ato García, M., & Vallejo Seco, G. (2015). Diseños de investigación en psicología. Pirámide.

• Bono Cabré, R., & Arnau Gras, J. (2014). Diseños de caso único en ciencias sociales y de la salud. Editorial Síntesis.

• Fontes de Gracia, S. et al. (2008). Diseños de investigación en psicología. UNED.

• Martínez Arias, R., Castellanos López, M. Á., & Chacón Gómez, J. C. (2014). Métodos de investigación en psicología. Editorial EOS.

• Pardo, A., Ruiz, M. A., & San Martín, R. (2015). Análisis de datos en ciencias sociales y de la salud I. Editorial Síntesis.