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Es un estudio observacional que recoge datos cualitativos y cuantitativos y se encarga de emplear medidas continuas o repetidas para dar seguimiento a individuos particulares durante un período prolongado de tiempo, a menudo años o décadas.

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Los diseños de investigación transversal recolectan datos en un solo momento, en un tiempo único. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado.

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1. La principal característica de este tipo de investigaciones es la manera de recoger los datos. De esta forma, es usada para medir la prevalencia del fenómeno medido, al igual que cómo afecta a la población en un momento temporal.

2. La investigación transversal no entra dentro de las llamadas experimentales, sino que se basa en la observación de los sujetos en su entorno real.

3. La mayoría de las veces, las muestras que se han elegido como representación poblacional son estudiadas cualitativamente.

4. A la hora de presentar las conclusiones, las herramientas usadas son muy similares a las de la estadística.

5.   Este   método   permite   definir   las   variables   a   través   del   análisis   de   sus   incidencias   en   la comunidad objeto de estudio.

6. Se elige un objetivo de estudio en el momento con algunas situaciones o características

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Martinez, A. (n.d.). Investigación transversal y longitudinal. https://blogdetiposdeinvestigacion.blogspot.com/p/investigacion-transversal-y-longitudinal.html
Studocu. (n.d.). Investigación Transversal Y Longitudinal - Keren Palma DIAZ - Ingeniería Industrial Taller de - Studocu. https://www.studocu.com/es-mx/document/instituto-tecnologico-de-veracruz/taller-de-investigacion-1/investigacion-transversal-y-longitudinal-keren-palma-diaz/14764852

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Permite estudiar varias variables resultado como enfermedad y exposición.

Buen control de los sujetos de estudio.

Poco tiempo de ejecución de estudio puesto que no hay seguimiento de los individuos y generalmente poco costo económico.

Son un buen paso inicial en la elaboración de un estudio coherente.

Proporcionan estimadores de prevalencia.

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Las variables no se manipulan intencionalmente

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Las variables no se manipulan intencionalmente

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Desventajas

1. No establece relaciones causales.

2. No permite el seguimiento de cambios a lo largo del tiempo.

3. No aborda la temporalidad de los eventos.

4. No es adecuada para estudios de prevalencia en enfermedades raras o de baja incidencia.

5. Puede haber sesgos de selección y de respuesta.

6. No permite el estudio de cambios en variables a nivel individual.

7. No es adecuada para estudios de causalidad y efectos a largo plazo.

8. No captura variabilidad temporal.

9. Puede ser costosa y consumir mucho tiempo.

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1. Seguimiento a lo largo del tiempo

2. Permite el estudio de trayectorias y cambios individuales

3. Permite el estudio de relaciones causa-efecto

4. Mayor sensibilidad para detectar cambios

5. Aborda la temporalidad de los eventos

6. Requiere un mayor compromiso y recursos

7. Puede haber tasas de deserción

8. Sujeta a posibles eventos externos o cambios en el entorno