Diseños de investigación

 Arnau (1995a) define el diseño de investigación como un plan estructurado de acción que, en función de unos objetivos básicos, está orientado a la obtención de información o datos relevantes a los problemas planteados

Diseños experimentales clásicos  Kirk (1995) define el término diseño experimental como un plan para asignar los sujetos a las condiciones experimentales y el análisis estadístico asociado con ese plan

 1) Formulación de la hipótesis estadística a partir de la hipótesis científica.  2) Determinación de las condiciones experimentales que van a utilizarse (variable independiente), la medida que va a registrarse (variable dependiente) y las variables de posible confundido.

 3) Especificación del número de sujetos y de la población de la que se extraerá la muestra.  4) Especificación del procedimiento para asignar los sujetos a las condiciones experimentales.  5) Determinación del análisis estadístico que se llevará a cabo.

Diseños experimentales de N=1  Sirven para estudiar los efectos de las variables de tratamiento o intervención sobre la conducta (objeto de estudio) de individuos o grupos de individuos.

Características  La conducta se estudia a lo largo del tiempo, por lo que se toman registros de ésta en muchos momentos temporales. Esta conducta se conoce como variable de respuesta o resultado (en ocasiones, también se la denomina variable dependiente).

 2. La conducta se registra en fases distintas: fases sin intervención —o con ausencia de tratamiento— y fases con intervención —o con administración de tratamiento—. Es, precisamente, la comparación entre fases la que permite evaluar si el tratamiento modifica la conducta.

 A diferencia de los diseños de grupos, los diseños de N=1 se interesan en el estudio del individuo, por lo que trabajarán con un único sujeto. Se entiende aquí el término sujeto en un sentido amplio, puesto que puede tratarse de un solo individuo, paciente u organismo, o de cualquier otra entidad formada por varios individuos.

 Tal intervención puede consistir en la aplicación de un determinado tratamiento o programa. Por lo que se refiere a la segunda característica —el control de las variables extrañas—, el diseño de N=1 puede recurrir en la recogida de datos a tres controles esenciales: la línea base, la reversión y la replicación.

 Se utiliza con mucha frecuencia en investigación aplicada, fundamentalmente en los ámbitos clínico y educativo.

Salomón  Es un tipo de diseño de investigación, pertenece a la clase de los diseños experimentales, consiste en la conformación de cuatro grupos, dos experimentales y dos de control, a los cuales se asignan aleatoriamente las unidades experimentales.

 A uno de los grupos experimentales y a uno de los grupos de control se le efectúa una medición antes y después de la aplicación de la variable experimental. A los otros grupos solo se los mide después de haber aplicado la variable experimental.

PRUEBA DE HIPOTESIS  Hipótesis es una aseveración de una población elaborado con el propósito de poner aprueba, para verificar si la afirmación es razonable se usan datos.  En el análisis estadístico se hace una aseveración, es decir, se plantea una hipótesis, después se hacen las pruebas para verificar la aseveración o para determinar que no es verdadera.  Por tanto, la prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable.

Prueba de una hipótesis: se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco paso: 1. Se plantea la hipótesis nula y la alternativa. 2. Se selecciona el nivel. 3. Se identifica el estadístico de prueba. 4. Se forma la regla de decisión. 5. Se toma una muestra y se decide: Objetivo de la prueba de hipótesis. El propósito de la prueba de hipótesis no es cuestionar el valor calculado del estadístico (muestral), sino hacer un juicio con respecto a la diferencia entre estadístico de muestra y un valor planteado del parámetro.

Plantear la hipótesis nula Ho y la hipótesis alternativa H1.  Cualquier investigación estadística implica la existencia de hipótesis o afirmaciones acerca de las poblaciones que se estudian.  La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un "no" en la hipótesis nula que indica que "no hay cambio" Podemos rechazar o aceptar Ho.  La hipótesis nula es una afirmación que no se rechaza a menos que los datos maestrales proporcionen evidencia convincente de que es falsa. El planteamiento de la hipótesis nula siempre contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.  La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. Se le conoce también como la hipótesis de investigación. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.