Grupos Correlacionados

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Transcripción de la presentación:

Grupos Correlacionados Prof: Carolina Mora

Grupos Correlacionados Empleando las mismas unidades, por ejemplo participantes, en cada uno de los grupos experimentales Apareando las unidades respecto a uno o más variables independientes que estén relacionadas con la variable dependiente Usando más de un grupo de unidades en el diseño, como clases o escuelas

Diseño de un grupo con ensayos repetidos Tratamientos Escuelas A1 A2 1 2 3 El mejor apareamiento posible de los participantes consiste en aparearlos consigo mismo Las dificultades: sensibilización del pretest maduración la historia Es el tipo de diseño implícito en el análisis de datos de “tiempo”

Diseño de dos grupos: experimental y control Apa X Y Experimental  X Control En este diseño se aparea a los participantes y después se les asigna aleatoriamente a los grupos experimental y control

Diseños Multigrupales con Grupos Correlacionados Varianza de las unidades Es difícil aparear tres o cuatro grupos de participantes, y mientras que en la investigación del comportamiento por lo general no es factible, ni deseable utilizar a los mismos participantes, hay situaciones naturales de grupos correlacionados. Tales situaciones son particularmente importantes para la investigación educativa. Sin embargo, en estos casos se debe dar un énfasis considerable a la varianza entre unidades (escuelas, clases y otras unidades educativas) Pueden surgir grandes errores de ignorar la varianza de las unidades. Uno de los errores consiste en seleccionar varias escuelas y designar algunas de ellas como unidades experimentales y otras como control. Aquí la varianza entre las escuelas se enreda con la varianza de la variable experimental

Diseño Factorial con Grupos Correlacionados Nivel B1 Nivel B2 Tratamientos Unidades A1 A2 A3 1 2 3 4 5 Tratamientos Unidades A1 A2 A3 1 2 3 4 5 Las fortalezas y debilidades del diseño factorial con grupos correlacionados son similares a las de los diseños factoriales más complejos. Las principales fortalezas son la habilidad para aislar y medir las varianzas y probar las interacciones