Diseños Generales

2 Propósito implícito del diseño experimental El propósito implícito de todo diseño experimental consiste en imponer restricciones controladas sobre observaciones de fenómenos naturales. El diseño de investigación, le dice al investigador. Haga esto y aquello; no haga esto, ni aquello; tenga cuidado con esto; ignore aquello, etc.

3 diseños experimentales y análisis de varianza El análisis de varianza resulta más apropiado para los diseños experimentales, aunque muchas veces ha sido utilizado en investigación no experimental Cuando no es posible asignar aleatoriamente a los participantes, y cuando, por una razón u otra, existe un número desigual de casos en las casillas de un diseño factorial, el uso del análisis de la varianza se vuelve cuestionable e incluso inapropiado Estrictamente hablando, si las variables independientes no son experimentales, entonces el análisis de varianza no es el tipo de análisis apropiado. No obstante, existen excepciones. Por ejemplo si una VI es experimental y otra VI no lo es apropiado usar el análisis de varianza

4 Diseños Diseños solo con post test (puede ser 2 o más grupos) aleatorizadosapareados Diseños con pretest y postest (pueden ser 2 o más grupos) aleatorizadosapareados Algunos diseños adecuados

5 [A] X Y (experimental) ~X Y (control) Este diseño de dos grupo control aleatorizado sólo con post test y sus variantes con más de dos grupos tiene diversas ventajas: 1.Tiene el mejor sistema de control teórico 2.Resulta flexible, ya que es capaz de extenderse a cualquier número de grupos 3.Si se extiende a más de una variable, puede probar varias hipótesis al mismo tiempo 4.Es elegante estadística y estructuralmente Diseño de dos grupo control aleatorizado sólo con post test

6 Diseño de dos grupo control aleatorizado sólo con post test (extensiones de este diseño) [A] X 1 Y X 2 Y X 3 Y Como puede verse, en lugar de un grupo experimental, se pueden incluir, 2,3,4 o n. Ojo. En esta imagen no se colocó el grupo control [A] X 1a Y X 1b Y X 2a Y X 2b Y O se pueden tener dos variables independientes X1X1 X 1a X 1b X2X2 X 2a YY X 2b YY

7 [Apa] X Y (experimental) ~X Y (control) La estructura de este diseño, es la misma que la del primer diseño. La única diferencia es que los participantes están apareados en uno o más atributos. Compare con el primer diseño que se coloca a continuación Diseño de dos grupo con participantes apareados, sólo con post test [A] X Y (experimental) ~X Y (control)

8 Los métodos de pareo son técnicas para construir grupos de comparación cuando la asignación al tratamiento no es aleatoria El grupo de comparación debe ser lo mas similar posible al grupo de tratamiento en término de los elementos observables antes de que el tratamiento se desarrolle Apareamiento

9 Apareamiento contra aleatorización Aunque la aleatorización constituye el método más exacto para controlar la varianza extraña, ya que la aleatorización neutraliza el papel de las variables extrañas, distribuyéndola de forma similar entre los diferentes grupos de estudio. Este tipo de control se ve disminuido cuando el tamaño de la muestra es pequeño Cuando la aleatorización puede llevarse a cabo correctamente es superior al apareamiento. Uno de los principales inconvenientes con el apareamiento es que no se puede estar seguro de que se ha realizado un par exacto y esto puede convertirse en una fuente que produzca alteraciones en la VD

10 Apareamiento mediante igualación de los participantes Consiste en igualar a los participantes en una o más variables a controlarse La principal ventaja del empleo de este método consiste en que es capaz de detectar pequeñas diferencias (aumento de sensibilidad) al asegurar que los participantes en los diversos grupos son iguales en, por lo menos, las variables apareadas. Sin embargo, un requisito importante es que las variables en que se aparean los participantes muestren una correlación superior a = con la VD El método de apareamiento tiene dos inconvenientes: es difícil saber cuáles son las variables importantes la disminución de participantes apareados elegibles conforme aumenta el número de variables que se aparean

11 Apareamiento de distribución de frecuencias Aparea grupos de participantes en términos de la distribución general de la variable o variables seleccionadas, más que con base en individuo por individuo Si se desea aparear con base en una variable, se necesita aplicar una prueba que permita medir esa variable en cada uno de los participantes. Después se crean grupos que tengan la misma puntuación promedio, así como la misma desviación estandar y simetría. De esta manera cada grupo sería estadísticamente equivalente Esta técnica es más flexible, ya que el número de participantes perdidos no sería tan grande como al hacer el apareamiento individuo por individuo La principal desventaja de este método es cuando se aparea con base en más de una variable. Ya que los grupos que estadísticamente son equivalente para una variable, no necesariamente lo son para la otra

12 Apareamiento al mantener constantes las variables Consiste en crear grupos igualados de participantes al mantener constante la variable extraña o no planeada. Por ejemplo, si se necesita controlar la variación causada por diferencias de géneros, se puede mantener constante el género utilizando únicamente hombres o únicamente mujeres en el estudio La principal ventaja de este método es que crea una muestra de participantes que es homogénea Entre sus desventajas esta: Restringe el tamaño de la población de participantes Los resultados sólo pueden generalizarse al tipo de participante utilizado en el estudio

13 Apareamiento mediante la incorporación de una variable extraña al diseño de investigación La ventaja es que con el uso de la variable extraña como variable independiente, se aísla una fuente de varianza sistemática y también se determina si la variable extraña tiene un efecto sobra la variable dependiente Consiste en utilizar la variable extraña como variable independiente. Este método es ideal cuando existe interés en conocer las diferencias producidas por la variable extraña o cuando se desea conocer la interacción de la variable extraña con otras variables independientes Por ejemplo, si se desea estudiar la relación entre un método de entrenamiento en pensamiento crítico(VI) y el rendimiento escolar (VD), pero se cree que la variable motivación puede tener influencia sobre la VD. Entonces se convierte la variable motivación en VI. Y podríamos estudiar grupos que se entrenaron en pensamiento crítico y tienen alta motivación y grupos con pensamiento crítico y baja motivación. Lo que nos permitiría examinar tanto el efecto de la motivación sobre el rendimiento, como la interacción entre motivación y pensamiento crítico

14 Los participantes como su propio control Puesto que cada individuo es único resulta difícil, sino imposible, encontrar a otro individuo que fuera el par perfecto. Sin embargo, una persona es siempre un perfecto par para sí misma. una de las técnicas más poderosas para lograr la igualdad y la constancia, consiste en utilizar a esa misma persona en cada condición del experimento Este método no se ajusta a todas las aplicaciones. Algunos estudios relacionados con el aprendizaje no son elegibles, pues una persona no puede desaprender

15 "Siempre que sea factible, el método de usar a cada sujeto como su propio control es preferible al método de pares, debido a que nuestra capacidad para formar parejas (para comparaciones entre grupos) se ve limitada por la ignorancia de las variables pertinentes que determinan la conducta. Además, aún cuando sepamos cuáles son las variables importantes que deberían controlarse por el proceso de pares, nuestros instrumentos para medir estas variables son inexactos, y así nuestra formación en parejas, basada en nuestras medidas, pueden ser defectuosos. Un diseño de pares no va más allá de la capacidad del experimentador de establecer como un criterio para clasificar las parejas, y esta capacidad frecuentemente es muy limitada. El problema desaparece cuando cada sujeto es usado como su propio control; no es posible un par más preciso que el logrado por identidad." (Siegel, 1972, pp. 85). Los participantes como su propio control

16 Diseños Diseños solo con post test (puede ser 2 o más grupos) aleatorizadosapareados Diseños con pretest y postest (pueden ser 2 o más grupos) aleatorizadosapareados Algunos diseños adecuados

17 [A] Y X Y (experimental) Y ~X Y (control) [Apa] Y X Y (experimental) Y ~X Y (control) Diseños utilizando pretest