Diseños Experimentales, Preexperimentales y Cuasi experimentales

Qué es un diseño de Investigación? El diseño de investigación constituye el plan general del investigador para obtener respuestas a sus interrogantes o comprobar la hipótesis de investigación.

De Investigación Diseños experimentales Experimento puro preexperimento Cuasi experimento No experimentales

Requisitos de un Experimento Puro Manipulación intencional de una o más variables independientes. Medir el efecto que la variable independiente tiene en la dependiente Control o validez interna de la situación experimental

Grado de control ejercido sobre la VI 1. Manipulación de una o más variables independientes La variable independiente resulta de interés para el investigador por ser la variable que se hipotetiza que es la causa en una relación entre variables En un experimento la VI SIEMPRE se manipula Grado de control ejercido sobre la VI Descripción Tipo de investigación Ejemplos de VI Manipulación La realiza el investigador cuando libremente elige las variables y sus valores para asignarlos después aleatoriamente a los sujetos Experimento Suministrar una droga, entrenar en un método particular, etc. Selección La selección no permite la asignación aleatoria de los valores de las variables a los sujetos, por tratarse estos valores de características que ya poseen de antemano dichos sujetos Estudio Edad, sexo, raza, afiliación política, talla, peso, nacionalidad, etc.

Modalidades de manipulación de la VI Presencia-ausencia Implica que se expone a un grupo (el experimental) a la variable y al otro (el control) NO. Luego los dos grupos son comparados para ver si difieren. Por ejemplo: un grupo recibe entrenamiento y otro NO en un nuevo método y se observa su efecto sobre la comprensión lectora Más de dos grados Pretende determinar si distintos niveles de la VI producen diferentes efectos sobre la VD. Por ejemplo: un grupo de plantas recibe una dosis diaria de abono al 25% de concentración, otro al 50% y otro al 100% y se observa su efecto sobre el crecimiento de la planta Modalidades La variación es provocada por categorías distintas de la VI, que no implican cantidades. Por ejemplo ver que tipo de modelo real o imaginario es más efectivo en el aprendizaje vicario

Para definir cómo se va a manipular la VI: Consultar experimentos antecedentes para ver si en estos resultó exitosa la forma de manipular la variable Evaluar la manipulación antes de que se conduzca el experimento a través de una serie de preguntas: Las definiciones operacionales representan las definiciones conceptuales ?. Los diferentes niveles de la VI hará que los sujetos se comporten de forma diferente ?. Qué otras maneras hay de manipular esta variable?. Está es la mejor manera de manipular la VI?. 3. Incluir verificaciones para la manipulación: con humanos hay varias formas de verificar si la manipulación realmente funcionó: preguntándole directamente a los sujetos o buscando algún instrumento (por ejemplo, un test o una escala) que permita verificar que la manipulación se llevó a cabo

2. Medir el efecto que la VI tiene sobre la VD Algunas formas de medir cuestionarios escalas observación entrevistas Mediciones fisiológicas Análisis de contenidos Las instrumentos deben ser válidos y confiables

¿ Cuántas variables independientes y dependientes deben incluirse en un experimento? No hay reglas para ello; depende de como haya sido planteado el problema de investigación y de las limitaciones que existan.

3. Tener control o validez interna de la situación experimental La validez interna trata de responder a la pregunta ¿el tratamiento experimental es en realidad el causante de la modificación observada en la variable dependiente?. La validez interna requiere controlar adecuadamente las variables extrañas. Una variable extraña es todo aquel factor ajeno al experimento y que pudiera distorsionar o influir sobre los resultados. Cuando un experimento no tiene validez interna indica que el comportamiento observado en la variable dependiente pudiera ser producto de algún factor ajeno al experimento y no debido a las variables independientes.

Fuentes de invalidación interna Administración de pruebas Descripción Historia es la ocurrencia de eventos externos no planeados para el experimento, que de no controlarse adecuadamente mediante el diseño experimental provocan distorsión o ambigüedades en el experimento. Por ejemplo, las felicitaciones dadas por un investigador pueden afectar el desempeño Maduración procesos que le ocurren a los individuos de los grupos como resultado del paso del tiempo (envejecimiento, cansancio, cambio de hábitos, hambre, aburrimiento, etc.). Inestabilidad Poca o nula confiabilidad en las mediciones debido a fluctuaciones en: a) las personas seleccionadas, b) las condiciones del experimento o c)baja calidad del instrumento (no es confiable) Administración de pruebas El proceso de tomar una prueba puede afectar el puntaje de una segunda prueba. En otras palabras, el efecto de la pre-prueba puede sensibilizar a los sujetos y mejorar sus resultados en la post-prueba. Instrumentación los efectos producidos por los cambios en el instrumento o en las personas que lo aplican. Los observadores humanos o jueces pueden volverse más eficientes a través del tiempo de forma que sus últimas mediciones sean más precisas que las primeras o puede ocurrir lo contrario, como resultado de la fatiga, se pueden volver menos precisos en los últimos ensayos que en los primeros

Fuentes de invalidación interna Descripción Regresión estadística Puede ocurrir cuando los sujetos son seleccionados sobre la base de que posean cantidades muy bajas o muy altas de alguna característica organísmica. Es la tendencia general de los sujetos a situarse en un nivel intermedio de ejecución, a regresar a la media, cuando en la primera ocasión en la que realizaron una prueba obtuvieron valores extremadamente altos o bajos. Selección La selección es una amenaza para la validez interna de un experimento cuando el proceso de selección no es aleatorio, sino que contiene una predisposición sistemática que podría hacer que los grupos participantes sean diferentes unos de otros Mortalidad experimental Se refiere a la pérdida de sujetos mientras el experimento está en progreso. La mortalidad confunde los resultados porque es difícil determinar si los sujetos perdidos hubieran respondido al experimento de la misma forma en que lo hicieron los sujetos que permanecieron Interacción entre selección y maduración Se trata de un efecto de maduración que no es igual en los grupos del experimento, debido a algún factor de selección. La selección da origen a diferentes tasas de maduración entre los grupos. Por ejemplo, si seleccionaron dos grupos, uno de NSE bajo y otro de NSE alto, es probable que los primeros hayan debido incorporarse antes al mercado de trabajo y que eso afecte las mediciones de la VD Otras interacciones Se refiere a la interacción entre dos o más de las fuentes mencionadas anteriormente

El experimentador como fuente de invalidación interna El mismo experimentador puede afectar los resultados de la investigación, pues no es un observador pasivo que no interactúa, sino un observador activo que puede influir en los resultados del estudio. Además tiene una serie de motivos que lo llevan a realizar su experimento y desea probar su hipótesis. Ello puede conducir a que afecte el comportamiento de los sujetos en dirección de su hipótesis. Tampoco los sujetos que participan en el experimento deben conocer las hipótesis y condiciones experimentales; incluso frecuentemente es necesario distraerlos de los verdaderos propósitos del experimento, aunque al finalizar éste se les debe dar una explicación completa del experimento.

Cómo lograr la validez interna Teniendo varios grupos de comparación Al menos 2 Logrando la equivalencia entre los grupos, excepto en la manipulación de la VI inicial Durante el experimento

Por qué al menos dos grupos? Con un solo grupo no podemos estar seguros que los resultados se deban a la manipulación de la VI Al tener un único grupo se corre el riesgo de seleccionar sujetos atípicos (los más inteligentes, los más motivados, los más trabajadores) y de esta forma que la historia, la maduración, la administración de la prueba, la instrumentación, etc. Intervengan y afecten la validez interna

Lograr la equivalencia Equivalencia inicial Implican que los grupos son similares entre si al momento de iniciarse el experimento, son equivalentes en todo, excepto en lo que respecta a la VI. Asismismo, los instrumentos deben ser iguales y aplicados de la misma manera La equivalencia inicial no se refiere a la equivalencia entre individuos, porque las personas tenemos por naturaleza diferencias individuales; sino a la equivalencia entre grupos Equivalencia durante el experimento Durante el experimento los grupos deben ser similares en todo excepto en la manipulación de la VI: las mismas instrucciones (salvo las variaciones que provengan de la manipulación, manera de recibirlos, lugares semejantes, etc. Cuando se trabaja simultáneamente con varios grupos, es difícil que las personas que dan las instrucciones y vigilan el desarrollo de los grupos sean las mismas. Entonces debe buscarse que su tono de voz, su apariencia física, edad, sexo, etc. Sean similares y mediante entrenamiento debe estandarizarse su proceder

Cómo se logra la equivalencia inicial Asignación al azar emparejamiento

Asignación al Azar Es el método ideal para lograr la equivalencia entre los sujetos, ya que las variables extrañas y la fuentes de invalidación se distribuyen aproximadamente de la misma manera en los grupos del experimento Funciona mejor cuanto mayor sea el número de sujetos, se recomienda que cada grupo tenga por lo menos 15 personas Puede llevarse a cabo mediante pedazos de papel, utilizando una moneda o con una tabla de números aleatorios

Cómo se usa la tabla de números aleatorios Se lanza un dado , se le pide a una persona que diga un número al azar o se coloca (sin ver) la punta del lápiz sobre un punto de la hoja. Por ejemplo 49 A partir de ese número se lee una secuencia de dígitos en cualquier dirección: vertical u horizontal. Por ejemplo: 49, 91, 13, 93, 48, 43, 71, 46, 2, 92, 68, 36, 21, 95, 63, 22 Se enumeran los nombres de los sujetos por orden alfabético: Adrian, Bernardo, Betty, etc Luego, se coloca cada nombre de un sujeto junto a un dígito: a Adrían le correspondería el número 49, a Bernardo el 91, a Betty el 13 y así sucesivamente. Ahora aquellos que tienen números pares van a un grupo (por ejemplo, el control) y los otros al otro (por ejemplo, el experimental) Si tuviéramos 4 grupos podríamos hacer que los primeros 4 dígitos (con sus sujetos correspondientes al primer grupos) los 4 dígitos siguientes al próximo grupo al siguiente y así sucesivamente

Emparejamiento o técnica de apareo La técnica consiste en igualar a los grupos en relación con alguna variable específica, que puede influir de modo decisivo en la VD Para llevarla a cabo deben seguirse 3 pasos: Elegir la variable de acuerdo con algún criterio teórico Obtener una medición de la variable elegida para emparejar a los grupos Ordenar a los sujetos en las variables sobre la cual se va a efectuar el emparejamiento

Para llevarla a cabo deben seguirse 3 pasos: Elegir la variable de acuerdo con algún criterio teórico Dado que los sujetos varían en una cantidad infinita de variables: edad, sexo, raza, nivel socioeconómico, religión, nacionalidad, estado de salud, nivel educativo, experiencia previa, preferencias políticas, etc. Se hace necesario recurrir a la lectura de artículos e investigaciones previas en las que se haga referencia a las variables que mayor influencia tengan sobre una VD particular y cuyo efecto es necesario controlar Obtener una medición de la variable elegida para emparejar a los grupos Esta medición debe hacerse antes del experimento. Supongamos que nuestro experimento es sobre la forma en que influyen los métodos de enseñanza (VI) en la cantidad de aprendizaje (VD). Como suponemos que la inteligencia es una variable extraña que influye de forma importante sobre la VD. Debemos medirla y hacer el emparejamiento con base en ella

Hasta aquí se ha conservado el balance entre los grupos: grupo 1=477 Ordenar a los sujetos en la variable sobre la cual se va a efectuar el emparejamiento (de las puntuaciones más altas a las más bajas) Sujeto CI 1 129 9 110 2 127 10 3 119 11 108 4 12 107 5 117 13 106 6 116 14 105 7 114 15 104 8 113 16 102 Se forman parejas de sujetos según la variable de apareamiento S1 129 Grupo 1 S2 127 Grupo 2 S3 119 Grupo 1 S4 119 Grupo 2 Hasta ahora el grupo 1 lleva 2 ptos más que el grupo 2, hay que compensarlo Hasta aquí se ha conservado el balance entre los grupos: grupo 1=477 Grupo 2=477 S5 117 Grupo 2 S6 116 Grupo 1 S7 114 Grupo 2 S8 113 Grupo 1

Sujeto CI 1 129 9 110 2 127 10 3 119 11 108 4 12 107 5 117 13 106 6 116 14 105 7 114 15 104 8 113 16 102 S9 110 Grupo 1 S10 110 Grupo 2 S11 108 Grupo 1 S12 107 Grupo 2 S13 106 Grupo 1 S14 105 Grupo 2 Otra vez el grupo 1 lleva 2 ptos más que el grupo 2, hay que compensarlo S15 104 Grupo 2 S16 102 Grupo 1

Los grupos quedaron emparejados en inteligencia 129 S3 119 S6 116 S8 113 S9 110 S11 108 S13 106 S16 102 Promedio = 112.87 Grupo 2 S2 127 S4 119 S5 117 S7 114 S10 110 S12 107 S14 105 S15 104 Promedio = 112.87 Los grupos quedaron emparejados en inteligencia Son grupos equivalentes en cuanto a la variable deseada

Simbología de los diseños experimentales 0= Observaciones y mediciones posteriores (resultados) X=Estímulo o manipulación de la VI 0= Observaciones y mediciones previas R= Asignación al azar Grupo de experimentación RG O1 X O2 RG O3 O4 Grupo de control o comparación Tiempo G= Grupos

Tipo de Investigación experimental Características Experimento Puro Manipula la Vi Mide la VD Controla las variables extrañas: algo fundamental es que sus sujetos son asignados a los grupos de forma aleatoria o son emparejados Cuasi experimento Manipula la VI Controla las variables extrañas pero sus sujetos no son asignados al azar, ni emparejados, sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimentos, son grupos intactos Preexperimento No existe la manipulación de la variable independiente, ni se utiliza grupo control. Se mide la VD Su grado de control es mínimo, por ejemplo, los estudios de caso con una sola medición

Experimentos verdaderos (diseños) Diseño con postprueba y grupo control Diseño preprueba-postprueba y grupo control Diseño de cuatro grupos de Solomon Diseños experimentales de series cronológicas múltiples Diseños de series cronológicas con repetición de estímulos Diseños con tratamientos múltiples Diseños factoriales

Diseño con postprueba unicamente y grupo control Se esquematiza de la siguiente forma: RG 1 X 01 RG2 _ 02 Inicialmente los grupos son equivalentes y la única diferencia entre ellos es la presencia de la VI La comparación entre las postpruebas de ambos grupos nos indica si hubo o no efecto de la manipulación El diseño puede extenderse para incluir más grupos. Al no haber preprueba no se puede decir que esta medición afectó la evaluación subsecuente

Diseño con preprueba-postprueba y grupo control Se esquematiza de la siguiente forma: RG 1 01 X 02 RG2 03 _ 04 La adición de la preprueba ofrece dos ventajas: Al comparar la preprueba de los grupos se puede evaluar qué tan adecuada fue la aleatorización Se puede analizar el puntaje de ganancia de cada prueba

Diseño de cuatro grupos de Solomon Se esquematiza de la siguiente forma: RG 1 01 X 02 RG2 03 -- 04 RG 1 -- X 05 RG2 -- -- 06 Los grupos 1 y 3 son experimentales, los grupos 2 y 4 son control. La ventaja de este diseño es que el investigador puede verificar los posibles efectos de la preprueba sobre la postprueba

Diseño de series cronológicas Serie cronológica sin preprueba, con varias postpruebas y grupo control RG1 X1 01 02 03 RG2 X2 04 05 06 RG3 X3 07 08 09 RG4 -- 010 011 012 Serie cronológica con preprueba , con varias postpruebas y grupo control RG1 01 X1 02 03 04 RG2 05 X2 046 07 08 RG3 09 X3 010 011 012 Serie cronológica basada en el diseño de cuatro grupos de Solomon RG1 01 X 02 03 RG2 04 -- 05 06 RG3 -- X 07 08 RG4 -- -- 09 010 Permite evaluar el efecto de la VI a mediano o largo plazo, esto ocurre cuando se sospecha que la influencia de la VI sobre la VD tarda en manifestarse (por ejemplo, métodos educativos o psicoterapias)

Diseño de series cronológicas con repetición de estímulos RG1 01 x1 02 X1 03 RG2 04 -- 05 -- 06 Se usa cuando el investigador anticipa que el tratamiento o estimulo experimental no tiene efecto o es mínimo si se aplica una sola vez. Por ejemplo, hacer ejercicio físico un solo día, no se puede esperar un cambio en la musculatura

Diseño con tratamientos múltiples Misma Secuencia RG1 X1 01 X2 02 X3 03 RG2 X1 04 X2 05 X3 06 RG3 X1 07 X2 08 X3 09 Secuencia Diferente RG2 X2 04 X3 05 X1 06 RG3 X3 07 X2 08 X1 09 Se usan cuando se desea analizar el efecto de aplicar diversos tratamientos experimentales a todos los sujetos El diseño de tratamientos múltiples con secuencias diferentes se emplea porque en ocasiones los efectos de los tratamientos son aditivos o interactivos. Esto es que los resultados de una postprueba se pueden ver influidos no solamente por el tratamiento inmediatamente anterior sino por los que le antecedieron a éste

Pueden existir otros diseños factoriales, por ejemplo: Diseño factorial 2 x 2 A1 A2 B1 A 1B1 A 2B1 B2 A 1B2 A 2B2 Los diseños factoriales se emplean cuando se manipulan dos o más VI con dos o más niveles de presencia en cada una de las VI. Los diseños factoriales son útiles porque permiten al investigador evaluar los efectos de cada VI sobre la VD por separado y los efectos de las VI conjuntamente (efecto de interacción entre las VI Pueden existir otros diseños factoriales, por ejemplo: 2x2 2x3 3x3 3x4, etc

Validez externa Se refiere a que tan generalizables son los resultados de un experimento a situaciones no experimentales y a otros sujetos o poblaciones Efecto reactivo o de interacción de las pruebas Se produce cuando la prepueba aumenta o disminuye la sensibilidad o la calidad de la reacción de los sujetos a la variable experimental, haciendo que los resultados obtenidos para una población con preprueba no puedan generalizarse a una población sin preprueba Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento experimental Esto ocurre cuando se elijen personas con una o varias características que hacen que el tratamiento experimental produzca un efecto que no se daría si las personas no tuvieran esas características. Por ejemplo, seleccionar trabajadores sumamente motivados para un experimento sobre productividad Efecto reactivo de los tratamientos experimentales La “artificialidad” de las condiciones puede hacer que el contexto experimental resulte atípico respecto a la manera en que se aplica regularmente el tratamiento. Por ejemplo, la presencia de observadores puede alterar la conducta normal de los sujetos Interferencia de tratamientos múltiples Si los tratamientos no son de efecto reversible, las conclusiones sólo podrán generalizarse a las personas que experimentaron la misma secuencia de tratamientos Imposibilidad de replicar los tratamientos Cuando los tratamientos son tan complejos que no pueden replicarse en situaciones no experimentales, es difícil generalizar a éstas

Cuáles pueden ser los contextos de los experimentos Experimentos de laboratorio Son investigaciones que se llevan a cabo en ambientes donde existe un alto control de todas o casi todas las variables independientes influyentes no pertinentes al problema inmediato de investigación Experimentos de campo Son investigaciones en las que una o más variables independientes son manipuladas por el investigador en una situación realista (suelen tener mayor validez externa que los experimentos de laboratorio)

Diseños Cuasiexperimentales En los diseños cuasiexperimentales los sujetos no son asignados al azar a los grupos, ni emparejados; sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento (son grupos intactos). Por ejemplo, si los grupos del experimento son tres grupos escolares existentes que estaban formados con anterioridad al experimento, y cada uno de ellos constituye un grupo experimental

Tipos de Diseños Cuasiexperimentales Diseño con postprueba unicamente y grupos intactos G 1 X 01 G2 -- 02 No hay asignación al azar, ni emparejamiento El diseño puede extenderse para incluir más grupos

Diseño con preprueba-postprueba y grupos intactos G 1 01 X 02 G2 03 _ 04 El diseño puede extenderse a más de dos grupos

Diseños cuasi experimentales de series cronológicas Serie cronológica sin preprueba, con varias postpruebas y grupo control G1 X1 01 02 03 G2 X2 04 05 06 G3 X3 07 08 09 G4 -- 010 011 012 Serie cronológica con preprueba , con varias postpruebas y grupo control G1 01 X1 02 03 04 G2 05 X2 046 07 08 G3 09 X3 010 011 012 Serie cronológica basada en el diseño de cuatro grupos de Solomon G1 01 X 02 03 G2 04 -- 05 06 G3 -- X 07 08 G4 -- -- 09 010

Diseños NO experimentales Son estudios que se realizan sin la manipulación deliberada de variables y en los que sólo se observan los fenómenos en su ambiente natural para después analizarlos Inv. Experimental Inv Cuasi experimental Investigación no experimental Asignación de los sujetos a la investigación aleatoriamente No aleatoriamente Manipulación de la VI si No Control de las variables extrañas no

Variables no manipulables Tipos Ejemplos Características inherentes de personas u objetos que son complejas de manipular Habitat de un animal, fuertes incrementos salariales, antigüedad en el trabajo Características que no pueden ser manipuladas por razones éticas Consumo de alcohol, tabaco o un medicamento (si la persona se encuentra saludable), agresiones físicas, adopción, impedimentos físicos Características que no es posible manipular Personalidad (todos sus rasgos), energía explosiva de un volcán , estado civil de los padres (divorciados, casados, unión libre), masa de un meteorito

Tipos de diseños no experimentales Transeccional o transversal Investigaciones que recopilan datos en un momento único longitudinal Estudios que recaban datos en diferentes puntos del tiempo para realizar inferencias acerca del cambio, sus causas y sus efectos

Diseños transversales exploratorios descriptivos Se aplica a problemas de investigación nuevos o poco conocidos. Por ejemplo, obtener un panorama sobre el grado en que las empresas contratan a personas con discapacidades descriptivos Indagan la incidencia de las modalidades o niveles de una o más variables en una población. Por ejemplo, un estudio sobre el número de extranjeros que ingresan a España en un año determinado y sus características (nación de procedencia, estado civil, edad, motivos de viaje, etc Correlacionales causales Describen relaciones entre variables, en función de sus correlaciones Describen relaciones entre variables, en función de sus relaciones causa-efecto. prospectivas retrospectivas De causalidad múltiple

Diseños longitudinales De tendencia (trend) Analizan cambios a través del tiempo (en categorías, conceptos, variables o sus reslaciones. Por ejemplo, una investigación para medir los cambios de actitud hacia el aborto en una comunidad. Y estas mediciones se hacen anualmente a lo largo de 10 años Muestras distintas, misma población De evolución (cohort) Se examinan los cambios a través del tiempo en grupos específicos. Por ejemplo, por ejemplo, se hace un seguimiento a las personas que nacieron en 1973 en Chile, durante el derrocamiento de del gobierno de Salvador Allende. Por lo general se recolectan datos de una muestra más que del subgrupo total Muestras distintas, misma subpoblación Panel Se examinan los cambios a través del tiempo de los mismos sujetos con respecto a una variable determinada Se evalúa siempre a la misma muestra de la subpoblación