TEMA III.

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1 TEMA III

2 DISEÑO EXPERIMENTAL CLÁSICO
ESQUEMA GENERAL Caracterización y objetivo fundamental Objetivos específicos del Diseño experimental clásico Diseño experimental y control Clasificación del Diseño clásico Lógica de la prueba de hipótesis en el Diseño clásico Notación del Diseño clásico DISEÑO EXPERIMENTAL CLÁSICO

3 Descripción del concepto
El diseño experimental es una estructura de investigación donde al menos se manipula una variable y las unidades son asignadas aleatoriamente a los distintos niveles o categorías de la variable o variables manipuladas.

4 Componentes básicos de la investigación experimental
a) Manipulación de la variable independiente. b) Control de cualquier factor extraño capaz de afectar a la respuesta del sujeto y que es ajeno a los objetivos de la hipótesis. c) Correcta especificación de la variable de tarea, para que se ponga de manifiesto el proceso psicológico o mental asumido en la hipótesis. d) Registro y medida de la variable dependiente.

5 Planificación del diseño experimental
1. Formulación de la hipótesis. 2. Selección de la variable independiente y dependiente adecuada. 3. Control de las variables extrañas. 4. Manipulación de la/s variable/s independiente/s y registro de la variable dependiente o de medida. 5. Análisis estadístico de los datos. 6. Inferencia de la relación entre la variable independiente y la dependiente.

6 Manipulación de la variable independiente
Manipulación experimental de una variable independiente se refiere, en una situación simple, a la aplicación de un valor dado de una variable a un grupo de individuos y un valor diferente de la misma variable a un segundo grupo de individuos.

7 Tratamientos y grupos Los valores de la VI (variable independiente o variable de tratamiento) son referidos por niveles, condiciones o tratamientos Cada valor se aplica a un grupo diferente de individuos Los grupos se denominan grupos de tratamiento o grupos experimentales

8 Variable dependiente La VD (Variable dependiente) es conocida, también, por variable de medida, de respuesta o de resultado. Es aquel aspecto de comportamiento sobre el que esperamos observar el efecto de la variación sistemática de la VI.

9 Propiedades de la variable dependiente
Fiable estabilidad o consistencia Sensible detecta las mínimas diferencias Válida mide lo que se pretende medir

10 Variable estadística Es cualquier dimensión de variación capaz de tomar distintos valores numéricos

11 Cuantificación de las variables
La variables se cuantifican al asignar valores numéricos a los atributos o características de los individuos, objetos y hechos de acuerdo a reglas El proceso de asignación de los números de acuerdo a reglas se denomina medida

12 Escalas de medida Las reglas particulares de asignación de números a las variables se definen como escalas de medida Clasificación: Nominal Ordinal débiles Escalas De intervalo De razón fuertes

13 Escalas de medida Nominal 1 = varón 2 = hembra Ordinal De intervalo
De intervalo De razón

14 Ejemplos de escalas Nominal los valores sólo representan categorías o nombres como género, raza, religión, etc. Ordinal los valores representan el orden en función del grado como actitud, preferencia, etc. De intervalo la distancia entre los valores se mantiene constante como la temperatura, respuestas correctas, etc. De razón cuando además de la constancia del intervalo hay un valor cero que coincide con la ausencia del atributo.

15 Escalas y naturaleza de los datos
Escala Tipo Dato Nominal Cualitativa No-paramétrico Ordinal Cuantitativa No-paramétrico De intervalo Cuantitativa discreta Paramétrico De razón Cuantitativa continua Paramétrico

16 Naturaleza de los datos y prueba estadística
Datos de escala Prueba estadística Nominal Prueba Ordinal no-paramétrica De intervalo Prueba no-paramétrica y De razón paramétrica

17 Objetivos específicos del Diseño experimental clásico

18 OBJETIVOS CONSECUCIÓN Maximizar la variancia sistemática primaria
Mediante la adecuada elección de los valores de la variable independiente Control de las fuentes de variación secundarias Mediante la selección de un diseño adecuado Minimizar la variancia del error Aumentando la precisión en la medida de los registros y selección de sujetos homogéneos

19 Diseño experimental y control

20 A) Técnicas de control en general:
Experimental o directo: Diseño Estadístico o indirecto: Ajuste B) Técnicas de control asociadas al diseño: Técnica de control Diseño Aleatorización Diseños de grupos completamente al azar Constancia Diseños de dos grupos apareados y de bloques El sujeto como control propio Diseños intra-sujetos o de medidas repetidas

21 Lógica de la prueba de hipótesis en el Diseño clásico

22 Razonamiento lógico El razonamiento aplicado es: todo ocurre al azar mientras no se demuestre lo contrario. Para ello, el investigador utiliza un modelo estadístico que atribuye al azar la distribución de los datos observados. En consecuencia, adoptamos como estrategia el modelo de prueba estadístico

23 Pasos del modelo de prueba estadística

24 Paso 1 Formulación de la Hipótesis de Nulidad Paso 2 Formulación de la Hipótesis alternativa Estadístico de la prueba y nivel de significación Paso 3 Cálculo del valor empírico del estadístico de la prueba. Paso 4 Paso 5 Decisión estadística de aceptar o rechazar la hipótesis de nulidad. Rechazo de H Si p  0,05

25 Clasificación del Diseño clásico

26 Variable de Tratamiento y grupos
Técnica Una V. de Tratamiento Dos o más V.T. de control Dos grupos Multigrupo Factorial Aleatorización Diseño de grupos Diseños multigrupo Diseño factorial total - al azar al azar tamente al azar Constancia Diseño de dos Diseños de bloques Factorial de bloques grupos apareados de grupos al azar Diseño de bloques Diseños de Cuadrado Factorial de Cuadrado de dos sujetos Latino Latino. Diseño jerárquico Factorial jerárquico. El sujeto Diseños de medidas Diseños de medidas Factorial de medidas como control medidas simple das repetidas simple repetidas propio con tres o más Factorial jerárquico tratamientos Factorial mixto.

27 Lógica de la prueba de hipótesis en el diseño clásico

28 Diseño experimental y causalidad
La característica básica del diseño experimental se reduce a la siguiente cuestión: ¿Cómo conseguir la equivalencia inicial de los grupos expuestos a los distintos niveles o condiciones de la variable independiente? //..

29 Esto se consigue mediante la completa aleatorización de las unidades de observación (por lo general, sujetos o individuos), a los diferentes niveles de la variable manipulada o condiciones experimentales //..

30 En virtud de la aleatoriedad, se asume que los grupos son iguales en todas las variables relevantes extrañas y, por consiguiente, son comparables (es decir, equivalentes). Cualquier diferencia constatada, al comparar los grupos experimentales, ha de ser atribuida al único factor de variación sistemática o variable manipulada.

31 Notación del Diseño clásico

32 Diseño unifactorial o simple Simbolización
Completamente al azar A De bloques de grupos al azar A x B De Cuadrado Latino A x B x C Jerárquico simple B(A) De medidas repetidas simple S x A

33 Diseño de múltiples factores Simbolización
Relación multiplicativa Factorial de dos factores A x B Factorial de tres factores A x B x C ………………………… …………. Factorial de bloques Factorial de medidas repetidas S x A x B Relación de anidación Factorial jerárquico C(A x B)

34 Diseño mixtos Simbolización
Un factor entre y uno intra S(A) x B Un factor entre y dos intra S(A) x B x C Dos factores entre y uno intra S(A x B) x C Dos factores entre y dos intra S(A x B) x C x D