Post on 24-Jan-2016
Diseños Experimentales, Preexperimentales y Cuasi experimentales
El diseño de investigación constituye el plan general del investigador para obtener respuestas a sus interrogantes o comprobar la hipótesis de investigación.
Qué es un diseño de Investigación?
DiseñosDe Investigación
experimentales
Experimento puro
preexperimento
Cuasi experimento
No experimentales
Requisitos de un Experimento Puro
1. Manipulación intencional de una o más variables independientes.
2. Medir el efecto que la variable independiente tiene en la dependiente
3. Control o validez interna de la situación experimental
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
ModalidadesLa 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:
1. Consultar experimentos antecedentes para ver si en estos resultó exitosa la forma de manipular la variable
2. 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.
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.
3. Tener control o validez interna de la situación experimental
Fuentes de invalidación interna
Descripción
Historiaes 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
Maduraciónprocesos que le ocurren a los individuos de los grupos como resultado del paso del tiempo (envejecimiento, cansancio, cambio de hábitos, hambre, aburrimiento, etc.).
InestabilidadPoca 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.
SelecciónLa 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
1. 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
2. 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
3. Se enumeran los nombres de los sujetos por orden alfabético: Adrian, Bernardo, Betty, etc
4. 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.
5. Ahora aquellos que tienen números pares van a un grupo (por ejemplo, el control) y los otros al otro (por ejemplo, el experimental)
6. 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:1. Elegir la variable de acuerdo con algún criterio
teórico2. Obtener una medición de la variable elegida
para emparejar a los grupos3. Ordenar a los sujetos en las variables sobre la
cual se va a efectuar el emparejamiento
Para llevarla a cabo deben seguirse 3 pasos:1. 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
2. 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
3.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 Sujeto CI
1 129 9 110
2 127 10 110
3 119 11 108
4 119 12 107
5 117 13 106
6 116 14 105
7 114 15 104
8 113 16 102
S1 129
Grupo 1
S3 119
Grupo 1
S2 127
Grupo 2
S4 119
Grupo 2
Se forman parejas de sujetos según la variable de apareamiento
Hasta ahora el grupo 1 lleva 2 ptos más que el grupo 2, hay que compensarlo
S8 113
Grupo 1
S6 116
Grupo 1Hasta aquí se ha conservado el balance entre los grupos:
grupo 1=477Grupo 2=477
S5 117
Grupo 2
S7 114
Grupo 2
Sujeto CI Sujeto CI
1 129 9 110
2 127 10 110
3 119 11 108
4 119 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
S16 102
Grupo 1
S15 104
Grupo 2
Grupo 1
S1 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 inteligenciaSon grupos equivalentes en cuanto a la variable deseada
RG O1 X O2
RG O3 O4
R= Asignación al azar
0= Observaciones y mediciones previas
X=Estímulo o manipulación
de la VI
0= Observaciones y mediciones posteriores(resultados)
Grupo de experimentación
Grupo de control o comparación
G= Grupos
Tiempo
Simbología de los diseños experimentales
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• Mide la VD• 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
RG 1 X 01
RG2 _ 02
Se esquematiza de la siguiente forma:
• 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
RG 1 01 X 02
RG2 03 _ 04
Se esquematiza de la siguiente forma:
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
RG 1 01 X 02
RG2 03 -- 04
RG 1 -- X 05
RG2 -- -- 06
Se esquematiza de la siguiente forma:
• 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 controlRG1 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 controlRG1 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 SolomonRG1 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 SecuenciaRG1 X1 01 X2 02 X3 03
RG2 X1 04 X2 05 X3 06
RG3 X1 07 X2 08 X3 09
Secuencia DiferenteRG1 X1 01 X2 02 X3 03
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
Diseños Factoriales
A1 A2
B1 A 1B1 A 2B1
B2 A 1B2 A 2B2
Diseño factorial 2 x 2
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:2x22x33x3
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 controlG1 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 controlG1 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 SolomonG1 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
investigaciónaleatoriamente No
aleatoriamente No aleatoriamente
Manipulación de la VI si si No
Control de las variables extrañas
si si 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
exploratoriosSe 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