Clase 9 experimentos verdaderos (1)
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Experimentos Verdaderos o puros Psic. Harold A. Dávila Laynes
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Experimentos Verdaderos o
puros
Psic. Harold A. Dávila Laynes
¿Cuál es el primer requisito de un experimento puro?
La manipulación intencional de una o más variables
independientes.
Hernández, S., Fernández, C. & Baptista, L.(2008)
¿La variable dependiente se manipula?
La variable dependiente no se manipula, sino que
se mide para ver el efecto de que la manipulación
de la variable independiente tienes de ella.
Grados de manipulación de la variable
independiente.
dos o más grados
El nivel mínimo de
manipulación es
dos: presencia-
ausencia de la VI.
Cada nivel o grado
de manipulación
implica un grupo
en el experimento.
Presencia-ausencia
Implica presencia de la VI
y otro no
los dos grupos son
comparados
A la presencia de la variable independiente se le llama
"tratamiento experimental" o "estímulo experimental".
Para definir cómo se va a manipular una variable es
necesario:
Consultar experimentos antecedentes
• Aplicabilidad al contexto especifico y extrapolación
Evaluar la manipulación antes de que conduzca el experimento
• La VI es la V conceptual
• Los niveles de VI harán que los S se comporten diferente
Incluir
verificaciones
para la
manipulación
• entrevistar a los sujetos.
• incluir mediciones relativas a la manipulación durante el experimento.
¿Cuál es el segundo requisito de un experimento
"puro"?
Medir el efecto que la variable independiente tiene en la
variable dependiente.
La medición debe ser válida y confiable. (Si no podemos
asegurar que se midió adecuadamente, los resultados
no servirán).
En la planeación de un experimento se debe
precisar cómo se van a manipular las variables
independientes y cómo a medir las dependientes.
¿Cuántas variables
independientes y
dependientes deben
incluirse en un
experimento?
depende de cómo haya sido planteado el
problema de investigación y las
limitaciones que haya
conforme se aumenta el número de variables independientes,
aumentan las manipulaciones que deben hacerse y el número de
grupos requeridos para el experimento
factor
mencionado
(limitantes).
Por otra parte, podría decidir en cada caso (con
una, dos, tres o más variables independientes)
medir más de una variable dependiente para ver el
efecto de las independientes en distintas variables.
Al aumentar las variables dependientes, no tienen
que aumentarse grupos, porque estas variables no
se manipulan. Lo que aumenta es el tamaño de la
medición (cuestionarios con más preguntas, mayor
número de observaciones, entrevistas más largas,
etcétera) porque hay más variables que medir
¿Cuál es el tercer requisito de un experimento "puro"?
Cumplir con el control o validez interna de la
situación experimental.
historia
maduración
inestabilidad
Regresión estadística
instrumentalización
Administración de la prueba
selección
Mortalidad experimental
El experimentador
otros
El control en un experimento se alcanza eliminando
esas explicaciones rivales o fuentes de invalidación
interna. 1. Historia. Acontecimientos que ocurren durante el
desarrollo del experimento, afectan a al variable
dependiente y pueden confundir los resultados
experimentales.
2. Maduración. Procesos internos de los participantes que
operan como consecuencia del tiempo y que afectan los
resultados del experimento (cansancio, hambre,
aburrición, aumento en la edad y cuestiones similares).
3. Inestabilidad. Poca o nula confiabilidad de las
mediciones, fluctuaciones en las personas seleccionadas
o componentes del experimento, o inestabilidad
autónoma de mediciones repetidas aparentemente
"equivalentes".
4. Administración de pruebas. Se refiere al efecto que
puede tener la aplicación de una prueba sobre las
puntuaciones de pruebas subsecuentes.
5. Instrumentación. Esta fuente hace referencia a
cambios en los instrumentos de medición o en os
observadores participantes que pueden producir
variaciones en los resultados que se obtengan.
6. Regresión estadística. Provocado por una tendencia
que los sujetos seleccionados sobre la base de
puntuaciones extremas, muestran a regresar, en pruebas
posteriores, a un promedio en la variable en la que fueron
seleccionados.
7. Selección. Elegir los sujetos de tal manera que los
grupos no sean equiparables. Es decir, si no se escogen
los sujetos de los grupos asegurándose su equivalencia,
la selección puede resultar tendenciosa.
8. Mortalidad experimental. Se refiere a
diferencias en la pérdida de participantes entre
los grupos que se comparan.
9. Interacción entre selección y maduración.
Se trata de un efecto de maduración que no es
igual en los grupos del experimento, debida a
algún factor de selección. La selección da origen
a diferentes tasas de maduración a cambio
autónomo entre grupos.
10. Otras interacciones.
El experimentador como fuente de invalidación
interna
Otra razón que puede atentar contra la
interpretación correcta y certera de los resultados de
un experimento es la interacción entre los sujetos y
el experimentador, la cual puede ocurrir de
diferentes formas. Los sujetos pueden entrar al
experimento con ciertas actitudes, expectativas y
prejuicios que pueden alterar su comportamiento
durante el estudio. Recordemos que las personas
que intervienen en un experimento, de una manera
u otra, tienen motivos precisamente para esa
participación y su papel será activo en muchas
ocasiones.
¿Cómo se logra el control y la validez interna?
El control en un experimento logra la validez interna,
y el control se alcanza mediante:
1. varios grupos
de comparación
(dos como
mínimo);
2. equivalencia de
los grupos en todo,
excepto la
manipulación de las
variables
independientes.
¿Qué es la validez externa?
Un experimento debe buscar ante todo validez
interna; es decir, confianza en los resultados. Lo
primero es eliminar las fuentes que atentan
contra dicha validez. Es muy deseable que el
experimento tenga validez externa. La validez
externa se refiere a qué 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
Efecto de interacción entre los errores de selección
y el tratamiento experimental
Efectos reactivos de los tratamientos experimentales
Interferencia de tratamientos
múltiples
Imposibilidad de replicar los
tratamientos
Fuentes de invalidación externa
Fuentes de invalidación externa
Factores que pueden amenazar la validez
externa, los más comunes son los siguientes:
1. Efecto reactivo o de interacción de las
pruebas
Se presenta cuando la preprueba 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
pueden generalizarse a quienes forma parte de
esa población pero sin preprueba.
2. Efecto de interacción entre los errores de selección
y el tratamiento experimental
Este factor se refiere a que se elijan personas con una
o varias características que hagan que le tratamiento
experimental produzca un efecto, que no se daría si
las personas no tuvieran esas características.
3. Efectos reactivos de los tratamientos
experimentales
La "artificialidad" de las condiciones puede hacer el
contexto experimental resulte atípico respecto a la
manera en que se aplica regularmente el tratamiento.
4. Interferencia de tratamientos múltiples
Si los tratamientos no son de efecto reversible; es
decir, si no se pueden borrar sus efectos, las
conclusiones solamente podrán hacerse extensivas
a las personas que experimentaron la misma
secuencia de tratamientos.
5. Imposibilidad de replicar los tratamientos
Cuando los tratamientos son tan complejos que no
pueden replicarse en situaciones no
experimentales, es difícil, es difícil generalizar a
éstas.
Para lograr una mayor validez externa, es
conveniente tener grupos lo más perecidos
posible a la mayoría de las personas a
quienes se desea generalizar y repetir el
experimento varias veces con diferentes
grupos (hasta donde el presupuesto y los
costos de tiempo lo permitan). También, tratar
de que el contexto experimental sea lo más
similar posible al contexto que se pretende
generalizar.
DISEÑOS
EXPERIMENTALES
UNIVARIABLES
BIVALENTES
DISEÑOS MULTIVARIABLE O
FACTORIALES
DISEÑOS EXPERIMENTALES
UNIVARIABLES MULTIVALENTES
TIPOS DE DISEÑOS EXPERIMENTALES
DISEÑOS EXPERIMENTALES
UNIVARIABLES BIVALENTES
DISEÑOS EXPERIMENTALES UNIVARIABLES
BIVALENTES
Corresponde a los experimentos en los cuales se
manipula una sola variable independiente de los
cuales se toman d0s valores, es decir tienen 2
condiciones y requieren de dos grupos: uno
experimental expuesto a la acción de X y otro de
control no sometido a tal acción (Alarcón, 1991).
Una condición básica para la utilización de este
tipo de diseño especifico es la homogeneidad y
equivalencia de los grupos antes de la aplicación
de X.
A. Diseño de dos grupos totalmente aleatorizados
con postest únicamente y grupo control y grupo
experimental.-
DIAGRAMA: GE X 01
GC - 02
La muestra representativa de sujetos tomadas al azar de la población es
asignada aleatoriamente a dos condiciones experimentales (GE y GC)
en vista de que la manipulación de la VI alcanza solo dos niveles:
presencia y ausencia.
Cuidar que ambos grupos permanezcan equivalentes.
También se puede: Incluir mas de dos grupos. Comparar dos
valores de la VI (métodos de enseñanza, tipos de liderazgo…)
Etapas:
1. definir la población
2. Determinar el numero de unidades para el
experimento ( aleatoriamente)
3. Asignar aleatoriamente las unidades
experimentales a cada condición
4. Exponer a distinto tratamiento experimental a los
grupos.
5. Medir la variable dependiente en ambos grupos
6. Comparar los resultados de los grupos.
Este diseño satisface los requisitos de validez interna:
1. Evita el efecto reactivo de medidas previas puesto que no
hay pretest
2. No hay instrumentación porque es el mismo postest para
todos.
3. No hay efecto de maduración por que la asignación es al
azar
4. No hay regresión estadística por que si un grupo esta
regresando a su estado normal el otro u otros también.
5. Tampoco actúa la selección porque si hay sujetos atípicos en
un grupo en el otro u otros también lo habrá.
6. La mortalidad no afecta por ser grupos equivalentes.
7. Otras interacciones tampoco afectan, si la selección se
controla, también la historia puede ser controlada.
B. Diseño de grupo aleatorio “antes y después”
con un grupo de control.-
DIAGRAMA: GE 01 X 02
GC 03 - 04
Este diseño incorpora el pretest a los grupos del
experimento, los sujetos son seleccionados
aleatoriamente al GE y GC y luego se toma una
medida de la VD y se hace el postest en ambos.
El pretest ofrece dos ventajas:
1. Las puntuaciones del pretest pueden
usarse para fines de control para evaluar
la que tan adecuada fue la aleatorización.
2. Se puede analizar el puntaje ganancia de
cada grupo (La diferencia del pretest y
postest).
ETAPAS:
1. Definir el universo a quien se generalizará los
resultados.
2. Determinar la amplitud de la muestra,
seleccionadas aleatoriamente.
3. Asignar aleatoriamente los sujetos a las
condiciones experimentales.
4. Administrar un pretest a ambos grupos pata
conocer la situación inicial de la VD.
5. Administrar el X al GE.
6. Tomar las medidas pos test al GE y GC.
7. Compara la ejecución de ambos grupos.
• invalidación interna
controla
• validez externa
• parece que el pretest tiene un efecto sensibilizador sobre los sujetos
débil
C. Diseño de dos grupos apareados.-
Este diseño tiene como objetivo esencial conformar
grupos equivalentes antes de administrar X, utilizando
como técnica el apareamiento.
Se busca formar pares de sujetos de características similares con
respecto a la VD aunque pueden diferir en otros atributos.
Las variables de apareamiento pueden ser psicológicas,
biológicas, sociales, de acuerdo a los objetivos del experimento.
Los miembros de cada par son asignados aleatoriamente a
cada uno de los grupos.
Ventajas y desventajas de los diseños de dos
grupos de tratamiento
Desventajas: Sus limitaciones son de todos
los diseños unifactoriales o de una sola variable. Toda
información que se obtiene se
halla referida a una sola
variable a esto se añade el
hecho que se utiliza una condición, o a lo sumo dos
condiciones experimentales.
Ventajas: Al aumentar el segundo grupo
se aumenta sensiblemente la
validez interna. Es una técnica
idónea para el control de
variables extrañas.
DISEÑOS EXPERIMENTALES
UNIVARIABLES MULTIVALENTES
A. Diseño de grupos aleatorios postest con mas
de dos condiciones experimentales-
DIAGRAMA: G1 X1 01
G2 X2 02
G3 X3 03
G4 X4 04
Gk Xk 0k
También llamado “Diseño Multigrupo”,
CARACTERISTICAS:
Ampliación del diseño de dos grupos totalmente aleatorizados
Puede o no puede tener GC.
Ofrece una mayor cantidad de información.
Se puede practicar un mayor numero de observaciones
EJECUCION:
1. selección aleatoria de una muestra de sujetos
2. Conformación aleatoria de tantos grupos de
sujetos de tratamiento.
3. Asignación aleatoria de los grupos de cada
tratamiento
4. Cada grupo recibe el tratamiento experimental
5. Se toman medidas de la VD.
6. Se realiza el análisis estadístico.
Logra controlar todas las fuentes de invalidación
interna:
1. La administración de pruebas no se presenta
porque no hay pretest.
2. La inestabilidad no afecta porque los componentes
de los experimentos son los mismos para todos los
grupos. (excepto la manipulación o tratamiento
experimental).
3. No afecta la instrumentación porque es el mismo
postest para todos.
4. No afecta la maduración porque la asignación es al
azar.
5. No afecta la regresión porque si un grupo esta
regresando su estado normal el otro u otros también.
B. DISEÑO DE CUATRO GRUPOS DE
SOLOMON (Solomon d, 1949)
DIAGRAMA: G1 01 X 02
G2 03 - 04
G3 -- X 05
G4 -- -- 06
Características:
1. Es la mezcla de diseño de pretest-postest con
grupo de control mas el diseño de postest
únicamente con grupo de control.
2. La suma de estos dos diseños origina cuatro
grupos: dos experimentales y dos de control.
3. Los primeros reciben tratamiento experimental y
los segundos no reciben el mismo tratamiento.
4. Solo a uno de los GE y a uno de los GC se les
administra el pretest.
5. A los cuatro grupos se les administra el postest.
6. Los sujetos son asignados aleatoriamente.
• generalización de resultados
En cuanto a la validez externa
• efectos de la selección y mortalidad por medio de la aleatorización
• controla los efectos de la maduración y la historia por el uso del grupo control.
Respecto de las fuentes de invalidez interna
Ventajas:
Desventajas:
dificultad de realizar dos
experimentos al mismo tiempo
el problema de ubicar un
numero grande de sujetos
No poder contar
con un medida
estadística que
analice
simultáneamente
las seis
observaciones.
C. DISEÑO DE GRUPOS ALEATORIOS CON
BLOQUES.-
Son agrupaciones de sujetos con similares valores
en una variable extraña, cuya influencia deseamos
controlar.
ESTRATEGIA DEL DISEÑO:
Estrategia 1: Formar conjuntos homogéneos de
sujetos (bloque) con base a un criterio denominado
“variable de bloque” (variable extraña) que esta
relacionada con la VD.
Estrategia 2:
Introducción de los tratamientos experimentales que
serán asignados al azar a cada una de la unidades
experimentales dentro de cada bloque.
Estrategia 3:
Si los individuos de cada bloque son iguales, las
diferencias que se pueden advertir después de los
tratamientos deben atribuirse a la acción de estos.
Estrategia 4:
El diseño con bloques puede complejizarse. Puede
haber diseños de un sujeto por nivel y bloque y
bloquearse en cualquiera de los dos casos mas de una
variable aunque los requisitos que se exigen son
varios.
BLOQUES SUJETOS PROMEDIO CONDICION
ALTO
MEDIO
BAJO
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
18
17
18
18
16
15
15
15
13
12
13
12
EXP
CTRL
CTRL
EXP
CTRL
CRTL
EXP
EXP
CRTL
EXP
CRTL
EXP
Creación de bloques y asignación a condiciones
C. DISEÑO DE CUADRADO LATINO
Constituye una ampliación del diseño de bloques aleatorios.
El diseño presenta la forma de una matriz cuadrada:
Variable de bloqueo “b”
nivel socio- económico
b1 b2 b3
---------------------------------
Variable de a1 A B C
Bloqueo “a” a2 B C A
inteligencia a3 C B A
----------------------------------
Estrategia:
En este diseño se bloquean dos variables extrañas, es decir se
controlan dos fuentes de variación y con ello el cuadrado latino
ofrece mas oportunidades para reducir los errores que el diseño de
bloques aleatorios no pueden controlar.
DISEÑOS MULTIVARIABLES
O FACTORIALES
DISEÑOS MULTIVARIABLES ó FACTORIALES
O diseños experimentales complejos (León
y Montero, 1993).
Es aquel en el cual se manipulan en forma
simultánea dos o mas VI denominadas
factores, con la finalidad de analizar su
efecto conjunto sobre una VD.
Clasificación de los diseños factoriales
- Diseños factoriales con dos VI o diseños bifactoriales.
- Diseños de múltiples variables independientes.
DISEÑO BIFACTORIAL
En estos diseños la VI puede actuar con
dos valores (niveles) como en el caso del
diseño 2X2, o con mas de dos niveles, por
ejemplo en un diseño 3X3 o en un diseño
2X4.
2 x 2 4 condiciones experimentales
2 x 4 8 condiciones experimentales
Clasificación de los diseños factoriales
¿Qué se evalúa en un diseño Bifactorial 2X2?
Se evalúa 3 tipos de efectos:
1.Dos efectos principales (de las variables A y B)
2.Cuatro efectos simples: los efectos de los dos niveles
de A sobre los dos niveles de B y los efectos de los dos
niveles de B en cada nivel de A.
3.Un efecto de interacción de las dos VIs.
Variable B (tareas abstractas)
B1 (verbales) B2 (gráficas)
Variables A
(activación)
A1
(Si)
(A1 B1)
G1
I
(A1 B2)
G2
II
A2
(No)
(A2 B1)
G3
III
(A2B2)
G4
IV
EL ENFOQUE
INTRASUJETO
EL ENFOQUE INTRASUJETO Alarcón, R. (2008)
La metodología experimental sobre diseños de sujeto único o “diseños intrasujeto” y “estrategias de replicación intrasujeto” ha adquirido un desarrollo en las ultimas décadas bajo el impulso del análisis experimental del comportamiento. Es conocido también como “ diseños operantes”. Estos diseños tiene como característica fundamental la realización de experimentos con organismos individuales (N=1) y la repetición de las observaciones sobre el mismo individuo..
Diseños de sujeto único
El enfoque Intrasujeto
También se puede llevar a cabo un diseño con
un solo sujeto, al cual se estudia durante un
periodo de tiempo, y sobre el que se
recogerían varias medidas.
CLASES DE DISEÑO DE SUJETO UNICO
1. DISEÑO A-B
Línea Base
A
Tratamiento
B
Diseños de sujeto único
2. DISEÑO A-B-A
Con una fase de reversión hacia la línea base A
3. DISEÑO A-B-A-B
Permite un control mas efectivo de la variable
tratamiento B.
Línea Base
A
Tratamiento
B
Reversión
A
Línea Base
A
Tratamiento
B
Reversión
A
Tratamiento
B
Diseños de sujeto único
3. DISEÑO A-B-C-B
En la fase C del diseño se introduce el R.D.O.
A
Línea Base
B
Tratamiento
(Reforzamiento
contingente)
C
Reforzamiento
diferencial de
conductas
(R.D.O)
B
Tratamiento
(Reforzamiento
contingente)
Diseños de sujeto único 3. DISEÑOS DE LINEA BASE MULTIPLE
Estudian varias conductas diferentes con una misma
variable experimental, aplicada en tiempos
escalonados. Establecida la línea base, el
experimentador aplica la variable de tratamiento a la
primera conducta-objetivo seleccionada y registra la
tasa de cambio; luego aplica el mismo tratamiento a la
segunda conducta y registra el cambio. Del mismo
modo, aplica la misma variable de tratamiento a las
demás conductas seleccionadas. El investigador
espera que se opere un cambio en las conductas
seleccionadas a partir del punto en que se introduce el
tratamiento; de ello deduce que la variable
tratamiento es eficaz.
Bibliografía
150.724 A32
ALARCON, R. (2008) Métodos y diseños de investigación de
comportamiento 2ª. Edición Lima Universidad Ricardo Palma.
001.434 ASUA, J.M. & GONZALES, L. (2006) La investigación en ciencias experimentales 1ª. Edición Buenos Aires Geudeba.
150.724 A81
ASCARY, A. (2006) Aplicación de diseños experimentales en Psicología 1ª. Edición México D.F. Trillas.
150.724 V53
BERRIOS, M. (2007) Investigación en Psicología: Investigación en Psicología Aplicada 1ª. Edición Jaén Universidad de Jaén.
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KANTOWITZ, B. (2011) Psicología Experimental 9ª. Edición México D.F. Cengage Learning. HERNÁNDEZ, R.; FERNÁNDEZ, C. & BAPTISTA, L. (2010)
Metodología de la investigación. Editorial Mc Graw Hill. Cuarta
edición. México. SÁNCHEZ, H.; REYES, C. (2006) Metodología y diseños en la
investigación científica. Editorial Visión Universitaria. Lima
