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DISEÑOS DE
INVESTIGACION
CAPITULO 07 HERNANDEZ SAMPERI
1
Salinas Coronado, Himmel
2
Definición de diseño
Tipos de diseños
Experimento
Experimentos puros
Diseos de investigación
Diseno
los pasos de investigación científica
Hacia
nuevos
conocimientos
científicos
Diseno de
investigación
Metodología
Hipótesis
Pregunta
3
En la investigación cuantitativa cada paso es importante
¿Qué es un diseño de investigación?
 Implica seleccionar o desarrollar un
diseño de investigación y aplicarlo al
contexto particular de estudio.
 El termino diseño se refiere al plan
o estrategia concebida para
responder a las preguntas de
investigación
 Este señala al investigador lo que
debe hacer para alcanzar sus
objetivos, contestar las
interrogantes que se ha planteado y
analizar la certeza de las hipótesis
formuladas en un contexto
particular.
Paso 3
Paso 4
Paso 5
Paso 6
Paso 1
Paso 2
4
Disenos de investigation científica
Si el diseño esta bien
concebido, el producto
final de un estudio (sus
resultados) tendrá
mayores posibilidades de
ser valido
(Kerlinger, 1979). La
precisión de la
información obtenida
puede variar en función
del diseño o estrategia
utilizada.
En la investigación
científica disponemos
de distintas clases de
diseños o estrategias
para poder investigar.
Cada diseño tiene
características
propias
.
DISENO
5
6
Definición de diseño
Tipos de diseños
Experimento
Experimentos puros
Diseños de investigación
Diseno
Tipos de diseños
Experimento
Experimento puro
Preexperimento
Cuasiexperimento
No experimento
Transaccional
longitudinal
7
8
Definición de diseño
Tipos de disenos
Experimento
Experimentos puros
Disenos de investigación
Diseno
¿Qué es un experimento?
 El termino experimento, en un sentido científico del termino se refiere a:
“un estudio de investigación en
el que se manipulan
deliberadamente una o más
variables independientes para
medir sus efectos en una
variable dependiente (supuestos
efectos), dentro de una
situación de control para el
investigador” (Sampieri, 1999).
9
Definición de diseño
Tipos de diseños
Experimento
Experimentos puros
Diseños de investigación
Diseno
10
Primer requisito de un experimento “puro”
x y
antecedente
11
Causa
Variable
independiente
Efecto
Variable
dependiente
consecuente
 El primer requisito es la manipulación intencional de
una o más variables independientes.
y
 “Un experimento se lleva a cabo para analizar si una o más
variables independientes afectan a una o más variables
dependientes y por qué lo hacen”. (Sampieri op. cit.).
Ejemplo:
12
Si la motivación es la causa de la
productividad, al variar la
motivación debe variar la
productividad.
La variable dependiente
 La variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el
efecto que la manipulación de la variable independiente tiene en ella.
Manipulación de la
variable independiente
Medición del efecto sobre
la variable dependiente
XA
XB
…..
Y
13
Grados de manipulación de variables
Presencia- ausencia
Se expone a un grupo a
la presencia de la
variable independiente y
al otro no (grupo
experimental y grupo
control).
El grupo control no
participa de manera
pasiva.
Más de dos grados
Se hace variar o
manipular la variable
independiente en
cantidades o grados.
La magnitud del efecto
depende de la intensidad
del estimulo.
14
Modalidades de manipulación en lugar de
grados
Se expone a los grupos experimentales a
diferentes modalidades de variable
independiente (estimulo experimental) pero sin
que esto implique cantidad.
Ejemplo: La retroalimentación sobre el desempeño de la
productividad de los trabajadores de una fábrica.
 Se puede llegar a combinar grados
(detallada, dosificada y ausencia) con modalidades (vía
supervisor y medio escrito).
15
Segundo requisito
 Se debe precisar cómo se van a manipular las variables
independientes y como medir las dependientes para que los
resultados sean validos y confiables.
 El número de variables es según del diseño.
16
Tercer requisito
 Debe cumplir el control o validez interna de la situación
experimental.
control
x yefecto
Variablesextrañas
17
Fuentes de invalidación interna
Se relaciona con la calidad del experimento.
1. Historia.
2. Maduración.
3. Inestabilidad.
4. Administración de pruebas.
5. Instrumentación.
6. Regresión estadística.
7. Selección.
8. Mortalidad Experimental.
9. El investigador
10.Interacciones entre las fuentes.
18
Control de la validez interna
 Varios grupos de comparación.
 Equivalencia de los grupos
- Equivalencia inicial
- Equivalencia durante el experimento
Métodos para la equivalencia inicial:
 La asignación aleatoria o al azar de los sujetos a los grupos
del experimento.
 Emparejamiento : es el apareo de grupos según una
característica o variable.
-Elegir la variable
-Mide la variable
-Ordenar según los criterios para el emparejamiento
19
20
Definición de diseño
Tipos de diseños
Experimento
Experimentos puros
Diseños de investigación
Diseno
Tipología del diseño experimental
 R: asignación al azar o aleatorización.
 G: Grupo de sujetos
 X: Tratamiento, estimulo o condición experimental
 o: Medición
 - : ausencia de estimulo
21
Notación de diseños experimentales
1. Diseños con postprueba únicamente y grupo de control
 Grupo experimental y grupo control
 Manipulación de variables puede ser de dos niveles : presencia o
ausencia.
RG1 X O1
RG2 -- O2
22
2. Diseños con preprueba – postprueba y grupo control
 Grupos control y experimental
 Aplicación de preprueba y al finalizar el experimente se aplica la
postprueba
RG1 O1 X O2
RG2 O2 -- O2
Notación de diseños experimentales
23
3. Diseño de cuatro grupos de Solomon
 Es una mezcla de los diseños anteriores
 4 grupos (2 experimentales, 2 de control)
RG1 O1 X O2
RG2 O3 -- O4
RG3 -- X O5
RG4 -- -- O6
Notación de diseños experimentales
24
4. Diseños experimentales de series cronológicas múltiples
 Miden efectos a mediano y largo plazo
 Múltiples post pruebas
RG1 O1 X1 O2 O3 O4
RG2 O5 X2 O6 O7 O8
RG3 O9 -- O10 O11 O12
Notación de diseños experimentales
25
5. Diseños de series cronológicas con repetición del estimulo
 Se aplica repetidas veces el tratamiento experimental
RG1 O1 X1 O2 X1 O3
RG2 O4 -- O5 -- O6
Notación de diseños experimentales
26
6. Diseños con tratamientos múltiples
 Busca analizar los efectos de diversos tratamientos experimentales a
todos los sujetos.
RG1 X1 O1 X2 O2 X3 O3
RG2 X1 O4 X2 O5 X3 O6
RG3 X1 O7 X2 O8 X3 O9
Notación de diseños experimentales
27
7. Diseños factoriales
 Manipula 2 ó más variables independientes e incluyen 2 ó más niveles de
presencia en c/u de las variables independientes.
 Al menos una variable independiente debe ser experimental, las demás
pueden ser biológicas (sexo, edad, escolaridad, etc.)
V1: variable independiente 1 V1a V1b
V2: variable independiente 2 V2a V1aV2a V1bV2a
V2b V1aV2b V1bV2b
Notación de diseños experimentales
28
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.
Responde a la pregunta: ¿Lo que encontré en el experimento a qué
sujetos, poblaciones, contextos, variables y situaciones puede aplicarse?
29
Fuentes de Invalidación Externa
1. Efecto reactivo o de interacción de las pruebas.
2. Efecto de interacción entre los errores de selección y el
tratamiento experimental.
3. Efectos reactivos de los tratamientos experimentales.
4. Interferencia de tratamientos múltiples.
5. Imposibilidad de replicar los tratamientos.
30
Contextos de Experimentos
Se han distinguido dos contextos en donde puede tomar lugar un
diseño experimental: laboratorio y campo, Experimento de
laboratorio: "un estudio de investigación en el que la variancia"
(efecto) "de todas o casi todas las variables independientes
influyentes posibles no pertinentes al problema inmediato de la
investigación se mantiene reducida" (reducido el efecto) "en un
mínimo".
31
CUASIEXPERIMENTOS
Los diseños cuasiexperimentales también manipulan
deliberadamente al menos una variable independiente, solamente
que difieren de los experimentos "verdaderos" en el grado de
seguridad o confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia
inicial de los grupos. Los grupos con los que se trabaja son
“grupos intactos”.
32
Problemas de los diseños cuasiexperimentales:
 La falta de aleatorización introduce posibles problemas de validez
interna y externa.
 Debido a los problemas potenciales de validez interna, en estos
diseños el investigador debe intentar establecer la semejanza entre
los grupos.
33
 Los cuasiexperimentos difieren de
los experimentos "verdaderos" en
la equivalencia inicial de los grupos
.
Tipos de diseños cuasiexperimentales
1. Diseño con posprueba únicamente y grupos
intactos.
Estos diseños utilizan dos grupos:uno que recibe el
tratamiento experimental y el otro no. Ambos grupos
serán comparados en la posprueba para analizar si el
tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la
variable dependiente.
34
Puede usarse la siguiente diagramación
G1 X O1
G2 - O2
G1: grupo 1
G2: grupo 2
X : Variable independiente
O1: observación del grupo 1
O2: observación del grupo 2
35
Grupo 1 X1 O1
Grupo 2 - O2
• Inicialmente se tomó pacientes de un hospital para
analizar el efecto de la retroalimentación en ellos.
Podría ser que se obtenga que O1 > O2 (la variable
generó efectos)
36
2. Diseño de preprueba-postprueba y grupos intactos (uno de
ellos de control).
Este diseño es similar al que incluye postprueba únicamente y
grupos intactos, solamente que a los grupos se les administra
una preprueba.
37
La cual puede servir para verificar la equivalencia inicial de los grupos
(si son equiparables no debe haber diferencias significativas entre las
prepruebas de los grupos).
Las posibles comparaciones entre las mediciones de la variable
dependiente y las interpretaciones son las mismas que en el diseño
experimental de preprueba-postprueba con grupo de control
solamente que en este segundo diseño cuasiexperimental, los grupos
son intactos y en la interpretación de resultados debemos tomarlo en
cuenta.
38
Ejemplo:
Supongamos que deseamos estudiar el efecto de diferentes
propagandas en el consumo de cerveza en los estudiantes del
primer ciclo de Psicología. Como es muy complicado asignar al azar
a los alumnos a diferentes grupos, se usa la propaganda 1 en cierto
salón y la propaganda 2 en otro salón. Estos grupos no son
equivalentes, aunque se use algún método estadístico, sigue siendo
poco probable que se puedan compensar otras diferencias como las
experiencias previas.
39
Series Cronológicas
Se refiere a la obtención de un conjunto de mediciones u
observaciones tomadas en diferentes periodos.
Introduce una VI con el propósito de alterar la forma de la
serie.
G O1 O2 O3 X O4 O5 O6
40
1. Series cronológicas de un solo grupo
A un único grupo se le administran varias prepruebas, después se le
aplica el tratamiento experimental y finalmente varias postpruebas:
G O1 O2 O3 X O4 O5 O6
El número de mediciones está sujeto a las necesidades específicas de
la investigación que estamos realizando.
41
 En este tipo de diseño debe tenerse muy en cuenta que no se tiene
punto de comparación ( grupo de control); por lo tanto, la
interpretación del patrón en la variable dependiente debe ser muy
cuidadosa, habrá de analizarse si no han actuado o interactuado
otras posibles causas además del tratamiento experimental o
variable independiente. La historia y el hecho de que el grupo sea
atípico son riesgos que se afrontan en este diseño, al igual que la
instrumentación. Normalmente este diseño cuasiexperimental se
utiliza con propósitos correlacionales y no explicativos.
42
• Un ejemplo muy difundido sobre este tipo de diseño lo
constituyó la evaluación de un programa que tenía por
objeto disminuir la velocidad en carretera del estado de
Connecticut ( Campbell, 1975). Los investigadores
recolectaron informes y datos de accidentes de tránsito
correspondientes a varios años anteriores y ulteriores a la
implantación del programa.
43
• Esta investigación cuasiexperimental en su primera etapa utilizó
las series cronológicas de un solo grupo:
G X
Accidentes
1958
Accidentes
1957
Accidentes
1956
Accidentes
1955
Accidentes
19514
Estado de
Connecticut
Programa
para
disminuir
accidentes
Accidentes
1951
Accidentes
1952
Accidentes
1953
44
 Las series cronológicas de un solo grupo pueden producir
diversos patrones de resultados. A manera de ejemplo
podríamos tener los patrones mostrados en las siguientes
figuras:
O6O5O4XO3O2O1
45
O6O5O4XO3O2O1
O6O5O4XO3O2O1
46
2. Series cronológicas cuasiexperimentales con múltiples
grupos
3. Series cronológicas cuasiexperimentales con repetición de
estímulo
4. Series cronológicas cuasiexperimentales con tratamientos
múltiplees
47
Pasos de un Experimento o Cuasiexperimento
 Paso 1:
Decidir cuántas variables independientes y dependientes deberán ser
incluidas en el experimento o cuasiexperimento.
Paso 2:
Elegir los niveles de manipulación de las variables independientes y
traducirlos en tratamientos experimentales
Paso 3:
Desarrollar el instrumento o instrumentos para medir la(s)
variable(s) dependiente(s).
48
 Paso 4:
Seleccionar una muestra de personas para el experimento
(idealmente representativa de la población).
Paso 5:
Reclutar a los sujetos del experimento o cuasiexperimento. Siempre
es conveniente darles el máximo de facilidades para que acudan al
experimento.
Paso 6:
Seleccionar el diseño experimental o cuasiexperimental apropiado
para muestras, hipótesis, objetivos y preguntas de investigación.
49
 Paso 7:
Planear cómo vamos a manejar a los sujetos que participen en el
experimento.
Paso 8:
En el caso de experimentos "verdaderos", dividirlos al azar o
emparejarlos; y en el caso de cuasiexperimentos analizar
cuidadosamente las propiedades de los grupos intactos.
Paso 9:
Aplicar las prepruebas (cuando las haya), los tratamientos
respectivos (cuando no se trate de grupos de control) y las
postpruebas.
50
• Es la que se realiza sin manipular deliberadamente
variables independientes.
• Se basa en variables que ya ocurrieron o se dieron en
la realidad sin la intervención directa del investigador.
• Es conocida también como investigación ex post-
facto.
Diseños no Experimentales
51
Diseños no Experimentales
* Los diseños no experimentales se dividen de la siguiente
manera:
Diseños no
experimentales
Transversales
Longitudinales
Descriptivos
Correlacionales /
causales
De Tendencia
De Evolución de
grupo o de Cohorte
De Panel
52
Diseños no Experimentales
53
• Son aquellas que realizan observaciones en un solo
momento, en un tiempo único.
• Su propósito es describir variables y analizar su incidencia
e interrelación en un momento dado.
• Puede abarcar varios grupos o subgrupos de personas.
• Los diseños transversales se dividen en:
• Descriptivos
• Correlacionales / causales
Diseños no
Experimentales
54
Diseños no
Experimentales
Diseños Descriptivos
• Son aquellas que observan y describen las características
que presenta una variable.
• Presentan un panorama del estado de la variable en un
momento determinado.
•Ejemplo:
• Depresión en niños de una Institución Educativa del distrito
de El Agustino.
• Agresividad en niños trabajadores de la calle de Lima
Metropolitana.
55
Diseños no Experimentales
Diseños Correlacionales / Causales
* Son aquellas que describen relaciones entre dos o más variables en
un momento determinado.
* Cuando se establecen relaciones de causales son explicativos ya que
las causas y efectos ya ocurrieron en la realidad y el investigador las
observa y la reporta.
•Ejemplo:
Depresión y Habilidades Sociales en niños de una Institución Educativa
del distrito de El Agustino.
Agresividad y Asertividad en niños trabajadores de la calle de Lima
Metropolitana.
56
Diseños no
Experimentales
57
Diseños no Experimentales
• Son aquellas que realizan observaciones en dos o más
momentos en el tiempo.
• Su propósito es recolectar datos en puntos o periodos
especificados, para hacer inferencias respecto al cambio a
través del tiempo.
• Los diseños longitudinales se dividen en:
• De Tendencia
• De Cohorte
• De Panel
58
Diseños no
Experimentales
Diseños longitudinales de Tendencia
• Son aquellas que analizan cambios a través del tiempo dentro
de alguna población en general.
• La característica distintiva de este diseño es que la atención
se centra en una población.
• Se representan de la siguiente manera:
Medición en
una población
Medición en
una población
Medición en
una población
Medición en
una población
Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3 Tiempo 4
59
Diseños no Experimentales
Diseños longitudinales de Evolución de grupo
o de Cohorte
• Son aquellas que describen relaciones entre dos o más
variables en un momento determinado.
• La característica distintiva de este diseño es que su atención
son las cohortes o grupos de individuos vinculados de alguna
manera, generalmente la edad , grupos de edad.
60
Diseños no Experimentales
• En los diseños de tendencia y de cohorte se estudia el cambio en
subpoblaciones o poblaciones pero debido a que en cada momento
o tiempo se mide una muestra diferente aunque equivalente, el
cambio se evalúa colectivamente y no de manera individual.
A
B
C
D
A
B
D
E
Población de
profesores
Población de
profesores
A B
C D
E F
G H
A
C D
E F
H
Subpoblación de
personas que
nacieron en 1990
Subpoblación de
personas que
nacieron en 1990
Tiempo 1 Tiempo 1Tiempo 2 Tiempo 2
61
Diseños no Experimentales
Diseños longitudinales de Panel
• Son aquellas en donde el mismo grupo de sujetos son es
medido en todos los tiempos o momentos.
• La característica distintiva de este diseño es que además de
conocer el cambio de manera grupal también se conoce el
cambio de manera individual.
• Sin embargo, resulta muy difícil obtener exactamente a los
mismos sujetos para una segunda medición u observaciones
siguientes.
62
Diseños no Experimentales
Arturo R.
Javier P.
Roxana V.
Jennifer H.
Ricardo F.
Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3
Arturo R.
Javier P.
Roxana V.
Jennifer H.
Ricardo F.
Arturo R.
Javier P.
Roxana V.
Jennifer H.
Ricardo F.
63
64

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Diseños de Investigación Científica Cap. 7 Sampieri

  • 1. DISEÑOS DE INVESTIGACION CAPITULO 07 HERNANDEZ SAMPERI 1 Salinas Coronado, Himmel
  • 2. 2 Definición de diseño Tipos de diseños Experimento Experimentos puros Diseos de investigación Diseno
  • 3. los pasos de investigación científica Hacia nuevos conocimientos científicos Diseno de investigación Metodología Hipótesis Pregunta 3 En la investigación cuantitativa cada paso es importante
  • 4. ¿Qué es un diseño de investigación?  Implica seleccionar o desarrollar un diseño de investigación y aplicarlo al contexto particular de estudio.  El termino diseño se refiere al plan o estrategia concebida para responder a las preguntas de investigación  Este señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos, contestar las interrogantes que se ha planteado y analizar la certeza de las hipótesis formuladas en un contexto particular. Paso 3 Paso 4 Paso 5 Paso 6 Paso 1 Paso 2 4
  • 5. Disenos de investigation científica Si el diseño esta bien concebido, el producto final de un estudio (sus resultados) tendrá mayores posibilidades de ser valido (Kerlinger, 1979). La precisión de la información obtenida puede variar en función del diseño o estrategia utilizada. En la investigación científica disponemos de distintas clases de diseños o estrategias para poder investigar. Cada diseño tiene características propias . DISENO 5
  • 6. 6 Definición de diseño Tipos de diseños Experimento Experimentos puros Diseños de investigación Diseno
  • 7. Tipos de diseños Experimento Experimento puro Preexperimento Cuasiexperimento No experimento Transaccional longitudinal 7
  • 8. 8 Definición de diseño Tipos de disenos Experimento Experimentos puros Disenos de investigación Diseno
  • 9. ¿Qué es un experimento?  El termino experimento, en un sentido científico del termino se refiere a: “un estudio de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes para medir sus efectos en una variable dependiente (supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador” (Sampieri, 1999). 9
  • 10. Definición de diseño Tipos de diseños Experimento Experimentos puros Diseños de investigación Diseno 10
  • 11. Primer requisito de un experimento “puro” x y antecedente 11 Causa Variable independiente Efecto Variable dependiente consecuente  El primer requisito es la manipulación intencional de una o más variables independientes. y
  • 12.  “Un experimento se lleva a cabo para analizar si una o más variables independientes afectan a una o más variables dependientes y por qué lo hacen”. (Sampieri op. cit.). Ejemplo: 12 Si la motivación es la causa de la productividad, al variar la motivación debe variar la productividad.
  • 13. La variable dependiente  La variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto que la manipulación de la variable independiente tiene en ella. Manipulación de la variable independiente Medición del efecto sobre la variable dependiente XA XB ….. Y 13
  • 14. Grados de manipulación de variables Presencia- ausencia Se expone a un grupo a la presencia de la variable independiente y al otro no (grupo experimental y grupo control). El grupo control no participa de manera pasiva. Más de dos grados Se hace variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados. La magnitud del efecto depende de la intensidad del estimulo. 14
  • 15. Modalidades de manipulación en lugar de grados Se expone a los grupos experimentales a diferentes modalidades de variable independiente (estimulo experimental) pero sin que esto implique cantidad. Ejemplo: La retroalimentación sobre el desempeño de la productividad de los trabajadores de una fábrica.  Se puede llegar a combinar grados (detallada, dosificada y ausencia) con modalidades (vía supervisor y medio escrito). 15
  • 16. Segundo requisito  Se debe precisar cómo se van a manipular las variables independientes y como medir las dependientes para que los resultados sean validos y confiables.  El número de variables es según del diseño. 16
  • 17. Tercer requisito  Debe cumplir el control o validez interna de la situación experimental. control x yefecto Variablesextrañas 17
  • 18. Fuentes de invalidación interna Se relaciona con la calidad del experimento. 1. Historia. 2. Maduración. 3. Inestabilidad. 4. Administración de pruebas. 5. Instrumentación. 6. Regresión estadística. 7. Selección. 8. Mortalidad Experimental. 9. El investigador 10.Interacciones entre las fuentes. 18
  • 19. Control de la validez interna  Varios grupos de comparación.  Equivalencia de los grupos - Equivalencia inicial - Equivalencia durante el experimento Métodos para la equivalencia inicial:  La asignación aleatoria o al azar de los sujetos a los grupos del experimento.  Emparejamiento : es el apareo de grupos según una característica o variable. -Elegir la variable -Mide la variable -Ordenar según los criterios para el emparejamiento 19
  • 20. 20 Definición de diseño Tipos de diseños Experimento Experimentos puros Diseños de investigación Diseno
  • 21. Tipología del diseño experimental  R: asignación al azar o aleatorización.  G: Grupo de sujetos  X: Tratamiento, estimulo o condición experimental  o: Medición  - : ausencia de estimulo 21
  • 22. Notación de diseños experimentales 1. Diseños con postprueba únicamente y grupo de control  Grupo experimental y grupo control  Manipulación de variables puede ser de dos niveles : presencia o ausencia. RG1 X O1 RG2 -- O2 22
  • 23. 2. Diseños con preprueba – postprueba y grupo control  Grupos control y experimental  Aplicación de preprueba y al finalizar el experimente se aplica la postprueba RG1 O1 X O2 RG2 O2 -- O2 Notación de diseños experimentales 23
  • 24. 3. Diseño de cuatro grupos de Solomon  Es una mezcla de los diseños anteriores  4 grupos (2 experimentales, 2 de control) RG1 O1 X O2 RG2 O3 -- O4 RG3 -- X O5 RG4 -- -- O6 Notación de diseños experimentales 24
  • 25. 4. Diseños experimentales de series cronológicas múltiples  Miden efectos a mediano y largo plazo  Múltiples post pruebas RG1 O1 X1 O2 O3 O4 RG2 O5 X2 O6 O7 O8 RG3 O9 -- O10 O11 O12 Notación de diseños experimentales 25
  • 26. 5. Diseños de series cronológicas con repetición del estimulo  Se aplica repetidas veces el tratamiento experimental RG1 O1 X1 O2 X1 O3 RG2 O4 -- O5 -- O6 Notación de diseños experimentales 26
  • 27. 6. Diseños con tratamientos múltiples  Busca analizar los efectos de diversos tratamientos experimentales a todos los sujetos. RG1 X1 O1 X2 O2 X3 O3 RG2 X1 O4 X2 O5 X3 O6 RG3 X1 O7 X2 O8 X3 O9 Notación de diseños experimentales 27
  • 28. 7. Diseños factoriales  Manipula 2 ó más variables independientes e incluyen 2 ó más niveles de presencia en c/u de las variables independientes.  Al menos una variable independiente debe ser experimental, las demás pueden ser biológicas (sexo, edad, escolaridad, etc.) V1: variable independiente 1 V1a V1b V2: variable independiente 2 V2a V1aV2a V1bV2a V2b V1aV2b V1bV2b Notación de diseños experimentales 28
  • 29. 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. Responde a la pregunta: ¿Lo que encontré en el experimento a qué sujetos, poblaciones, contextos, variables y situaciones puede aplicarse? 29
  • 30. Fuentes de Invalidación Externa 1. Efecto reactivo o de interacción de las pruebas. 2. Efecto de interacción entre los errores de selección y el tratamiento experimental. 3. Efectos reactivos de los tratamientos experimentales. 4. Interferencia de tratamientos múltiples. 5. Imposibilidad de replicar los tratamientos. 30
  • 31. Contextos de Experimentos Se han distinguido dos contextos en donde puede tomar lugar un diseño experimental: laboratorio y campo, Experimento de laboratorio: "un estudio de investigación en el que la variancia" (efecto) "de todas o casi todas las variables independientes influyentes posibles no pertinentes al problema inmediato de la investigación se mantiene reducida" (reducido el efecto) "en un mínimo". 31
  • 32. CUASIEXPERIMENTOS Los diseños cuasiexperimentales también manipulan deliberadamente al menos una variable independiente, solamente que difieren de los experimentos "verdaderos" en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. Los grupos con los que se trabaja son “grupos intactos”. 32
  • 33. Problemas de los diseños cuasiexperimentales:  La falta de aleatorización introduce posibles problemas de validez interna y externa.  Debido a los problemas potenciales de validez interna, en estos diseños el investigador debe intentar establecer la semejanza entre los grupos. 33  Los cuasiexperimentos difieren de los experimentos "verdaderos" en la equivalencia inicial de los grupos .
  • 34. Tipos de diseños cuasiexperimentales 1. Diseño con posprueba únicamente y grupos intactos. Estos diseños utilizan dos grupos:uno que recibe el tratamiento experimental y el otro no. Ambos grupos serán comparados en la posprueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente. 34
  • 35. Puede usarse la siguiente diagramación G1 X O1 G2 - O2 G1: grupo 1 G2: grupo 2 X : Variable independiente O1: observación del grupo 1 O2: observación del grupo 2 35
  • 36. Grupo 1 X1 O1 Grupo 2 - O2 • Inicialmente se tomó pacientes de un hospital para analizar el efecto de la retroalimentación en ellos. Podría ser que se obtenga que O1 > O2 (la variable generó efectos) 36
  • 37. 2. Diseño de preprueba-postprueba y grupos intactos (uno de ellos de control). Este diseño es similar al que incluye postprueba únicamente y grupos intactos, solamente que a los grupos se les administra una preprueba. 37
  • 38. La cual puede servir para verificar la equivalencia inicial de los grupos (si son equiparables no debe haber diferencias significativas entre las prepruebas de los grupos). Las posibles comparaciones entre las mediciones de la variable dependiente y las interpretaciones son las mismas que en el diseño experimental de preprueba-postprueba con grupo de control solamente que en este segundo diseño cuasiexperimental, los grupos son intactos y en la interpretación de resultados debemos tomarlo en cuenta. 38
  • 39. Ejemplo: Supongamos que deseamos estudiar el efecto de diferentes propagandas en el consumo de cerveza en los estudiantes del primer ciclo de Psicología. Como es muy complicado asignar al azar a los alumnos a diferentes grupos, se usa la propaganda 1 en cierto salón y la propaganda 2 en otro salón. Estos grupos no son equivalentes, aunque se use algún método estadístico, sigue siendo poco probable que se puedan compensar otras diferencias como las experiencias previas. 39
  • 40. Series Cronológicas Se refiere a la obtención de un conjunto de mediciones u observaciones tomadas en diferentes periodos. Introduce una VI con el propósito de alterar la forma de la serie. G O1 O2 O3 X O4 O5 O6 40
  • 41. 1. Series cronológicas de un solo grupo A un único grupo se le administran varias prepruebas, después se le aplica el tratamiento experimental y finalmente varias postpruebas: G O1 O2 O3 X O4 O5 O6 El número de mediciones está sujeto a las necesidades específicas de la investigación que estamos realizando. 41
  • 42.  En este tipo de diseño debe tenerse muy en cuenta que no se tiene punto de comparación ( grupo de control); por lo tanto, la interpretación del patrón en la variable dependiente debe ser muy cuidadosa, habrá de analizarse si no han actuado o interactuado otras posibles causas además del tratamiento experimental o variable independiente. La historia y el hecho de que el grupo sea atípico son riesgos que se afrontan en este diseño, al igual que la instrumentación. Normalmente este diseño cuasiexperimental se utiliza con propósitos correlacionales y no explicativos. 42
  • 43. • Un ejemplo muy difundido sobre este tipo de diseño lo constituyó la evaluación de un programa que tenía por objeto disminuir la velocidad en carretera del estado de Connecticut ( Campbell, 1975). Los investigadores recolectaron informes y datos de accidentes de tránsito correspondientes a varios años anteriores y ulteriores a la implantación del programa. 43
  • 44. • Esta investigación cuasiexperimental en su primera etapa utilizó las series cronológicas de un solo grupo: G X Accidentes 1958 Accidentes 1957 Accidentes 1956 Accidentes 1955 Accidentes 19514 Estado de Connecticut Programa para disminuir accidentes Accidentes 1951 Accidentes 1952 Accidentes 1953 44
  • 45.  Las series cronológicas de un solo grupo pueden producir diversos patrones de resultados. A manera de ejemplo podríamos tener los patrones mostrados en las siguientes figuras: O6O5O4XO3O2O1 45
  • 47. 2. Series cronológicas cuasiexperimentales con múltiples grupos 3. Series cronológicas cuasiexperimentales con repetición de estímulo 4. Series cronológicas cuasiexperimentales con tratamientos múltiplees 47
  • 48. Pasos de un Experimento o Cuasiexperimento  Paso 1: Decidir cuántas variables independientes y dependientes deberán ser incluidas en el experimento o cuasiexperimento. Paso 2: Elegir los niveles de manipulación de las variables independientes y traducirlos en tratamientos experimentales Paso 3: Desarrollar el instrumento o instrumentos para medir la(s) variable(s) dependiente(s). 48
  • 49.  Paso 4: Seleccionar una muestra de personas para el experimento (idealmente representativa de la población). Paso 5: Reclutar a los sujetos del experimento o cuasiexperimento. Siempre es conveniente darles el máximo de facilidades para que acudan al experimento. Paso 6: Seleccionar el diseño experimental o cuasiexperimental apropiado para muestras, hipótesis, objetivos y preguntas de investigación. 49
  • 50.  Paso 7: Planear cómo vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento. Paso 8: En el caso de experimentos "verdaderos", dividirlos al azar o emparejarlos; y en el caso de cuasiexperimentos analizar cuidadosamente las propiedades de los grupos intactos. Paso 9: Aplicar las prepruebas (cuando las haya), los tratamientos respectivos (cuando no se trate de grupos de control) y las postpruebas. 50
  • 51. • Es la que se realiza sin manipular deliberadamente variables independientes. • Se basa en variables que ya ocurrieron o se dieron en la realidad sin la intervención directa del investigador. • Es conocida también como investigación ex post- facto. Diseños no Experimentales 51
  • 52. Diseños no Experimentales * Los diseños no experimentales se dividen de la siguiente manera: Diseños no experimentales Transversales Longitudinales Descriptivos Correlacionales / causales De Tendencia De Evolución de grupo o de Cohorte De Panel 52
  • 54. • Son aquellas que realizan observaciones en un solo momento, en un tiempo único. • Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. • Puede abarcar varios grupos o subgrupos de personas. • Los diseños transversales se dividen en: • Descriptivos • Correlacionales / causales Diseños no Experimentales 54
  • 55. Diseños no Experimentales Diseños Descriptivos • Son aquellas que observan y describen las características que presenta una variable. • Presentan un panorama del estado de la variable en un momento determinado. •Ejemplo: • Depresión en niños de una Institución Educativa del distrito de El Agustino. • Agresividad en niños trabajadores de la calle de Lima Metropolitana. 55
  • 56. Diseños no Experimentales Diseños Correlacionales / Causales * Son aquellas que describen relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. * Cuando se establecen relaciones de causales son explicativos ya que las causas y efectos ya ocurrieron en la realidad y el investigador las observa y la reporta. •Ejemplo: Depresión y Habilidades Sociales en niños de una Institución Educativa del distrito de El Agustino. Agresividad y Asertividad en niños trabajadores de la calle de Lima Metropolitana. 56
  • 58. Diseños no Experimentales • Son aquellas que realizan observaciones en dos o más momentos en el tiempo. • Su propósito es recolectar datos en puntos o periodos especificados, para hacer inferencias respecto al cambio a través del tiempo. • Los diseños longitudinales se dividen en: • De Tendencia • De Cohorte • De Panel 58
  • 59. Diseños no Experimentales Diseños longitudinales de Tendencia • Son aquellas que analizan cambios a través del tiempo dentro de alguna población en general. • La característica distintiva de este diseño es que la atención se centra en una población. • Se representan de la siguiente manera: Medición en una población Medición en una población Medición en una población Medición en una población Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3 Tiempo 4 59
  • 60. Diseños no Experimentales Diseños longitudinales de Evolución de grupo o de Cohorte • Son aquellas que describen relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. • La característica distintiva de este diseño es que su atención son las cohortes o grupos de individuos vinculados de alguna manera, generalmente la edad , grupos de edad. 60
  • 61. Diseños no Experimentales • En los diseños de tendencia y de cohorte se estudia el cambio en subpoblaciones o poblaciones pero debido a que en cada momento o tiempo se mide una muestra diferente aunque equivalente, el cambio se evalúa colectivamente y no de manera individual. A B C D A B D E Población de profesores Población de profesores A B C D E F G H A C D E F H Subpoblación de personas que nacieron en 1990 Subpoblación de personas que nacieron en 1990 Tiempo 1 Tiempo 1Tiempo 2 Tiempo 2 61
  • 62. Diseños no Experimentales Diseños longitudinales de Panel • Son aquellas en donde el mismo grupo de sujetos son es medido en todos los tiempos o momentos. • La característica distintiva de este diseño es que además de conocer el cambio de manera grupal también se conoce el cambio de manera individual. • Sin embargo, resulta muy difícil obtener exactamente a los mismos sujetos para una segunda medición u observaciones siguientes. 62
  • 63. Diseños no Experimentales Arturo R. Javier P. Roxana V. Jennifer H. Ricardo F. Tiempo 1 Tiempo 2 Tiempo 3 Arturo R. Javier P. Roxana V. Jennifer H. Ricardo F. Arturo R. Javier P. Roxana V. Jennifer H. Ricardo F. 63
  • 64. 64