1. Experimentos Verdaderos o
puros
Psic. Harold A. Dávila Laynes

2. ¿Cuál es el primer requisito de un experimento puro?
Hernández, S., Fernández, C. & Baptista, L.(2008)
La manipulación intencional de una o más variables
independientes.
¿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.

3. Grados de manipulación de la variable
independiente.
dos o más grados
El nivel mínimo de
manipulación es
dos: presenciaausencia de la VI.
Presencia-ausencia
Implica
presencia de la VI
y otro no
los dos grupos son
comparados
Cada nivel o grado
de manipulación
implica un grupo
en el experimento.

4. 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.

5. ¿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.

6. depende de cómo haya
sido planteado el
problema de
investigación y las
limitaciones que haya
¿Cuántas variables
independientes y
dependientes deben
incluirse en un
experimento?
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).

7. 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

8. ¿Cuál es el tercer requisito de un experimento "puro"?
Cumplir con el control o validez interna de la
situación experimental.
historia
Mortalidad
experimental
El experimentador
maduración
selección
otros
inestabilidad
Administración
de la prueba
Regresión
estadística
instrumentalización

9. 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".

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. ¿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.

14. ¿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.

15. Fuentes de invalidación externa
Efecto reactivo o de
interacción de las
pruebas
Efecto de
interacción entre los
errores de selección
y el tratamiento
experimental
Imposibilidad de
replicar los
tratamientos
Efectos reactivos de
los tratamientos
experimentales
Interferencia de
tratamientos
múltiples

16. 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.

17. 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
experimentales
de
los
tratamientos
La "artificialidad" de las condiciones puede hacer el
contexto experimental resulte atípico respecto a la
manera en que se aplica regularmente el tratamiento.

18. 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.

19. 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.

20. TIPOS DE DISEÑOS EXPERIMENTALES
DISEÑOS
EXPERIMENTALES
UNIVARIABLES
BIVALENTES
DISEÑOS
EXPERIMENTALES
UNIVARIABLES
MULTIVALENTES
DISEÑOS
MULTIVARIABLE O
FACTORIALES

21. DISEÑOS EXPERIMENTALES
UNIVARIABLES BIVALENTES

22. 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.

23. A. Diseño de dos grupos totalmente aleatorizados
con postest únicamente y grupo control y grupo
experimental.DIAGRAMA:
GE
GC
X
-
01
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…)

24. 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.

25. 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.

26. B. Diseño de grupo aleatorio “antes y después”
con un grupo de control.DIAGRAMA:
GE
GC
01
03
X
-
02
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.

27. 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).

28. 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.

29. • invalidación interna
controla
• validez externa
• parece que el
pretest tiene un
efecto sensibilizador
sobre los sujetos
débil

30. 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.

31. Ventajas y desventajas de los diseños de dos
grupos de tratamiento
Ventajas:
Al aumentar el segundo grupo
se aumenta sensiblemente la
validez interna. Es una técnica
idónea para el control de
variables extrañas.
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.

32. DISEÑOS EXPERIMENTALES
UNIVARIABLES MULTIVALENTES

33. A. Diseño de grupos aleatorios postest con mas
de dos condiciones experimentalesDIAGRAMA: 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

34. 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.

35. 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.

36. B. DISEÑO DE CUATRO GRUPOS DE
SOLOMON (Solomon d, 1949)
DIAGRAMA: G1
G2
G3
G4
01
03
---
X
X
--
02
04
05
06

37. 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.

38. Ventajas:
En cuanto a la validez
externa
• generalización de resultados
• efectos de la selección y mortalidad
por medio de la aleatorización
Respecto de las fuentes de • controla los efectos de la maduración
invalidez interna
y la historia por el uso del grupo
control.

39. 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.

40. 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.

41. 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.

42. Creación de bloques y asignación a condiciones
BLOQUES
18
EXP
B
17
CTRL
18
CTRL
D
18
EXP
E
16
CTRL
F
15
CRTL
G
15
EXP
H
15
EXP
I
BAJO
CONDICION
C
MEDIO
PROMEDIO
A
ALTO
SUJETOS
13
CRTL
J
12
EXP
K
13
CRTL
L
12
EXP

43. 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 “a”
inteligencia
Variable de bloqueo “b”
nivel socio- económico
b1
b2
b3
--------------------------------a1
A
B
C
a2
B
C
A
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.

44. DISEÑOS MULTIVARIABLES
O FACTORIALES

45. 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.

46. 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.
2x2
4 condiciones experimentales
2x4
8 condiciones experimentales

47. 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.

48. Variable B (tareas abstractas)
B1 (verbales)
A1
Variables A
B2 (gráficas)
(A1 B1)
(A1 B2)
(Si)
G1
G2
I
II
A2
(A2 B1)
(A2B2)
(No)
G3
G4
III
IV
(activación)

49. EL ENFOQUE
INTRASUJETO

50. 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..

51. 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

52. Diseños de sujeto único
2. DISEÑO A-B-A
Con una fase de reversión hacia la línea base A
Línea Base
A
Tratamiento
B
Reversión
A
3. DISEÑO A-B-A-B
Permite un control mas efectivo de la variable
tratamiento B.
Línea Base
A
Tratamiento
B
Reversión
A
Tratamiento
B

53. 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)

54. 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.

55. Bibliografía
150.724
A32
001.434
150.724
A81
150.724
V53
150.724
M37
ALARCON, R. (2008) Métodos y diseños de investigación de
comportamiento 2ª. Edición Lima Universidad Ricardo Palma.
ASUA, J.M. & GONZALES, L. (2006) La investigación en ciencias
experimentales 1ª. Edición Buenos Aires Geudeba.
ASCARY, A. (2006) Aplicación de diseños experimentales en
Psicología 1ª. Edición México D.F. Trillas.
BERRIOS, M. (2007) Investigación en Psicología: Investigación en
Psicología Aplicada 1ª. Edición Jaén Universidad de Jaén.
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