1. Diseño.
El termino diseño se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información
que se desea.
En el enfoque cuantitativo, el investigador utiliza su o sus diseños para analizar la
certeza de las hipótesis formuladas en un contexto en particular o para aportar evidencia
respecto de los lineamientos de la investigación (si es que no se tienen hipótesis).
Dentro del enfoque cuantitativo, la calidad de una investigación se encuentra
relacionada con el grado en que apliquemos el diseño tal como fue preconcebido
(particularmente en el caso de los experimentos). Desde luego, en cualquier tipo de
investigación el diseño se debe ajustar ante posibles contingencias o cambios en la
situación (por ejemplo, un experimento en el cual no funciona el estimulo experimental,
este tendría que modificarse o adecuarse).
El diseño cuasi- experimental.
El termino “cuasi-experimento” se refiere a diseños de investigación experimentales en
los cuales los sujetos o grupo de sujetos de estudio no están asignados aleatoriamente.
Los diseños cuasi-experimentales mas usados siguen la misma lógica e involucran la
comparación de los grupos de tratamiento y control como en las pruebas aleatorias. En
otros diseños, el grupo de tratamiento sirve como su propio control (se compara el
“antes” con el “después”) y se utilizan métodos de series de tiempo para medir el
impacto neto del programa (Rossi y Freeman 1993) aunque los cuasi experimentos son
mas vulnerables a las amenazas a la validez que las pruebas aleatorias, los cuasi-
experimentos no requieren asignaciones aleatorias a los grupos experimentales y por eso
son generalmente mas factibles que las pruebas aleatorias.
Ventajas de los cuasi-experimentos.
Las ventajas principales del diseño de grupo control no equivalente son:
Provee una aproximación al experimento aleatorio cuando la aleatoriedad no es posible.
Es versátil. Como las pruebas aleatorias, los cuasi-experimentos pueden usarse para
medir resultados a nivel poblacional o de programa.
Cuando se diseñan, controlan y analizan apropiadamente, los cuasi-experimentos
pueden ofrecer una evidencia casi tan fuerte del impacto del programa como la de las
pruebas aleatorias y más fuerte que la mayoría de los estudios no experimentales.
Limitaciones de los cuasi-experimentos.
El diseño de grupo control no equivalente esta sujeto a los mismos supuestos generales
y limitaciones que las pruebas aleatorias expuestos anteriormente (fuera de los que
contemplan la aleatoriedad).
Además:
El cuasi-experimento es mas vulnerable a los sesgos de selección, o sea, que el grupo de
tratamiento puede diferir del grupo control en características que están correlacionadas
con los resultados estudiados, distorsionados los resultados del impacto.
Depende mucho de los métodos estadísticos multivariables y es, por lo tanto, sensible al
uso de modelos estadísticos apropiados y al tratamiento correcto de los problemas de
estimación estadística.

2. En la práctica, los estudios cuasi-experimentales a menudo pueden compensar las
diferencias en las características clave de los grupos experimentales a través del pareo y
el análisis multivariable. Sin embargo, una preocupación latente es que los grupos
experimentales difieran en factores no observados que influyen en los resultados del
estudio. A diferencia de los efectos distorsionantes en factores observables y que
pueden tomarse en cuenta mediante el pareo y la introducción de variables de control en
modelos estadísticos multivariables, los factores no observables (por ejemplo,
predisposición o motivación diferencial) no pueden ser compensados de esta forma y
pueden conducir a estimaciones de impacto de programa equivocadas y/o sesgadas.
Este factor de heterogeneidad “no observada” es, de hecho, una preocupación en todos
los diseños de estudio que no sean pruebas aleatorizadas.
Cuasiexperimentos.
Los diseños cuasiexperimetales también manipulan deliberadamente, al menos, una
variable independiente para observar su efecto y relación con una o mas variables
dependientes, solo que difieren de los experimentos “puros” en el grado de seguridad
confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. En los
diseños cuasiexperimentales los sujetos no se asignan al azar a los grupos ni se
emparejan, sino que dichos grupos ya están formados antes del experimento: son grupos
intactos (la razón por la que surgen y la manera como se formaron es independiente o
aparte del experimento).
Problemas de los diseños cuasiexperientales.
La falta de aleatorizacion 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, esto requiere considerar las
características o variables que puedan estar relacionados con las variables estudiadas.
Los cuasiexperientos difieren de los experimentos “verdaderos” en la equivalencia
inicial de los grupos (los primeros trabajan con grupos intactos y los segundos utilizan
un método para hacer equivalentes a los grupos). Sin embargo, esto quiere decir que sea
imposible tener un caso de cuasiexperimento donde los grupos sean equiparables en las
variables relevantes para el estudio.
Tipos de diseños cuasiexperimentales.
Con excepción de la diferencia que acabamos de mencionar, los cuasiexperimentos son
muy parecidos a los experimentos “verdaderos”. Por lo tanto, podemos decir que hay
casi tantos diseños cuasiexperimentales como experimentales “verdaderos”, solo que no
hay asignación al azar o emparejamiento. Pero por lo demás son iguales, la
interpretación es similar, las comparaciones son las mismas y los análisis estadísticos
iguales (salvo que a veces se consideran las pruebas para datos no correlacionados).

3. Diseño con postprueba únicamente y grupos intactos.
Este primer diseño utiliza dos grupos: uno recibe el tratamiento experimental el otro no.
Los grupos son comparados en la postprueba para analizar si el tratamiento
experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente.
Si los grupos no son equiparables entre si, las diferencias en las pospruebas de ambos
grupos pueden ser atribuidas a las variables independientes pero también a otras razones
diferentes, y lo peor es que el investigador puede no darse cuenta de ello.
Por ello es importante que los grupos sean inicialmente comparables, y que durante el
experimento no ocurra algo que los haga diferentes, con excepción de la presencia-
ausencia del tratamiento experimental.
Recuérdese que los grupos son intactos, no se crean, ya se habían constituido por
motivos diferentes al cuasiexperimento.
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. 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 in intactos y en la interpretación de resultados debemos tomarlo en cuenta.
Pasos de un experimento o cuasiexperimento
Los principales pasos en el desarrollo de un experimento o cuasiexperimento, son:
Paso 1: decidir cuantas variables independientes y dependientes deberán ser incluidas
en el experimento o cuasiexperiento. No necesariamente el mejor experimento es el que
incluye el mayor número de variables; deben incluirse las variables que sean necesarias
para probar las hipótesis, alcanzar los objetivos y responder las preguntas de
investigación.
Paso 2: elegir los niveles de manipulación de las variables independientes y traducirlos
en tratamientos experimentales. Este paso requiere un concepto teórico se convierta en
una serie de operaciones que habrán de realizarse para administrar uno o varios
tratamientos experimentales.
Paso 3: desarrollar el instrumento o instrumentos para medir la(s) variable(s)
dependiente(s).
Paso 4: seleccionar una muestra de personas para el experimento (idealmente
representativa de la población).

4. Paso 5: reclutar a los sujetos de experimento o cuasiexperimento. Esto implica tener
contacto con ellos, darles las explicaciones necesarias e indicarles el lugar, día, hora y
persona con quien deben presentarse. Siempre es conveniente darles el máximo de
facilidades para que acudan al experimento. Los sujetos deben encontrar motivante su
participación en el experimento.
Paso 6: seleccionar el diseño experimental o cuasiexperimental apropiado para nuestras
hipótesis, objetivos y preguntas de investigación.
Paso 7: Planear como vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento.
Es decir, elaborar una ruta critica que van a hacer los sujetos desde que llegan al lugar
del experimento hasta que se retiran (paso a paso).
Paso 8: en el caso de experimentos “verdaderos”, dividirlos al azar o a 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 postpreubas.
Asimismo, resulta conveniente tomar nota del desarrollo del experimento, llevar una
bitácora minuciosa de todo lo ocurrido a lo largo de este. Ello nos ayudara a analizar la
posible influencia de variables extrañas que generan diferencias entre los grupos y será
un material invaluable para la interpretación de los resultados.
DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES. DIFICULTADES PARA LA
REALIZACIÓN DE INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL.
CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN NO
EXPERIMENTAL. CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS.
Campbel 2 Stanley, 1963.
Cook 2 Campbell, 1979.
De las dos características que presentan los diseños experimentales:
1. Manipulación: es la intervención deliberada del investigador para provocar
cambios en la variable dependiente.
2. Aleatorización: mayor tamaño de los efectos para la equiparación.
Todos los diseños cuasiexperimentales presentan la primera de ellas, clasificándose
según el grado de aleatorización que presentan.
El primer diseño cuasiexperimental, el más sencillo, se lleva a cabo al estudiar una
intervención, se valora por tanto una sola intervención, es el estudio de un caso y

5. presenta muchas amenazas. El resultado obtenido no se compara con otro previo, su
planteamiento es endeble, la subjetividad juega un papel muy importante, aún así la
observación mejora si añadimos una observación inicial y hacemos una comparación, si
se hace pre-test y post-test. Ej. Se estudia una población, se pone tratamiento a un
problema de salud detectado y nuevamente se le vuelve a estudiar.
Este diseño tiene nuevas y mejores aportaciones que el modelo de diseño anterior, pues
aunque sigue siendo endeble se realiza el estudio tras una selección.
El tercer diseño pre-experimental se lleva a cabo utilizando un grupo control, aunque no
hay medidas pre-test se realiza un seguimiento a un grupo al que se le ha puesto
tratamiento y a otro grupo que aún padeciendo la enfermedad no se le ha puesto
tratamiento.
Las principales amenazas en éste diseño son: la mortalidad, la selección y las
interacciones.
En los diseños cuasiexperimentales cuando para el estudio a realizar se utilizan
voluntarios y se lleva a cabo el diseño, debemos tener en cuenta que la amenaza
fundamental es la selección.
Los sesgos de selección o se controlan en la fase de diseño o ya no hay forma posible de
ser controladas.
Los diseños cuasiexperimentales “DE SERIE CRONOLOGICA
INTERRUMPIDA”, es un diseño en el que hay diferentes medidas:
O1 X O2 ---- O1O2O3O4 X O5O6O7O8
Se aplica un tratamiento y se realizan nuevas mediciones, estas mediciones se realizan
cronológicamente a lo largo del tiempo, deben ser mediciones constantes y regulares.
Las ventajas que presentan son la “selección” y la “maduración”. La amenaza más
importante que tiene este diseño es la “historia”, es decir, los cambios o acontecimientos
históricos que se producen, esta amenaza disminuye a medida que las mediciones
realizadas estén más cercanas y/o solapadas en el tiempo.
El análisis puede hacerse de dos formas:
· OJIMETRO: detección visual de los cambios.
· ARIMA: análisis estadístico ARIMA.

6. Referencia Bibliografica
Baptista P., Fernández C. & Hernández R.”Metodología de la investigación” (2006) Mc
Graw Hill: Mexico.
http://www.scribd.com/doc/506363/cuasiexperimentos.
Equipo:
González Campos Norma Angélica.
González Delgado José Eduardo.
Martínez Soto Gerardo Alejandro.
Peñaloza Calderon Eustolio