Este documento describe los diferentes tipos de estudios experimentales, incluyendo preexperimentales, cuasiexperimentales y experimentos puros. Explica conceptos clave como la manipulación de variables independientes, el uso de grupos de control, y la importancia de la asignación aleatoria para lograr el control. También cubre temas como la tabulación y análisis estadístico de datos, haciendo énfasis en el análisis de varianza como la técnica estadística preferida para estudios experimentales.

1. ESTUDIOS EXPERIMENTALES
Dr. Alcibíades Batista González

2. TEMAS A TRATAR
• ¿Qué es un estudio experimental?
• Objetivos de los estudios experimentales.
• Tipos de estudios experimentales.
• Grados de manipulación de la variable
independiente.
• El control en un estudio experimental.
• Simbología y tabulación de datos.
• Cálculo de la muestra.
• Análisis estadístico.

3. ESTUDIOS PREEXPERIMENTALES
• El grado de control que ejerce el investigador
es mínimo.
• Se administra un tratamiento a un grupo y
después se realiza una medición de una o más
variables (efectos) en el grupo experimental.
• No se utiliza grupo control.
• Útil como primer acercamiento al problema
de investigación en la realidad.

4. ESTUDIOS CUASIEXPERIMENTALES
• Manipulan deliberadamente al menos una
variable independiente (causa).
• Se documenta el efecto y relación con una o más
variables independientes.
• Los sujetos NO son asignados al azar a los grupos,
ni emparejados.
• Los grupos ya estaban formados antes del
experimento – son grupos intactos.
– La razón por la que surgen y la manera como se
formaron los grupos son independientes del
experimento.

5. TIPOS DE ESTUDIOS EXPERIMENTALES
• Estudio experimental puro o verdadero:
– Con preprueba-postprueba y grupo de control
– Con postprueba únicamente y grupo de control
– Cuatro grupos de Solomon
– Series cronológicas múltiples

6. EXPERIMENTO PURO O VERDADERO
• Es aquel en el que se manipula una o más
variables independientes para observar los
cambios generados en las variables
dependientes, en una situación de control.
• Los diseños experimentales verdaderos se
utilizan cuando el investigador pretende
establecer el posible efecto de una causa que
se manipula.

7. EXPERIMENTO PURO O VERDADERO
1. Debe existir la manipulación intencional de
una o más variables independientes
(supuesta “causa”)
– El efecto provocado por dicha “causa” es la
variable dependiente o “efecto” medible.
– Cuando existe realmente una relación causal entre
una variable independiente y una dependiente, al
hacer variar intencionalmente la primera, la
segunda tendrá que variar.

8. EXPERIMENTO PURO O VERDADERO
2. Debe medirse el efecto que la variable
independiente tiene en la variable dependiente.
• Esta medición debe ser válida y confiable.
3. Todo experimento verdadero debe cumplir con
el control o validez interna de la situación
experimental.
• Esto significa controlar la influencia de otras
variables extrañas en las variables dependientes.
• Así sabremos si las variables independientes que nos
interesan tienen o no un verdadero efecto en las
dependientes.

9. GRADOS DE MANIPULACIÓN DE LA
VARIABLE INDEPENDIENTE
1. Presencia o ausencia:
• Se expone un grupo a la presencia de la variable
independiente (tratamiento experimental) y el
otro grupo no es expuesto.
• Luego se comparan los dos grupos para
determinar si el grupo expuesto a la variable
independiente difiere del grupo que no fue
expuesto.

10. GRADOS DE MANIPULACIÓN DE LA
VARIABLE INDEPENDIENTE
2. Más de dos grados:
• Se hace variar la variable independiente en
grados, niveles, dosis o cantidades.
• La ventaja es que no solamente determina si la
presencia de la variable independiente tiene un
efecto, sino que también determina si distintos
niveles o dosis de la variable independiente
producen diferentes efectos.

11. GRADOS DE MANIPULACIÓN DE LA
VARIABLE INDEPENDIENTE
3. Modalidades de las variables independientes:
• Se expone a los grupos experimentales a diferentes
modalidades de la variable independiente; pero sin
que esto implique cantidad.
• En ocasiones, la manipulación de la variable
independiente conlleva una combinación de
cantidades o modalidades.
• La manipulación traslada el concepto teórico a un
estímulo o tratamiento experimental, en una serie
de operaciones y actividades concretas a realizar.

12. ¿CÓMO SE LOGRA EL CONTROL EN UN
EXPERIMENTO?
1. Utilizando varios grupos experimentales para
comparar (dos como mínimo).
2. Logrando una equivalencia de los grupos en
todo, excepto en la manipulación de la
variable independiente.
3. Los grupos deben ser equivalentes durante
todo el desarrollo del experimento, menos en
la variable independiente.

13. ¿CÓMO SE LOGRA EL CONTROL EN UN
EXPERIMENTO?
4. Los instrumentos de medición deben ser
iguales y aplicados de la misma manera.
5. La equivalencia se refiere a equivalencia
entre grupos, no entre individuos, porque los
mismos tienen diferencias individuales.
6. La equivalencia inicial se logra con la
asignación al azar o aleatoria de los sujetos a
los grupos del experimento:
• Sorteo o tablas de números aleatorios.

14. ¿CÓMO SE LOGRA EL CONTROL EN UN
EXPERIMENTO?
7. La asignación al azar produce control, pues
las variables que deben ser controladas
(variables extrañas y fuentes de invalidación
interna) son distribuidas, aproximadamente,
de la misma manera en los grupos del
experimento.

15. SIMBOLOGÍA
• A = Asignación al azar
• G = Grupo de sujetos (G1, grupo 1; G2, grupo
2).
• X = Tratamiento, estímulo o condición
experimental
• 0 = Una medición a los sujetos de un grupo
(una prueba).
• - = Ausencia de tratamiento, estímulo o
condición experimental (Grupo control).

16. COMPARACIÓN DE LOS DISEÑOS
EXPERIMENTALES
PREEXPERIMENTOS CUASIEXPERIMENTOS EXPERIMENTOS PUROS
G X 0 G1 X 0
G2 - 0
A G1 X 0
A G2 - 0
No hay manipulación de la
variable independiente
Hay manipulación de la
variable independiente
Hay manipulación de la
variable independiente
No hay grupo de
comparación
Hay grupo de comparación Hay grupo de comparación
No hay asignación al azar
de los sujetos a los grupos
Hay asignación al azar de
los sujetos a los grupos.

17. TABULACIÓN DE LOS DATOS

18. TABULACIÓN DE LOS DATOS

19. CÁLCULO DE LA MUESTRA
• El método de cálculo de la muestra está
relacionado con el tipo de análisis estadístico
que se va a realizar.
• La técnica de análisis estadístico más utilizada
en los estudios experimentales es el análisis
de varianza (ANOVA)
• Existen programas estadísticos para calcular la
muestra, conociendo el poder estadístico
deseado para detectar diferencias.

20. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
• El análisis de varianza (ANOVA) se prefiere por
dos factores:
1. Al igual que la prueba estadística de t, relaciona
las diferencias encontradas entre las medias ± la
desviación estándar de los grupos
experimentales. Además, permite estudiar y
relacionar las medias de dos o más grupos
experimentales (la prueba de t solo permite
estudiar dos grupos).

21. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
• El análisis de varianza (ANOVA) se prefiere por
dos factores:
2. Permite estudiar el efecto de dos o más variables
independientes (ejemplo: placebo, una sola
dosis del medicamento, dosis múltiples del
medicamento) y las posibles interacciones entre
las mismas.

22. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
• Cuando se estudia el efecto de una variable
independiente sobre una dependiente en más de
dos grupos experimentales, se utiliza un tipo de
análisis llamado ANOVA de un factor.
• Si se quiere estudiar el efecto de dos variables
independientes sobre una variable dependiente,
se utiliza el ANOVA de dos factores.
• Existen otras variaciones de esta técnica
estadística.

23. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
• El objetivo de esta técnica estadística (ANOVA)
es determinar cuanto difieren las medias de
los grupos experimentales. Las hipótesis nula
y alterna serán:
– Hipótesis nula: las medidas de los grupos
experimentales son iguales
– Hipótesis alterna: Las medidas de los grupos
experimentales son diferentes.

24. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
• Para poder realizar el análisis ANOVA se
requiere:
1. Independencia de observaciones o mediciones
dentro de los grupos y entre los grupos
experimentales.
2. Normalidad en la distribución de las medias de
los grupos experimentales.
3. Varianza (raíz cuadrada de la DE) parecida entre
los grupos experimentales.

25. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
• Las técnicas de análisis tipo ANOVA y sus
variantes, utilizan los valores de “p” para
analizar la significancia estadística de las
diferencias entre los grupos experimentales.
• Cuando se realizan comparaciones no
paramétricas, no se puede utilizar ANOVA. Se
utilizaría “chi cuadrado” y otras técnicas
estadísticas no paramétricas.

26. BIBLIOGRAFÍA
• Fathalla, Mahmoud F.; Fathalla, Mohamed M.F. (2004). Guía práctica de
investigación en salud. Washington, D.C. Organización Panamericana de la
Salud. Publicación científica y técnica No. 620.
• Hernández Sampieri, Roberto; Fernández C., Carlos; Baptista L., Pilar (2003).
Metodología de la investigación. 3ª Edición. México. McGraw-
Hill/Interamericana Editores, S.A. de C.V.
• Nativí N, José N. (Editor) (2000). Introducción a la investigación científica. 1ª
Edición. Panamá. Editora Sibauste.
• Pineda, Elia B.; de Alvarado, Eva L.; de Canales, Francisca H. (1994).
Metodología de la investigación. Manual para el desarrollo de personal de
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Serie PALTEX para ejecutores de programas de salud No. 35.