Este documento describe diferentes tipos de diseños de investigación, incluyendo diseños experimentales, cuasiexperimentales y no experimentales. Explica los requisitos de un experimento puro como la manipulación de variables independientes y medición de variables dependientes. También cubre temas como validez interna, fuentes de invalidación interna y externa, y pasos para realizar un experimento o cuasiexperimento. Finalmente, discute diseños no experimentales como transeccionales y longitudinales.

1. Metodología de la
Investigación 3e
Roberto Hernández Sampieri
Carlos Fernández Collado
Pilar Baptista Lucio

2. Capítulo 7
Diseños de investigación

3. ¿Qué es un diseño de
investigación?
 El término “diseño” se refiere al plan o
estrategia concebida para obtener la
información que se desea
 Si el diseño esta bien, el producto final
de un estudio tendrá mayor posibilidad
de éxito

4. ¿De qué tipos de diseños
disponemos para investigar?
 Investigación experimental
 Preexperimentos
 Experimentos
 Cuasiexperimentos
 Investigación no experimental
 Transeccionales o transversales
 Diseños longitudinales

5. Diseños experimentales
 El término “experimento” tiene al menos
dos acepciones
 Una general
 Otra particular
 Un estudio en el que se manipulan
intencionalmente una o más variables
 Los experimentos “aunténticos o puros”
manipulan variables independientes

6. Diseños experimentales
 El término “experimento” tiene al menos
dos acepciones
 Una general
 Otra particular
 Un estudio en el que se manipulan
intencionalmente una o más variables
 Los experimentos “aunténticos o puros”
manipulan variables independientes

7. ¿Cuál es el primer requisito
de un experimento “puro”?
 La manipulación internacional de una o
más variables independientes
 Cuando existe una relación entre una
variable independiente y una
dependiente, variará la primera y la
segunda
 Un experimento se lleva a cabo si una o
más variables independientes afectan a
una o más variables dependientes y por
qué lo hacen

8. Grados de manipulación de la
variable independiente
 La manipulación o variación de una
variable independiente puede realizarse
en dos o más grados
 Presencia-ausencia
 Más de dos grados
 Modalidades de manipulación en lugar de
grados

9. ¿Cómo se define la manera
en que se manipularán las
variables independientes?
 Al manipular una variable independiente
es necesario especificar qué se va a
entender por esa variable
 Trasladar el concepto teórico a un
estímulo experimental en una serie de
operaciones y actividades concretas a
realizar

10. Dificultades para definir cómo se
manipularán las variables
independientes
 No resulta difícil trasladar el concepto
teórico en operaciones prácticas
 Resulta muy complicado representar el
concepto teórico en la realidad

11. Guía para sortear
dificultades
 Consultar experimentos antecedentes
 Evaluar la manipulación antes de que se
conduzca el experimento
 Incluir verificaciones para la
manipulación

12. ¿Cuál es el segundo requisito
de un experimento “puro”?
 Medir el efecto que la variable
independiente tiene en la variable
dependiente
 En la variable dependiente se observa el
efecto, la medición debe ser válida y
confiable
 En la planeación se debe precisar cómo
se manipulan las variables
independientes y cómo las dependientes

13. ¿Cuántas variables independientes y
dependientes deben incluirse en un
experimento?
 No hay reglas para ello; depende de
cómo haya sido planteado el problema
de investigación y de las limitaciones
que existan

14. ¿Cuál es el tercer requisito de
un experimento “puro”?
 El control o la validez interna de la situación
experimental
 Tener “control” significa saber qué está
ocurriendo con la relación entre las variables
independientes y las dependientes
 Cuando hay control es posible conocer la
relación causal
 Lograr “control” en un experimento es controlar
las otras variables extrañas

15. Fuentes de invalidación
interna
 Se trata de explicaciones rivales a la explicación de las que las
variables independientes afectan a las dependientes
 El control en un experimento se alcanza esas aplicaciones
 Historia
 Maduración
 Inestabilidad
 Administración de pruebas
 Instrumentación
 Regresión estadística
 Selección
 Mortalidad experimental
 Interacción entre selección y maduración
 Otras interacciones

16. El experimentador como
fuente de invalidación interna
 Es la interacción entre los sujetos y el
experimentador
 El mismo experimentador puede afectar
los resultados de la investigación
 Tampoco los sujetos que participan en el
experimento deben conocer la hipótesis

17. ¿Cómo se logran el control y
la validez interna?
 Varios grupos de comparación (dos
como mínimo)
 Equivalencia de los grupos en todo,
excepto en la manipulación de la(s)
variables(s) independiente(s)

18.  Los grupos de
comparación deben
ser equivalentes en
todo, excepto en el
manejo de la variable
independiente

19. Equivalencia inicial
 Implica que los grupos son similares sí
al momento de iniciarse el experomento
 La equivalencia inicial no se refiere a
equivalencias entre individuos

20. Equivalencia durante el
experimento
 Durante el experimento los grupos
deben mantenerse similares en los
aspectos concernientes al desarrollo
experimental, excepto en la variable
independiente

21. ¿Cómo se logra la
equivalencia inicial?:
asignación al azar
 La asignación aleatoria o al azar de los
sujetos a los grupos del experimento
 La asignación aleatoria funciona mejor
cuanto mayor sea el número de sujetos
con que se cuenta para el experimento

22. Otra técnica para lograr la
equivalencia inicial: el
emparejamiento
 Es elegir esa variable de acuerdo con
algún criterio teórico
 Obtener una medición de la variable
elegida para emparejar a los grupos
 Ordenar a los sujetos en la variable
sobre la cual se va a efectuar el
emparejamiento

23. La asignación al azar es la
técnica ideal para lograr la
equivalencia inicial
 Es el mejor método para hacer
equivalentes los grupos
 El emparejamiento no lo sustituye

24. Una tipología sobre los
diseños experimentales
generales
 Preexperimentos
 Experimentos “verdaderos”
 Cuasiexperimentos

25. Simbología de los diseños
experimentales
 R Asignación al azar p aleotorización
 G Grupo de sujetos
 X Tratamiento, estímulo o condición
experimental
 O Una medición a los sujetos de un
grupo
 - Ausencia de estímulo

26. Preexperimentos
 Su grado de control es mínimo
 Estudio de caso con una sola medición
 Diseño de preprueba-posprueba con un
solo grupo

27. Experimentos “verdaderos”
 Reúnen los dos requisitos para lograr el
control y la validez interna
 Grupos de comparación
 Equivalencia de los grupos

28. Experimentos “verdaderos”
 Reúnen los dos requisitos para lograr el
control y la validez interna
 Grupos de comparación
 Equivalencia de los grupos

29. Diseño con posprueba
únicamente y grupo de
control
 Tratamiento experimental
 Grupo de control
 La variable independiente alcanza dos
niveles
 Presencia
 Ausencia

30. Diseño con preprueba-
posprueba y grupo de control
 Incorpora la preprueba a los grupos
 Los sujetos se asignan al azar a los
grupos
 Controla todas las fuentes de
invalidación interna

31. Diseño de cuatro grupos de
Solomon
 El diseño original incluye sólo cuatro
grupos y un tratamiento experimental
 El experimentador tiene posibilidad de
verificar los posibles efectos de la
preprueba y posprueba
 Controla todas las fuentes de
invalidación interna

32. Diseños experimentales de
series cronológicos múltiples
 Efectos en el mediano o largo plazo
 Es conveniente adoptar diseños con
varias pospruebas
 Se les conoce como series cronológicas
experimentales
 Se tienen dos o más grupos y los
sujetos son asignados

33. Diseños de series
cronológicos con repetición
del estimulo
 Los sujetos se asignan al azar a los
distintos grupos
 Cada grupo se le administra varias
veces el tratamiento

34. Diseños con tratamientos
múltiples
 El efecto de aplicar los diversos
tratamientos experimentales a todos los
sujetos
 Varios grupos
 Un solo grupo

35. Diseños factoriales
 Manipulan dos o más variables
independientes
 Incluyen dos o más niveles de presencia
en cada una de las variables
independientes

36. Métodos estadísticos de los
diseños factoriales
 Análisis de varianza factorial (ANOVA)
 Análisis de covarianza (ANCOVA)

37. ¿Qué es 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

38. Fuentes de invalidación
externa
 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

39. ¿Cuáles pueden ser los
contextos de experimentos?
 Experimentos de laboratorio
 Estudio de investigación en el que la
varianza de todas las variables influyentes
no pertinentes al problema
 Experimentos de campo
 Estudio de investigación en una situación
realista en donde una o más variables
independientes son manipuladas

40. ¿Qué alcance tienen los
experimentos y cuál es el
enfoque del que se derivan?
 Alcanzan a determinar correlaciones
 Se fundamentan en el enfoque
cuantitativo y en el paradigma deductivo
 Se basan en hipótesis preestablecidas
 Miden variables y su aplicación se sujeta
al diseño proconcebido

41. ¿Qué otros experimentos
existen?: cuasiexperimentos
 Problema de los diseños
cuasiexperimentales
 Tipos de diseños cuasiexperimentales

42. ¿Qué otros experimentos
existen?: cuasiexperimentos
 Problema de los diseños
cuasiexperimentales
 Tipos de diseños cuasiexperimentales

43. Diseño con posprueba
únicamente y grupos intactos
 Utiliza dos grupos
 Uno recibe tratamiento experimental
 El otro no recibe tratamiento experimental

44. Diseños cuasiexperimentales
de series cronológicas
 Series cronológicas de un solo grupo
 Series cronológicas cuasiexperimentales
con múltiples grupos
 Series cronológicas cuasiexperimentales
con repetición de estímulo

45. Pasos de un experimento o
cuasiexperimento
 Decidir cuántas variables dependientes e
independientes deberán incluirse
 Elegir los niveles de manipulación
 Desarrollar el instrumento para medir variables
 Seleccionar una muestra de personas
 Reclutar a los sujetos del experimento
 Seleccionar el diseño experimental
 Planear cómo vamos a manejar a los sujetos
 Dividir al azar o emparejarlos
 Aplicar las pruebas

46. Aunque los experimentos son típicamente
estudios cuantitativos, ¿puede incluir algún
elemento cualitativo?
 En definitiva, sí
 En especial en la “medición” de la
variable independiente
 Puede agregar un componente
cualitativo en la evaluación de variables

47. Diseños no experimentales: ¿qué
es la investigación no
experimental?
 La investigación que se realiza sin
manipular deliberadamente variables
 Observar fenómenos tal y como se dan
en su contexto natural
 No se constituye ninguna situación

48.  El reclutamiento de
los sujetos de
experimento debe
incluir el contacto
con ellos y las
explicaciones
necesarias para
realizarlo

49. ¿Cuáles son los tipos de diseño
no experimentales?
 Investigación transeccional o transversal
 Diseños transeccionales exploratorios
 Diseños transeccionales descriptivos
 Diseños transeccionales correlacionales-causales
 Investigación longitudinal
 Diseños longitudinales de tendencia
 Diferencia entre diseños de tendencia y de
evolución de grupo
 Esquema de los diseños de evolución de grupo
 Diseños longitudinales panel
 Comparación de los diseños transeccionales y
longitudinales