1. UNIVERSIDAD AUTONOMA DE BAJA CALIFORNIA
Facultad de Medicina y Psicología
METODOS EN INVESTIGACIÓN II
“DISEÑOS EXPERIMENTALES”
INTEGRANTES
Franco Reyes Daniel Eduardo
García Pérez Arturo
Gómez Escobar Mayra Ivon
Maldonado Torres Francisco Antonio
Grupo 251
Tijuana B.C. a 30 de septiembre del 2009

2. Definición de experimento
 El termino experimento tiene al menos dos aceptaciones, una general
y otra particular. La general se refiere a “elegir o realizar una acción” y
después observar las consecuencias (Babbie, 2001).
 Una acepción particular del experimento mas armónica y con un
sentido científico del termino se refiere a un estudio en el que se
manipulan intencionalmente una o mas variables independientes para
analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o mas
variables dependientes, dentro de una situación de control para el
investigador.
 Un experimento verdadero intenta aislar causa y efecto, y eliminar
explicaciones alternas de relaciones observadas entre variables.
 Se manipula una variable independiente y se controlan todas las
demás variables destacadas (incluida asignación aleatoria de
participantes).
 Se registra el efecto de la variable independiente en una variable
dependiente observada y medida.
Variable de tratamiento
Grupo experimental
Medida en la variable
Participantes Todas las
dependiente
condiciones idénticas
asignados
aleatoriamente
Grupo control
Sin tratamiento
Diseño experimental simple

3. Requisitos para la aplicación del diseño experimental
 Primer requisito de un experimento:
El primer requisito es la manipulación intencional de una o más variables
independientes. La variable independiente es la que se considera como
supuesta causa en una relación entre variables, es la condición
antecedente, y al efecto provocado por dicha causa se le denomina
variable dependiente (consecuente).
León y Montero (2003, p. 191) explican la covariación de la siguiente
forma “las variaciones en los niveles de la variable dependiente deben
coincidir sistemáticamente con los cambios en la variable
independiente”
 El segundo requisito de un experimento:
El segundo requisito consiste en medir el efecto que la variable
independiente tiene en la variable dependiente. Esto es igualmente
importante y como en la variable dependiente se observa el efecto, la
medición debe ser valida y confiable. Si no podemos asegurar que se
midió de manera adecuada, los resultados no servirán y el experimento
será una perdida de tiempo.
En la plantación de un experimento se deben precisar como se van a
manipular las variables independientes y como se van a medir las
dependientes.
 El tercer requisito de un experimento:
El tercer requisito que todo experimento debe cumplir es el control o la
validez interna de la situación experimental. La validez interna es el
grado de confianza que se tienen de que los resultados del experimento
se interpreten adecuadamente y sean validos (se logra cuando hay
control).
Lograr control en un experimento es contener la influencia de otras
variables extrañas en las variables dependientes, para así saber en

4. realidad si las variables independientes que nos interesan tienen efectos
o no en las dependientes.
Simbología de los diseños experimentales
R Asignación al azar o aleatoria. Cuando aparece quiere decir que
los sujetos han sido asignados a un grupo de manera aleatoria.
G Grupo de sujetos (G1, grupo 1; G2, grupo 2; etc.).
X Tratamiento, estimulo o condición experimental (presencia de
algún nivel o modalidad de la variable independiente)
0 Una medicino de los sujetos de un grupo (prueba, cuestionario,
observación, etc.). Si aparece antes del estimulo o tratamiento, se
trata de una preprueba (previa al tratamiento). Si aparece
después del estimulo o tratamiento, se trata de una posprueba
(posterior al tratamiento).
- Ausencia de estimulo (nivel “cero” en la variable independiente).
Indica que se trata de un grupo control o testigo
Asimismo, cabe mencionar que la secuencia horizontal indica tiempos
distintos (de izquierda a derecha) y cuando en dos grupos aparecen
dos símbolos alineados verticalmente, esto indica que tienen lugar en el
mismo momento del experimento.
RG1 0 X 0
Primero, se asigna a los Seundo, se aplica una Tercero, se administra el Cuarto, se aplica una
sujetos al azar al grupo 1. medicion previa estimulo medicion posterior.
RG1 X 0
Ambos símbolos están
RG2 - 0
alineados verticalmente, lo
cual significa que tienen lugar
en el mismo momento.

5. Clasificación de diseños experimentales
Diseño de grupos independientes.
Un verdadero experimento implica la manipulación de uno o más
factores y la medición de los efectos de la misma sobre el
comportamiento. Los factores que un investigador manipula se llaman
variables independientes a las medidas que se utilizan para observar el
efecto de las variables independientes.
Los investigadores utilizan el control en los experimentos para poder
establecer confiablemente que la variable independiente causa los
cambios observados en la variable dependiente. Las tres condiciones
que se necesitan para hacer una inferencia causal son la covariación,
la relación de orden temporal y la eliminación de causas alternativas
plausibles.
La condición de covariacion se cumple cuando en un experimento
observamos una relación entre las variables dependientes e
independientes. Una relación de orden temporal se establece cuando
los investigadores manipulan una variable independiente y luego
observan una diferencia subsiguiente en el comportamiento. La
eliminación de las de las alternativas plausibles se logra a través del uso
de procedimientos de control, sobre todo, a través de mantener
constantes las condiciones. Cuando se cumplen las tres condiciones de
una inferencia causal, se dice que el experimento tiene validez interna y
podemos hacer la interpretación de que la variable independiente
causo la diferencia en el comportamiento tal como se midió por la
variable dependiente.
Diseño de grupos aleatorios
En el diseño de grupos aleatorios se forman grupos comparables de
individuos y se les trata de la misma manera en todos los aspectos
excepto que cada grupo solo recibe un nivel de la variable
independiente.

6. La lógica del diseño de grupos aleatorios permite a los investigadores
hacer inferencias causales sobre el efecto de la variable independiente
en la variable dependiente.
Para formar grupos comparables, se utiliza la asignación aleatoria a las
condiciones por medio del balanceo o promediando las características
del sujeto (diferencias individuales) a través de las condiciones de la
manipulación de la variable independiente.
La aleatorización por bloques balancea las características de los sujetos
y las confusiones potenciales que ocurren durante el tiempo en que se
conduce el experimento, y así crea grupos de tamaños iguales.
En el diseño de grupos aleatorios, la asignación aleatoria de los sujetos a
las condiciones se utiliza para formar grupos comparables antes de
implementar la variable independiente. El objetivo de la asignación
aleatoria a las condiciones es conformar grupos equivalentes de
participantes por medio del balanceo de las diferencias individuales a lo
largo de las condiciones.
Diseño de grupos apareados
Se puede utilizar un diseño de grupos apareados para crear grupos
comparables cuando existen pocos sujetos disponibles para que la
asignación aleatoria funciones efectivamente.
Aparear grupos de sujetos en la tarea de la variable dependiente es la
mejor aproximación para crear grupos apareados, pero la ejecución en
cualquier tarea apareada debe correlacionarse con la tarea de la
variable dependiente. Después de que los sujetos son apareados en la
tarea objetivo, deben asignarse aleatoriamente a las condiciones de la
variable independiente.
Para que el diseño de grupos aleatorios funciones efectivamente,
requiere muestras de tamaño suficiente para asegurar que las
diferencias individuales entre los sujetos se balancearan a través de la
asignación aleatoria.

7. Cuando se examina a un número pequeño de sujetos de poblaciones
heterogéneas, podemos estar relativamente seguros en que la
asignación aleatoria no será efectiva para balancear las diferencias
entre dichos sujetos. Sin embargo, esta es exactamente la situación que
los investigadores enfrentan en las diversas áreas de la psicología.
El diseño de grupos apareados es una buena alternativa cuando ni el
diseño de grupos aleatorios ni el diseño de medidas repetidas pueden
utilizarse efectivamente.
Diseño de grupos naturales
Las variables de diferencias individuales (o variables del sujeto) se
seleccionan, en vez de manipularse, para formar diseños de grupos
naturales. El diseño de grupos naturales representa un tipo de
investigación correlacional en donde los investigadores buscan
covariaciones entre las variables de los grupos naturales y las variables
dependientes.
Las inferencias causales no pueden hacerse atendiendo a los efectos
de las variables de los grupos naturales porque existen explicaciones
alternativas plausibles de las diferencias de grupos.
Problemas asociados con los diseños experimentales
 Variables de los participantes:
Son una debilidad importante de los diseños con muestras
independientes. Las diferencias encontradas quizá no obedezcan a la
variable independiente, sino al resultado de tener a demasiadas
personas con cierta característica o habilidad en uno de los grupos.
Sería difícil descartar la variación de los participantes como posible
fuente de variación entre los resultados de los grupos en el estudio, pero
existen ciertas medidas que pueden tomarse para reducir la
probabilidad de que esta sea la causa de las diferencias que se
encuentren:

8. a) Asignación aleatoria de los participantes a las condiciones
b) Preprueba a los participantes
c) Asignación representativa
 Efectos de orden:
1. Contrabalanceo, si el desempeño de los participantes en la
condición sin publico mejorara por su experiencia previa en la
condición con publico tiene sentido hacer que la mitad de ellos se
desempeñen primero a solas. Si se le denominan las condiciones A y B,
un grupo se desempeña en el orden AB mientras que el otro lo hace en
el orden BA.
2. Contrabalanceo complejo (ABBA), para equilibrar los efectos de
orden asimétricos, todos los participantes deben someterse a las
condiciones en el orden ABBA. Su puntuación en la condición A se
toma como media de los dos ensayos A y lo mismo sucede con B.
3. Aleatorización del orden de las condiciones, a cada participante se le
sometería a las condiciones en un orden aleatorio distinto, lo cual
disiparía aun más cualquier efecto de orden.
4. Aleatorización de los reactivos de estimulación, con este método
elimina los efectos de orden ya que, aquí, los participantes no realizan
una condición y luego la otra.
5. Tiempo transcurrido, para que se disipe cualquier efecto de
aprendizaje o cansancio, es útil dejar que transcurra el tiempo suficiente
entre las condiciones.
6. Empleo de otro diseño, es posible que se renuncie la idea de emplear
el mismo grupo para cada condición. Podría pasarse a un “diseño de

9. muestras independientes” pero, dado que este tiene desventajas
importantes, quizá lo mejor sería intentar eludir esta solución más
drástica al problema del efecto de orden.
Ventajas y desventajas de los diseños experimentales
Diseño Ventajas Desventajas Remedio ( quizá)
 Contrabalancear
 Efectos de orden. o aleatorizar las
 Tal vez no se pueda condiciones.
realizar una 2da  Dejar un lapso
 Eliminadas las
condición mayor entre las
variables
inmediatamente. condiciones.
participantes.
 Se necesitan  Realizar más bien
 Más económico en
diferentes listas de muestras
cuanto a participantes.
Medidas estímulos. independientes.
 La homogeneidad de
repetidas  Perdida de  Aleatorizar los
la varianza no
participantes entre las materiales
constituye un
condiciones. estímulos.
problema.
 Los participantes no  Engañar a los
 Necesita pocos
desconocen la 2da participantes
participantes.
condición y quizá respecto del
intenten adivinar el objetivo (dejar
objetivo. pasar un lapso
mayor)
 No hay efecto de
orden.  Variables de los  Asignación
 Los participantes no participantes sin aleatoria de los
adivinan el objetivo control. participantes a las
del experimento.  Menos económico en condiciones.
Muestras  Puede usarse la cuanto a participantes.  Asegurar que
independientes misma lista de  La falta de haya
estímulos, etc. homogeneidad de aproximadamente
 No hay necesidad de varianza puede impedir la misma cantidad
esperar a que los el uso de una prueba en cada grupo.
participantes olviden paramétrica.
la primera condición.
 No hay efectos de  Aun están presentes
orden. algunas variables
 Variables participantes.
 Asignar
participantes  Es difícil hallar
Pares aleatoriamente los
parcialmente correspondencias
igualados pares a las
controladas. perfectas y, por tanto,
condiciones.
 No hay que esperar toma un tiempo
a que los participantes considerable.
olviden.  La perdida de un

10.  Pueden usarse las miembro par supone la
mismas listas de perdida del todo el par.
estímulos.  No puede
 La homogeneidad de generalizarse con
varianza no constituye confianza a otras
un problema. categorías de personas.
 Es útil cuando se
dispone de menos  Se necesita nueva
 Tratar al
Participante participantes, se capacitación si el
participante muy
único necesita mucho tiempo participante original
amablemente.
para capacitar al abandona el proyecto.
participante, o ambos.
Bibliografía:
 Metodología de la investigación, Dr. Sampieri, et al, McGraw Hill,
cuarta edición, 2006.
 Métodos de investigación y estadística en psicología, Hugh Coolican,
Manual moderno, tercera edición, 2005.
 Métodos de investigación en psicología, John J. Shaughnessy, et al,
McGraw Hill, séptima edición, 2007.