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TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACION
Descripción
Mapa Mental sobre TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACION, creado por David Santacruz el 19/05/2018.
Mapa Mental por
David Santacruz
, actualizado hace más de 1 año
Más
Menos
Creado por
David Santacruz
hace más de 6 años
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Resumen del Recurso
TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACION
SE DEFINE COMO
Un plan estructurado de accion que esta orientado a la obtencion datos que apoyen los objetivos de la investigacion
DISEÑOS EXPERIMENTALES CLASICOS
se define como
plan estructurado de accion tendente a la demostracion de relaciones de caracter causal entre la variable dependiente e independiente
presupuestos de este diseño
-Aleatorizacion -Control -Manipulacion
caracteristicas del diseño experimental
Manipulacion de la(s) variable(s) independiente
esto conlleva a
MAYOR validez interna y MENOR validez ecologica
MAXIMIZAR la variancia sistematica primaria MINIMIZAR la variancia del error y CONTROLAR la variancia de error
de la variable dependiente
contro de variables extrañas
Equivalencia inicial de grupos
Clasificacion
numero de variables dependientes que se registren
Diseños univariables
Diseños multivariables
en funcion de
numeros de variables independientes que se manipulan
Diseños Simples ( una sola variable)
Diseños factoriales ( dos o mas variables)
numero de observaciones por sujeto y condicion experimental
diseño transversal (una sola medida)
diseño longitudinal ( mas de una medida)
Capacidad pára controlar las variables extrañas y reducir la varianza error
diseños de grupos al azar
diseños de bloques al azar
diseños de medida repetida
analisis de datos
analisis de varianza
AVAR
nos permite estudiar el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente
tipos
Avar unifactorial para muestras independientes
permite concluir si hay diferencias significativas globales en los grupos
Avar multifactorial para muestras independientes
analiza variables por separado y su efecto interactivo
permite llevar a cabo contrastes parciales
Avar unifactorial para muestras relacionadas
puede plantearse en dos modelos estructurales
modelo no aditivo
Hay interacion entre los individuos y la variable a analizar
modelo aditivo
No hay interacion entre individuos y la variable a analizar
supuestos para aplicarlo
independencia de las observaciones
normalidad de los datos
homocedasticidad
Diseños no experimentales
se observan los fenomenos tal como ocurren de forma natural
los datos se recolectan y luego se interpretan
no hay aleatoriedad en los grupos
no establece causalidad
no hay manipulacion de la variable independiente
diseño experimental 1 = N
Se registra la conducta en fases
manipulacion de la variable independiente
trabaja con un solo sujeto
Establece relaciones causales
Diseño cuasiexperimentales
Aleatorizacion en los grupos
Escaso control de variables
Manipulacion de variable independiente
tipos de diseño
No reversibles
intra- series
de series mixtas
Reversibles
intra- series
series mixtas
entre series
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