Diseños experimentales

Annotations:

• Aspectos generales.- Toda investigación requiere una planificación o estrategia que oriente, a la que se llama diseño.
• la estructura que define el número y tipo de variables a estudiar, el grado de control y la relación que guardan entre sí, se le llama diseño (Arias, 1975; Kerlinger, 1984). El diseño señala al investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio
• Gracias a este control el investigador podrá contestar las preguntas que ha planteado previamente, confirmando o refutan- do la hipótesis formulada.
• Cuanto más control y precisión tengamos de las condiciones experimentales, más válidos serán los resultados.
• Por tanto, el control de las variables y de las condiciones bajo las cuales se hace la investigación es un aspecto indispensable del diseño.

1. Variables

   Annotations:

   • Requerirá el control de ciertas variables principales que tendrán efecto en las respuestas del público, a las cuales se les llama independientes porque generarán los efectos esperados sobre las otras variables llamadas dependientes.
   • Si deseamos que un estudio se aproxime a la perfección, la variable independiente debe ser manipulada y controlada, los sujetos deberán ser asignados al azar y todas las demás variables tendrán que mantenerse constantes. Sólo entonces podrá decirse que la variable independiente tiene efectos sobre la variable dependiente.
   • Cuanto más elevado sea el control de variables, podrá demostrarse mayor grado de relación entre ellas; por lo tanto, el diseño se acercará cada vez más al modelo experimental, de tal suerte que la forma en que se plantee la pregunta de investigación limitará o facilitará la claridad en la elección de la metodología.
2. Aspectos básicos del diseño

   Annotations:

   • Uno de los propósitos del diseño es medir la influencia que la variable independiente tiene en la variable dependiente, porque esto nos indicará el nivel de relación que existe entre ambas. Para establecer una verdadera relación entre ambas es necesario tener medidas claras, válidas y confiables
   • Este aspecto puede tornarse complejo en la investigación de las ciencias sociales por estar limitados en el grado de control sobre el ser humano y sobre los sistemas sociales
   • Al elaborar un diseño de investigación se debe precisar cómo se van a manipular las variables independientes y cómo se pretenden medir, así como la cantidad de variables independientes y dependientes que deben incluirse.
3. ¿Por qué hablamos de control y aleatorización?

   Annotations:

   • Ya hemos mencionado que cuanto más deseamos obtener el control experimental debemos tener mayor cuidado en la elección de cada uno de los elementos que contienen el diseño, uno de los cuales es precisamente la elección de los sujetos al azar.
   • Existe un método para alcanzar la equivalencia entre la población a estudiar y poder generalizar de manera certera los resultados: la asignación aleatoria o al azar de los sujetos a los grupos del experimento.
   • La asignación al azar asegura, a través de la probabilidad y la estadística, que dos o más grupos son equivalentes entre sí. Esta técnica diseñada por Sir Ronald A. Fisher funciona para hacer equivalentes los grupos.
4. ¿Cómo se logra el control la validez interna?

   Annotations:

   • 1. El control en un experimento logra la validez interna y el control a través de dos aspectos: a) grupos de comparación (dos como mínimo) y b) equivalencia de los grupos en todo, excepto en la manipulación de las variables independientes.
   • 2. Varios grupos de comparación. Es necesario que en un experimento se tengan, por lo menos, dos grupos que se puedan comparar, pues si únicamente se tiene un grupo, no se puede saber si influyeron las fuentes de invalidación interna o no podríamos saber por- que no habría medición del nivel de prejuicio al inicio del experimento; es decir, no existe punto de comparación.
   • 3. El investigador debe tener al menos un punto de comparación: dos grupos, uno al que se le administra el estímulo y otro al que no (el grupo de control). Por eso al hablar de manipulación se requiere tener varios grupos, cuando se desea averiguar el efecto de distintos niveles de la variable independiente
   • 4. Equivalencia de los grupos. Para tener control no basta con dos o más grupos, sino que deben ser similares en todo, menos en la manipulación de la variable independiente; es decir, todo permanece constante menos la manipulación.
5. Grupos de comparación

   Annotations:

   • Los grupos de comparación nos permiten verificar si influyeron las fuentes de invalidación in- terna o no. Esto no lo podemos saber previamente porque no hay medición al inicio del experimento, por lo que no se tienen elementos para hacer la comparación. Si tuviéramos sólo un grupo no podríamos tener la seguridad del efecto que causa la manipulación de las condiciones experimentales.
   • Por ello se recomienda que el investigador cuente al menos con dos grupos, uno al que se le observará sin manipulación de condiciones, el cual es llamado grupo control, y otro que será sometido a la rigurosidad de la investigación, denominado grupo experimental.
6. ¿Qué es un diseño preexperimental

   Annotations:

   • La diferencia entre el diseño experimental, el preexperimental y el cuasiexperimental se debe considerar a partir de un continuo entre el camino al control experimental, siendo el diseño pre- experimental el intermedio entre ambos. La diferencia está en el grado en que el experimentador o investigador controla lo que desea estudiar
   • Características 1. Difiere en el grado de manipulación de los sujetos y las condiciones.  2. Identifica las condiciones, pero los sujetos no son asignados a ellas.  3. Realiza una observación natural de los sujetos en las condiciones existentes.  4. Difiere en la magnitud de la investigación, pero no en la formulación de la pregunta de investigación.  5. Sólo establece la relación entre variables, pero no las controla.  6. Está limitado para medir los resultados.
   • Cuasiexperimental: Poco control, limita  la interpretación de los resultados. Preexperimental: controla algunas condiciona, establece relación entre las variables. Experimental: Utiliza el control y la aleatoriedad, decubre la relación entre las variables.
   1. Preexperimentos

      Annotations:

      • Debido a su grado mínimo de control.
      1. 1. Estudio de caso con una sola medición

         Annotations:

         • Consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después aplicar una medición en una o más variables para observar cuál es el nivel del grupo en estas variables.
         • Este diseño no cumple con los requisitos de un experimento verdadero, por lo que no hay manipulación de la variable independiente.
         • El diseño padece de los requisitos para lo- grar el control experimental, que es tener varios grupos de comparación.
         • No se puede establecer causalidad con certeza, ni se controlan las fuentes de invalidación interna.
      2. Diseño de preprueba/posprueba con un solo grupo

         Annotations:

         • A un grupo se le aplica una prueba previa al estímulo o tratamiento experimental después se le administra el tratamiento y, finalmente, se le aplica una prueba posterior al tratamiento.
         • El diseño ofrece la ventaja de que hay un punto de referencia inicial para ver qué nivel tenía el grupo en las variables dependientes antes del estímulo, es decir, hay un seguimiento del grupo
         • el diseño no resulta conveniente para fines científicos debido a que no hay manipulación ni grupo de comparación
         • se corre el riesgo de elegir a un grupo atípico o que en el momento del experimento no se encuentre en su estado normal. Tampoco se puede establecer con certeza la causalidad.
      3. Los dos diseños preexperimentales no son adecuados para el establecimiento de relaciones entre la variable independiente y la dependiente

         Annotations:

         •  Deben usarse sólo como ensayos de otros experimen- tos con mayor control.
         • Los diseños preexperimentales pueden servir como estudios exploratorios, pero sus resultados deben observarse con precaución, ya que de ellos no pueden sacarse conclu- siones seguras de investigación.
      4. Diseños con pospruebas únicamente y grupo control

         Annotations:

         • Este diseño incluye dos grupos, uno recibe el tratamiento experimental y el otro no (grupo de control), es decir, la manipulación de la variable independiente alcanza sólo dos niveles: presencia y ausencia
         • Los sujetos son asignados a los grupos de manera aleatoria. Después de que concluye el periodo experimental, a ambos grupos se les administra una medición sobre la variable dependiente en estudio
         • En este diseño, la única diferencia entre los grupos debe ser la presencia-ausencia de la variable independiente
         • El diseño con postprueba únicamente utiliza un grupo de control; sin embargo, puede extenderse para incluir más de dos grupos
         • Sólo en el caso de que se usen dos o más tratamientos experimentales además del grupo de control, si se carece de este último, el diseño puede llamarse “diseño con grupos aleatorizados y postprueba”.
      5. Diseños con preprueba/postprueba y grupo de control

         Annotations:

         • Este diseño incorpora la administración de prepruebas a los grupos que componen el experimento.
         • Los sujetos son asignados al azar a los grupos; posteriormente se les administra, simultáneamente, la preprueba; luego un grupo recibe el tratamiento experimental (grupo de control) y otro no. Finalmente, se les administra una postprueba.
         • La adición de la preprueba ofrece dos ventajas: las puntuaciones de las prepruebas pueden usarse para fines de control en el experimento; al compararse, se puede evaluar qué tan adecuada fue la aleatorización; la otra ventaja, es que se puede analizar el puntaje-ganancia de cada grupo. Lo que influye en un grupo deberá influir de la misma manera en el otro para mantener la equivalencia de los grupos.
7. ¿Diseño cuasiexperimental?

   Annotations:

   • Los diseños cuasiexperimentales manipulan deliberadamente al menos una variable independiente, sólo que difieren de los experimentos en el grado de seguridad o confiabilidad que pueda te- nerse sobre la equivalencia inicial de los grupos
   • En los diseños cuasiexperimentales los sujetos no son asignados al azar a los grupos ni emparejados, sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento; esto es, son grupos intactos.
   • Es importante mencionar que por una razón u otra algunas variables no pueden ser manipuladas directamente, ya sea por situaciones éticas, por la disposición que se tenga del evento observa- do o por alguna otra razón.
   • Las ventajas de los cuasiexperimentos son adivinables: recurren a variables independientes que se presentan de manera natural, lo que ocasiona el poder facilitar su elección por ser factible estudiarlas, pero no por ello el cuasiexperimento carece de variables, más bien tienen una connotación diferente, cuentan con una variable de sujeto a manera de variable independiente, o sea, cualquier variable del sujeto referente a sus características (edad, sexo, raza, estatura, etcétera), atributos sociales (clase social, nacionalidad) o algún atributo (enfermedad, limitaciones físicas, nivel de inteligencia).
   • Uno de los problemas de los diseños cuasiexperimentales es la falta de aleatorización, pues esto suele introducir conflictos de validez interna. Por ello el investigador debe abocarse a establecer semejanza entre los grupos, incluyendo aspectos semejantes entre ellos que le permitan hacer comparaciones fundamentadas.
   1. Tipos de diseños cuasiexperimentales
      1. Diseños con postprueba y grupos intactos

         Annotations:

         • Este primer diseño utiliza dos grupos: uno recibe el tratamiento experimental y el otro no. Ambos son comparados en la postprueba, donde se analiza si el tratamiento experimental tuvo un efecto sobre la variable dependiente.
         • Si los grupos no son equiparables entre sí, las diferencias pueden ser atribuidas a la variable independiente, pero también a otras razones diferentes; no obstante, el in- vestigador podría 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 diferentes motivos al cuasiexperimento.
      2. Diseños con preprueba-postprueba y grupos intactos (uno de ellos es de control)

         Annotations:

         • Es aquí donde se administra a los grupos una preprueba, la cual puede servir para verificar la equivalencia inicial de los mismos.
         • 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, sólo que en este último diseño cuasiexperimental los grupos son intactos y en la interpretación de resultados se deben tomar en cuenta.
8. Diseños experimentales

   Annotations:

   • La validez interna se logra cuando se generan tres condiciones necesarias:  1. Comparar entre dos o más grupos.  2. Generar parecido o equivalencia entre los grupos en cuanto a condiciones experimentales.  3. No compartir la manipulación de la variable independiente.
   • 1. Grupos de comparación  La importancia de contar con diversos grupos radica en que se pueden comparar los resultados de la manipulación de la variable independiente con otros que no comparten dicha manipulación. Por tanto, si no se tiene comparación, no se sabe qué tanto influyen los aspectos de invalidación interna en los resultados obtenidos.
   • 2. Igualación entre grupos Para poder generalizar el resultado de una investigación es necesario hacer la comparación con otros grupos que tengan condiciones o características similares, es decir, igualar los grupos en nú- mero, condición y características generales; siempre y cuando no compartan la manipulación de la variable independiente, pues ésta determinará si los resultados obtenidos son producto de la ma- nipulación experimental o no.