Resumen: metodologia de la investigacion- pano


Psicología Experimental”. Capitulo 11. PEREDA MARIN



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Psicología Experimental”. Capitulo 11. PEREDA MARIN.

El diseño

El diseño es el armazón de la investigación, un conjunto de reglas a seguir por el investigador, que facilita la comprobación de la hipótesis, permite comprobar si existen efectos sistemáticos de la VI sobre la VD, ayuda a controlar las VC, y será adecuado en tanto permita manipular la VI maximizando la varianza primaria, controlando la varianza secundaria y minimizando la varianza de error.



Requisitos par considerar bueno el diseño experimental

  • Ausencia de error sistemático: que no haya efectos sistemáticos de otras variables, es decir VC.

  • Precisión: sensibilidad para captar las mínimas diferencias producidas por los distintos tratamientos experimentales.

  • Validez interna: es la que permite responder inequívocamente a la pregunta planteada en el problema. Cuando se puede decir sin dudas que, los tratamientos aplicados son los causantes de las variaciones en la VD, se tiene una buena validez interna. Esta tiene prioridad por sobre la externa (esta puede verse contaminada por variables como: maduración, selección diferencial de los sujetos, mortalidad experimental, regresión a la media, historia, propia situación experimental, efectos reactivos de la medida pre tratamiento, instrumentación).

  • Validez externa: representa el punto hasta el cual se pueden generalizar los resultados de la investigación, (esta se puede ver afectada por factores como representatividad de la muestra, de los tratamientos, efectos reactivos de la situación experimental y de los tratamientos múltiples).

  • Simplicidad: no se debe complicar un experimento, ya sea en el diseño o en el método, más allá de lo necesario.

  • Posibilidad de determinar un grado de incertidumbre a las conclusiones obtenidas: suposición de que los sujetos que forman los grupos varían de uno a otro grupo inicialmente solo en forma aleatoria, y que cualquier diferencia verificada posterior a la introducción de la VI se debe a la misma.

Psicologia Experimental”. Capitulo 8. ARNAU GRAS.

Varianza: la variación que se observa en las medidas tomadas de la variable dependiente.

Varianza sistematica (intergrupo): consiste en la desviación que presentan los datos en una dirección mas que en otra. Tal desviación puede ser debido a la variable manipulada o a contaminadoras que no han sido completamente controladas

  • Varianza primaria: refleja los efectos de la manipulación directa de la variable independiente. Esta puede ser experimental o no, según la VI sea manipulada o asignada.

  • Variable secundaria: consiste en una desviación sistemática de los datos obtenidos de la medición de la VD debida a la intervención de un factor extraño a los propósitos de la investigación. Puede ocurrir también que la variable extraña se combine o interactúe con la VI, aumentando o disminuyendo la desviación de los datos, los cuales serán datos contaminados y se ignorara si la variación se debe a la VI o a la acción conjunta de esta con la extraña.

Varianza de error (intragrupo): conjunto de fluctuaciones que presentan las medidas como consecuencia de factores imprevisibles y difíciles de controlar. Su medida es igual a cero, y es impredecible. Las diferencias individuales, es decir, que no todos los sujetos reaccionan igual ante una situación experimental idéntica, y los errores de medida, o sea, utilizar instrumentos poco precisos o fallas en las instrucciones, son consideras posibles fuentes de varianza de error.

Ecuación general de la varianza

Varianza total = varianza intergrupos + varianza intragrupos

Los objetivos de una investigación y el control de la varianza estarán basados en:



  • MAXIMIZAR la varianza primaria (eligiendo valores extremos de la variable independiente).

  • CONTROLAR la varianza secundaria.

  • MINIMIZAR la varianza de error (aplicando las condiciones experimentales en situaciones totalmente controladas y aplicando instrumentos de medida precisos).

Psicología Experimental”. Capitulo 12. PEREDA MARIN.

Investigaciones pre experimentales (actualmente, prácticamente inexistentes en Psicologia).

Aquellas en las que el investigador, aunque trata de aproximarse a una situación de investigación experimental, carece de los medios de control necesarios para poder atribuir a sus resultados la necesaria validez interna.

Esta es incapaz de producir, por lo menos, una comparación formal (comparar un grupo experimental con uno control, o medir un sujeto o grupo con medidas pre tratamiento y post tratamiento, o comparar dos grupos experimentales). Es por esto que una investigación con un solo grupo (diseño de grupo único) que ha sido seleccionado sin seguir una técnica especial y una sola medida en el mismo (solo medida post tratamiento), donde se ha comparado los resultados con otros puramente hipotéticos frutos de la observación, y donde no se puede establecer una relación de causalidad entre las variables, es que no se puede considerar experimental, y es pre experimental. Las variables contaminadoras mas importantes en este tipo de investigación son la historia, la maduración y la selección diferencial de los sujetos.

Psicologia Experimental”. Capitulo 13. PEREDA MARIN.



Investigaciones Cuasi experimentales

Esta situación cuasi experimental se puede producir, porque el factor que el investigador estudia como posible causa de los cambios observados en el criterio solo admite un nivel de manipulación de selección; o cuando el investigador no dispone de un control absoluto de la situación de investigación, aunque pueda manipular experimentalmente los factores que desea estudiar como posibles causas de los cambios que aparezcan en el criterio, en la conducta que investiga.

La investigación que se lleva a cabo puede reunir todas las características de una experimental, en lo que al control se refiere, sin embargo no se dispone de un control absoluto sobre el factor manipulado. Si se obtuviese una relación de causalidad, esta seria una cuasi causalidad.

Estas son investigaciones con control parcial, y el experimentador (quien ha empleado escenarios naturales de tipo social y quien ha hecho uso de procedimientos como producir observaciones múltiples, como sustitutos del control experimental, intentando minimizar o eliminar, los efectos de tantas fuentes de invalidez interna como sea posible),deberá prestar la máxima atención a las variables que no ha podido controlar y reconocer siempre la posibilidad de que sus resultados se deban mas a la acción de tales variables que a la del factor que ha manipulado.

Psicologia Experimental”. Capitulo 14. PEREDA MARIN.

Diseños aleatorios

Estos son diseños univariados, es decir, donde se manipula un solo factor.



Principio de azar: cuando se trabaja con el azar (que la asignación de los sujetos a los grupos se realice aleatoriamente, y que cada tratamiento sea asignado al azar a cada grupo), se espera que la influencia de las variables contaminadoras se distribuya por igual entre los diferentes grupos experimentales. La asignación aleatoria de los sujetos a los grupos tiene como finalidad fundamental minimizar la varianza intergrupos. Estos grupos se denominan independientes, ya que todos los sujetos, al ser asignados al azar, tienen la posibilidad de pertenecer a un grupo o a otro.

Investigaciones experimentales con diseños de dos grupos aleatorios

Llamados experimentos bivalentes, por incluir dos valores del factor manipulado.



  • Selección aleatoria de la muestra, de una población.

  • Los sujetos de la muestra se asignan aleatoriamente a los grupos.

  • Se toman medidas pre tratamiento (si es el caso del diseño).

  • Los tratamientos se asignan aleatoriamente a los grupos.

  • Uno de los dos tratamientos puede ser la ausencia del mismo, formando un grupo control con los sujetos a el asignados.

  • Se toman las medidas post tratamiento.

  • Análisis estadístico adecuado (comparar las dos medidas pre tratamiento, o las dos post, o ambas de ambos grupos, o comparar las diferencias encontradas).

Ventajas y desventajas de dicho diseño

  • Ventaja: Indican si el factor manipulado ejerce algún efecto, y en que dirección (inversa o directa) sobre el criterio.

  • Ventaja: son fáciles y económicos de llevar a cabo.

  • Desventaja: para evitar la posibilidad de que se produzca una pseudoaleatorizacion o de que exista una inequivalencia inicial entre los grupos, se toma como requisito el utilizar un numero suficientemente grande de sujetos, lo que lo convierte en una desventaja dicha dependencia de muestras grandes.

  • Desventaja: la incompleta información que proporcionan debido a su falta de sensibilidad por utilizar solo dos niveles del factor manipulado.

(*)Diseños de dos grupos aleatorios con medidas pre y post tratamiento

(*)Solo con medidas post tratamiento: También se pueden utilizar un diseño de dos grupos con medidas post solamente, gracias a que la técnica de aleatorizacion nos da la seguridad de que los grupos inicialmente son equivalentes, sin la necesidad de tomar medidas pre; aun así, puede ocurrir al finalizar una investigación que se compruebe que no eran equivalentes, pues se deberá recurrir a la técnica estadística de control ACOVAR (se utiliza cuando se trata de evitar los efectos de alguna variable contaminadora que no se ha podido controlar adecuadamente en forma experimental), permitiendo esta que no se deba invalidar la investigación.

Medida pre tratamiento

  • Medida de la variable criterio o de una variable altamente correlacionada con esta.

  • Se toma luego de estar ya formados los grupos experimentales.

  • Su finalidad es comprobar que los grupos experimentales son equivalentes inicialmente.

  • Puede sensibilizar a los sujetos y esta puede afectar a los resultados en la medida post.

Variables contaminadoras que pueden afectar la validez interna de este diseño

  • Historia: intersesiones: ya que entre la toma de la medida pre y la toma de la medida post transcurre un intervalo de tiempo durante el cual pueden ocurrir acontecimientos que afecten la actitud del sujeto y los resultados de la segunda medir.

Intrasesiones: acontecimientos presentes durante la misma sesión experimental, (iluminación, ruidos, experimentador).

  • Experimentador. los efectos de este se van a poder controlar teniendo varios entrenados y asignados aleatoriamente a cada grupo, distribuyendo su influencia por igual entre los grupos.

  • Maduración: entre la toma de la medida pre y la toma de la post, los sujetos pueden sufrir cambios fisiológicos o psicológicos, los cuales pueden afectar al criterio, confundiéndose los efectos de esta variable contaminadora con los del factor manipulado.

  • Instrumentación: se deben utilizar los mismos en ambos grupos para controlar los posibles efectos de esta variable contaminadora.

  • Mortalidad experimental: entre la toma de las medidas se pueden perder algunos sujetos.

Validez externa de este diseño: la sensibilización que puede producir la medida pre tratamiento a los sujetos es una de las variables contaminadoras de la validez externa ya que los datos obtenidos de una muestra “sensibilizada”, no son aplicables al resto de la población, que normalmente no habrá pasado por esa media pre tratamiento.

También la posible generalización de los resultados nunca podrá ir más allá de la población de la que se extrajeron los sujetos: esto es, va a depender de la representatividad de la muestra empleada en la población.

Psicologia Experimental”. Capitulo 15. PEREDA MARIN.

Diseños aleatorios. Diseños multigrupos.


  • Son diseños en los que se manipula un solo factor pero haciéndole adoptar mas de dos niveles. Son diseños también univariados y tienen como objetivo estudiar los efectos de mas de dos valores del factor sobre la conducta estudiada.

  • Proporcionan mas información ya que también nos permiten conocer si los efectos producidos por estos tratamientos mantienen entre si una relación de tipo lineal, curvilínea, etc.

  • La variación interidividual en este tipo de diseños será muy grande, siendo esto uno de los mayores inconvenientes de este diseño.

  • Con este diseño se aprecia mejor el tipo de relación existente entre el factor y la conducta.

  • Lo dicho anteriormente sobre el diseño de dos grupos al azar solo con medidas post tratamiento y con medidas pre y post se puede aplicar aquí (*).

  • La validez interna es mejor porque se podrá concluir mas inequívocamente si el factor manipulado influye o no sobre la conducta y que tipo de relación mantienen entre si ambas variables.

  • La validez externa aumenta al ser mas representativos del efecto del factor los niveles del mismo empleados en la investigación.

  • Análisis estadístico: se deberá utilizar el análisis estadístico de varianza AVAR, o ACOVAR (para diseño con medidas pre y post, empleando la medida pre como variable covariada).

Psicología Experimental”. Capitulo 22. PEREDA MARIN.

Diseños de bloques: Diseños de grupos apareados

Técnica de bloqueo: para conseguir grupos experimentales homogéneos al iniciar un experimento, lo que hace disminuir la varianza intergrupos, controlarla y permite llegar a unos resultados mas validos en la investigación.

Grupos Apareados

Técnica de apareo: el investigador desea partir de grupos experimentales equivalentes, es decir grupos que tienen la misma media y desviación típica en la variable criterio. Se toma una medida de la variable criterio a los sujetos antes de formar los grupos experimentales. Luego se forman bloques de sujetos con la misma puntuación en la variable de apareo, y se asignan aleatoriamente un mismo numero de sujetos de cada bloque a cada grupo experimental.

Diseño de grupos apareados

Luego de haber asignado aleatoriamente (lo cual asegura el control de las posibles variables contaminadoras que podrían influir en los resultados de la investigación) los sujetos de cada bloque a cada grupo experimental, se aplican los tratamientos experimentales, se toman las medidas post tratamientos y por ultimo se lleva a cabo el análisis de resultados.

Este tipo de diseño se puede utilizar con mas de dos grupos. Tambien en ellos se puede manipular simultáneamente mas de un factor, lo que daría lugar a un diseño factorial.

Técnicas de apareamiento: La variable de apareamiento puede ser una medida de la variable criterio o una medida de una variable altamente correlacionada con la variable criterio. Estas van a presentar las mismas características de una medida pre tratamiento. También utilizar como criterio de apareamiento un rendimiento previo, es decir, utilizando los resultados obtenidos en los primeros ensayos del experimento, eliminando a los sujetos que se apartan de la media del grupo.

Validez interna y externa de los diseños de grupos apareados

Validez interna: aumenta a causa de la minima varianza intergrupos.

Validez externa: se pierde validez externa ya que al eliminar aquellos sujetos que no encajen en los bloques, puede quedar sesgada la muestra e incluso imposibilitarse la generalización de los resultados.

Psicologia Experimental”. Capitulo 23. PEREDA MARIN.



Diseños con medidas repetidas: Diseños intragrupo

Son diseños que corresponden a la situación experimental tipo II, es decir donde se aplican todos los tratamientos experimentales a un mismo grupo de sujetos o a un mismo sujeto (intrasujeto, el sujeto es considerado un bloque independiente, actuando como su propio control).



  • Se le administran dos o mas niveles de un factor a un mismo grupo,

  • Se obtiene para cada tratamiento una puntuación diferente en la variable criterio.

  • Luego se comparan entre si estas diferentes puntuaciones obtenidas por el sujeto.

  • A partir de estas comparaciones se induce si el factor ejerce alguna influencia sobre el fenómeno estudiado, sobre la variable criterio.

La varianza intergrupos no existe, pues las diversas puntuaciones de la variable criterio proceden del mismo grupo, es decir, el control que se ejerce sobre la varianza intergrupos es total.

Los tratamientos experimentales en los diseños intragrupo son aplicados en una sucesión temporal, ya que de manera simultanea es imposible.

Los sujetos son los mismos y aunque puede preveerse alguna variación entre tratamiento experimental y tratamiento experimental (pueden aparecer los efectos de la variable contaminadora llamada error progresivo), se espera que esta variación no llegue a afectar sensiblemente los resultados experimentales. Para lograrlo se utilizan los métodos de equiponderacion.


  • Se elige una muestra de sujetos.

  • Se construye tantas secuencias como exijan el numero de tratamientos y el método de equiponderacion empleado.

  • Se aplica una secuencia a cada sujeto.

  • Se toma la medida post tratamiento correspondiente tras la aplicación de cada tratamiento.

  • Análisis estadístico de los resultados.

Varianzas en el diseño intragrupo

Varianza intrasujeto: variabilidad existente entre las diferentes respuestas dadas por un mismo sujeto en la variable criterio bajo los diferentes tratamientos experimentales.

  • Varianza intertratamientos (varianza primaria): idem varianza intrasujeto, y que esta variabilidad es debida a los diferentes efectos que producen en el mismo dichos tratamientos.

  • Varianza error: idem varianza intrasujeto, pero esta variabilidad ha sido producida por cualquier otra variable distinta al factor manipulado y que no tiene efectos sistematicos sobre la conducta estudiada.

Varianza intersujetos: variabilidad existente entre las respuestas dadas por los diferentes sujetos bajo cada uno de los tratamientos.

Varianza total: es la suma de la varianza intrasujetos mas la intersujetos.

Con respecto a la validez externa, esta puede disminuir ya que en la vida real los sujetos no pasan habitualmente por varios tratamientos experimentales. Siempre que se haya controlado adecuadamente el error progresivo, la validez interna aumenta.

La técnica estadística que se va a utilizar para analizar los datos recogidos con un diseño intragrupo va a ser el AVAR.

Psicologia Experimental”. Capitulo 16. PEREDA MARIN.



Diseños aleatorios: diseños factoriales.

Son aquellos por medio de los cuales se estudian, en un mismo experimento, los efectos de dos o más factores sobre la conducta de los sujetos; asi como también saber si dichos factores interactúan entre si a la hora de influir sobre el fenómeno que se estudia. Este diseño aporta una mayor posibilidad de generalización de las conclusiones, permite una mayor economía en el trabajo y favorece el control en la investigación. Ahora al poder predecir lo que ocurriría cuando actuasen dos o más factores combinadamente sobre la conducta, se aproxima más esta situación a la que se produce en los ambientes naturales de los sujetos.



*(Su representación simbolica es igual que los demás diseños, y también mediante una matriz de doble entrada).

Factor (A,B,C) : la variable que se manipula para comprobar sus efectos sobre una conducta determinada (variable criterio: Z,Y,X).

  • Factores cualitativos a un nivel de medida nominal.

  • Factores ordinales.

  • Factores cuantitativos a un nivel de intervalo y de razón.

  • Factores de clasificación con manipulación natural. (cuasi experimental).

  • Factores experimentales con manipulación artificial.

  • Factores al azar: aquellos cuyos niveles fueron elegidos aleatoriamente.

  • Factores fijos: son aquellos cuyos niveles (p,q,r) han sido elegidos por el experimentador siguiendo un criterio arbitrario, o se ha utilizado todos los posibles niveles que puede adoptar el factor.

Diseño factorial

A X B 2 x 2: diseño factorial con dos factores y dos niveles en cada uno de ellos. Y con 4 tratamientos.

4x3x2: diseño factorial con tres factores; el primero con cuatro niveles, el segundo con tres y el último con dos niveles. Y con veinticuatro tratamientos.

Clasificación de diseños factoriales

  • Diseños factoriales con medidas independientes: situación tipo I, donde el número de grupos se corresponde con el número de tratamientos.

  • Diseños factoriales con medidas repetidas: situación tipo II, con una cantidad de tratamientos pero con un solo grupo.

  • Diseños factoriales con medidas repetidas en algunos factores: situación experimental tipo III, en los mismos habría tantos grupos experimentales como correspondiesen a los factores estudiados con medidas independientes y tantos tratamientos como correspondiesen a las dimensiones del diseño.

  • Diseño factorial: modelo fijo: se utilizan factores fijos y se eligen los niveles de la misma manera.

  • Diseño factorial: modelo al azar: se utilizan factores al azar y se eligen los niveles de la misma manera.

  • Diseño factorial: modelo mixto: mezcla de ambos modelos anteriores.

Técnica de análisis de datos de los diseños factoriales

Se debe utilizar el análisis de varianza, o de covarianza (AVAR), dependiendo del tipo de diseño factorial a emplear. Las fuentes de variación que se van a estudiar a través de Avar, aplicado a los datos recogidos por medio de un diseño factorial van a ser:



  • Varianza intertratamientos. Efectos de los factores.

Efectos de interaccion.

  • Varianza error.

(Ej. De diseño factorial A x B efectos de A, efectos de B, efectos de A x B, y efectos de error).

Efectos que se pueden observar al emplear un diseño factorial

  • Efectos que producen los factores aisladamente Efectos principales

Efectos diferenciales

  • Efectos producidos por la combinación de factores Efectos simples

Efectos de interacción

  • Efectos del error experimental: se corresponden con las distintas fuentes de variación que aparecen en el Avar.

Efectos principales: los efectos que han producido un nivel de un factor a la variable criterio, al comparar sus resultados con la media total, es decir, la diferencia entre la media parametrica de la variable criterio bajo el nivel del factor, y la media parametrica total.

Efectos diferenciales: hacen referencia a las diferencias existentes entre los efectos principales de dos niveles de un mismo factor. Cuanto mayores sean los efectos diferenciales de un factor, es decir, cuanto mayor sea la variabilidad encontrada entre sus efectos principales, mas se alejan los resultados de la hipótesis de que ese factor no influye sobre la variable criterio del experimento.

Efectos simples: vienen a expresar los efectos de los niveles de un factor bajo cada nivel de los otros factores.




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