TEMA III

ESQUEMA GENERAL

DISEÑO EXPERIMENTAL CLÁSICO

Caracterización y objetivo fundamental

Objetivos específicos del Diseño experimental clásico

Diseño experimental y control

Clasificación del Diseño clásico

Lógica de la prueba de hipótesis en el Diseño clásico

Notación del Diseño clásico

Descripción del concepto

El diseño experimental es una estructura de investigación donde al menos se manipula una variable y las unidades son asignadas aleatoriamente a los distintos niveles o categorías de la variable o variables manipuladas.

Componentes básicos de la investigación experimental

a) Manipulación de la variable independiente.

b) Control de cualquier factor extraño capaz de afectar a la respuesta del sujeto y que es ajeno a los objetivos de la hipótesis.

c) Correcta especificación de la variable de tarea, para que se ponga de manifiesto el proceso psicológico o mental asumido en la hipótesis.

d) Registro y medida de la variable dependiente.

Planificación del diseño experimental

1. Formulación de la hipótesis.2. Selección de la variable independiente y

dependiente adecuada.3. Control de las variables extrañas.4. Manipulación de la/s variable/s

independiente/s y registro de la variable dependiente o de medida.

5. Análisis estadístico de los datos.6. Inferencia de la relación entre la variable

independiente y la dependiente.

Manipulación de la variable independiente

Manipulación experimental de una variable independiente se refiere, en una situación simple, a la aplicación de un valor dado de una variable a un grupo de individuos y un valor diferente de la misma variable a un segundo grupo de individuos.

Tratamientos y grupos

Los valores de la VI (variable independiente o variable de tratamiento) son referidos por niveles, condiciones o tratamientos

Cada valor se aplica a un grupo diferente de individuos

Los grupos se denominan grupos de tratamiento o grupos experimentales

Variable dependiente

La VD (Variable dependiente) es conocida, también, por variable de medida, de respuesta o de resultado.

Es aquel aspecto de comportamiento sobre el que esperamos observar el efecto de la variación sistemática de la VI.

Propiedades de la variable dependiente

Fiable estabilidad o consistencia

Sensible detecta las mínimas diferencias

Válida mide lo que se pretende medir

Variable estadística

Es cualquier dimensión de variación capaz de tomar distintos valores numéricos

Cuantificación de las variables

La variables se cuantifican al asignar valores numéricos a los atributos o características de los individuos, objetos y hechos de acuerdo a reglas

El proceso de asignación de los números de acuerdo a reglas se denomina medida

Escalas de medida

Las reglas particulares de asignación de números a las variables se definen como escalas de medida

Clasificación:

Nominal

Ordinal débiles

Escalas

De intervalo

De razón fuertes

Escalas de medida

Nominal 1 = varón 2 = hembra Ordinal 1 2 3

De intervalo 15 16 17 18 19 20 21 22 23

De razón 0 1 2 3 4 5 6 7 8

Ejemplos de escalas

Nominal los valores sólo representan categorías o nombres como género, raza, religión, etc.

Ordinal los valores representan el orden en función del grado como actitud, preferencia, etc.

De intervalo la distancia entre los valores se mantiene constante como la temperatura, respuestas correctas, etc.

De razón cuando además de la constancia del intervalo hay un valor cero que coincide con la ausencia del atributo.

Escalas y naturaleza de los datos

Escala Tipo Dato

Nominal Cualitativa No-paramétrico

Ordinal Cuantitativa No-paramétrico

De intervalo Cuantitativa discreta Paramétrico

De razón Cuantitativa continua Paramétrico

Naturaleza de los datos y prueba estadística

Datos de escala Prueba estadística

Nominal Prueba Ordinal no-paramétrica

De intervalo Prueba no-paramétrica y De razón paramétrica

Objetivos específicos del Diseño experimental clásico

OBJETIVOS CONSECUCIÓN

Maximizar la variancia sistemática primaria

Mediante la adecuada elección de los valores de la variable independiente

Mediante la selección de un diseño adecuado

Control de las fuentes de variación secundarias

Aumentando la precisión en la medida de los registros y selección de sujetos homogéneos

Minimizar la variancia del error

Diseño experimental y control

A) Técnicas de control en general:

Técnicas de control

Experimental o directo: Diseño

Estadístico o indirecto: Ajuste

B) Técnicas de control asociadas al diseño:

Aleatorización Diseños de grupos completamente al azar

Constancia Diseños de dos grupos apareados y de bloques

El sujeto como control propio

Diseños intra-sujetos o de medidas repetidas

Técnica de control Diseño

Lógica de la prueba de hipótesis en el Diseño clásico

Razonamiento lógico

El razonamiento aplicado es: todo ocurre al azar mientras no se demuestre lo contrario.

Para ello, el investigador utiliza un modelo estadístico que atribuye al azar la distribución de los datos observados.

En consecuencia, adoptamos como estrategia el modelo de prueba estadístico

Pasos del modelo de prueba estadística

Formulación de la Hipótesis de Nulidad

Formulación de la Hipótesis alternativa

Estadístico de la prueba y nivel de significación

Cálculo del valor empírico del estadístico de la prueba.

Decisión estadística de aceptar o rechazar la hipótesis de nulidad.

Rechazo de H0 Si p 0,05

Paso 1

Paso 2

Paso 3

Paso 4

Paso 5

Clasificación del Diseño clásico

Variable de Tratamiento y grupos Técnica Una V. de Tratamiento Dos o más V.T. de control Dos grupos Multigrupo Factorial Aleatorización Diseño de grupos Diseños multigrupo Diseño factorial total - al azar al azar. tamente al azar

Constancia Diseño de dos Diseños de bloques Factorial de bloques grupos apareados de grupos al azar

Diseño de bloques Diseños de Cuadrado Factorial de Cuadrado de dos sujetos Latino. Latino. Diseño jerárquico Factorial jerárquico. El sujeto Diseños de medidas Diseños de medidas Factorial de medidas como control medidas simple das repetidas simple repetidas propio con tres o más Factorial jerárquico tratamientos. Factorial mixto.

Lógica de la prueba de hipótesis en el diseño clásico

Diseño experimental y causalidad

La característica básica del diseño experimental se reduce a la siguiente cuestión: ¿Cómo conseguir la equivalencia inicial de los grupos expuestos a los distintos niveles o condiciones de la variable independiente? ..//..

Esto se consigue mediante la completa aleatorización de las unidades de observación (por lo general, sujetos o individuos), a los diferentes niveles de la variable manipulada o condiciones experimentales. ..//..

En virtud de la aleatoriedad, se asume que los grupos son iguales en todas las variables relevantes extrañas y, por consiguiente, son comparables (es decir, equivalentes). Cualquier diferencia constatada, al comparar los grupos experimentales, ha de ser atribuida al único factor de variación sistemática o variable manipulada.

Notación del Diseño clásico

Diseño unifactorial o simple Simbolización

Completamente al azar A

De bloques de grupos al azar A x B

De Cuadrado Latino A x B x C

Jerárquico simple B(A)

De medidas repetidas simple S x A

Diseño de múltiples factores Simbolización

Relación multiplicativa

Factorial de dos factores A x B

Factorial de tres factores A x B x C

………………………… ………….

Factorial de bloques A x B x C

Factorial de medidas repetidas S x A x B

Relación de anidación

Factorial jerárquico C(A x B)

Diseño mixtos Simbolización

Un factor entre y uno intra S(A) x B

Un factor entre y dos intra S(A) x B x C

Dos factores entre y uno intra S(A x B) x C

Dos factores entre y dos intra S(A x B) x C x D