Este documento describe los conceptos y métodos clave de la investigación experimental causal. Explica las tres condiciones necesarias para establecer una relación causal: variación concomitante, sucesión de las variables, y eliminación de otras causas posibles. También discute los tipos de variables involucradas, como las independientes, dependientes y externas, y los métodos para controlar estas últimas y fortalecer la validez interna y externa del experimento, como la aleatoriedad y el control estadístico. Finalmente, clasifica diferentes diseños experimentales.

1. DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
CAUSAL: EXPERIMENTACIÓN
LEYDY JOANNA FRANCO CH.
HAMILSON GONZALEZ VELASCO

2. CONCEPTO DE CAUSALIDAD
 Significado científico.
X es solo un numero de posibles causas de Y
La ocurrencia de X hace que la ocurrencia de Y sea
mas probable (X es una causa de probabilidad de Y).
Nunca podremos probar que X es una causa de Y.
En el mejor de los casos, podemos deducir que X es
una causa de Y.

3. CONDICIONES DE CAUSALIDAD
Antes de asumir una causalidad, se deben satisfacer
tres condiciones.
1. Variación concomitante
2. Sucesión de las variables
3. Eliminación de otras causas posibles.

4. VARIACIÓN CONCOMITANTE
Es el grado en el que una causa, X, y un efecto Y ,
ocurren juntos o varían en la forma pronosticada por
la hipótesis que se considera, el resultado puede ser
de manera cualitativa o cuantitativa.
Ejemplo:
Cualitativo: la administración de una tienda piensa
que las ventas depende de la buena calidad del
servicio.
Donde X (factor causal): al servicio Variación X: Y
concomitante
y Y (factor efecto): son las ventas es: X : Y

5. Ejemplo:
Cuantitativo:
Se realiza una encuesta aleatoria de 1.000
participantes sobre la compra de moda en tiendas.
Resultado EDUCACIÓN COMPRA ROPA DE MODA
MUCHA POCA TOTAL
Mucha 363 (73%) 137 (27%) 500 (100%)
Poca 322 (64%) 178 (36%) 500 (100%)
Con base en estas pruebas, No se puede concluir
que un alto nivel de educación da por resultado
mayores compras de ropa de moda. Lo que hace
esta asociación es que la hipótesis sea sostenible,
pero no la prueba.

6. SUCESIÓN DE LAS VARIABLES.
Establece que la causa debe ocurrir antes o
sucesivamente con el efecto; no puede ocurrir
después.
Con el ejemplo anterior ; si el servicio es la causa de
las ventas, entonces se deben hacer mejoras en el
servicio antes o por lo menos simultáneamente, con
un incremento en las ventas.
Si por lo contrario la tienda obtiene un aumento en
las ventas y si ese dinero lo utiliza para capacitar a
su personal de ventas, lo que llevara a una mejora en
el servicio, entonces X no es una causa de Y

7. FALTA DE OTRAS CAUSAS POSIBLES
Significa que el factor o variable que se investiga
debe ser la única explicación casual posible.
El servicio en la tienda puede ser una causa de las
ventas si podemos estar seguros que los cambios en
otros factores que afectan las ventas, como precios,
publicidad, nivel de distribución, calidad de producto,
competencia, etc., se mantuvieron constantes o
controlados.

8. DEFINICIONES Y CONCEPTOS.
 Variables Independientes: son variables
manipuladas por el investigador y sus efectos son
medibles y comparados.
 Unidades de prueba: son individuos,
organizaciones u otras entidades cuyas respuestas
a la variables independientes son examinadas. Ejp:
consumidores, tiendas, zona geográfica.
 Variables dependientes: miden el efecto de las
variables independientes en las unidades de
prueba. Ejp: ventas, utilidades, participación de
mercados.

9.  Variables externa: son todas la variables que no son
independientes, y que afectan la respuesta de las unidades
de prueba. Confunden las mediciones de variables
dependientes. Ejp: tamaño de la tienda, ubicación de la
tienda, esfuerzo competitivo, flujo de trafico, antigüedad de
la tienda.
 Experimento: se forma cuando el investigador manipula
una o mas variables independientes y mide sus esfuerzos
en una o mas variables dependientes, mientras controla el
efecto de las variables extrañas.
 Diseño experimental: es un conjunto de procedimientos
que especifican: 1)las unidades de prueba y como estas
unidades se dividirán en submuestras homogéneas; 2) que
variables independientes se manipulan; 3) que variables
dependientes se medirán, y 4)como se controlaran las
variables extrañas.

10. DEFINICIÓN DE SIMBOLOS
 X = evento independiente, cuyos efectos deberán
medirse.
 O = proceso de medición de la variable dependiente sobre
los grupos de prueba de unidades.
 R = asignación aleatoria de unidades o grupo grupos de
prueba para separar los tratamientos.
REGLAS:
 El movimiento de izquierda a derecha indica un
movimiento a través del tiempo.
 La alineación horizontal de los símbolos implica que todos
esos símbolos se refieren aun grupo de tratamiento
especifico.
 La alineación vertical implica que los símbolos se refieren
a actividades o eventos que ocurren simultáneamente.

11. Por ejemplo:
X O1 O2
Significa que un grupo de unidades de prueba se
expuso al tratamiento variable (X) y la respuesta se
medio en dos puntos diferentes en el tiempo, O1 y O2.
R X1 O1 Significa que se asignaron dos
R X2 O2 grupos de unidades de prueba en
forma aleatoria a dos grupos de
tratamiento diferente al mismo
tiempo, y la variable dependiente se
midió en los dos grupos de manera
simultanea.

12. VALIDEZ DE LA EXPERIMENTACIÓN
 Validez Interna: se refiere a la manipulación de las
variables independientes que realmente causo los
efectos observados en las variables dependientes.
Se examina si los resultados en las unidades de
prueba pudieron ser causados por otras variables
distintas al tratamiento.
 Validez Externa: se refiere si las relaciones de
causa y efecto encontradas en el experimento se
pueden generalizar. En otras palabras, ¿pueden
generalizarse los resultados mas allá de la
situación experimental?; y si es así, ¿a que
poblaciones, entornos, tiempos, variables
independientes y dependientes pueden proyectarse
los resultados?

13. VARIABLES EXTERNAS
 Historia: se refiere a sucesos específicos externos
al experimento pero que pueden ocurrir al mismo
tiempo que éste. Estos hechos pueden afectar la
variable independiente. Considérese el sig.
experimento:
O1 X1 O2
Donde O1 Y O2 son medidas de ventas de una cadena de
tiendas en una región especifica y X1 representa una nueva
campaña promocional. La diferencia (O2-O1) es el efecto del
tratamiento. Suponer que no había diferencia, ¿Puede concluir
que la campaña fue ineficaz? Desde luego que no.

14.  Maduración (MA): es similar a la historia, excepto
que se refiere a los cambios en las unidades de
prueba en si mismos. Estos cambios no son
causados por el impacto de las variables
independientes, pero ocurren con el paso del
tiempo. (Maduración en las personas).
 Efectos de las pruebas: son causados por el
proceso de experimentación. Hay dos clases de
efectos de prueba:
1) efecto de prueba principal: ocurre cuando una
observación anterior afecta una observación
posterior.

15. 2) Efecto de la prueba interactiva: una medición
previa afecta la respuesta de la unidad de prueba a la
variable independiente.
 Instrumentación (I): se refiere a los cambios en el
instrumento de medición , en los observadores o en
los registros mismos.
 Regresión estadística (RE): ocurre cuando las
unidades de prueba con calificaciones externas se
acercan a la calificación promedio en el curso de
un experimento.

16.  Desviación en la selección (DS): se refiere a la
asignación inadecuada de las unidades de prueba
a las condiciones de tratamiento.
 Mortalidad (MO): se refiere a la perdida de
unidades de prueba mientras el experimento esta
en progreso.

17. CONTROL DE LAS VARIABLES
EXTERNAS
Estas variables representan una grave amenaza a la
validez interna y externa de un experimento, afectan
la variable dependientes y por lo tanto confunden los
resultados.
 Aleatoriedad: es la asignación aleatoria de
unidades de pruebas a grupos experimentales
utilizando números al azar.
 Concordancia: incluye comparar las unidades de
prueba en un grupo de variables fundamentales de
trasfondo antes de asignarlas a las condiciones de
tratamiento.

18.  Control estadístico: incluye la medición de las
variables extrañas y hacer ajustes contra sus
efectos mediante análisis estadístico.

19. CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS
EXPERIMENTALES
DISEÑOS EXPERIMENTALES
Pre- Experimentales Cuasi Estadísticos
experimentales verdaderos. experimentales Bloqueos
Estudio de caso Diseño de prueba aleatorios
único previa y posterior Series Cuadro latino
con un grupo temporales
Prueba previa y factorial
control Series
posterior a un temporales
D.P.P con grupo
grupo múltiples
control.
Grupo estático.
Diseño de cuatro
grupos de
solomon.