2. Diseño de Investigación Plan o estrategia que ha de aplicarse para obtener la información que se desea. Hernández (2008)
3. Experimentos Situación de control en la cual se manipulan, de manera intencional, una o más variables independientes (causas) para analizar las consecuencias de tal manipulación sobre una o más variables dependientes (efectos). Hernández (2008)
4. Diseños experimentales Se utilizan cuando el investigador pretende establecer el posible efecto de una causa que se manipula Hernández (2008)
5. Requisitos de un experimento Manipulación intencional de una o mas variables independientes Medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente Debe cumplir el control y la validez interna de la situación experimental Hernández (2008)
7. Diseños pre-experimentales Se analiza una sola variable y prácticamente no existe ningún tipo de control. No existe la manipulación de la variable independiente ni se utiliza grupo control. Ávila (2006)
8. Diseños pre-experimentales Los pre-experimentos se llaman así, porque su grado de control es mínimo, al compararse con un diseño experimental real. Generalmente es útil como un primer acercamiento al problema de investigación en la realidad.
9.
10. La falta de control y manipulación de posibles fuentes de invalidación de la investigación, lo que se traduce en una escasa validez interna de los resultados.García y Quintanal (2005)
11. Diseños pre-experimentales En una investigación pre-experimental no existe la posibilidad de comparación de grupos. Por lo cual este tipo de diseño consiste en administrar un tratamiento o estímulo en la modalidad de sólo posprueba o en la de preprueba-postprueba Modalidades: Estudio de caso con una sola medición Diseño de preprueba-postprueba con un solo grupo Hernández (2008)
13. Diseños pre-experimentales 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. 1 G X O Estudio de caso con una sola medición
14. Diseños pre-experimentales Este diseño no cumple con los requisitos de un "verdadero" experimento. No hay manipulación de la variable independiente. El diseño adolece de los requisitos para lograr el control experimental: tener varios grupos de comparación. No se puede establecer causalidad con certeza. No se controlan las fuentes de invalidación interna. 1 Estudio de caso con una sola medición
15. Diseños pre-experimentales Ejemplo Profesor-investigador que decide poner en marcha un nuevo sistema de entrenamiento del razonamiento matemático en uno de sus grupos de alumnos más conocidos (grupo experimental) y evalúa sus habilidades al terminar el curso (medición postprueba), con la pretensión de establecer la existencia de mejoras en su razonamiento. (García y Quintanal, 2005) 1 Estudio de caso con una sola medición
16. Diseños pre-experimentales 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. 2 G O1 X O2 Preprueba - postprueba con un solo grupo
17. Diseños pre-experimentales El diseño ofrece una ventaja sobre el interior, 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. Sin embargo, el diseño no resulta conveniente para fines científicos: no hay manipulación ni grupo de comparación y además varias fuentes de invalidación interna pueden actuar. 2 Preprueba - postprueba con un solo grupo
18. Diseños pre-experimentales Ejemplo Profesor-investigador que decide poner en marcha un nuevo sistema de entrenamiento del razonamiento matemático en un grupo de alumnos (grupo experimental) y evalúa sus habilidades al respecto al empezar (medición preprueba) y al terminar el curso (medición postprueba). (García y Quintanal, 2005) Preprueba - postprueba con un solo grupo
19.
20. Cuando no se cuentan con los recursos para elaborar un experimento con mayor control
21.
22. No resulta conveniente para fines científicos: no hay manipulación ni grupo de comparación y además varias fuentes de invalidación interna pueden actuar.
23.
24. Debe usarse como ensayos de otros experimentos con mayor control