Diseños Experimentales según Calimont

LOS MODELOS DELOS MODELOS DE
INVESTIGACIÓN CIENTÍFICAINVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Expositor:Expositor:
Luis Alzamora de los Godos U. Ph.D.Luis Alzamora de los Godos U. Ph.D.
University of MiamiUniversity of Miami

DISEÑO EXPERIMENTAL: Definiciones y Conceptos Básicos
 Investigación Experimental: Investigación cuya finalidad es la de confirmar
vínculos de causalidad entre variables.
 Experimento: Situación con fuerte control de variables, en la que se manipulan
una o más variables independientes y se miden sus efectos sobre una o más
variables dependientes.
 Tratamientos: Son las distintas alternativas (estados o valores de las variables
independientes) que se manipulan y cuyos efectos se miden.
 Unidades de Prueba: Son las entidades a las que se le presentan los tratamientos
y se le miden las respuestas a los mismos. Las unidades de prueba pueden ser
personas (pacientes, estudiantes, etc.) y/o entidades colectivas (instituciones,
empresas, regiones, países, etc.).
 Variables Dependientes: Son las medidas que se toman en las unidades de
prueba. Por ejemplo: tiempos de reacción, aprendizaje, comprensión, cambio
conductual, estrategias de resolución de problemas, razonamiento, etc.

DISEÑO EXPERIMENTAL: Definiciones y Conceptos Básicos
 Variables Extrañas: Son todas las variables diferentes a los tratamientos que
afectan a las respuestas de las unidades de prueba. Estas variables, al influir
sobre las variables dependientes, afectan a la validez interna del experimento,
limitando al experimentador en su capacidad para realizar inferencias causales.
Estas variables crean un fenómeno que se denomina “confusión experimental”.
TIPO DE VARIABLES EXTRAÑAS
1. Historia
2. Maduración
3. Pruebas antes (efecto directo e interactivo)
4. Instrumentación y procedimientos de
medición
5. Regresión estadística
6. Selección de las unidades de prueba
7. Mortandad de los unidades de prueba
8. Factores concurrentes en la situación de
prueba
TIPO DE VARIABLES EXTRAÑAS
1. Historia
2. Maduración
3. Pruebas antes (efecto directo e interactivo)
4. Instrumentación y procedimientos de
medición
5. Regresión estadística
6. Selección de las unidades de prueba
7. Mortandad de los unidades de prueba
8. Factores concurrentes en la situación de
prueba
EXTRATEGIAS PARA
CONTROLARLAS
1. Mantenerlas constantes
2. Distribuirlas aleatoriamente
entre los grupos
3. Conocer y sistematizar su efecto
a través de diseños
experimentales específicos

TIPOS DE DISEÑOS
 DISEÑOS PRE-EXPERIMENTALES
1. Diseño “Solamente Después” (de un solo grupo)
2. Diseño “Antes-Después” (de un solo grupo)
 DISEÑOS EXPERIMENTALES VERDADEROS
1. Diseño “Antes-Después con Grupo de Control”
2. Diseño “De Cuatro Grupos-Seis Estudios” (Diseño de Solomon)
3. Diseño “Solamente Después con Grupo de Control”
 DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES (O EXPO-FACTO)
1. Diseños Transversal (Intersujeto): “Solamente Después c/Grupo de Control”
2. Diseños Longitudinal (Intrasujeto): “Diseño de Paneles”
 DISEÑOS EXPERIMENTALES AVANZADOS
1. Diseño “De Bloques Aleatorizados”
2. Diseño “Cuadrado Latino”
3. Diseño “Factorial”

Clasificación de diseños
experimentales
CRITERIOS
• Atendiendo a grado de validez interna
• Atendiendo a número de factores
• Específicos para cambio evolutivo

Clasificación por Validez Interna
• Pseudo-experimentales:
– un grupo con una sola medida
X O
- pretest-postest de un solo grupo
O1 X O2
- dos grupos NO equivalentes
G1 X O1
G2 O2

• Cuasi-experimentales:
– Dos grupos no equivalentes con pre-postest
G1 O1 X O2
G2 O3 O4
- Dos muestras separadas con pretest-postest
G1 O1 X
G2 X O2

• Experimentales:
– Dos grupos equivalentes con pretest - postest
G1 X O1
G2 O2

Clasificación por Número Factores
• Simples: una Variable Independiente
• Factoriales: más de una V.I.
Estudio de la interacción
V 1
V 2
V 2
V 1

Experimentos Factoriales
• Totalmente aleatorizado: (A x B)
– Ejemplo: Conocimiento x Coherencia (2 x 2)
• Efecto Conocimiento (A)
• Efecto Coherencia (B)
• Efecto Interacción (A*B)
• Medidas Repetidas:
– Mismo grupo, medido varias veces
• Mixto: Entre-sujetos e Intra-sujetos

Experimentos Factoriales (cont)
• Bloques al azar:
– Variables que influye validez interna
– Bloque como factor
• Jerárquicos o anidados
– Evitar todas las combinaciones de un factor
A B C D
Procedimiento 1 Procedimiento 2
Centr
o

Diseños Evolutivos
-Foco: cambios en el tiempo
-Tipos:
-Longitudinal: cambios de un grupo de
participantes
-Transversal: distintos grupos (de
diferentes edades)
-Secuencial: combinación longitudinal
+ transversal

DISEÑOS PRE-EXPERIMENTALES (1)
 Diseño “Solamente Después” (de un grupo).
Grupo Experimental X O1
Efecto del Tratamiento O1
Símbolos:
X = Tratamiento
O1 = Observación

DISEÑOS PRE-EXPERIMENTALES (2)
 Diseño “Antes-Después” (de un grupo).
Grupo Experimental O1 X O2
Efecto del Tratamiento O2 - O1
Símbolos:
X = Tratamiento
O1 = Observación antes
O2 = Observación después

DISEÑOS EXPERIMENTALES VERDADEROS (1)
 Diseño “Antes-Después con Grupo de Control”
Grupo Experimental A O1 X O2
Grupo Control A O3 -- O4
Efecto del Tratamiento: (O2 - O1) - (O4 - O3)
Símbolos:
A = Asignación al Azar
X = Tratamiento
On = Observaciones
Problema: Interacción del pretest con el
tratamiento (IT).

 Diseño “De Cuatro Grupos-Seis Estudios” (Diseño de Solomon)
Grupo Experimental 1 A O1 X O2
Grupo Control 1 A O3 -- O4
Grupo Experimental 2 A X O5
Grupo Control 2 A -- O6
Símbolos:
X = Tratamiento
On = Observaciones
Efectos que permiten deducir las diferencias entre las medias
GE1 O2 - O1 = TE+EXT+IT
GC1 O4 - O3 = EXT
GE2 O5 - O1 = TE+EXT
O5 - O3 = TE+EXT
GC2 O6 - O1 = EXT
O6 - O3 = EXT

 Diseño “De Cuatro Grupos-Seis Estudios” (Diseño de Solomon)
(O5 - O1)
(O5 - O3)
(O6 - O1)
(O6 - O3)
Efecto del Tratamiento:
TE + EXT (a)
EXT (b)
(a) - (b) = TE
(O5 - O1)
(O5 - O3)
Efecto Interactivo del pretest
(O2 - O1) = TE + EXT + IT (c)
TE + EXT (d)
(c) - (d) = IT
GC1 O4 - O3 = EXT
O5 - O3 = TE+EXT
GC2 O6 - O1 = EXT
O6 - O3 = EXT
GC1 O4 - O3 = EXT
O5 - O3 = TE+EXT
GC2 O6 - O1 = EXT
O6 - O3 = EXT

 Diseño “Solamente Después con Grupo de Control”
Grupo Experimental A X O1
Grupo Control A -- O2
Efecto del Tratamiento: (O2 - O1)
Símbolos:
X = Tratamiento
On = Observaciones

DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES (1)
Diseño Transversal Ex post facto (Intersujeto)
 Diseño “Solamente Después con Grupo de Control”
Grupo Experimental (A) X O1
Grupo Control (A) -- O2
Efecto del Tratamiento: (O2 - O1)
Símbolos:
(A) = Asignación no Controlada
X = Tratamiento
On = Observaciones
Características de los diseños CUASI-EXPERIMENTALES
El investigador sólo tiene control sobre la medición de la variable
dependiente. (cuándo y a quién medir). No tiene control sobre la
asignación de los tratamientos (cuándo y a quién aplicar la variable
independiente). Se considera que los sujetos se encuentran
autoasignados a los tratamientos.

DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES (2)
Diseño Longitudinal (Intrasujeto)
 Diseño “De paneles de Diario Continuo” o
“Experimento de Series de Tiempo”
Grupo Experimental (A) O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
Símbolos:
(A) = Asignación no Controlada
X = Tratamiento
On = Observaciones a lo largo del tiempo

DISEÑOS EXPERIMENTALES AVANZADOS (1)
DISEÑO DE BLOQUES ALEATORIZADOS
CARACTERISTICAS BASICAS
 Este diseño permite controlar el efecto de una variable extraña sobre la
variable dependiente.
 Cuando el investigador sospecha que una variable extraña podría incidir
fuertemente sobre la medición de la variable dependiente debe intentar
aislar su efecto: el diseño por bloques permite lograr ese objetivo
 Los bloques representan una estratificación de las unidades de prueba,
con arreglo a las variables extrañas consideradas.
 Para el caso de variables-atributos: bloques de edad, sexo, inteligencia,
motivación, ansiedad, tipo de personalidad, nivel de instrucción, etc.
 Para el caso de variables manipulables: niveles ruido ambiente, niveles de
estimulación, experiencia del terapeuta, etc.
 Las unidades de prueba se agrupan en bloques semejantes antes de ser
asignadas aleatoriamente a los grupos experimentales y de control

ESTRUCTURA
Variable de Bloqueo
Variable A

EJEMPLO 1
Se quiere conocer la eficacia de diferentes estrategias de abordajes
psicoterapéuticos, específicamente se quieren comparar los efectos de
tres tipos de psicoterapias: psicoanalítica, cognitiva, sistémica.
Se cree que el factor “experiencia” del terapeuta podría afectar las
mediciones de la variable dependiente. De modo que se utiliza dicha
variable como variable de bloqueo.
Se trabaja con tres estratos o bloques:
(a) De 5 a 8 años de experiencia
(b) De 8 a 15 años de experiencia
(c) Más de 15 a 25 años de experiencia
(d) Más de 25 años de experiencia

Variable de Bloqueo
Capacidad atencional
Tratamientos
Métodos de enseñanza A; B y C
Variable Dependiente
Prueba de Comprensión
EJEMPLO 2

DISEÑO CUADRADO LATINO
 El diseño cuadrado latino permite controlar los efectos de dos
variables extrañas. Representa un caso de doble boqueo.
 El número de tratamientos deberá ser igual a la cantidad de
valores o estados de las variables de bloqueo. Esto es un requisito
del diseño y explica porqué se llama “cuadrado”.
 Las dimensiones de cuadrados latinos más frecuentemente
utilizadas oscila entre 3x3 a 6x6.
 Los tratamientos se asignan de manera aleatoria a cada
combinación de valores de las variables de bloqueo, de tal forma
que cada tratamiento se presente solo una vez por cada fila y por
cada columna.

ESTRUCTURA
DISEÑO CUADRADO LATINO
VARIABLE L
L1 L2 L3
M1 A B C
M2 B C A
VARIABLE M
M3 C A B
VARIABLE L
L1 L2 L3 Total
Total
Tratamientos
M1 O1 O2 O3 XM1 A= O1+O6+O8
M2 O4 O5 O6 XM2 B= O2+O4+O9
M3 O7 O8 O9 XM3 C= O3+O5+O7
VARIABLE M
Total XL1 XL2 XL2 XTOTAL
Variables de Bloqueo
Variables L y M
Tratamientos
A; B; C
L = Procedenca
Costa
Sierra
Selva
M=Grado de <instrucción
Primaria
Secundaria
Ssuperior
A = Paracetamol
B = Acetaminofén
C = Acido Acetil Salicílico
}

DISEÑOS FACTORIALES
 Los diseños factoriales permiten estudiar la influencia simultánea
que ejercen dos o más variables independientes (llamadas
factores) sobre la variable dependiente.
 Cada factor puede tener dos o más valores.
 Los tratamientos en los diseños factoriales consisten en la
combinación de los respectivos valores de un factor con los del
otro (u otros). Es decir que cada tratamiento representa una
específica combinación de valores de las variables independientes
o factores.

ESTRUCTURA VARIABLE A
a1 a2 a3 a4
b1 a1 b1 a2 b1 a3 b1 a4 b1
b2 a1 b2 a2 b2 a3 b2 a4 b2
b3 a1 b3 a2 b3 a3 b3 a4 b3
VARIABLE B
b4 a1 b4 a2 b4 a3 b4 a4 b4
VARIABLE A
a1 a2 a3 a4
b1 O1 O2 O3 O4 XB1
b2 O5 O6 O7 O8 XB2
b3 O9 O10 O11 O12 XB3
b4 O13 O14 O15 O16 XB4
VARIABLE B
XA1 XA2 XA3 XA4 XT

EJEMPLO 1
Para un nuevo desodorante masculino, se quiere determinar la
modalidad de presentación más aceptada y la mejor fragancia.
1. Presentación: «aerosol» y «a bolilla».
2. Fragancia: «lavanda»; «pino» y «marina».
FRAGANCIA
Lavanda Pino Marina
Aerosol 8 6 4 6
PRESENTACION
Bolilla 3 4 9 5,33
5,5 5 6,5 5,66

EJEMPLO 2
Se desea conocer las preferencias de los consumidores respecto a una nueva gaseosa.
Se están considerando para su fórmula dos factores, que pueden tener cuatro valores
cada uno:
1. Intensidad del sabor (resultado de distintas concentraciones de un saborizante)
2. Cantidad de azúcar
NIVEL DE AZUCAR
A1 A2 A3 A4
I1 1 3 3 7 3,5
I2 1 4 4 8 4,25
I3 2 4 9 5 5
I4 7 6 4 4 5,25
INTENSIDAD
DE SABOR
2,75 4,25 5 6 4.5

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