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uno de los factores independientes tiene sus niveles escogidos al azar, y el segundo sus valores son determinados arbitrariamente.

# data[].attributes.body
se elige los valores de las V.I. de forma aleatoria.

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cuando se establecen los valores de las V.I. de manera arbitraria.

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se combinan dos V.I. que se pueden llamar A y B, siendo cada una de ellas a dos niveles.

# data[].attributes.body
Principales: el efecto de una V.I. promediando a través de todos los valores de la otra.
Secundarios: se estudia el efecto simple de una variable para cada uno de los valores de la otra.

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se estudia la acción conjunta de dos o mas variables independientes o factores; cada una tiene varios valores, en este diseño se tiene el conjunto de todas las posibles combinaciones entre los valores de cada variable.

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Ventajas: es útil siempre y cuando los efectos de los tratamientos sean pasajeros y puedan ser aplicados en un corto tiempo.
Inconvenientes: este seria el "error progresivo"

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Diseño de medidas-repetidas o intra-sujeto

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Diseño de medidas-repetidas o intra-sujeto

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consiste en separar la variación de las diferencias individuales en la variación total, para hacerlo cada sujeto es sometido a todos los tratamientos que forman el experimento

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Ventajas: se logra homogeneizar grupos de sujetos en relaciòn a una o dos categorías, lo que reduce la variancia de error.
Inconvenientes: se deben formar con una cantidad igual de sujetos.

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con esta técnica de reduce el error experimental al agrupar sujetos según características, ahora según ese criterio se puede utilizar un sistema de dos bloques, pero al utilizarse dos o tres bloques se deben aplicar dos o tres tratamientos distintos.

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esta se divide los sujetos en bloques que representan rasgos comunes y se consideran homogéneas en relaciòn a tratamientos.

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Ventajas: se puede equilibrar todas las posibles influencias sistemáticas extrañas.
Inconvenientes: al utilizar el azar se produce una variancia inter-individual que constituye un error experimental.

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Diseños de grupos totalmente aleatorizados

# data[].attributes.subject
Diseños de grupos totalmente aleatorizados

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ofrece una total neutralización de cualquier variable que pueda afectar los resultados.

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se emplea una sola variable pero con mas de dos valores, con lo que se puede obtener mas información sobre la relacion entre las variables

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Ventajas: en este podemos usar un numero reducido de sujetos.
Inconvenientes: las V. Secundarias extrañas asociadas con el tiempo deben de presentar una relacion lineal, de no ser así cualquier cambio puede interferir con la V.E.

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es un diseño intrasujeto, que implica que cada sujeto se someta a todas las condiciones experimentales.

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Ventajas: ya que se utiliza el azar para formar grupos, es posible controlar las fuentes de error. Se considera un método ideal para el estudio de procesos de desarrollo

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Es una combinación del diseño antes y después y el de dos grupos al azar. Permite comprobar el efecto del tratamiento experimental sobre la V.D., al igual que la interacción entre las medidas antes y el tratamiento

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Ventajas: con estos se consigue mayor homogeneidad.
Inconvenientes: cuando se decide aparear sujetos con mas de una característica, es muy difícil encontrar sujetos con rasgos similares.

# data[].attributes.body
Apareo según su rendimiento previo:
a partir de puntas obtenidos en primeros ensayos se forman grupos de sujetos homogéneos, también se puede eliminar sujetos que se aparten de la norma del grupo.

# data[].attributes.body
Apareo por pares:
se forman dos grupos homogéneos asignando al azar los pares con características idénticas

# data[].attributes.body
Apareo mediante variable de correlación:
se forman dos grupos con características similares en relacion con una variable vinculada a la V.D.

# data[].attributes.body
se quiere obtener dos muestras de sujetos que en relaciòn a un actividad o conducta presenten una media y una desviación estándar posiblemente idénticas, para conseguirlo se asignan al azar los grupos con características iguales.

# data[].attributes.body
Ventajas: gracias al muestreo al azar que tiene, el análisis aplicable al diseño es sencillo.
Inconvenientes: el tamaño de la muestra debe ser grande para garantizar la equivalencia entre los dos grupos

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este ofrece un procedimiento apto para la inferencia de la hipótesis, al igual que mas garamtia en su validación y mayor validez interna

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Ventajas: por la aleatorización se puede tener esta técnica que es capaz de controlar las posibles fuentes de error que afecten los resultados.
Inconvenientes: debido a la aleatorización se requieren mas sujetos para conseguir un efectivo control de las fuentes extrañas.

# data[].attributes.body
En este dos grupos, uno experimental (E) y otro control (C), a los que se les asigna sujetos mediante un procedimiento aleatorio. Una vez formados, se miden características conductuales del experimento, que nos sirve para comprobar si la equivalencia de ambos grupos es efectiva.

# data[].attributes.body
se suelen combinar un grupo experimental con uno de control que sirve para neutralizar las variables extrañas.

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Simples: se pretende conocer el efecto de un solo factor sobre el fenómeno experimental.
Factoriales: se conoce hasta que punto la variación de un factor depende o no de como varían los restantes

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Validez Interna: acción de los tratamientos experimentales que deberá reflejarse en la diversificación.
Validez Externa: se refiere a la generalización de los resultados de un experimento.

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Solo se puede variar un solo factor a la vez, manteniéndose constantes el resto de los factores. Se aplica a situaciones de constancias simples y regularidades causa-efecto.

# data[].attributes.body
este supone una serie de estrategias que sigue el investigador para solucionar el problema