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1. ESTRUCTURA BÁSICA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.

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1. ESTRUCTURA BÁSICA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.

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Tradicionalmente el diseño experimental ha sido concebido como una estructura lógica unitaria que, según Fisher (1935), implica dos consideraciones básicas que no son sino dos aspectos de una misma realidad.

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El diseño experimental implica, por parte del experimentador, todo un laborioso proceso de toma de decisiones. Deberá plantearse y resolver una serie de cuestiones referentes a:

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1) La identificación de aquellos factores que de una manera u otra van a intervenir en su experimento.

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2) La selección del tipo de medidas que va a utilizar para el registro de sus observaciones.

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3) La correcta disposición y organización de los datos para su análisis, así como la adecuada utilización de las correspondientes pruebas de significación estadística.

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4) La posibilidad de extender los resultados a un determinado universo o  población.

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La mayor o menor precisión que podamos conseguir en la valoración de nuestros resultados depende, en definitiva, de la correcta elección del diseño.

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2. EL DISEÑO DE EXPERIMENTACIÓN CLÁSICO Y SUS POSIBLES ATERNATIVAS.

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2. EL DISEÑO DE EXPERIMENTACIÓN CLÁSICO Y SUS POSIBLES ATERNATIVAS.

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Señalaremos dos las dificultades mas importantes que implica la aplicación de este esquema clásico a nuestra ciencia (psicología).

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El diseño simple de experimentación, o como algunos prefieren llamarlo, el diseño clásico de una sola variable, es aquel que hemos heredado de la ciencia física y, en el que solo se puede variar un solo factor a la vez, manteniéndose constantes el resto de los factores.

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En primer lugar, este modelo exige que conozcamos, con el fin de evitarlas, las posibles concomitancias existentes entre los diversos factores que intervienen en el fenómeno que observamos.

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En segundo lugar, las posibles interacciones que pueden surgir, en un experimento concreto, entre los tratamientos y los fenómenos observados.

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3. EL PROBLEMA DE LA VALIDEZ DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES.

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3. EL PROBLEMA DE LA VALIDEZ DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES.

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Frente a las desventajas y limitaciones que ofrece el diseño clásico han reaccionado, decisivamente, dos grandes teóricos, Fisher y Brunswik.

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Propuso la técnica del análisis de la variancia, como una posible solución al problema.

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Emplea el plan representativo, la trasposición del principio estadístico del muestro de los sujetos, al muestreo de las
situaciones y condiciones experimentales.

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Campbell distingue dos tipos principales de validez en los diseños experimentales.

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Por un lado habla de la validez interna, y por tal entiende al
hecho de si la estimulación experimental ha determinado claramente las diferencia constatadas en la situación concreta de tal experiencia.

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habla de la validez externa de un diseño, Campbell se refiere a la representatividad o generalidad de los resultados de un experimento.

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Factores extraños que pueden llegar a afectar la validez interna de un experimento:

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Factores extraños que pueden llegar a afectar la validez interna de un experimento:

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a) la historia o circunstancias
que pueden ocurrir desde que se produce la situación hasta que se
registra el fenómeno.
b) la maduración.
c) el efecto de la medida, que puede llegar, incluso, a alterar los resultados

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Factores extraños que pueden llegar a afectar la validez interna de un experimento:

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Factores extraños que pueden llegar a afectar la validez interna de un experimento:

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d) las oscilaciones que pueden tener los instrumentos de medida
e) la regresión estadística
f) el efecto de la propia selección.
g) la pérdida de sujetos durante el experimento.

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La principal dificultad que podemos encontrar en la utilización de los disertos
con grupo control, es su ineficacia para el control de la posible interacción existente entre los diversos factores experimentales.

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4. DISEÑOS SIMPLES Y DISEÑOS FACTORIALES.

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4. DISEÑOS SIMPLES Y DISEÑOS FACTORIALES.

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Se trataría conocer hasta qué punto la variación sistemática de un factor depende o no de la forma como varían los restantes.

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5. DISEÑOS BIVALENTES, MULTIVALENTES Y FACTORIALES.

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5. DISEÑOS BIVALENTES, MULTIVALENTES Y FACTORIALES.

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Desde que Fisher estableció las bases para el desarrollo de los diseños factoriales, los diseños se suelen dividir en simples (o de factor único) y factoriales (de dos o mas factores).

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Se trataría de un diseño de corte clásico, y con 61 se pretendería
conocer el efecto de un solo factor sobre el fenómeno experimental.

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En estos experimentos se suele combinar un grupo experimental con otro control, que nos sirve para neutralizar las posibles variables extrañas que pue
den llegar a falsear la validez interna del mismo.

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Es aconsejable, siempre que ello sea posible, utilizar los diseños de tipo factorial; a pesar de que su uso actual sea muy limitado en el área de las ciencias de la conducta.

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Los peligros mas importantes que presentan los experimentos bivalentes son:
a) el posible desconocimiento inicial que se tiene sobre la relación existente entre las dos variables que se estudian.
b) un segundo peligro se refiere a
la generalización de los resultados.

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el diseño antes-después, se parte de dos grupos, uno experimental (E) y otro control (C), a los que se les asignan los sujetos mediante un procedimiento  aleatorio.
Mediante la comparación de las observaciones antes, con las observaciones después podremos conocer si aquellos factores que se introducen a lo largo de la experiencia han ejercido una influencia similar en ambos grupos.

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Estos diseños han sido inicialmente concebidos en función de la experimentación física, los vamos a considerar como diseños clásicos, ya que gracias a ellos se establecieron las bases para la construcción de la psicología científica.

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Se forman dos grupos homogéneos asignando al azar a cada uno de ellos pares de sujetos con características psicológicas idénticas.
Otro aspecto a tener en cuenta en relaciona a esta técnica, es que con su aplicación se obtienen grupos de igual tamaño. Esto es muy interesante para la posterior aplicación de pruebas estadísticas.

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Para estos diseños partir de la equivalencia de los grupos, y ello se consigue mediante un procedimiento e asignación al azar.
Este tipo de diseños ha sido muy eficaz en psicología, ya que nos ofrece un procedimiento idóneo para la inferencia de la hipótesis, y a su vez, un control de todo posible efecto de las medidas antes, sobre las medidas después.

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El propósito fundamental de este diseño es obtener dos muestras de sujetos que, en relación a alguna actividad o característica conductual, presenten una media y una desviación estándar lo mas idénticas posible.
Este tipo de diseño ha sido utilizado preferentemente,
en los llamados experimentos de laboratorio, ya que con ellos
se puede conseguir un mayor control de las principales fuentes de error.

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Mediante esta técnica podemos, incluso, eliminar aquellos sujetos
que se aparten mucho de la norma del grupo. Mediante la utilización de este procedimiento
es que los sujetos adquieren cierta practica con el tipo de tarea que va a ser objeto de estudio.

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El origen de esta técnica se remonta a una serie de experimentos en los que se comprobó que si los animales hambrientos o sedientos recibían
una descarga eléctrica antes de alcanzar la comida adquirían muchas mas ulceras de estómago que los que no la recibían.

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Este diseño nos permite comprobar, de una forma mucho mas exhaustiva, no solo al efecto del tratamiento experimental sobre la variable dependiente, sino, también, la posible interacción existente entre las medidas antes y el tratamientos

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Es un diseño intrasujeto. Con ello se quiere dar a entender  que un diseño de este tipo implica que cada sujeto se someta a todas las condiciones experimentales

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Los procedimientos de análisis, perfeccionados sobre todo por Fisher han permitido el empleo de planes experimentales de una sola variable pero con mas de dos  valores. Esta es la razón básica por lo que a tales experimentos se les conozca, también, con el nombre de experimentos funcionales.

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Estos experimentos tienen una gran importancia en psicología, ya que no solo nos permiten establecer, con cierta precisión, la posible relación existente entre dos variables, ofreciendo la posibilidad de inferir el posible efecto de un valor no probado, sino que a su vez, podemos establecer relaciones cuantitativas entre variables.

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-DISEÑO DE GRUPOS TOTALMENTE ALEATORIZADOS

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-DISEÑO DE GRUPOS TOTALMENTE ALEATORIZADOS

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La aleatorización, si ha sido llevada a cabo de una forma efectiva, nos ofrece una garantía de la total neutralización de cualquier tipo de variable que
puede llegar a afectar sistemáticamente los resultados.

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Esta forma de diseño tiene mucha utilidad en psicología debido a que las observaciones conductuales varían mucho de un sujeto a otro.
El razonamiento lógico en que se apoya dicho procedimiento consiste en eliminar, mediante el bloque, una fuente o mas de variación. De esta manera
aumentamos la posibilidad de poder probar la hipótesis experimental.

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Está formado por dos sistemas de bloques de "n" categorías o dimensiones cada una, de tal manera que cada bloque de un sistema contiene una unidad experimental perteneciente a cada uno de los bloques del otro.
Una técnica ideal para controlar una serie de factores con lo que conseguimos una notable reducción del error experimental.

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-DISEÑOS DE MEDIDAS REPETIDAS O INTRA-SUJETOS

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-DISEÑOS DE MEDIDAS REPETIDAS O INTRA-SUJETOS

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Consiste en separar la variación debida a las diferencias individuales de la variación total.
Se utiliza el mismo sujetes para cada una de las de las condiciones experimentales. Esta es la razón por la que este diseño recibe el nombre de medidas repetidas

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Los experimentos factoriales son aquellas disposiciones en las que se estudia, simultáneamente, la acción conjunta de dos o mas variables independientes,
llamadas, también, factores.
Mediante la utilización de diseños factoriales contamos con un procedimiento que nos va a permitir estudiar el cambio que experimenta la conducta en función de la acción conjunta de los factores.

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+EFECTOS FACTORIALES PRINCIPALES Y SECUNDARIOS

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+EFECTOS FACTORIALES PRINCIPALES Y SECUNDARIOS

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El efecto total de una variable independiente promediado a través de todos los valores de la
otra, recibe el nombre de efecto principal de la variable. En el caso que se estudie el efecto simple de una variable para cada uno de los valores de la otra, tendremos el efecto de interacción o efecto factorial
secundario

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En el diseño factorial 2X2, se combinan dos variables
independientes, que podemos llamar A y B, siendo cada una de ellas dos niveles.

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Si un experimentador estuviese interesado en estudiar el efecto de la ansiedad y el tipo de practica sobre el aprendizaje de pares asociados, podría elegir para la ansiedad los valores
alto y bajo y para el tipo de práctica, las modalidades masiva y distribuida. Puesto que parte de unos valores convencionales, podemos afirmar que está utilizando un modelo factorial fijo.

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Cuando el experimentador ha elegido los valores para sus variables independientes
de una forma totalmente aleatoria, tenemos un modelo factorial al azar.

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Este modelo suele emplearse, regularmente, para aquellos diseños en que una de las variables independientes
es el propio sujeto experimental.
Se elegirán al azar una muestra de sujeto de entre una población dada. Se somete esta muestra a una serie de condiciones  experimentales previamente seleccionadas. De esta forma, tendríamos un diseño
factorial mixto con una variable elegida al azar, y una segunda mediante un criterio arbitrario o fijo.

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Suele ocurrir con frecuencia, sobre todo en psicología, que al definir una variable mediante la selección de grupos distintos de sujetos, como por ejemplo
el nivel socioeconómico, y se intenta estudiar su influencia sobre una variable de medida, como por ejemplo, preferencias vocacionales, esta cause la influencia de otros factores como las posibilidades ocupacionales futuras, el escaso nivel cultural recibido, etc., afectándola sistemáticamente.

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La practica del confundido es aconsejable siempre que la identificación de una variable con una interacción no sea
de gran interés para nuestros resultados experimentales. Es decir, siempre que el efecto de dicha interacción pueda ser despreciado.