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      <title>Diseños experimentales  by melanie blaney satchwel</title>
      <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd</link>
      <description>Psicología experimental </description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2020-10-14 23:39:35 UTC</pubDate>
      <lastBuildDate>2024-12-07 16:13:47 UTC</lastBuildDate>
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         <title>ESTRUCTURA BÁSICA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/830542750</link>
         <description><![CDATA[<div>Es un plan o estructura unitaria formada por<br>una serie de prescripciones operativas referentes a la selección de los grupos<br>experimentales, a la aplicación de los respectivos tratamientos, a la utilización<br>de determinadas pruebas estadísticas, etc. <br><br>El diseño constituye la<br>mejor estrategia a seguir por el investigador para la adecuada solución del<br>problema que tiene planteado. Pasos:<br>1) La identificación de aquellos factores que de una manera u otra van<br>a intervenir en su experimento.<br>2) La selección del tipo de medidas que va a utilizar para el registro de sus observaciones.<br>3) La correcta disposición y organización de los datos para su análisis, así como la adecuada utilización de las correspondientes pruebas de significación estadística.<br>4) La posibilidad de extender los resultados a un determinado universo<br>o población.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-14 23:58:25 UTC</pubDate>
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         <title>EL DISEÑO DE EXPERIMENTACIÓN CLÁSICO Y SUS POSIBLES ALTERNATIVAS</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/830582282</link>
         <description><![CDATA[<div>El diseño clásico de una sola variable es aquel que hemos heredado de la ciencia física y, en el que sólo se puede variar un solo factor a la vez, manteniéndose constantes el resto de los factores. Es aplicable a situaciones de constancias simples, de regularidades causa-efecto, a situaciones de un total control de<br>condiciones, etc. <br><br>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.<br><br>En las ciencias de la conducta, la variación de un factor repercute en la<br>variación de otros muchos. De esa forma, si solo contásemos con el esquema de experimentación clásico, podríamos llegar a conclusiones un tanto ambiguas e imprecisas en relación al efecto de las variables estudiadas. Este problema ha sido tratado por algunos autores como Fischer y Solomon, quienes han propuesto unos planes adecuados para el análisis de las posibles interacciones<br>entre factores. El otro problema son las interacciones que pueden surgir, en un experimento concreto, entre los tratamientos y los fenómenos observados y afecta a nivel de generalización de los resultados.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 00:20:10 UTC</pubDate>
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         <title>EL PROBLEMA DE LA VALIDEZ DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/830991761</link>
         <description><![CDATA[<div>Campbell distingue dos tipos principales de validez en los diseños<br>experimentales: la validez interna, que es la efectiva acción de los tratamientos experimentales que deberá reflejarse en la diversificación de los resultados y la validez externa de un diseño que se refiere a la representatividad o generalidad de los resultados de un experimento.<br><br>Campbell, al hablar de los factores extraños que pueden llegar a afectar la validez interna de un experimento, enumera los siguientes: </div><div>a) la historia o circunstancias que pueden ocurrir desde que se produce la situación hasta que se</div><div>registra el fenómeno.<br>b) la maduración.<br>c) el efecto de la medida, que puede<br>llevara alterar los resultados.<br>d) las oscilaciones que pueden tener los<br>instrumentos de medida. e) la regresión estadística.<br>f) el efecto de la propia selección.<br>g) la pérdida de sujetos durante el experimento. Cada uno de es-<br>tos factores, posible fuentes de error, pueden ser fácilmente neutralizados mediante la introducción en el diseño de un grupo control. <br><br>La principal dificultad que podemos encontrar en la utilización de los diseños con grupo control, es su ineficacia para el control de la posible interacción  existente entre los diversos factores experimentales. La posible interacción<br>entre las diversas variables compromete, fundamentalmente, la validez externa del diseño.<br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 03:49:44 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑOS SIMPLES Y DISEÑOS FACTORIALES</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/831045079</link>
         <description><![CDATA[<div>Los diseños se suelen dividir en simples (o de factor único) y factoriales (de dos o mas factores). La razón de esta clasificación consiste en si en el experimento interviene una sola variable (con dos o mas valores), o mas de una variable.<br><br>En el primer caso se trata de un diseño de corte clásico, y con él se pretendería conocer el efecto de un solo factor sobre el fenómeno experimental. Ello implica un adecuado control del resto de posibles variables extrañas capaces de afectar nuestros resultados.<br>En el caso de diseños factoriales se trataría conocer hasta qué punto la variación sistemática de un factor depende o no de la forma como varían los restantes. Con un diseño factorial se forman tantos grupos de sujetos, cuantas posibles combinaciones puedan establecerse entre los<br>diversos tratamientos.<br><br>Podemos afirmar que la interacción entre dos<br>factores se produce cuando la variación del fenómeno experimental en función de uno de ellos depende de los respectivos valores que toma el otro. Es aconsejable 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.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 04:19:59 UTC</pubDate>
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         <title>EXPERIMENTOS BIVALENTES</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832092810</link>
         <description><![CDATA[<div>En estos experimentos se suele combinar un grupo experimental con otro<br>control, que nos sirve para neutralizar las posibles variables extrañas que pueden llegar a falsear la validez interna del mismo. Al propio tiempo, los resultados obtenidos en el grupo control nos van a servir de criterio para la verificación de la hipótesis.<br>Estos diseños han servido para potenciar nuevas y mas sistemáticas investigaciones. Y no solo han sido utilizados como procedimientos de ataque para introducirse en áreas totalmente desconocidas, sino que además, han demostrado su utilidad sobre todo en las fases de constitución de nuestra ciencia.<br><br>Los experimentos mas importantes que <br>presentan los experimentos bivalentes son: <br>a) el posible desconocimiento inicial que se tiene sobre la relación existente entre las dos variables que se estudian. <br>b) la generalización de los resultados. Se debe tener en cuenta, no falsear la generalidad de los resultados, que toda información que obtengamos en un tipo de experimento<br>bivalente es siempre muy restringida, y por tanto, solo aplicable a la situación concreta en la que se ha realizado el experimento. <br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 12:57:12 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑO ANTES-DESPUÉS</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832166369</link>
         <description><![CDATA[<div>Se parte de dos grupos uno experimental y otro control a los que le asignan los sujetos mediante un procedimiento aleatorio. Una vez han sido formado los dos grupos se mide alguna característica conductual relacionada directamente con el experimento.  <br>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.<br><br>Puesto que en el grupo experimental se halla sometido al tratamiento que se estudia y en el grupo control no al comparar las observaciones después tendremos un criterio para inferir la eficacia del tratamiento experimental.  Uno de los aspectos mas importantes es la simultaneidad con que ambos grupos son medidos en sus respuestas. <br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 13:15:02 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑO DE DOS GRUPOS AL AZAR</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832214767</link>
         <description><![CDATA[<div>Para estos diseños partir de la equivalencia de los grupos, y ello se consigue mediante un procedimiento de asignación al azar. Desde el punto de vista metodológico, 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. Hay que reconocer que mediante este diseño no podemos llegar a conocer este<br>posible efecto, no obstante a efectos de validación de la hipótesis ofrece mucha mas garantía y mayor validez interna.<br><br>El principal inconveniente de este diseño se refiere al tamaño de la muestra, la cual deberá ser lo suficientemente grande para garantizarnos la equivalencia de los dos grupos.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 13:26:32 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑOS DE GRUPOS APAREADOS</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832248761</link>
         <description><![CDATA[<div>El propósito fundamental de este diseño es obtener dos muestras de sujetos que, en relación a alguna actividad o característica conductual, presenten<br>una media y una desviación estándar lo mas idénticas posible.<br><br>Para conseguir esto se asignan al azar a cada uno de los dos grupos pares de sujetos con características psicológicas iguales, sobre todo, las relativas a la variable de medida. De esta forma aseguramos una homogeneidad inicial entre los grupos, al tiempo que nos permite trabajar con muestras mucho mas reducidas.<br><br>Existe una clara diferencia entre este procedimiento y el del azar, ya que al conseguir dos grupos mas homogéneos se reduce enormemente el error experimental debido a las diferencias individuales.<br><br>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.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 13:34:14 UTC</pubDate>
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         <title>APAREO MEDIANTE VARIABLE DE CORRELACIÓN</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832271825</link>
         <description><![CDATA[<div>Mediante esta técnica se forman dos grupos con caracteristicas similares<br>en relación a una variable directamente vinculada con la variable de medida<br>(variable dependiente). Cuanto mayor sea la correlación existente entre ambas variables, se conseguirá una mayor equivalencia entre ambos grupos.<br><br>El principal problema que se plantea al utilizar esta técnica se refiere a la selección de la variable de apareamiento. De ello depende el éxito<br>o no del procedimiento. El criterio consiste en<br>elegir un aspecto de la conducta directamente relacionado con la variable dependiente.<br><br>Todos los criterios son buenos siempre que se pruebe la existencia de una relación estrecha con el aspecto conductual que se desea estudiar.<br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 13:39:16 UTC</pubDate>
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         <title>APAREO SEGÚN UN RENDIMIENTO PREVIO</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832289408</link>
         <description><![CDATA[<div>Mediante esta técnica podemos eliminar aquellos sujetos<br>que se aparten mucho de la norma del grupo.<br><br>Otra de las ventajas que obtenemos 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. Con ello se elimina un posible factor de novedad que podría llegar a interferir los resultados.<br><br>Una posible alternativa a este procedimiento consistiría, como suele hacerse en algunos experimentos sobre aprendizaje, en eliminar, durante esta fase de entrenamiento, aquellos sujetos que no hubiesen alcanzado un determinado nivel de eficiencia.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 13:43:19 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑO DE SALOMÓN DE CUATRO GRUPOS</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832316663</link>
         <description><![CDATA[<div>Este diseño nos permite comprobar no solo al efecto del tratamiento experimental sobre la variable dependiente, sino también, la posible interacción existente entre las medidas antes y<br>el tratamientos. <br><br>Este diseño constituye un procedimiento idóneo para el control del error progresivo que suele darse en aquellas situaciones en las que se toman medidas previas a los individuos.<br><br>Puesto que se trata de un diseño de cuatro grupos, se necesita de una mayor cantidad de sujetos. Ello nos obliga a tomar las debidas precauciones para asegurar la equivalencia de todos los grupos, en el sentido<br>de que no exista ningún otro tipo de variable capaz de afectar sistemáticamente los resultados.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 13:49:32 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑOS DE TRATAMIENTOS CONTRABALANCEADOS</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832340477</link>
         <description><![CDATA[<div>Un diseño de este tipo implica que cada sujeto se someta a todas las<br>condiciones experimentales. Si bien la utilización de un mismo sujeto para todas las condiciones experimentales tiene grandes ventajas en el sentido que se reducen al máximo los errores experimentales, no obstante, suelen aparecer los errores progresivos que pueden llegar a falsear los resultados. <br><br>Para neutralizar el error progresivo, se suelen utilizar las siguientes técnicas: el contrabalanceo intrasujeto y el contrabalanceo intersujeto. Hemos de destacar que con los diseños intrasujetos queda reducido enormemente el error experimental, lo cual constituye una notoria<br>ventaja en la practica de investigación.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 13:54:53 UTC</pubDate>
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         <title>EXPERIMENTOS MULTIVALENTES</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832366324</link>
         <description><![CDATA[<div>Estos experimentos tienen una gran importancia en psicología, ya que no<br>solo nos permiten establecer, con cierta precisión, la posible relación existente entre dos variables, ofreciendo la posibilidad de inferir el posible efecto de un<br>valor no probado, sino que a su vez, podemos establecer relaciones cuantitativas entre variables.<br><br>Dentro de la clase de experimentos multivalentes podemos incluir los siguientes diseños: Diseños de grupos totalmente aleatorizados, Diseños de bloques de grupos al azar, Diseños cuadrados, y Diseños de medidas repetidas. <br><br>Mediante el diseño, se logra un control mas efectivo de las fuentes de variación, menor sera la magnitud del error y mayor la posibilidad<br>de probar la hipótesis (siempre que sea valida).</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 14:01:03 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑO DE GRUPOS TOTALMENTE ALEATORIZADOS</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832387358</link>
         <description><![CDATA[<div>La aleatorizacion, si ha sido llevada a cabo de una forma efectiva, nos<br>ofrece una garantía de la total neutralización de cualquier tipo de variable que puede llegar a afectar sistemáticamente los resultados. <br><br>Este tipo de diseño implica la formación de tantos grupos<br>experimentales cuantos sean los tratamientos experimentales que se deseen probar. A su vez, deberán asignarse a cada uno de estos grupos los correspondientes sujetos de una forma totalmente aleatoria. Así, el hecho de que un sujeto pertenezca a un determinado grupo dependerá exclusivamente del azar.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 14:05:57 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑO DE BLOQUES DE GRUPOS AL AZAR</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832409978</link>
         <description><![CDATA[<div>Mediante este procedimiento, las diversas unidades experimentales se pueden considerar equivalentes y de escasa variabilidad. Como es natural, debido a la gran homogeneidad interna del bloque, podremos detectar diferencias más pequeñas entre los tratamientos.<br><br>El principio del bloqueo puede aplicarse a las ciencias biológicas, así como a las de la conducta. Siguiendo esta técnica, podremos formar bloques de sujetos que presenten características psicológicas similares. <br><br>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.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 14:11:04 UTC</pubDate>
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         <title>DISEÑOS DE MEDIDAS REPETIDAS O INTRASUJETO</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832446889</link>
         <description><![CDATA[<div>Uno de los objetivos fundamentales en este tipo de diseños, consiste en separar la variación debida a las diferencias individuales de la variación total.<br><br>Para lograr este objetivo, cada sujeto es sometido a todos los tratamientos<br>que forman el experimento; así el bloque es sustituido por el sujeto, el cual se convierte en su propio control.<br><br>El diseño de medidas repetidas es sumamente útil, siempre y cuando, los efectos de los tratamientos tengan un efecto pasajero y puedan ser aplicados en un plazo de tiempo relativamente corto. Entre los inconvenientes más graves debemos señalar el ya conocido error progresivo o efecto proactivo de la práctica. Este efecto puede repercutir positiva o negativamente sobre los resultados.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 14:19:06 UTC</pubDate>
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         <title>EXPERIMENTOS FACTORIALES </title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832472663</link>
         <description><![CDATA[<div>Son aquellas disposiciones en las que se estudia, simultáneamente, la acción conjunta de dos o mas variables independientes, llamadas, también, factores. Cada uno de estos factores suele tener varios valores, siendo el diseño factorial el conjunto de todas las posibles combinaciones entre los valores de ambas variables.<br><br>El efecto de una variable independiente para cada uno de los valores de la<br>otra, recibe el nombre de efecto simple). Por el contrario, el efecto total de una variable independiente promediado a través de todos los valores de la<br>otra, recibe el nombre de efecto principal de la variable. <br><br>Al planificar un diseño experimental factorial solemos elegir una serie de valores para cada una de las variables independientes, de una forma aleatoria, o al menos arbitraria.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 14:24:52 UTC</pubDate>
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         <title>MODELO FACTORIAL FIJO, AL AZAR Y MIXTO</title>
         <author>melanieblaney1</author>
         <link>https://padlet.com/melanieblaney1/r1qzf9do8wnw7ksd/wish/832505204</link>
         <description><![CDATA[<div>En el  modelo factorial, puesto que cada elemento esta formado por dos componentes de variación, bajo el supuesto de la hipótesis alternativa como verdadera tendremos: <br>a) por una parte el componente debido a la variancia del error<br>b) el componente de variación debido a un determinado factor, el adecuado término de error será la variancia intragrupo. Si el efecto de cada uno de los componentes específicos de variación fueran nulos, solo compararíamos las variancias de error.<br><br>Cuando el experimentador ha elegido los valores para sus variables independientes de una forma totalmente aleatoria, tenemos un modelo factorial al azar. Si el investigador no muestra preferencia alguna por un tipo determinado de diagnóstico o de terapia, puede elegir al azar entre una larga lista de métodos de diagnóstico y procedimientos terapéuticos.<br><br>El modelo factorial mixto suele emplearse para aquellos diseños en que una de las variables independientes es el propio sujeto experimental. En este caso se elegirían al azar una muestra de sujeto de entre una población dada. Luego someteríamos esta muestra a una serie de condiciones experimentales previamente seleccionadas.<br><br><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 14:32:22 UTC</pubDate>
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         <title>PRINCIPIO DE LA CONFUSIÓN</title>
         <author>melanieblaney1</author>
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         <description><![CDATA[<div>Siempre que el cambio de valores de un factor vaya acompañado sistemáticamente por el cambio de otro factor no controlado, tendremos un efecto de confusión. De hecho, uno de los objetivos básicos del control consiste, precisamente, en evitar este tipo de efectos.<br><br>Muchas veces el experimentador opta por una reducción del tamaño de la réplica. Para ello se suele sacrificar alguna interacción a fin de conseguir una mayor precisión en la estimación de los efectos principales.<br><br>Señalemos que 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.</div>]]></description>
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         <pubDate>2020-10-15 14:43:17 UTC</pubDate>
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         <author>melanieblaney1</author>
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         <pubDate>2020-10-15 15:19:32 UTC</pubDate>
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         <author>melanieblaney1</author>
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         <author>melanieblaney1</author>
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