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Copy of dusk to stars

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on 26 April 2014

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Diseños experimentales
Introducción
Noción
Clasificación
Diseños longitudinales
La formación de grupos por aleatorización
La formación de grupos por bloqueo
Diseños transversales
Conclusiones individuales
Es importante mencionar el término "experimento"; el cual se refiere a una experiencia donde se manipula o controla intencionalmente una de las variables, para conocer los efectos que se producen en el objeto de estudio. La relación que se establece es de tipo condicional o causal, por tanto es muy utilizado en las ciencias naturales, principalmente debido a que en la naturaleza los objetos siempre ocurren de la misma manera, de allí que se estudien cómo los fenómenos naturales pudieran suceder en diferentes contextos y situaciones.
Este modelo fracciona los grupos en forma bloques o unidades experimentales, las cuales se consideran equivalentes y por lo tanto con escasa variabilidad.
Cada experimento es diseñado en base a la naturaleza del problema a investigar. Contamos actualmente con algunos modelos estándar que nos permiten reducir los errores experimentales, pero sin duda, el nivel de precisión alcanzado en los resultados dependerá de la correcta elección del diseño y de apegarnos a sus condiciones lo mejor posible.
Alexandra
Como se ha visto, al diseñar una investigación experimental, se deben tener en cuenta múltiples factores que como piezas de relojería deben estar perfectamente acopladas para que los resultados obtenidos sean el reflejo más apegado a la realidad, y permitan utilizar la información obtenida de manera universal.
Los diseños de investigación bien planificados ayudan a lograr los objetivos de estudio. Un diseño cuidadoso del estudio es fundamental para determinar la calidad de la investigación.
En cualquier investigación debemos de tener cuidado de escoger el diseño correcto para la elaboración de la misma, para así tener un mínimo de error.
Rosario
En un diseño experimenta ideal no se permite que influyan, en los resultados, más factores (variables) que el que se está estudiando; en la jerga de la psicología experimental decimos que estos otros factores están controlados. Si todos los factores, como en el experimento ideal, salvo uno (el que se está investigando) se mantiene constantes, podemos llegar a la conclusión lógica de que cualquier diferencia en los resultados tuvo que ser causada por la manipulación de una variable independiente. Ningún experimento logra con éxito eliminar o mantener constantes, en un 100 por ciento, todas las otras fuentes de variación, salvo la que se estudia.
Amada
9234-0200
El método experimental en la Psicología
Profesora: Brenda Hernández Lima
Integrantes
Teresa Alexandra Villarreal Hernández
Amada Nefer León Ramírez
Leydi Del Rocío Santana Nadal
María del Rosario Sansón Estrada
Referencias
Arnau, J. ( S/A). Los diseños experimentales en psicología. Barcelona: Universidad de Barcelona. Recuperado de: http://www.raco.cat/index.php/anuariopsicologia/article/viewFile/59780/88088
Arnau, J. (1978). Psicología Experimental enfoque metodológico. México: Ed. Trillas. pp. 345-353
Metodología longitudinal y transversal. recuperado de http://es.scribd.com/doc/39352865/Metodo-Longitudinal-y-Transversal2
Moreno, R, D., López. G. R., Cepeda. I. L., Alvarado. G. I., y Plancarte . C. P. (2000) Diseños de investigación. El proceso de Investigación. México. UNAM. Fes Iztacala. pp 1-50.
Ramírez. R. Diseño de Investigación (2012) Recuperado de
http://www.slideshare.net/Spaceeeboy/diseo-de-investigacion- transversal-y-longitudinal

Utilizando este procedimiento tendremos una gran homogeneidad interna por bloque y esto es útil para detectar pequeñas diferencias en los tratamientos.
Con esta formación de grupos, se busca reducir al máximo la gran variación que se opera en diseños totalmente aleatorios.
Procedimiento
1) Se asignan sujetos a bloques, de acuerdo con las características psicológicas directamente relacionadas con el fenómeno experimental.

2) Posterior a la primer formación de bloques de acuerdo a un rasgo psicológico, dentro de cada bloque se formarán tantos grupos como tratamientos. Para la formación de estos grupos se utiliza la técnica de asignación al azar, asegurando de esta manera, posibles fuentes de errores existentes dentro del bloque.

Ventajas
Al utilizar la formación de grupos por bloqueo en las ciencias de la conducta, podemos formar bloques de sujetos que presenten características psicológicas similares, reduciendo la variabilidad dentro del bloque y estudiando con mayor eficacia la acción de los tratamientos.
Ya que las observaciones conductuales varían mucho de un sujeto a otro, si se logra controlar mediante el sistema de bloqueo alguna de estas fuentes de variación interindividual, lograremos grupos de sujetos más homogéneos y con ello, una reducción considerable del error experimental.
Requiere:

a) Determinar en forma precisa la población de interés y sus características, para la investigación.

b) Tomar una muestra representativa al azar de la población elegida.

c) Asignar de forma aleatoria a los sujetos que pertenecerán al grupo de control y al experimental.

d) Aplicar una prueba u observación a ambos grupos antes (O1) y después (O2) de la introducción del tratamiento.


Ventajas
-Este diseño tiene un gran poder de generalización, siempre que se haya empleado cuidadosamente el método aleatorio para la selección y asignación de los sujetos a los diferentes grupos, y que la muestra sea suficientemente representativa de la población a estudiar.

-Al hacer una correcta selección y aleatorización, se presupone que los grupos son equivalentes antes de iniciar el manejo de las variables.

Aunque raramente se cumplen con todos los requisitos, este modelo es de gran utilidad sobre todo cuando se pretende generalizar los resultados a la población estudiada.

Problemas que podrían afectar al diseño
a) La mortalidad de los sujetos puede afectar la equivalencia de los grupos.

b) Tomar una muestra pequeña y no representativa de la población, repercute en la generalización de los resultados.

c) No prestar igual atención al grupo de control en relación al experimental durante la intervención, puede generar en los sujetos del grupo experimental más motivación y esto puede convertirse en una variable extraña.

Diseño contrabalanceado
(Doble bloque, bloque aleatorio, diseño cruzado o cuadro latino)
Este diseño se utiliza cuando se desea responder preguntas de investigación en donde se desea evaluar los efectos secuenciales de los tratamientos. Consiste en un sujeto o grupos de sujetos que se les prueba en una determinada secuencia de condiciones, mientras que a otro sujeto o grupo de prueba se le administra una secuencia diferente. La asignación de los sujetos a las secuencias debe ser en forma aleatoria.

Las siglas, en este tipo de diseños, cambian por consonantes, que son equivalentes a pruebas o intervenciones.

Ventajas
-Cada sujeto o grupo constituye su propio control.

- No es necesaria ninguna prueba preliminar para igualar los grupos, puesto que la comparación se establece a partir de las ejecuciones del mismo grupo o individuos, en las diferentes condiciones.

- El diseño contrabalanceado puede emplearse con cualquier número de condiciones.

Principal limitación
El orden o secuencia de los tratamientos puede afectar los resultados de las manipulaciones
posteriores.

Pocos errores estadísticos
Para muchos psicólogos este método es el mejor para detectar el desarrollo humano
Permite establecer la trayectoria evolutiva de un grupo de sujetos, tanto los cambios individuales como diferencias interindividuales. además al estudiar siempre a los mismos sujetos no hay problema de homogeneidad entre los diferentes grupos de edad.
Permite el análisis de cada sujeto.
Permite el establecimiento de patrones de conducta por edad en la misma muestra y a largo plazo.
Ventajas:
Es cuando la investigación se centra en analizar cuál es el nivel de una o diversas variables en un momento dado. también es adecuado para analizar la relación entre variables en un punto del tiempo. Puede abarcar varios grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores.
Es longitudinal cuando el interés del investigador es analizar cambios a través del tiempo en determinadas variables o en relación entre éstas. Se recolectan datos a través del tiempo en puntos o períodos específicos para hacer inferencias respecto al cambio, determinantes y consecuencias.
Se dividen en: De tendencia, de evolución de grupo Cohorte y de panel.
Limitaciones
Los efectos de la práctica pueden contaminar los resultados.
Los resultados no se pueden generalizar a individuos que no pertenezcan a esa generación.
Se puede confundir la influencia de la programación genética con la influencia de la experiencia acumulada.
Hay posibilidad de mortalidad debido a lo prolongado del tiempo, así como la participación de varios investigadores por la misma causa.
Habituación a las pruebas por parte de los participantes.
Lleva implícito un enorme esfuerzo de tiempo, recursos organización energía.
Ventajas
Brevedad , rapidez y economía de tiempo y recursos, así como sencillez.
Proporciona una visión de las características típicas en las diferentes edades.
Relativamente poco costoso en su ejecución.
Puede ser llevado a cabo por un solo investigador.
Es fácil de conseguir la muestra,
Es más rápido y eficiente que los longitudinales.
Inconvenientes
Menor rigor estadístico, es más fácil de confundir los efectos de la edad con los efectos de la generación.
No permite apreciar cambios evolutivos que suceden a través de tiempo en la muestra seleccionada.
Proporciona una representación aproximada del desarrollo del proceso.
los efectos de cohorte pueden influir en las diferencias de edad.
Los grupos pueden diferir en más que la sola edad.
Los psicólogos evolutivos tiene recursos metodológicos, como observación, experimentación de diversa índole, estudio prolongado de casos individuales que son sensibles a los procesos de desarrollo ósea, a los cambios que se producen a lo largo del tiempo. Los más clásicos son. Longitudinal y transversal.
Leydi
Diseños Experimentales
Se cuenta con una serie de modelos de diseños experimentales básicos y estandarizados cuya eficacia se ha demostrado en una gran cantidad de trabajos experimentales; el uso de estos diversos modelos de diseño permiten la reducción del error experimental. La mayor o menor precisión que podamos obtener al valorar los resultados depende de la correcta elección del diseño.
Características
a) Existencia de al menos, una comparación formal entre dos o más observaciones, medidas o grupos.

b) Control de variables extrañas.

c) Manipulación de la variable dependiente por parte del experimentador.

d) Relación biunívoca entre variable independiente y dependiente.

e) Selección de sujetos por parte del experimentador.

f) Asignación al azar de los sujetos a los diferentes grupos

Diseños experimentales de grupo
Generalmente participan dos grupos:

1) Experimental, quien recibe el tratamiento.

2) Control: es observado y tratado como el grupo experimental, con la excepción de que no se introduce un tratamiento o variable independiente.

Los grupos pueden estar constituidos por uno o más sujetos y el efecto del tratamiento (o variable independiente) sobre la variable dependiente se establece al comparar los datos de las pruebas (O) aplicadas antes y/o después del tratamiento en cualquiera de los grupos.

Diseño de grupos apareados
Su propósito es asignar sujetos a los grupos de control y experimental, en relación a la similitud de alguna característica conductual o actividad que presenten los sujetos. Para ello se aplicando una prueba preliminar a los sujetos, de forma que ambos grupos queden constituidos por parejas con características similares.
Formas de apareamiento más usuales
Apareamiento de variables correlacionadas
Consiste en aparear a los sujetos en función de alguna variable que se cree esté relacionada con la que se estudia.

Ejemplos: edad, sexo, nivel socioeconómico, etc.
Apareamiento por parejas similares
Se seleccionan sujetos con características comunes.

Ejemplo: gemelos
Apareamiento por criterio de ejecución
Se seleccionan los pares que hayan obtenido puntuaciones similares en una prueba o ensayo determinado previamente.
Ventajas
- Con el diseño de apareamiento se tiende a eliminar cualquier ambigüedad que tenga relación con la igualdad de los grupos al momento de iniciarse el experimento.

-Las diferencias entre los grupos experimentales y de control son confiables, y el número de sujetos es reducido.

-La prueba preliminar disminuye la variabilidad entre sujetos.

Limitaciones
-Se requiere tiempo para realizar el procedimiento de apareamiento, clasificación y establecimiento de los grupos.

- Entre más riguroso y cuidadoso sea el apareamiento, menor generalidad tendrán los resultados.

-La mortalidad de los sujetos puede afectar el diseño y la generalidad de los hallazgos.

Diseño factorial
El diseño experimental se clasifica según Campbell y Stanley (1966) y
avalado por Salkind (1998), Briones (1985), Hernández, Fernández y Baptista, Pallela y Martins (2006), entre otros, en los siguientes tipos: experimentos puros, preexperimentos y cuasiexperimento, en cuanto a estos últimos se pueden a su vez clasificar en:

. Diseños Experimentales Puros
- Diseño Preexperimentales
- Diseños Cuasiexperimentales
Para Salkind (1998), esta clasificación se fundamenta en dos características básicas de los diseños experimentales:

1) el grado de control que se ejerce sobre las variables objeto de estudio

2) el grado de aleatoriedad con que se asigna los sujetos de investigación a un grupo o varios de ellos.
Este diseño es de utilidad cuando se cuenta con dos o más variables independientes o varios niveles de una o varias de ellas. Busca responder preguntas de investigación encaminadas a evaluar los efectos generados sobre una variable dependiente cuando las independientes ocurren juntas y no de manera aislada.

Para llevarlo a cabo se requiere el mismo número de grupos como combinaciones posibles existan entre las variables o niveles.

Ejemplo
Un diseño factorial 2 x 2, indica que se tienen dos variables independientes con dos niveles cada una y para ello se requieren cuatro grupos experimentales. Se pueden tener tantas variables independientes y niveles como requiera la investigación.
Ventaja
-Permite conocer los efectos de más de una variable independiente sobre una variable dependiente, así como los efectos de las interacciones mismas.

- Constituye un ahorro en tiempo y número de variables y niveles.

Desventaja
El análisis de los resultados es más extenso, ya que se pueden volver diseños muy complicados cuando se tiene un número elevado de grupos.
Diseño de series de tiempo o N = 1
Los diseños de caso único N = 1 son diseños experimentales desarrollados en
la tradición del control experimental y su análisis causal solo será posible cuando se cumplan los dos requisitos básicos (manipulación de variables y control mediante aleatorización), pero puesto que sólo hay una unidad, o a lo sumo un reducido número de unidades, el principio de aleatorización se refiere en la mayor parte de los casos a la asignación de los periodos u ocasiones de observación a los tratamientos.
El diseño de caso único más básico es el diseño de
un solo componente en dos fases A-B, que puede ser intraserie (diseño básico con N-1, DABS) o mixto (diseño básico con N múltiple, DABM).
Los diseños de reversión se clasifican en dos grandes grupos, dependiendo del proceso de reversión, en simples y complejos. En función del número de fases, los diseños de reversión simple pueden ser de dos tipos: intraseries, que incluyen el diseño de tres fases (DABA) y el diseño de cuatro fases (DABAB) y el diseño de retirada (DBAB) y mixtos, que también tienen cuatro fases, y pueden ser de inversión o de generalización (D4F). Por su parte, entre los diseños de reversión compleja cabe citar el diseño multinivel (DMU), el diseño de tratamiento múltiple (DTM) y el diseño de interacción (DDI), que actualmente gozan de gran popularidad en áreas aplicadas.
El más interesante diseño de no reversión intraseries es el diseño de cambio de criterio (DCC), un diseño de fácil aplicación y alta flexibilidad. Entre los diseños de no reversión interseries destacan el diseño de tratamientos alternantes (DTA), y el diseño de tratamientos simultáneos (DTS). Entre los diseños con comparaciones mixtas el más popular es el diseño de línea base múltiple (DLBM), que tiene varias acepciones dependiendo de que los datos de la línea base se registren entre conductas, entre participantes o entre contextos.

Hay dos dimensiones en la clasificación de los diseños de caso único que, siguiendo a Arnau (1995a,b,c,e), Kennedy (2005) y Ato y Vallejo (2007), nos permite distinguirlos, en una primera dimensión, en función de la reversibilidad de la respuesta a los niveles de la línea base tras retirar o alterar el tratamiento (diseños de reversión y de no reversión) y, en una segunda dimensión, en función de la estrategia de comparación utilizada (diseños interseries, intraseries y mixtos)
Por lo regular, cada diseño experimental de caso único comienza con la observación por varios días antes que se establezca la intervención. Este periodo inicial de observación es conocido como
línea de base
y proporciona información acerca del nivel de conducta antes que comience la intervención. La LB cumple dos funciones: una función descriptiva y una función predictiva.
El diseño preexperimental siempre se llevan acabo en ambientes naturales y los grupos son de carácter natural. Tiene un grado de control mínimo en virtud de que se trabaja con un solo grupo y las unidades de análisis no son asignadas aleatoriamente al mismo, se analiza una sola variable y no existe la posibilidad de comparación de grupos. Adicionalmente existen muy pocas probabilidades de que el grupo sea representativo de los demás. Este tipo de diseño consiste en administrar un tratamiento o estímulo en la modalidad de solo posprueba o en la de preprueba-posprueba.
Diseños preexperimentales
Consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después aplicar una medición de una o más variables para observar cuál es el nivel del grupo en estas variables. No hay manipulación de la variable independiente, ni referencia previa de cuál era el nivel que tenía el grupo en las variables dependientes antes del estímulo, ni existe grupo de comparación.
1. Estudio de caso con una sola medición -
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 estímulo. A diferencia del anterior en este diseño si existe un punto de referencia inicial para ver que nivel tenía el grupo en las variables dependientes antes del estímulo.
2. Diseño de preprueba-posprueba con un solo grupo –
En este diseño se trabaja con dos grupos, uno de ellos es denominado grupo experimental y es el que recibe la variable independiente o tratamiento y otro llamado grupo control el cual no recibe ningún tratamiento. La característica principal de este diseño es que ambos grupos observados o evaluados después de que un grupo experimental fue intervenido.
3. Comparación de grupo estático -
O
X
O
Pre-test manipulaciones Post-test
X
O
Manipulación de
variable independiente
Manipulación de
variable dependiente
X
O
O
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _
1
2
Este diseño ofrece ventaja con respecto a otros diseños pre- experimentales, pues hay un punto de referencia inicial para ver que nivel posee el grupo en las variables dependientes antes del entrenamiento. Aunque conocemos sus limitaciones en cuanto a la no existencia de grupo de comparación, no hay manipulación y la presencia de varias fuentes de invalidación interna que pueden contaminar los resultados, lo seleccionamos por constituir una demanda de la institución que todos los miembros de su Consejo de Dirección participen en el entrenamiento socio psicológico. (Campbell, 1969).
Ventajas
Los sesgos de selección o se controlan en la fase de diseño o ya no hay forma posible de ser controladas. Las principales amenazas en éste diseño son: la mortalidad, la selección y las interacciones. (Campbell, 1969).
Desventajas
Diseños cuasiexperimentales
Diseño de series cronológicas
Diseño de muestras cronológicas equivalentes
Diseño de grupo control no equivalente
Cuenta con dos o más grupos y se emplean unos ya formados. Se designa al azar que grupo será de control y cual el experimental. No existe asignación aleatoria de los sujetos a los grupos, se sugiere verificar la equivalencia de los mismos usando las medias y desviaciones estándar de las prepruebas y usar el análisis de covarianza para compensar la falta de equivalencia(el sexo, la edad, el cociente intelectual, el nivel socioeconómico).
O
X
O
1
2
- - - - - - - - - - - - - - - - - - -
O
1
O
2
Se realizan mediciones periódicas de un grupo, se obtiene una línea y
posteriormente se inicia la experimentación. Se busca saber si existe un cambio en la variable dependiente que se relacione sistemáticamente con el tratamiento experimental. A un único grupo se le administran varias pruebas, después se le aplica el tratamiento experimental y finalmente varias pospruebas. En las series cronológicas de un único grupo debe de tomarse en cuenta que no se tiene un punto de comparación (grupo de control), por lo tanto la interpretación de la variable dependiente debe de ser muy cuidadosa, y habrá de analizarse si no ha actuado o interactuado otras posibles causas además del tratamiento experimental o variable independiente.
O
O
O
o
O
O
o
O
X
1
2
3
4
5
6
7
8
Consiste en seleccionar dos muestras equivalentes de una población e introducir, de manera intermitente, la variable independiente o tratamiento en una de ellas, denominada experimental.
X
X
X
X
O
O
O
O
1
1
1
1
0
0
2
2
Tienen dos características principales:
a) Carecen de control sobre la programación de variables (cuándo, a quién) y
b) No existe un control sobre la selección de los sujetos, situación que se presenta por lo regular en los estudios de campo o de tipo social.
Estos diseños pueden ser de gran utilidad si se tiene presente que todo experimento es imperfecto y que, para obtener validez, el experimentador debe ser consciente de dichas imperfecciones en el momento de interpretar sus datos y sacr conclusiones.
Los cuasiexperimentos permiten realizar investigaciones dentro de un marco de restricciones, particularmente la falta de aleatorización. Facilitan el desarrollo de estudios en ambientes naturales. A través de los cuasiexperimentos es posible inferir relaciones causales entre la variable independiente y la variable dependiente, pero su probabilidad de ser verdadera es relativamente baja en comparación con los diseños experimentales verdaderos. No obstante, y teniendo siempre presente la limitación en cuanto al valor predictivo de este tipo de estudios, las relaciones causales son valiosas porque nos proporcionan el conocimiento de cómo manipular nuestro mundo sistemáticamente.
Ventajas
En los diseños cuasiexperimentales la variable independiente puede confundirse con variables extrañas, por lo que no se sabe si un cambio en la variable dependiente se debe realmente a la variación de la variable independiente; es decir, la probabilidad de una conclusión de que la variable independiente produjo un determinado cambio conductual es menor cuando se usa un diseño cuasiexperimental que cuando resultan de un experimento. Al utilizar grupos intactos o naturalmente formados, existe la posibilidad de que se presenten sesgos en la selección. Entonces, es conveniente tratar de igualar los grupos experimental y control (equivalencia de los grupos) en base a aquellas variables consideradas como importantes en el estudio.
Limitaciones
Línea de base
El diseño científico
"Un procedimiento de asignación de sujetos a las condiciones experimentales, así como la selección de las técnicas estadísticas de análisis adecuadas"
Arnau (1986)
"El diseño de investigación es el plan y la estructura de la investigación, concebidos de manera que se puedan obtener respuestas a las preguntas de investigación"
Kerlinger (1999)
Cada investigación requiere de un modelo especial que depende de las decisiones previas tomadas por el experimentador.
Al utilizar un diseño deben tenerse en cuenta los diseños o modelos anteriores que se han utilizado.
frenología
Aunque Underwood (1971) dice que la utilización de nuevos métodos ayuda a encontrar errores repetidos en los anteriores métodos.
tomografía
Estructura básica del diseño experimental
1. Identificación de los factores que intervendrán en el experimento.
2. Selección del tipo de medidas que se utilizarán para el registro de las observaciones.
3. La correcta disposición y organización de los datos para el análisis.
4. Posibilidad de extender los resultados a determinado universo de población
Control
Se controlan las condiciones extrañas que pueden afectar o interferir en los resultados
También se entiende por control a la acción directa que el experimentador ejerce sobre la variable independiente.
Grupos de control
Validez
Se utilizan como contraste del tratamiento, y como instrumento que mide la sensibilidad del mismo.
Interna
Según Campbell y Stanley (1978)
El control indispensable para poder afirmar que los efectos observados en la variable dependiente se deben a las manipulaciones realizadas en la variable independiente.
Historia: Eventos extraños a la variable independiente.

El participante se enferma del estómago y por eso adelgaza, no por el tratamiento.
Maduración: Cambios físicos o psicológicos que surgen durante el proceso experimental:
El participante es un adolescente y adelgaza debido al crecimiento, no por el tratamiento.
Administración de pruebas: Los pre- tests y pos-test pueden infuir en la actitud del participante independientemente del tratamiento.
Un participante toma conciencia de que es comedor compulsivo al llenar un test, y deja de comer.
Instrumentación: Cuando se emplean medidas poco confiables o consistentes.
No se utiliza una báscula precisa para registrar el peso de los participantes, no se mide bien el consumo de calorías. O el índice de masa corporal corresponde a estándares europeos y no mexicanos.
Inestabilidad: Los experimentos que requieren múltiples mediciónes a lo largo del tiempo muestran un índice de variablidad.
El participante puede subir y bajar de peso durante el tratamiento de reducción de peso.
Mortalidad: El participante puede morir o abandonar el experimento, se afecta más cuando sus registros se encuentran en los extremos.
Un participante que había perdido peso considerablemente abandona el programa, sus registros de pérdida de peso sesgan los resultados finales.
Externa
Son los factores que permiten la generalización de los resultados; y por consiguiente su grado de predictibilidad.
Intervención relacionada con el investigador: El investigador es carismático y delgado, la participante se enamora de él y baja de peso para agradarle.
Regresión estadística: Los individuos que se escogen son de metabolismo muy alto y muy bajo, puede que durante el tratamiento, los de alto metabolismo suban de peso y los de bajo metabolismo bajen.
Sesgos de selección: Cuando los participantes de grupo experimental y de control no se eligen aleatoriamente. Por ejemplo que en el grupo de control queden los más activos, y en el grupo experimental los más pasivos, puede que los de grupo de control bajen más de peso que los que están en tratamiento.
Validez de la población
1. Un sólo grupo recibe todos los valores de la variable independiente.
2.Grupos independientes con el mismo o diferentes tratamientos.
3. Cuando es sólo un individuo el sujeto de experimentación, no se pueden generalizar los resultados.
4. cuando se aplica uno o dos tratamientos secuenciales en uno o varios individuos, no se puede saber a qué tratamiento corresponden los resultados.
Generalización de grupos
a individuos
No se puede generalizar si un grupo tiene características X Y , y el individuo tiene características A B, sólo se podrá generalizar si el individuo también tiene características X Y.
Ecológica
Es una combinación entre la validez interna y la externa, donde en ocasiones los requerimientos de validez interna afectan y nulifican la validez externa, y viceversa. Es necesario pensar en la correlación de ambas validaciones al diseñar un modelo experimental.
Cualquier investigación de tipo experimental comienza con el diseño del instrumento que se va a utilizar para el planteamiento y delimitación de la problemática a investigar, así como la implementación del la investigación en sí, y la recolección, análisis e interpretación de los datos e información obtenidos.

Como se verá a continuación, el diseño experimental es un proceso que debe ser realizado con atención a cada detalle que lo conforma, así como con una amplia visión que registre las correlaciones e interacciones de todos y cada uno de sus componentes.
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