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DISEÑOS EXPERIMENTALES Y CUASIEXPERIMENTALES EN LA INVESTIGA

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Mely Rodriguez

on 25 January 2014

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DISEÑOS EXPERIMENTALES Y CUASIEXPERIMENTALES EN LA INVESTIGACIÓN SOCIAL
Donald T. Campbell y Julian C. Stanley

FACTORES QUE AMENAZAN LA VALIDEZ EXTERNA DEL DISEÑO EXPERIMENTAL
Códigos y símbolos gráficos en diseños Experimentales
X
, representa la exposición del grupo a una variable o acontecimiento experimental, cuyos efectos se pueden medir.
O
, hará referencia a algún proceso en particular de observación o medición.
R
, se utiliza para hacer ciertas distinciones importantes entre diseños, que indica asignación aleatoria a diferentes grupos de tratamiento.

La aleatorización, se concibe como un proceso que se produce en un momento dado, y sirve para lograr, dentro de límites estadísticos conocidos, la igualdad de los grupos antes del tratamiento.

Las filas paralelas no separadas por líneas de puntos, significan grupos de comparación no igualados por dicho procedimiento.

M
, se utiliza para identificar materiales

“Hay excelentes libros y tratados que exponen el manejo estadístico de datos experimentales, pero muy pocos acerca de cómo obtener datos adecuados y correctos a los cuales poder aplicar el procedimiento estadístico”

McCall
MARIBEL CÁRDENAS GARCÍA
CLAUDIA MARCELA DURAN CHINCHILLA
TORCOROMA VELASQUEZ PEREZ
LUISA PAZ MONTES
FERNEL CÁRDENAS GARCIA

FACTORES QUE ATENTAN CONTRA LA VALIDEZ TANTO INTERNA COMO EXTERNA DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES
DISEÑOS PREEXPERIMENTALES
1. Estudio de caso con una sola variable
2. Diseño pretest- postest de un solo grupo
3. Comparación con un grupo estático

1. Estudio de caso con una sola variable. X O
Gran parte de las investigaciones actuales sobre educación se ajustan a un diseño en el cual se estudia un solo grupo cada vez, después de someterlo a la acción de algún agente o tratamiento.

Estos Adolecen de absoluta falta de control, su valor científico es nulo.
El proceso de comparación, de registro de diferencias o de contrastes es fundamental.

En algunos casos (Estudios de caso) se comparan implícitamente un caso único, cuidadosamente estudiado, con otros acontecimientos observados de manera casual.

En los estudios de casos del diseño 1, se compara implícitamente un caso único, cuidadosamente estudiado, con otros acontecimientos observados de manera casual y recordados. Las inferencias se fundan en expectaciones generales de cuáles hubieran sido los datos de no haberse producido X, etc. Tales estudios suelen requerir una tediosa recopilación de detalles concretos, cuidadosa observación, administración de tests y similares, en tales casos se corre el riesgo de hacer precisiones injustificadas.

2. Diseño pretest- postest de un solo grupo O 1 x O 2
Aunque sigue siendo uno de los más utilizados en la investigación educacional, se presenta como un mal ejemplo para ilustrar algunas de las variables externas entremezcladas que pueden atentar contra la validez interna. Esas variables ofrecen hipótesis aceptables que explican una diferencia O 1 - O 2, opuesta a la hipótesis de que X causó la diferencia O 1 x O 2

3. Comparación con un grupo estático.
Este es un diseño en el cual un grupo que ha experimentado X se compara con otro que no la ha hecho, a fin de establecer el efecto de X.
X O1
----------------
O2
Ejemplos de esta clase de investigación son: la comparación de sistemas escolares que requieren que los maestros tengan título universitario (la X) con otros que no exigen esa condición, es decir, enmarcados por el experimento no existe ningún medio explicito que permita asegurar que los grupos podrían haber sido equivalentes de no ser por la X, por lo que se debe señalar los factores que deben tener control: La selección: si hay diferencia entre O1 y O2, ello puede deberse al reclutamiento diferencial de las personas que componen los grupos. Estos se podrían definir aun sin presencia de X. La equiparación fundada en características que no sean O suelen resultar ineficaz y conducir a error, particularmente en los casos en que las personas que constituyen el grupo experimental han procurado la exposición a la X.

Una última variable entremezclada que por ende, debe incluirse en la lista es la llamada mortalidad experimental, o producción de diferencias O1-O2 en grupos al retirarse en mayor o menor personas pertenecientes a ellos, es así como en el diseño 3 ambos ambos grupos habían sido alguna vez idénticos, quizás difiriesen ahora, no por haberse producido un cambio en los integrantes individualmente considerados, sino más bien a causa del abandono selectivo de personas de uno de los grupos.

DISEÑOS EXPERIMENTALES PROPIAMENTE DICHOS.
4. Diseño de grupo de control Pretest –postest
5. Diseño de Cuatro Grupos de Solomon
6. Diseño de grupo de control con postest únicamente

4. Diseño de grupo de control Pretest –postest
Control de validez Interna. El presente diseño 4, adopta la siguiente forma:

R O1 X O2
R O3 O4

En la tradición de las investigaciones del aprendizaje, los efectos prácticos de la administración de pruebas parecen ofrecer el primer reconocimiento de la necesidad de contar con un grupo de control. La maduración es a menudo el punto critico de los estudios experimentales en educación, así como el problema naturaleza-cultura, en el campo del desarrollo infantil. En la investigación de los campos actitudinales, como en los primeros estudios sobre efectos de películas cinematográficas, la historia puede ser la consideración primera de necesidad.
Cuadro 1. Ejemplos de amenaza de validez interna.
Fuente. Texto complementario: Diseño de Investigación. Hilda Gambara. Editorial McGrawHill
Ejemplo
Un experimentador puede aprovechar el grupo de control para confirmar los efectos de X sobre la media grupal, y después abandonarlo mientras examina cuáles han sido los subgrupos de puntaje pretest del grupo experimental que han registrado mayores influencias. Si todo el grupo acusa una ganancia, se llega a la conclusión artificial de que quienes al principio estaban en la posición más baja han logrado mayor adelanto, mientras los que se hallaban en la más elevada quizás no han tenido el avanzado mínimo. Este resultado se asegura porque en condiciones de ganancia media de todo el grupo, el mecanismo de regresión suple el puntaje de ganancia para los participantes con puntajes pretest inferior a la media, y tiende a eliminarlo para quienes en el pretest tenían puntaje elevado.
FACTORES QUE ATENTAN CONTRA LA VALIDEZ EXTERNA.
Las amenazas a la validez externa, pueden considerarse efectos de interacción entre X y alguna otra variable, constituyendo así, una posible especificidad de los efectos de X respecto de algún conjunto de condiciones inconvenientemente limitadas. En el campo de la docencia constituyen juicios acerca de la validez externa las dudas que con frecuencia se expresan sobre la aplicabilidad práctica de los resultados de ciertos experimentos muy artificiales.

Al paso de los problemas de la validez interna son susceptibles de solución dentro de los límites de la lógica de la estadística probabilística, los de la validez externa no pueden resolverse en estricto rigor lógico en una forma nítida y concluyente, es decir , desde el punto de vista lógico no se puede generalizar más allá de los propios límites, pero se trata de hacerlo conjeturando leyes y verificando algunas de dichas generalizaciones en otras condiciones no menos específicas pero diferentes.


Ejemplo
Si se hiciera una investigación sobre barras de hierro, sabría por la experiencia que una primera pesada nunca produce efectos reactivos, pero la orientación del campo magnético, sino se le la regula de manera sistemática, podría limitar gravemente la posibilidad de generalizar el descubrimiento, los motivos, pues de invalidación externa son las presunciones de leyes generales en la ciencia de una ciencia: conjeturas acerca de los factores que pueden interactuar con la variables de tratamiento según cierta ley, y, por lo tanto, acerca de los que pueden dejarse de lado
INTERACCIÓN DE PRUEBAS Y X.
En estudios de diseños experimentales en sí, el peligro que constituye el pretest para la validez externa fue denunciado por primera vez por Solomon (1949), aunque idénticas consideraciones habían llevado antes a algunos experimentadores a la aplicación de diseño 6, que omite el pretest, en especial en estudios de cambio de actitud, en que ,los mismos test introducen grandes cantidades de contenido extraordinario, es probable que las actitudes de las personas y su propensión a dejarse persuadir varíe por el influjo del pretest.
Ejemplo
Un psicólogo, duda de la comparabilidad del público que asiste a una proyección de una película antiprejuicial, inmediatamente después de habérsele administrado un test de 100 items sobre antisemitismo , con otro público que ve la misma película sin que se le haya sometido al test, las dudas que existen no solo al efecto principal del pretest , sino también al efecto sobre las respuestas a la persuasión, supongamos que esa película, en particular fue tan bien realizada que algunas personas llegaron a disfrutarla por su interés romántico , sin darse cuenta siquiera del problema social que planteaba. Tales personas no existirían probablemente en el grupo al que se le hubiera administrado un pretest, si el pretest sensibilizó al público sobre el problema, podría, por medio de una concentración de la atención, intensificar en sí el efecto educativo de X, es decir, sería concebir esa X solo como resultante eficaz para un grupo al que hubiese administrado el pretest. Al restringir la validez externa, el efecto del pretest sobre X, depende, naturalmente, del grado en que tales mediciones repetidas son características del conjunto respecto del cual se quiere generalizar.
DISPOSITIVOS REACTIVOS
El representar cargos, el adivinar la intención, el prepararse para la inspección, el sentirse cada cual como conejillo de indias, o muchas otras actitudes generadas por sentirse participante de un experimento, no son en modo alguno representativas de la verdadera situación a investigar, parece con esto, calificarse más bien el efecto de X, dificultando gravemente la generalización. Cuando es imposible evitar tales dispositivos reactivos, se debe continuar de cualquier manera con el experimento teniendo en cuento la validez interna, por lo anterior es valioso tener en cuenta las siguientes sugerencias: Se puede administra el pretest con X, Administra el sistema de aleatorización y asignación de tratamientos.
TESTS DE SIGNIFICACIÓN PARA DISEÑOS 4
Hay que distinguir el diseño experimental del uso de tests estadístico de significación. El primero es el arte de lograr comparaciones interpretables y, como tal, seria necesario aunque el producto final consistiera en porcentajes gráficos, fotografías de grupos de acción, et, En todos estas casos, la interpretabilidad de los resultados , depende del control sobre los factores a que se ha hecho referencia, si la comparación es interpretable , se requiere test estadísticos de significación, para decidir si las diferencias obtenidas exceden o no las influencias previsibles cuando no existen verdaderas diferencias para muestras de ese tamaño. El uso de tests de significación presume que es factible establecer comparaciones entre grupos, y que la diferencia descubierta es interpretable, pero no da prueba de ello.
Estadística errónea de uso común.
Aunque el diseño 4 es el común y frecuente, los test de significación que con él se utilizan son a menudo erróneos, incompletos e inapropiados. Al aplicar la razón critica común o prueba t a ese diseño experimental estándar, muchos investigadores computan t: una para la diferencia pretest- postest en el grupo experimental y otra para la ganancia pretets- postest en el grupo de control. Si la primera resulta estadísticamente significativa y la otra no, se llega a la conclusión de que x tuvo un efecto, sin ninguna comparación estadística directa entre el grupo experimental y el de control
Utilización de puntajes de ganancia y covarianza
La prueba aceptable de uso más común consiste en computar para cada grupo puntajes de ganancia pretest- postest y calcular una t entre los grupos experimentales y de control sobre la base de esos puntajes. El bloqueo o nivelación aleatoria de puntajes de pretest y el análisis de covarianza utilizado como covariable los puntajes del pretest son, por lo común, preferibles a las simples comparaciones de puntajes de ganancia.
Aspectos estadísticos de la asignación aleatoria o tratamientos de cursos intactos.
La estadística habitual solo resulta apropiada en casos de asignación aleatoria de personas individuales a los tratamientos, en el caso educativo a estudiantes. Si se signaran cursos intactos , las formulas precedentes darían un termino de error demasiado pequeña, pues, es natural , el procedimiento de aleatorización habrá sido global, y se habría utilizado menos acontecimientos aleatorios.
Aspectos estadísticos de validez interna.
Los principios estadísticos implican en su totalidad el muestreo en un universo infinitamente grande, más apropiado para encuestas de opinión pública que para experimentos habituales de laboratorio. En el caso de experimentos en el que se necesite voluntarios a los cuales se les ofrece gratificación en dinero, a medida que lleguen se les va asignado al azar a los distintos tratamientos, cuando se ha alcanzado determinado número de sujetos, se interrumpe el experimento. Ni siquiera ha habido una selección aleatoria entre los sujetos mucho mayor de voluntarios, los primeros constituyen una muestra sesgada y el universo total muestreado cambia de un día para otro a medida que el experimento continúa, y se sigue reclutando voluntarios. En un momento dado se detiene el procedimiento, después de haber utilizado todos los miembros designables del universo en uno u otro de los grupos de tratamiento. El sesgo del muestreo no amenaza en lo más mínimo la equivalencia aleatoria de los grupos de tratamiento, solo afecta la representatividad
5. Diseño de Cuatro Grupos de Solomon.
Aunque el diseño 4 se usa más, el 5, denominado diseño de cuatro grupos de Solomon, tiene mayor prestigio y constituye la primera consideración explicita de factores de validez externa.
R O1 X O2
R O3 O4
R X O5
R O6
Trazando en forma paralela los elementos del diseño 4 ( O1 a O2) con los grupos experimentales y de control sin pretest, cabe determinar tanto los efectos principales de la realización de la prueba como la interacción entre ella y X. De ese modo, no solo se aumenta la posibilidad de generalizar, sino que además se repite el efecto de X en cuatro formas diferentes: O2 > O1, O2 > O4, O5 > O6 y O5 > O3. Las inestabilidades concretas de la experimentación son tales que, si esas comparaciones concuerdan, el valor de la inferencia queda muy incrementado. Otra contribución indirecta a la posibilidad de generalizar los hallazgos experimentales es también, que en virtud de la experiencia con el diseño 5 en cualquier ámbito de investigación dado, se averigua la posibilidad general de interacciones de prueba x, pudiéndose así interpretar los diseños 4, tanto futuros como pasados.

Pruebas estadísticas para diseño 5.
No hay ningún procedimiento estadístico particular que utilice a un mismo tiempo los seis conjuntos de observaciones. La asimetría del diseño descarta el análisis de varianzas de puntajes:

Sin X Con X
Con administración del pretest O4 O2
Sin administración del pretest O6 O5

Sobre la base de las medias de la columna se estiman el efecto principal de X ; de las medias de las filas, el efecto principal del pretest y de las medias del casillero, la interacción entre la aplicación del test y X. Si los efectos principales entre la aplicación de las pruebas son muy pequeñas, acaso sea conveniente realizar un análisis de covarianza de O4 contra O2, con los puntajes del pretest por covariable.


6. Diseño de grupo de control con postest únicamente
El pretest es un concepto muy arraigado en el pensamiento de los investigadores en los campos de la educación y la psicología, pero en realidad no es imprescindible para los diseños experimentales propiamente dichos. Por razones psicológicas, es difícil renunciar a tener seguridad de que los grupos experimentales y de control serán iguales antes del tratamiento experimental diferencial. No obstante la aleatorización implica la mayor seguridad, aplicable a cualquier fin, de la carencia de sesgos iniciales entre grupos. Dentro de los márgenes de confianza establecidos por la prueba de significación, la aleatorización puede ser suficiente sin necesidad de recurrir a pretest. El diseño 6 responde a ese tipo de necesidad, y además, es apropiado para todas las situaciones en que podrían utilizarse los diseños 4 y 5, es decir, aquellas en que es posible una verdadera aleatorización, su forma es la siguiente:


R X O1
R O2

Pude considerarse que este diseño comprende los últimos dos grupos del diseño de cuatro grupos de Solomon, controla la aplicación del test como efecto principal y la interacción, pero, a diferencia del diseño 5, no las mide. Sin embargo, esa medición es tangencial a la cuestión básica de si X tuvo o no su efecto. Así pues, el diseño 5 es preferible al 6 por las razones apuntadas, pero las mayores ventajas del 5 quizás no justifiquen el esfuerzo de demanda.

Así mismo el diseño 6 es preferible al diseño 4, a menos que haya alguna duda o propósito de la autenticidad del proceso aleatorio de asignación.



Aspectos estadísticos del diseño 6.
El modo más sencillo sería la prueba t, El diseño 6 es quizás la única situación para la cual esa prueba es óptima. Sin embargo, se puede emplear el análisis de covariancia y el bloqueo de variables sujeto, es decir, la mayor precisión obtenida se vincula en forma directa con el grado de covarianza, y aunque esta suela ser más elevada en formas alternadas, del mismo test, que en test diferentes, se trata de una cuestión de grado tan confiable y factorialmente compleja como la superioridad eventual de un promedio puntual respecto de un breve pretest


Diseños factoriales.
Bajo la base conceptual de los diseños anteriores, pero en particular el 4 y el 6, puede ampliarse las complejas elaboraciones típicas de los diseños factoriales de Fisher, agregando otros grupos con otras X, obteniendo así, varios niveles de tratamiento: Ejemplo: X1, X2, X3, y quizás un grupo X0. Si se considera el grupo de control como uno de los tratamientos, habría en los diseños 4 y 6 un grupo para cada tratamiento. En el diseño 6 habría dos grupos (uno sometido a pretest y el otro no) para cada tratamiento, y aún sería posible un análisis de variancia de doble clasificación.




Interacción
Se exponen en forma gráfica cuatro posibles resultados de un diseño con tres niveles, compuesto cada uno de ellos de Xa y Xb, que denominamos A y B puesto que se han de graficar tres dimensiones [A, B Y O] en dos).

Figura a. Grados de O








Se puede notar un notable efecto principal tanto para A como para B, pero ninguna interacción.


Figura b. Grados de O













El efecto de interacción de la figura es que A no produce efecto principal (es decir que se promedian los valores de las tres B para cada A, resulta una línea horizontal.




Figura c. Grados de O












Se matiné B en el nivel 1, los aumentos en A producen un efecto decreciente, en tanto que se mantiene B en el nivel 3. A tiene un efecto incremental.

Figura d. Grados de O












Representa una forma de interacción extrema: ni A ni B producen efecto principal alguno pero las interacciones son fuertes y bien definidas



DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES
Son muchas las situaciones sociales en las que el investigador pueden introducir algo similar al diseño experimental en su programación de procedimientos para la recopilación de datos por ejempló, el cuándo y el quién de la medición, aunque carezca de control total acerca de la programación de estímulos experimentales que permitan hacer un buen experimento, en general, dichas situaciones pueden considerarse como diseños cuasiexperimentales, sin embargo, como se carece de control experimental total, es imprescindible que el investigador tenga un conocimiento a fondo de cuáles son las variables específicas que su diseño particular no controla.

7. Experimento de series cronológicas
8. Diseño de muestras cronológicas equivalentes
9. Diseño de materiales equivalentes
1 O. Diseño de grupo de control no equivalente
11. Diseños compensados
12. Diseño de muestra separada pretest-postest
13, Diseño de muestra separada pretest-postest con grupo de control
I 4. Diseño de senes cronológicas múltiples
15. Diseño de ciclo institucional recurrente: un diseño de retazos
16. Análisis de discontinuidad en la regresión

7. Experimento de serie cronológica
Consiste en lo esencial, en un proceso periódico de medición sobre algún grupo o individuo y la introducción de una variación experimental en esa serie cronológica de mediciones, cuyos resultados se indican por medio de una discontinuidad en las medidas registradas en la serie. Se puede diagramar de la siguiente manera.


O1, O2 O3, O1 x O5 O6 O7 O8

Este diseño experimental tipifica gran parte de las experimentaciones de las ciencias físicas y biológicas.



Ejemplo
Si una barra de hierro cuyo peso no ha variado durante muchos meses se sumerge y retira de un baño de ácido nítrico, la deducción que relacionaría esta operación con la pérdida de peso de la barra seguiría alguna lógica experimental de esta índole. Por supuesto pueden haber existido grupos de control de barras de hierro que se dejaron en los estantes y no perdieron peso, pero la medición e información de esos pesos constituirían un caso típico en el cual no se le consideraría ni necesaria ni pertinente.



Figura e. Posibles configuraciones de los resultados de introducir una variable experimental en un punto X, en una serie cronológica de mediciones O1 --- O8 es la misma para todas las series cronológicas, en tanto que la legitimidad de inferir un efecto varía mucho, siendo máxima en A y B y totalmente injustificada en F, G y H
Test de significación para el diseño de serie cronológica
En el desarrollo de un test de significación suele haber una falta de independencia. Si tal carencia estuviese distribuida en forma homogénea entre todas las observaciones, ella dejaría de constituir una amenaza para la validez interna aunque fuera una limitación a validez externa. Lo que sí resulta inoportuno es que en casi todas las series cronológicas se encontrará que las observaciones adyacentes son más similares que las que no son adyacentes.


8. Diseño de muestras cronológicas equivalentes. X1O X0O X1O X0O
La forma más común de diseño experimental. Utiliza una muestra equivalente de personas a fin de suministrar la base con la cual comparar los efectos de la variable experimental. Como contraste, una forma recurrente de experimentación con un solo grupo utiliza dos muestras equivalentes de sesiones, con variable experimental en una de ellas y no en la otra.


Ejemplos
Los estudios de Allport (1920) y Sorokin (1930) sobre el rendimiento académico en condiciones diversas, el cual consistió en la comparación mutua de dos variables experimentales, es decir, X1 versus X2. Otros ejemplos a destacar son los experimentos realizados por Kerr (1945) con el experimento acerca del influjo de música sobre el rendimiento industrial.


Tests de significación para el diseño 8
Se necesitan pruebas de significación apropiadas para este tipo de diseños, en él hay implícitas dos dimensiones de generalización: con respecto a las sesiones y con respecto a las personas.


9. Diseño de materiales equivalentes. MaX1O MbX0O McX1O MdX0O
Está relacionado con el de muestras cronológicas equivalentes, y su argumento se funda en la equivalencia de las muestras de materiales que se aplican las variables experimentales que se comparan.

Las M indican materiales específicos, siendo la muestra Ma ,
Mc, en términos de muestreo, igual a la muestra Mb, Md.

La importancia de la equivalencia de muestreo de ambos conjuntos de materiales quedaría acaso mejor indicada si se diagramara el diseño de esta manera:

Una persona o grupo Muestra de materiales A (O) X0 O
Muestra de materiales B (O) X1 O

Las O entre paréntesis indican, que en algunos diseños se utilizará un pretest y en otros no.
Ejemplo
En un experimento realizado por José, se prepararon al azar doce listas de doce sílabas carentes de sentido. Seis se asignaron a la práctica distribuida y seis a la masiva. Las doce se aprendieron simultáneamente en un lapso de siete días, combinándose con cuidado su programación de modo que se controlasen la fatiga y otros aspectos. Siete de aquellos conjuntos de seis listas distribuidas y seis masivas se aprendieron durante un lapso que se extendió desde el seis de noviembre de 1985 hasta el siete de abril de 1896. Al fin José obtuvo resultados sobre 40 listas diferentes de sílabas aprendidas con prácticas masiva y 40 con prácticas distribuidas
Estadísticas del diseño 9
El muestreo de materiales guarda relación con la validez y el grado de prueba del experimento. Como tal es probable que la N para el cálculo de la significación de las diferencias entre las medidas de grupo de tratamiento debiera haber sido una N de listas en el experimento de José, a fin de que se representara ese importante campo de muestreo.
10. Diseño de grupo de control no equivalente.
Uno de los diseños experimentales más difundidos en la investigación educacional comprende un grupo experimental y otro de control, de los cuales ambos han recibido un pretest y un postest, pero no poseen equivalencia preexperimental de muestreo. La asignación de X en este caso, a uno u otro grupo se supone aleatoria y controlada por el experimentador:


O X O
-----------------
O O

Ejemplo
El estudio realizado por Sanford y Hemphill (1952) sobre los efectos de un grupo de psicología en Annápolis. La diferencia entre los cursos en el pretest no presentaban en su mayoría de los casos el mismo sentido ni igual magnitud que las ganancias del pretest-postest del grupo experimental. Sin embargo, sus comprobaciones de una ganancia significativa para el grupo experimental en puntajes de confianza en el cuestionario de situaciones sociales pueden explicarse como un mecanismo artificial de selección- maduración.

El grupo experimental pasó de 43,26 puntos a 51,42 , en tanto que el tercer curso comenzó con un puntaje de 55,82 y continúo aumentando hasta alcanzar 56,78. La hipótesis de interacción entre la selección y la maduración será en ocasiones aceptable, aun cuando los grupos obtengan puntajes pretest idénticos. El más común de tales casos será aquel en el que el grupo obtenga una tasa de maduración o variación autónoma más elevada que en el otro.

11. Diseños Compensados
Son los diseños en los cuales se logra el control experimental o se aumenta la precesión aplicando a todos los participantes la totalidad de los tratamientos Esos diseños reciben las siguientes denominaciones: “Experimentos Rotativos” según McCall, (1923) “ Diseños Compensados” según Underword (1949) , “Diseños Cruzados” según Cochran y Cox (1957), “ Diseños de Conmutación, según Kempthorne (1952). El dispositivo de cuadrado Latino es el que más se utiliza en la compensación , y en el diseño 11, esquematizado como cuasiexperimental, en el que se aplican cuatro tratamientos experimentales en forma restrictivamente aleatorizada y por turnos a cuatro grupos formados de manera natural o incluso a cuatro individuos
Primera vez segunda vez tercera vez cuarta vez

Grupo A X1O X2O X3O X1O
---------------------------------------------------------------------
Grupo B X2O X4O X1O X3O
--------------------------------------------------------------------
Grupo C X3O X1O X4O X2O
--------------------------------------------------------------------
Grupo D X4O X3O X3O X1O



El diseño ha sido diagramado sólo con pretest, dado que presta utilidad allí donde los pretest resultan inapropiados y no se dispone de diseños como el 10. El diseño contiene tres clasificaciones (grupos, sesiones, o tratamientos experimentales). Cada clasificación es ortogonal de las otras dos, en el sentido de que cada variable se cada clasificación se produce con la misma frecuencia como cada variable de cada una de las otras clasificaciones.
X1 X2 X3 X4

Grupo A t1O t2O t3O t1O

Grupo B t2O t4O t1O t3O

Grupo C t3O t1O t4O t2O

Grupo D t4O t3O t3O t1O


Resultan así comparables las sumas de los puntajes por X, al tener representados, en cada una de ellas, cada oportunidad y grupo . Las diferencias en tales sumas no se podrían interpretar como resultados artificiales de las discrepancias grupales iniciales o de efectos de la práctica , la historia, etc. De parecida comparabilidad son la suma de las filas para diferencias grupales intrínsecas, y las sumas de las columnas de la primera presentación para las diferencias entre las sesiones. Desde el punto de vista de del análisis variancia, el diseño parece suministrar así información acerca de tres efectos principales con el número de casilleros que suelen exigirse para dos. Resulta evidente el costo de esta mayor eficacia. Lo que parece ser un efecto principal significativo según cualquiera de los tres criterios de clasificación, acaso constituye en cambio una compleja interacción significativa entre los dos. Las diferencias aparentes entre los efectos de las X podría resultar un complejo efecto específico de interacción entre las diferencias grupales y las sesiones

12. Diseño de Muestra Separada Pretest- postest
Para grandes poblaciones , como por ejemplo ciudades, fábricas, escuelas, unidades militares etc, suele ocurrir que aunque no se pueda segregar los subgrupos en forma aleatoria para tratamientos experimentales diferenciales, cabe ejercer algo así como el control experimental completo sobre el momento de aplicación y los destinatarios de la O, utilizando procedimientos de asignación aleatoria. Es decir diseño 12:
R O (X)
R X O
En este esquema, las filas constituyen subgrupos de equivalencia aleatoria, representando la X entre paréntesis una presentación X sin importancia. Se mide una muestra antes X, otra equivalente después de X.
El diseño no es intrinsecamente eficaz, como lo indica la fila. No obstante, suele resultar viable, y a menudo merece que se le aplique. A este diseño se le ha denominado “ Diseño simulado antes y después”, por su control tanto del efecto principal de la aplicación de test como la interacción de la administración de tests con X. El defecto principal del diseño es que no puede controlar la historia.

La instrumentación constituye un riesgo en este diseño, cuando se utiliza en el marco de las encuestas por muestreo. Si en el pretest y el postest se recurre a los mismos encuestadores, suele ocurrir que muchos, carentes aún de experiencia en el pretest, la hayan adquirido en el postest o tengan en él mayor soltura. Si en cada tanda de encuestas se recurre a distintas personas para esa tarea y su número no es elevado , las diferencias en la idiosincrasia de los encuestadores se confunden con la variable experimental.
Si los experimentadores conocen las hipótesis, sus expectativas pueden provocar diferencias, háyase o no transmitido la X.

En estudios realizados a lo largo de periodos extensos, las muestras para pretest y postest deberían seleccionarse acaso en forma independiente y en momentos distintos apropiados, aunque ellos también poseen una fuente de sesgo sistemático resultante se los posibles cambios en el esquema residencial del conjunto del universo.

13. Diseño de muestreo separada pretest-postest con grupo de control.

El diseño 12 se utiliza en aquellas situaciones en la que X, si existe, debe presentarse al grupo como un todo. Si se cuenta con grupos comparables a los cuales sea posible rehusar X, a los cuales se podrá agrega un grupo de control al diseño 12, creando así el diseño 13 :

R O (X)
R X O
-------------------
R O
R O
Este diseño es bastante parecido al 10, solo que no se vuelve a someter a test a la misma persona y , por lo tanto, se evita la posible interacción entre la administración de tests y X.
Como el diseño 10, la desventaja del 13 en cuanto a la validez interna proviene de la posibilidad de interpretar como efecto de X otra tendencia local propia del grupo experimental que, en realidad, no ha influido. Aumentando el número de las unidades sociales implicadas y asignándole en cierto número y con aleatorización a los tratamientos experimentales y de control, se conseguirá eliminar la única fuente de invalidación.
14. Diseño de Series cronológicas
En los estudios de grandes cambios administrativos por medio de datos en serie cronológica, al investigador le conviene buscar una institución similar no sujeta a X, de la cual tomar una seria cronológica de control análoga (idealmente con X asignada al azar)


O O O OXO O O O
-----------------------------------
O O O O O O O O

Este diseño contiene (en la O que comprende a X) el número 10, de grupo de control no equivalente, pero gana certidumbre de interpretación por las múltiples mediciones representadas , ya que en cierto sentido el efecto experimental se demuestra dos veces , respecto del control y respecto de los valores X en su propia serie, como en el diseño. Además, la interacción entre selección y maduración se controlan en el sentido de que, si el grupo experimental demostró por lo común una mayor tasa de ganancia, aparecería así en la O pre-X

15. Diseño de ciclo Institucional recurrente: en un diseño “de retazos”.

Ilustra una estrategia para la investigación de campo en la cual se comienza por un diseño insuficiente y se van sumando luego características particulares, a fin de investigar una u otra de las fuentes recurrentes de invalidación.
Ejemplo
Investigación realizada para determinar el efecto de un año de entrenamiento para oficiales y pilotos sobre las actitudes hacia los superiores y los subordinados y las funciones de liderazgo de un grupo de cadetes de la Fuerza aérea, mientras se completaba un ciclo de entrenamiento de 14 meses.
El diseño es el siguiente:

Clase A X O1
--------------------
Clase B O2 X O3

Este diseño combina los enfoques longitudinal y el transversal, que suelen emplearse en la investigación del desarrollo. En el citado estudio hacia los superiores y subalternos, el desvío fue tal que bien podría explicarse a causa de la mayor preparación que , casi en cualquier contexto, habría adquirido un grupo de aquella edad y tipo particular de ambiente al crecer en edad o estar lejos de sus hogares respectivos. En tal situación parece imprescindible un control de maduración.

Tal y como se presentan en los esquemas del diseño 15, se supone que se podría aplicar el postest a un grupo al mismo tiempo que el pretest a otro. No siempre ocurre así en situaciones en que tal vez se deseara utilizar este diseño. La siguientes la representación más precisa del caso típico en la situación escolar:

Clase A X O1
--------------------------------
Clase B1 RO2 X O3
Clase B2 R X O4
-----------------------------------------------
Clase B3 O5X

16. Análisis de Discontinuidad en la regresión.

Diseños Correlacionales y Ex post facto.

Una de las dimensiones de causidad, que se ha ido aumentando a lo largo de los últimos años es la medida en que X podría ser manipulada por el experimentador, es decir, en que podría introducírsela en el curso normal de los acontecimientos, por supuesto entre más ocurre así, más cerca se está de la experimentación propiamente dicha. De tal forma que los diseños serían más sospechosos cuando la X no estuviese controlada, y algunos que acaso estuviesen dispuestos a denominar cuasiexperimentos a las versiones controladas por el experimentador.
Correlación y Causación.
El diseño 3 es un diseño correlacional muy endeble, puesto que implica la comparación de solo dos unidades naturales, que difieren en la presentación y ausencia de X, así como también en muchísimos otros atributos. Si se obtiene una correlación nula, se reduce la admisibilidad de la hipótesis. Si se produce una correlación elevada, su admisibilidad es mayor, ya que ha sobrevivido una posibilidad de refutación. Es decir la correlación no indica necesariamente acusación, pero una ley causas del tipo que produce diferencias medias en los experimentos implica correlación.

En cualquier experimento en el que X aumente O, se hallará una correlación biserial positiva entre la presencia-ausencia de X y los puntajes postest o los de ganancia. La ausencia de esas correlaciones puede eliminar muchas hipótesis causales simples y generales, relativas a los efectos principales de X. En este sentido, en el enfoque correlacional, relativamente poco costoso, quizás ofrezca una revisión preliminar de hipótesis, y las que sobrevivan a ese proceso podrán verificarse entonces por medio de las más onerosas manipulaciones experimentales.

Análisis «ex post facto»
Designa los esfuerzos para simular la experimentación por medio de un proceso en el que se intenta una situación de diseño 3 con miras a lograr una ecuación pre-X, empleando un proceso de equiparación en atributos pre-X.

Los ejemplos proceden con frecuencia del ámbito educacional. La lógica utilizada y los errores en que se incurre, son también frecuentes en la investigación pedagógica.


Conceptos Generales
Diseños experimentales:
Busca determinar relaciones causales, en conjunto o separadamente , manipulan una o más variables para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre otras variables, dentro de una situación de control; tiene los siguientes requisitos: (Curcio Borrero, 2002)
• Manipulación intencional de una o más variables independientes (supuesta causa), es decir, lo que se hace variar es la supuesta causa, para determinar si afecta el fenómeno y por qué ( efecto sobre la variable dependiente), por tanto, se crean condiciones específicas para tal fin.
• Medir el efecto de la variable independiente sobre la dependiente
• Generalmente existe un grupo de control que no se somete a las condiciones del experimento, pero permite comparar.
• Para poder evaluar el efecto de los factores causales es imprescindible conocer la situación del grupo o grupos, antes de someterlos a la variable independiente y medir posteriormente según el tiempo fijado, el cambio y efectos proiducidos
• Se debe controlar las influencias extrañas , para conocer las relaciones entre variables.
• Las relaciones causales deben ser precisas
• Se debe crear condiciones replicas, es decir, el experimento debe poder ser reproducido en su totalidad.
Variable independiente ___________ se manipula
Variable dependiente ____________ no se manipula

Necesita condiciones específicas creadas
Control absoluto
X y
----------- X y
X y

Control., Saber qué ocurre y por qué
Mide efectos , pre y post
Muestreo , aleatorio
Grupo de control
Diseño cuasiexperimental
Se utiliza cuando el grupo de control nos e puede dejar sin intervención y se hacen diversas variantes para medir el efecto del factor causal. En este tipo de estudio los sujetos no se asignan al azar por que no es posible, y se aplica una combinación de variables , estas tienen un menor control y hay menor seguridad en la relación causa- efecto, es decir , generalmente son prospectivos y longitudinales.
Estudios cuasi y experimentales
Estudios Longitudinales
Estudia una o más variables a lo largo de un periodo, que varia según el problema investigado y las características, de la variable que se estudio. El tiempo si es importante y el análisis de los cambios de la variable puede ser continuo o periódico, es decir, se mira los cambios a través del tiempo en determinada variable o las relaciones entre estas con el paso del tiempo.
Estudios Transversales.
Estudia las variables simultáneamente en un momento determinado y único, el tiempo no es importante en relación con la forma en que se dan los hechos. Su propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación.
Estudios Ex Pos Facto.
Estudia los hechos después de que ocurrieron, son hechos espontáneos e incontrolados y se analizan en su realidad.
Estudios correlacionales.
Describe relaciones, en términos estadísticos , entre dos o más variables y en un momento determinado. Es decir, cómo se relacionan, vinculan o asocian diversos fenómenos entre sí.
Estudios controles.
Es aquel en el que se desea conocer qué parte de la población que presentó determinado fenómeno, por ejemplo un problema de salud, estuvo expuesta a la causa a un factor asociado a ese problema, por lo que se dice que parte del efecto a la causa. Aunque se habla de causa, puede ser una característica, una variable o un factor asociado, y el efecto debe entenderse como el resultado de esa causa, es decir, se mira hacia atrás e el tiempo y en ese sentido es también retrospectivo.
Bibliografia
Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1995). Diseños Experimentales y Cuasiexperimentales en la Investigaci{on Social. Buenos Aires: Amorrortu editores.

Curcio Borrero, C. L. (2002). Investigaci{on Cuantitativa , Una Perspectiva Epistemológica y Metodológica. Colombia: J.

En cuanto a la validez externa, es evidente que solo cabe extender la generalización a poblaciones probadas con frecuencia, por lo que este tipo de diseños lleva implícito un riesgo ya que se presentan muchos niveles de X para el mismo conjunto de personas, dando como resultado el efecto denominado: interferencia de X múltiple.
Validez Externa
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