Introducing
Your new presentation assistant.
Refine, enhance, and tailor your content, source relevant images, and edit visuals quicker than ever before.
Trending searches
"La experimentación es el método que permite descubrir con mayor grado de confianza, relaciones de tipo causal entre hechos o fenómenos de la realidad. Por ello es el tipo y nivel más alto de investigación científica." Rodríguez (2011).
Mostrar e identificar las ideas principales de la lectura Diseños experimentales: Su utilidad en la formación metodológica en sociología de Graciela Infesta Domínguez.
El diseño de investigación ".... es el programa que guía al investigador en el proceso de recoger, analizar e interpretar observaciones." (Nachmias y Nachmias, 1992, citado en Domínguez, 1996).
"Requieren procedimientos que no solamente disminuyan los riesgos de errores de sesgo y aumenten el grado de la confianza (como los descriptivos), sino que permitan inferir acerca de la causalidad." Domínguez (1996).
Ayuda a comprender la lógica de todos los diseños de investigación. Modelo contra el cual podemos analizar otros modelos.
Permite al investigador hacer inferencias causales y observar.
Explicación de una ley o de sucesos, estados de cosas o hechos singulares.
Explicación de de los hechos singulares haciendo referencia a aspectos más generales. Modelo Nomológico-deductivo.
Explicaciones causales ".... tienen la estructura indicada, solo que se usan leyes causales." (Hempel, sf, citado en Dominguez, 1996)
Es el único que permite constatar relaciones causales. Tanto el sentido común como el pensamiento científico se ocupan del descubrimiento de las condiciones necesarias y suficientes para un fenómeno.
Sentido común
Pensamiento científico
Condición Contingente
Condición Contribuyente
Y
Condición Necesaria
Condición Suficiente
Condición Alternativa o Alternante
"La ciencia, como otros procesos cognitivos, comprende la formulación de teorías, hipótesis, modelos, etc., así como la aceptación o el rechazo de ellos en virtud de algún conjunto de criterios externos." Domínguez (1996).
La demostración de la causalidad conlleva tres diferentes operaciones:
Demostrar Covariación: que dos o más fenómenos varían conjuntamente.
Eliminar relaciones espúreas: demostrar que la covariación observada no es espúrea.
Establecer el orden temporal de la ocurrencia de variables: demostrar que la variable que se asume como causa ocurre primero o cambia primero que la que se asume como efecto.
El diseño clásico de investigación consiste de dos grupos comparables: un grupo experimental y un grupo de control. Su asignación está basada en el azar. Posee tres componentes:
COMPARACIÓN: Demostrar que dos variables están correlacionadas
MANIPULACIÓN: Forma de control o manipulación de la asignación al grupo de tratamiento
CONTROL: Requiere desechar otros factores como explicaciones opuestas de la asociación observada
Factores extrínsecos: dan cuenta de sesgos resultantes de una selección diferencial en el reclutamiento de los participantes de la investigación para los grupos experimental y de control (produce diferencias entre ambos grupos).
Para poder comparar las variables, ambos grupos han de ser iguales en todas las variables para poder controlar factores desconocidos. Para la igualación de los grupos se tienen dos métodos:
Aleatorización (randomization): Se obtienen ambos grupos como muestras aleatorias del mismo universo.
Pareo (matching): experimentar con una totalidad pequeña.
Factores intrínsecos: dan cuenta de cambios en los individuos o unidades estudiadas que ocurren durante el período de estudio, cambios en el instrumento de medición o el efecto reactivo de la propia observación.
Los factores que pueden invalidar la interpretación causal son:
Maduración
Mortalidad experimental
Instrumentación
Historia
Regresión estadística
Administración de Tests
Interacción con selecciones
Los dos principales factores que amenazan la validez externa o representatividad:
Efectos reactivos de los dispositivos experimentales
La representatividad de la muestra
La importancia de los diseños experimentales en la investigación es vital para conocer nuestro mundo y lo que nos rodea mediante el establecimiento de relaciones causa - efecto.
Es importante retomar algo de lo que implica el diseño de experimentos, explicar causas, tener condiciones, demostrar causas, pero quisiera resaltar el que la presencia de sesgos puede llevar a resultados erróneos y el experimento a un desastre.
Domínguez, G. (1996). Diseños Experimentales: su
utilidad en la formación metodológica en
sociología. Universidad de Buenos Aires. Pp. 1-23.
Rodríguez, N. (2011). Diseños Experimentales en
Educación. Revista de Pedagogía. 1(2). Pp. 147-158.
Recuperado de: https://www.redalyc.org/
html/659/65926549009/