METODO Y DISEÑOS EXPERIMENTALES

DEFINICIÓN, CARÁCTERISTICAS,

METODO Y CLASIFICACIÓN

“El Método experimental es el método científico por excelencia y su objetivo esencial es la identificación de causas y la evaluación de sus efectos.”

1. Manipulación el investigador determina los valores de la VI y crea las condiciones necesarias para lapresentación artificial de estos valores. Al menos una de las VI tiene que ser de manipulación intencional.

2. Mínimo dos condiciones experimentales Un grupo de sujetos que pase por las dos condiciones experimentales o dos grupos, que o bien pasen cada uno por dos condiciones experimentales, o uno experimental y otro control.

3. Aleatorización se utiliza en dos momentos del experimento: a) para asignar los participantes a los grupos b) para asignar los grupos a las condiciones experimentales.

4. Control acción directa y manipulativa del experimentador sobre la VI y sobre las VE que pueden influir sobre la VD. OBJETIVO – Analizar relaciones causales entre las variables. Estudiar los cambios de la VD como producto de los diferentes valores de la VI. Tres condiciones:

1. Contingencia temporal entre las variables la variable causa (VI) debe preceder en el tiempo a la variable efecto (VD) 2. Correlación o covariación entre ellas un cambio de valores en la primera debe conllevar un cambio proporcional directo o inverso en la primera. 3. No espuriedad La responsabilidad de la covariación no puede ser atribuida a otras variables.

CLASIFICACIÓN • Por el numero de VD Univariados (una VD) / MUltivariados (mas de una VD) • Por el numero de VI Unifactoriales (una VI) / Factoriales (mas de una VI) • Por la formación de los grupos Intersujetos / Intrasujetos / Mixtos

UNIFACTORIALES INTERSUJETOS Varios grupos equivalentes

GRUPOS ALEATORIOS

Equivalencia inicial de los grupos asignando a los sujetos de forma aleatoria a cada grupo y asignación aleatoria de cada grupo a cada condición experimental

DISEÑO DE DOS GRUPOS ALEATORIOS

Un grupo experimental (se aplica el T) y otro control (no se aplica el T o se aplica placebo) CON MEDIDA POSTRATAMIENTO. A y B cada grupo / X tratamiento / O medida de la VD indicando con subíndice A o B de que grupo se trata. Pasos:

1. Selección de muestra de suficiente tamaño u al azar. Si se hace de manera aleatoria mejor. 2. Asignación de los sujetos a los dos grupos o condiciones y un valor de la VI a cada uno de los grupos

aleatoriamente 3. Aplicamos T y tomamos medida en ambos grupos.

Ventaja equivalencia de grupos y control sobre amenazas de historia y maduración por el poco espacio de tiempo. Amenazas validez Interna Instrumentación y selección diferencial (cuando la muestra es pequeña o no hay correcta asignación aleatoria de sujetos a los grupos) Amenazas a la validez externa interacción selección x tratamiento si las muestras no han sido seleccionadas aleatoriamente y no son representativas. / efectos reactivos a los dispositivos experimentales artificialidad. Analisis de datos diferencia de medidas de grupos independientes. Si las observaciones son independientes, las distribuciones se distribuyen normalmente y las varianzas son homogéneas técnicas paramétricas, si no es así, técnica no paramétrica alternativa.

CON MEDIDA PRE Y POSTRATAMIENTO Se toman dos medidas, una antes del T y otra después. Casos: Muestras muy heterogéneas, muy pequeñas o en cualquier caso que queramos comprobar que la equivalencia inicial de los grupos es real. Pasos los mismos que en el anterior excepto por la medida pre tomada después de formarse los grupos. Ventajas se estudian grupos equivalentes y se pueden controlar casi todas las amenazas. Amenazas validez interna Sensibilización a la medida pre y regresión estadística cuando en la medida pre las puntuaciones son extremas, pero al ser equivalentes los grupos se espera que ambas influyan por igual en ambos. Amenazas validez externa interacción medida pre y tratamiento y artificialidad experimental. Análisis de datos 1. Comparar las dos medidas pre para comprobar equivalencia de grupos 2 .Comparar medidas pre y post dentro de cada grupo para ver la influencia interna del tratamiento en cada uno 3. Comparar medidas post de ambos grupos para contrastar hipótesis (1 y 3 estadístico de contraste parametrico para diferencia de medias de grupos independientes 2 estadístico para la inferencia de medias de dos grupos relacionados)

DISEÑO MULTIGRUPO

Tres o mas valores de la VI. Grupos Todos experimentales o uno control sin tratamiento o con placebo / Puede tener medidas pre y post o solo post / Proceso similar a los anteriores. Amenazas: las mismas. Análisis de datos Solo medidas post: ANOVA. Medidas pre-post: ANCOVA usando la medida pre como V covariante.

DISEÑO DE BLOQUES

Cuando se sospecha que la aleatorización no es un procedimientos de control suficiente por la heterogeneidad de la población, la muestra es pequeña o cuando se cree que una VE puede estar influyendo. TECNICA DE BLOQUEO agrupar a los sujetos en subgrupos o bloques en función de la puntuación obtenida en una VE muy relacionada cpn la VD (Variable de bloqueo VB) o en la misma VD. Una vez formados los bloques, se asigna aleatoriamente el mismo número de sujetos de cada bloque a cada grupo o condición experimental. La VB se diferencia de la medida Pre, en que la VB se mide ANTES de formar los grupos. TIPOS:

1. Completos cada bloque es una réplica exacta del experimento 2. Incompletos se aplican solo algunas condiciones dentro de cada bloque 3. Grupos apareados o equiparados Los sujetos son idénticos en la VB que se llamaría variable de apareo o equiparada (no

similares)dentro de cada subgrupo. Ej: usar pares de gemelos. PASOS Una vez elegida la Vb la medimos en todos los sujetos y decidimos el nº de subgrupos que vamos a formar. Cuanto mayor variabilidad en las puntuaciones mayor nº de subgrupos. / una vez formados los bloques, asignamos aleatoriamente el mismo numero de sujetos a cada bloque, eliminándose los sujetos restantes de forma aleatoria. VENTAJAS Los grupos experimentales son mas homogéneos que formados al azar por tanto mayor validez interna INCONVENIENTE Enorme esfuerzo y coste. ANALISIS DE DATOS Dos opciones:

1. Tratarlo como un diseño de grupos independientes y usar las mismas técnicas 2. Incorporar la VB al análisis de datos utilizando técnicas de dos variables como ANOVA o ANCOVA

LOS DISEÑOS DE BLOQUES SOLO TIENEN UNA VB y una o mas VI. Si el diseño tiene mas de una VB Diseño de cuadrado latino dos VB. El numero de bloques en cada variable de bloqueo tiene que ser igual que el numero de

condiciones experimentales Diseño de cuadrado grecolatino Dos o tres VB. El numero de variables entre VB y VI tiene que ser cuatro y el numero de niveles en

todas las variables tiene que ser el mismo

UNIFACTORIALES INTRASUJETOS

Diseños de medidas repetidas todos los sujetos de la muestra pasan por todas las condiciones experimentales. Cada sujeto proporcionará mas de una medida de la misma VD. La efectividad de T se comprueba comparando entre si las medidas de la VD en cada una de las condiciones, de cada sujeto en cada condición. PASOS los mismos que en un diseño intersujeto VENTAJAS Mayor control interno que los intersujetos, aumenta la potencia estadística (rechazar la hipótesis nula cuando es falsa), permiten muestras mas pequeñas y reducen costes y tiempo del experimento. AMENAZAS a la Validez interna efectos de orden o error progresivo y efectos residuales o de arrastre (por el orden de la presentación de los T) se soluciona con el contrabalanceo. Mortalidad experimental. ANALISIS DE DATOS T de Student si comparamos dos medias / ANOVA de un factor de medidas repetidas.

FACTORIALES

DEFINICION Dos o mas VI y una o mas VD. Cada factor o VI puede tener dos o mas valores o niveles y cada T o condición experimental consiste en la combinación de los respectivos valores de un factor con el de los otros. Diseño de dos factores AxB (A es el numero de niveles de un factor y B es el numero de valores del otro factor. Diseño de tres factores AxBxC VENTAJA Posibilidad de estudiar DIFERENTES EFECTOS:

1. Efecto PRINCIPAL La influencia de cada VI tomada separadamente sobre la VD. Existen tantos efectos principales como VI haya 2. Efecto DIFERENCIAL Comparación de dos niveles de un mismo factor para determinar entre que niveles se dan las diferencias que refleja el efecto

principal. Si la VI tiene solo dos niveles no procede buscar este efecto. 3. Efecto de INTERACCIÓN Cuando la influencia de una VI sobre la VD varía en función de los valores que toman las otras VI

PASOS Ver cuantos tratamientos tenemos multiplicando los niveles de las VI y asignar aleatoriamente o mediante bloques los sujetos a los T que pueden aplicarse todos a todos los sujetos (Factorial intrasujeto) a diferentes sujetos (factorial intersujetos) o unos T a los mismos y otros a diferentes sujetos (factorial mixto). VENTAJAS SOBRE LOS UNIFACTORIALES

1. Mas ecológicos Mas adecuados para estudiar el comportamiento debido a su complejidad. En la realidad en el influyen muchas variables. 2. Mas eficientes Se utiliza la misma muestra de sujetos para evaluar simultáneamente los efectos de varias VI 3. Permite evaluar los efectos de la interacción, en los unifactoriales no se puede hacer.

ANALISIS DE DATOS Lo mas habitual ANOVA

DISEÑO SOLOMON

Combinación del diseño de dos grupos aleatorios con medida pre y post con el diseño de dos grupos solo con medida post. se puede extender a mas grupos en función del numero de valores o niveles de la VI). Función principal controlar la interacción de la medida pre con la VI. Tb se puede estudiar la influencia de la medida pre como si fuese un factorial. PASOS.

1. Selección de la muestra y asignación aleatoria de los sujetos a los grupos 2. Decisión aleatoria de que grupos serán los experimentales y cuales los control y cuales van a tener medida pre. Se toma la medida de los elegidos. 3. Aplicar T a los grupos experimentales (uno con medida pre y otro solo con post) y 4. se toman las medidas post a los cuatro grupos

VENTAJA poder comprobar explícitamente la posible interacción de la medida pre y el tratamiento ANALISIS DE DATOS Análisis de varianza de dos factores.

REPRESENTACIÓN SIMBÓLICA

EXPERIMENTAL DOS GRUPOS CON MEDIDA POST

Grupos Denominacion Medida pretratamiento

Tratamiento experimental

Medida postratamiento

Experimental A - X

Control B - -

EXPERIMENTAL DOS GRUPOS CON MEDIDA PRE Y POST

Grupos Denominación Medida pretratamiento

Tratamiento experimental

Medida postratamiento

Experimental A

Experimental B

EXPERIMENTAL MULTIGRUPO CON MEDIDA POST

Grupos Denominacion Medida pretratamiento

Tratamiento experimental

Medida postratamiento

Experimental A -

Experimental B -

Experimental C -

Control PLACEBO D -

EXPERIMENTAL UNIFACTORIAL DE BLOQUES

Grupos Denominacion Medida pretratamiento

Tratamiento experimental

Medida postratamiento

Experimental A -

Experimental B -

Control C - -

EXPERIMENTAL FACTORIAL A x B

A B

SOLOMON

Grupos Denominacion Medida pretratamiento

Tratamiento experimental

Medida postratamiento

Experimental A

Control B

-

Experimental C -

Control D - -