Trabajo Cuasi Y Pre Experimental

Universidad Autónoma de Baja California Facultad de Medicina y Psicología Licenciatura en Psicología METODOS EN PSICOLOGIA II Diseño Cuasi experimental Y Preexperimental Camacho González Ilse Mariana Martínez Escobar Virginia Soto Gutiérrez Itzel Victoria Prof. Víctor Martínez

Cuasi experimentos. Campbell y Stanley, 1963 Experimentos reales sobre fenómenos como desastres naturales (tornados, huracanes) o desastres no naturales (guerras, accidentes aéreos), drogas, sexo de los sujetos; en la que se examinan dos o más niveles de la variable de interés. Se espera a que la madre naturaleza haga su trabajo, y después comparamos los efectos de tal “variable independiente ¨ con los que ocurren cuando ésta no está presente o difiere de alguna manera. Requisitos La característica distintiva de un diseño cuasi-experimental es que los participantes no se asignan al azar a diferentes condiciones; cuenta con una variable de sujeto a manera de variable independiente. Si queremos averiguar algo sobre casi cualquier variable de sujeto inherente, algún atributo del sujeto determinado socialmente o algún atributo del sujeto relacionado con enfermedad o malestar, tendremos que elegir nuestras variables independientes en lugar de variarlas, a menos que sea posible hacer el experimento directamente en organismos infrahumanos. Cuando investigamos variables de sujeto no podemos atribuir con seguridad las diferencias de conducta a éstas, como lo hacemos con las verdaderas variables experimentales; es decir, las variables se relacionan, pero no significa que una variable produce o causa el efecto en la otra. Ejemplo 1 Ventajas. Recurren a variables que se presenten en forma natural, las cuales en su mayoría tienen un elevado grado de interés intrínseco y repercusiones prácticas importantes.

Se aprovechan los procedimientos de observación y correlaciónales y se combinan con el poder de la experimentación. Son interesantes y pueden aportar investigaciones de mucha importancia. Las ventajas de los cuasi experimentos se obtienen a expensas del control. Desventaja No se puede concluir. La variable independiente se confunde con las variables externas, de manera que no se sabe si un cambio en la variable dependiente se debe realmente a un cambio en la variable independiente. La probabilidad de concluir que la variable independiente produce un cambio conductual especifico cuando se utiliza un diseño cuasi experimental, es menor que cuando resulta de un experimento. Tipos de diseños cuasi-experimentales. Diseño de grupo de comparación no equivalente Se estudian dos o más grupos que se han ensamblado ya en forma natural. Los participantes no se han asignado al azar a los dos grupos, de manera que ninguno es un grupo de control. A ambos grupos se les administra una preprueba, que proporciona alguna información en cuanto a su “igualdad” antes de la administración del tratamiento experimental. Sin embargo, aun cuando se muestra que los dos grupos son equivalentes con relación a la preprueba, sin duda difieren en muchas otras formas; incluso con puntuaciones de prepruebas idénticas, no hay razón para considerarlos como grupos equivalentes. Sin tomar en cuenta si los grupos son o no equivalentes en la preprueba, el tratamiento experimental se administra a uno de los grupos, después de lo cual ambos grupos reciben pospruebas sobre la variable dependiente. El investigador debe determinar al azar cual de los dos o mas grupos reciben el tratamiento experimental.

Ventajas: Provee una aproximación al experimento aleatorio cuando la aleatoriedad no es posible. Es versátil. Como las pruebas aleatorias, los cuasi-experimentos pueden usarse para medir resultados a nivel poblacional o de programa. Cuando se diseñan, controlan y analizan apropiadamente, los cuasiexperimentos pueden ofrecer una evidencia casi tan fuerte del impacto del programa como la de las pruebas aleatorias y más fuerte que la mayoría de los estudios no experimentales. Desventajas: El diseño de grupo control no equivalente está sujeto a los mismos supuestos generales y limitaciones que las pruebas aleatorias expuestos anteriormente (fuera de los que contemplan la aleatoriedad). Variaciones del diseño Cook y Campbell presentan ocho variaciones de este diseño, que ellos consideran “interpretables”: • Diseño de grupo control sin tratamiento • Diseños de variables dependientes no equivalentes • Diseño de grupo con retiro del tratamiento • Diseños de tratamiento repetido • Diseños de grupo control no equivalente con reversión del tratamiento • Diseños cohorte • Diseños solo con postest • Diseños de continuidad de regresión.

Ejemplos 2 Diseño de series temporales interrumpidas. Se realizan mediciones periódicas de un grupo de individuos, en un esfuerzo por establecer una línea de base. Eventualmente, se introduce un cambio experimental en la serie temporal de mediciones, y el investigador busca determinar si ocurre o no un cambio en la variable dependiente. Si es así, se debe esperar que el cambio en la serie temporal (la variable dependiente) se relacione sistemáticamente con el tratamiento experimental. No es posible mucho control al usar este diseño en un situación de “campo”. Diseños de tiempo Un problema común de investigación, especialmente en estudios sobre el desarrollo y crecimiento de los niños, incluye el estudio de individuos y de grupos utilizando el tiempo como variable. Estos son estudios longitudinales de los participantes, con frecuencia niños, en diferentes puntos de tiempo. Una dificultad con los estudios longitudinales o de tiempo, especialmente con niños, es el crecimiento o el aprendizaje que ocurre de manera natural a través del tiempo. Modelo de series temporales múltiples. Básicamente este es el diseño de grupo de comparación no equivalente, excepto que se toman mediciones de series temporales múltiples de la variable dependiente. Con este tipo de diseño puede evaluarse cualquier cambio posible en la variable dependiente, con relación al valor de la línea base y también con relación al cambio o ausencia de este, en series de comparaciones para otra unidad gubernamental.

El diseño de series de tiempo múltiples tiene la ventaja de que elimina el efecto de la historia al incluir un grupo de control equivalente de participantes –o por lo menos comparable- que no reciba la condición de tratamiento. Diseños experimentales de un solo sujeto También llamados diseño N=1. Son una extensión del diseño de series de tiempo interrumpidas. Mientras las series de tiempo interrumpidas generalmente observan un grupo de individuos a través del tiempo, el estudio de un solo sujeto utiliza únicamente un participante o, cuando mucho, pocos participantes. Aun cuando se utilicen pocos participantes, cada uno es estudiado individual y extensamente. Diseños que utilizan el retiro del tratamiento Diseño ABA El diseño ABA incluye tres grandes pasos. El primero consiste en establecer una línea base estable (A). En el segundo paso (B) se aplica la intervención experimental al participante. Si el tratamiento es efectivo, habrá una respuesta diferente a la de la línea base. Para determinar si la intervención del tratamiento causo el cambio en el comportamiento, el de investigador lleva a cabo el paso tres: un regreso a la línea base (A). El tercer paso se requiere porque no se sabe cuál habría sido la tasa de respuesta si el participante no recibiera tratamiento. También se necesita saber si el cambio en la respuesta se debió a la intervención del tratamiento o a algo más. Desventaja Un problema importante del diseño ABA es que el efecto de la intervención puede no ser completamente reversible. Si el tratamiento implico una cirugía, donde se removió el hipotálamo o se secciono el cuerpo calloso, sería imposible revertir estos procedimientos. Un método de aprendizaje que provoque algún cambio permanente en el comportamiento del paciente no sería reversible.

Existen también algunas consideraciones éticas respecto a regresar al paciente al estado original, si tal estado fuese un comportamiento indeseable (Tingstrom, 1996). Los experimentos en modificación conductual rara vez regresan al participante a la línea base. Este regreso a la línea base se llama condición de retiro. Para beneficiar a los participantes, se reintroduce el tratamiento. El diseño ABAB hace esto. Repetición de tratamientos (Diseño ABAB) El diseño ABAB es igual al diseño ABA, excepto que el tratamiento se reintroduce al participante y este deja el estudio después de lograr cierto nivel benéfico. La repetición del tratamiento también proporciona al experimentador información adicional sobre la fortaleza de la intervención del tratamiento. El hecho de demostrara que la intervención del tratamiento puede llevar al participante al nivel de beneficio previo, después de regresar a la persona a la línea base, da fuerza a la afirmación de que el tratamiento causo el cambio en el comportamiento; es decir, brinda evidencia de validez interna. El diseño ABAB esencialmente produce el efecto experimental dos veces. La segunda variante del diseño ABAB es el llamado diseño de tratamientos alternantes. En esta variante no se toma la línea base. A y B en este diseño son dos tratamientos diferentes que se alternan aleatoriamente. El objetivo de este diseño consiste en evaluar la eficacia relativa de las dos intervenciones de tratamiento. A y B pueden ser dos métodos diferentes para controlar la alimentación en exceso. Cada tratamiento se aplica al participante en diferentes momentos. Después de un periodo, un método puede emerger como más efectivo que el otro. Ventaja. La ventaja que tiene este diseño sobre el primer diseño ABAB es que no se requiere obtener una línea base y el participante no está sujeto a procedimientos de retiro. Puesto que este método implica la comparación de dos conjuntos de series de datos, algunos lo llaman diseño entre series.

Existen otras variantes interesantes del diseño ABAB, donde no se lleva a cabo el retiro del tratamiento. McGuigan (1996) lo llama el diseño ABCB. En la tercera fase de este diseño, el organismo recibe una condición “placebo”. La condición placebo es esencialmente un método diferente. Los diseños de un solo sujeto se diferencian de los diseños de grupo en que solo permiten que el investigador varié una variable a la vez. El investigador no sería capaz de determinar que variable o que combinación de ellas causo los cambios en la respuesta, si dos o más variables se alteraron simultáneamente. Lo mejor que cualquiera puede hacer es afirmar que la combinación de las variables condujo al cambio. Sin embargo, el investigador será incapaz de determinar cual o que tanto de cada una; si hay dos variables llamadas B y C, y la línea base es A, entonces una posible secuencia de presentación de las condiciones seria A-B-A-B-BC-B-BC. En dicha secuencia cada condición es precedida y procedida por la misma condición una vez por lo menos, con una sola variable cambiando a la vez. El diseño A-B-A-B-BC-B-BC con frecuencia se denomina un diseño de interacción. Sin embargo, no están presentes todas las combinaciones posibles de B y C. La condición C nunca ocurre sola (A representa la ausencia de B y C). Esta interacción difiera de las interacciones analizadas en el capítulo sobre diseños factoriales. Lo que se prueba con este procedimiento es si C se añade o no al efecto de B. Uso de líneas base múltiples El establecimiento de una línea base estable constituye una de las tareas más importantes en la investigación de un solo sujeto. Al establecimiento de una línea base, seguido por la administración de un tratamiento y, después, por el retiro del tratamiento, se le llama diseño ABA. Existen 3 tipos de diseños de líneas bases múltiples. En cada caso, la intervención se introduce en diferentes momentos para diferentes conductas, participantes o escenarios. Si los cambios en las conductas coinciden con la

introducción del tratamiento, esto proporciona evidencia de que el tratamiento es eficaz. Aplicación Los principales pasos en el desarrollo de un experimento o cuasiexperimento, son: Paso 1: Decidir cuántas variables independientes y dependientes deberán ser incluidas en el experimento o cuasiexperimento. Paso 2: Elegir los niveles de manipulación de las variables independientes y traducirlos en tratamientos experimentales. Paso 3: Desarrollar el instrumento o instrumentos para medir la(s) variable(s) dependiente(s). Paso 4: Seleccionar una muestra de personas para el experimento (idealmente representativa de la población). Paso 5: Reclutar a los sujetos del experimento o cuasiexperimento. Esto implica tener contacto con ellos, darles las explicaciones necesarias e indicarles el lugar, día, hora y persona con quien deben presentarse. Siempre es conveniente darles el máximo de facilidades para que acudan al experimento. Paso 6: Seleccionar el diseño experimental o cuasiexperimental apropiado para muestras, hipótesis, objetivos y preguntas de investigación.

Paso 7: Planear cómo vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento. Es decir, elaborar una ruta crítica de qué van a hacer los sujetos desde que llegan al lugar del experimento hasta que se retiran (paso a paso). Paso 8: Analizar cuidadosamente las propiedades de los grupos intactos. Paso 9: Aplicar las prepruebas (cuando las haya), los tratamientos respectivos (cuando no se trate de grupos de control) y las postpruebas. Resulta conveniente tomar nota del desarrollo del experimento. Ello nos ayudará a analizar la posible influencia de variables extrañas que generan diferencias entre los grupos y será un material invaluable para la interpretación de los resultados Simbología. Campbell y Stanley (1969) clasifican los diseños de investigación en experimentos verdaderos, preexperimentos y cuasi experimentos. Para efectos de explicar los anteriores diseños se utilizará la simbología siguiente: A= Asignación aleatoria de las unidades de análisis a los grupos testigo y experimental. P = Pareamiento aleatorio. G = Grupo. GE = Grupo experimental. GC = Grupo testigo o control.l X = Tratamiento experimental. - = Ausencia de tratamiento experimental. O1= Preprueba o medición previa al tratamiento experimental.

O2 = Posprueba o medición posterior al tratamiento experimental. Aplicación de matemáticas El diseño cuasi experimental depende mucho de los métodos estadísticos multivariables y es, por lo tanto, sensible al uso de modelos estadísticos apropiados y al tratamiento correcto de los problemas de estimación estadística. Como se selecciona Cuando los sujetos o grupos de sujetos de estudio no están asignados aleatoriamente. Cuando usar Cuando los investigadores estén interesados en estudiar problemas en los cuales no se puede tener control absoluto de las situaciones, pero se pretende tener el mayor control posible, aún cuando se estén usando grupos ya formados. Ejemplo 3 Diseños de grupo de control equivalente Este tipo de diseños ha sido muy utilizado en la investigación social y son fácilmente interpretables (Cook y Campbell, 1979). Para la construcción del diseño se utilizan uno o varios grupos a los que se les aplica la variable independiente (la intervención o tratamiento) y de uno o varios grupos de control (que no reciben la intervención o tratamiento). En unos u otros grupos se realizan medidas pre y postratamiento. El ejemplo prototípico sería el siguiente:

Diseños de series temporales interrumpidas Estos diseños han sido muy utilizados para analizar los efectos de acontecimientos tales como campañas de difusión, promulgación de leyes, etc. Poseen un procedimiento bastante fiable de esclarecer la responsabilidad de una intervención sobre una o más variables de interés. Ejemplos los encontramos en los trabajos sobre valoración del impacto tanto de nuevas leyes de tráfico como de leyes contra la polución del aire. Otros ejemplos, son los estudios sobre el efecto de los medios de comunicación social en comportamientos violentos. También se han usado para valorar los efectos de determinados tratamientos psicológicos. Los diseños de series temporales, tienen gran importancia en el campo de la intervención psicosocial, no obstante, plantean algunos problemas. Por ejemplo, algunas intervenciones no se implantan rápidamente y los efectos no suelen ser instantáneos. También se plantean problemas, principalmente de acceso, cuando se trabaja con datos de archivo. Por último, la longitud de la serie suele tener menos de 50 observaciones y ésta es la cantidad mínima requerida para algunos tipos de análisis estadísticos. Ejemplo 4 Caso ejercicio

Bibliografía Libros: Psicología Experimental - Kantowitz/Roediger III/Elmes Séptima edición Thomson Learning Psicología Experimental F.J McGuigan Trillas Diseño de Investigaciones, Cuaderno de prácticas. Hilda Gambara McGraw Hill Internet: http://www.eumed.net/libros/2006c/203/2f.htm http://html.rincondelvago.com/metodologia-cientifica_experimentos-y- cuasiexperimentos.html

Diseños Pre-experimentales -Definición En los diseños pre-experimentales se analiza una sola variable y prácticamente no existe ningún tipo de control. No existe la manipulación de la variable independiente ni se utiliza grupo control. En una investigación pre-experimental no existe la posibilidad de comparación de grupos. Este tipo de diseño consiste en administrar un tratamiento o estímulo en la modalidad de solo posprueba o en la de preprueba-posprueba. Este diseño es referenciado por diversos autores (Ato, 1995, pp.246-248; Cook y Campbell, 1979, pp.99-103; Cook, Campbell y Perachio, 1990, pp. 518-520; Gómez Jacinto y Hombrados, 1988, pp.156). -Taxonomía o clasificación • Diseño pretest-postest de un solo grupo • Diseño de grupo no equivalentes sin pretest -Nomenclatura o simbología *Diseño pretest-postest de un solo grupo • Este diseño consta de un solo grupo (Y) • pretest (Y1) • postest (Y2) • intervención o tratamiento (X). • no hay asignación (NE) * Diseño de grupo no equivalentes sin pretest • Grupo experimental GE • Grupo control GC • Tratamiento X • Postest Y1 • Asignación NA

-Aplicación Los grupos no son elegidos aleatoriamente, son grupos naturales, lo que si se puede es elegir aleatoriamente cual será el grupo de control y cual el de experimentación. No se pretende controlar variables. -Ventajas y desventaja Una desventaja general de este diseño es que su valor científico es casi nulo. Una de las desventajas de el diseño de grupo no equivalentes sin pretest es que su limitación fundamental estriba en la carencia de un GC que imposibilita el establecimiento de argumentos de causalidad acerca del tratamiento (X). Las amenazas a la validez interna de este diseño son las características de una comparación intrasujeto: historia (los sucesos que han ocurrido entre la medición pre y la post), la regresión estadística (efectos techo o suelo) o la maduración. Una ventaja general es que en ocasiones puede ser nuestro único recurso para llegar a inferencias, sobre variables que es imposible manipular. En ocaciones no se cuentan con los recursos para elaborar un experimento propiamente dicho, y se puede utilizar este diseño para tomar datos de los cuales poder partir para realizar un estudio. Una de las ventajas de el diseño pretest-postest de un solo grupo es que nos permite saber los beneficios, o cambios que se lograron con el tratamiento. -Aplicación de matemáticas Poca utilización de las matemáticas en este tipo de diseño. -Requisitos • Tratamiento • Variable • Grupo

• Y en algunos casos grupo de control -Como se selecciona No es una herramienta recomendada, sin embargo en ocaciones puede ser la única opción. -Cuando usar Muchos autores consideran que debe utilizarse solo como ensayos de otros experimentos con mayor control. (como pruebas piloto) Se aplica este diseño cuando no se busca profundizar en los causales, no se buscan razones ni correlaciones. Bibliografía

Bibliografía Libros: Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación social Novena edición D. Campbell y J. Stanley Metodología de la investigación. IV Edición. Sampieri. Internet: http://www.efdeportes.com/efd46/invest.htm http://www.eumed.net/libros/2006c/203/2f.htm

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by vikosita

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