Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Investigación experimental Alejandra Lopez

820 views

Published on

Published in: Education
  • Be the first to comment

Investigación experimental Alejandra Lopez

  1. 1.  No existe la manipulación ni grupo con el cual se establezcan una comparación.  En este diseño pueden inferir las fuentes internas de invalidación como son la historia, fatiga, maduración entre otros.
  2. 2.  Laboratorio.- la varianza (efecto) de todas las posibles variables independientes que tienen influencia sin pertenecer al problema de investigación.  Campo.- efectuadas en una situación realista en la que una o mas variables son manipuladas por el investigador.
  3. 3.  Se basan en hipótesis preestablecidas.  El investigador debe centrarse en la validez, el rigor y el control de la situación de investigación.  Su fin es estimar efectos causales.
  4. 4.  Es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés.
  5. 5.  R = Asignación al azar o aleatorización. Cuando aparece quiere decir que los sujetos han sido asignados a un grupo de manera aleatoria (proviene del inglés “randomization”).  G = Grupo de sujetos (G1, grupo uno; G2, grupo dos; etcétera).  X = Tratamiento, estímulo o condición experimental (presencia de algún nivel de la variable independiente).  0 = Una medición a los sujetos de un grupo (una prueba, cuestionario, observación, tarea, etcétera). Si aparece antes del estímulo o tratamiento se   trata de una preprueba (previa al tratamiento). Si aparece después del estímulo se trata de una postprueba (posterior al tratamiento).  — Ausencia de estímulo (nivel “cero” en la variable independiente). Indica que se trata de un grupo de control.
  6. 6.  Preexperimentos  Experimentos “verdaderos”  Cuasiexperimentos  Diseños factoriales
  7. 7.  Los preexperimentos se llaman así, porque su grado de control es mínimo Este diseño no cumple con los requisitos de un "verdadero" experimento. No hay manipulación de la variable independiente.
  8. 8.  1. Estudio de caso con una sola medición  2. Diseño de preprueba-postprueba con un solo grupo
  9. 9.  Son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validez interna: 1) grupos de comparación (manipulación de la variable independiente o de varias independientes) y 2) equivalencia de los grupos.
  10. 10.  Diseño con postprueba únicamente y grupo de control  Diseño con preprueba-postprueba y grupo de control  Diseño de cuatro grupos de Solomon  Diseños experimentales de Series cronológicas múltiples  Diseños de series cronológicas con repetición del estimulo  Diseños con tratamientos múltiples
  11. 11.  Los diseños cuasiexperimentales también manipulan deliberadamente al menos una variable independiente para ver su efecto y relación con una a mas variables dependientes, solamente que difieren de los experimentas “verdaderos” en el grado de seguridad a confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos
  12. 12.  Estos diseños se utilizan cuando no es posible asignar al azar a los sujetos a los grupos que recibirán los tratamientos experimentales. La falta de aleatorización introduce posibles problemas de validez interna y externa.
  13. 13.  Diseño con postprueba únicamente y grupos intactos  Diseño con preprueba-postprueba y grupos intactos (uno de ellos de control)  Diseños cuasiexperimentales de series cronológicas
  14. 14.  Los diseños factoriales manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles de presencia en cada una de las variables independientes. Han sido sumamente utilizados en la investigación del comportamiento.
  15. 15.  Es aquella que se realiza sin manipular deliberadamente variables, es decir, es donde no hacemos variar intencionalmente las variables independientes. Lo que hacemos en la investigación no experimental es observar fenómenos tal y como se dan en su contexto natural, para después analizarlos.
  16. 16.  Diseños transeccionales descriptivos Tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores en que se manifiesta una o más variables. El procedimiento consiste en medir en un grupo de personas u objetos una o generalmente más variables y proporcionar su descripción. Son, por lo tanto, estudios puramente descriptivos que cuando establecen hipótesis, éstas son también descriptivas.
  17. 17.  Diseños transeccionales correlacionales/causales Los diseños transeccionales correlacionales/causales tienen como objetivo describir relaciones entre dos o más variables en un momento determinado. Se trata también de descripciones, pero no de variables individuales sino de sus relaciones, sean éstas puramente correlacionales o relaciones causales.
  18. 18.  Diseños longitudinales de tendencia Los diseños de tendencia o trend son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variables o sus relaciones) dentro de alguna población en general.
  19. 19.  Diseños longitudinales de evolución de grupo Los diseños de evolución de grupo o estudios “cohort” examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos. Su atención son las “cohorts” o grupos de individuos vinculados de alguna manera generalmente la edad, grupos por edad.
  20. 20.  Diseños longitudinales de Panel Los diseños panel son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que el mismo grupo específico de sujetos es medido en todos los tiempos o momentos.

×