SlideShare a Scribd company logo
1 of 7
Download to read offline
Diseño Experimental Puro



      Un diseño de investigación es el plan de acción. Indica la secuencia de los
pasos a seguir. Sus elementos son:

         1.   Planear,
         2.   Contrastar hipótesis,
         3.   Bosquejo y,
         4.   Formas de realización.

         El diseño experimental puro es aquel en el que se manipula una o varias
variables independientes para observar sus cambios en las variables dependientes en
una situación de control (Campbell). Es decir que los diseños experimentales se utilizan
cuando el investigador pretende establecer el posible efecto de una causa que se
manipula (Hernández Sampieri)

Tipos:

        Con preprueba-postprueba y grupo de control: Este diseño incorpora la
         administración de pre pruebas a los grupos que componen el experimento. Los
         sujetos son asignados al azar a los grupos, después a éstos se les administra
         simultáneamente la pre prueba, un grupo recibe el tratamiento experimental y
         otro no (es el grupo de control); y finalmente se les administra, también
         simultáneamente una post prueba.

        Con postprueba únicamente y grupo de control: Este diseño incluye dos grupos,
         uno recibe el tratamiento experimental y el otro no(grupo de control). Es decir,
         la manipulación de la variable independiente alcanza sólo dos niveles:
         presencia y ausencia. Los sujetos son asignados a los grupos de manera
         aleatoria. Después de que concluye el periodo experimental, a ambos grupos
         se les administra una medición sobre la variable dependiente en estudio.
         En este diseño, la única diferencia entre los grupos debe ser la presencia-
         ausencia            de           la           variable          independiente
         La prueba estadística que suele utilizarse en este diseño para comparar a los
         grupos es la prueba "t" para grupos correlacionados, al nivel de medición por
         intervalos.

        Cuatro grupos de Solomon: Es un tipo de diseño de investigación, pertenece a
         la clase de los diseños experimentales, consiste en la conformación de cuatro
grupos, dos experimentales y dos de control, a los cuales se asignan
       aleatoriamente las unidades experimentales. A uno de los grupos
       experimentales y a uno de los grupos de control se le efectúa una medición
       antes y después de la aplicación de la variable experimental. A los otros grupos
       solo se los mide después de haber aplicado la variable experimental.
       En principio, admite ser analizado mediante la aplicación del Análisis de
       Covarianza (ANCOVA), mediante un diseño de medidas repetidas (diseño
       mixto), a través del Análisis de varianza (ANOVA) sobre el posttest, o mediante
       un diseño de bloques siempre que sea posible categorizar la variable pretest y,
       finalmente, mediante el análisis de las puntuaciones de ganancia/diferencia.
       De todas las anteriores soluciones, probablemente la menos aconsejable sea la
       última de ellas. Thorndike y Hagen (1977)

      Series cronológicas múltiples: estos diseños se tienen dos o más grupos y los
       sujetos son asignados al azar a dichos grupos. Solamente que debido a que
       transcurre mucho tiempo entre el inicio y la terminación del experimento, el
       investigador debe tener el suficiente cuidado para que no ocurra algo que
       afecte de manera distinta a los grupos (con excepción de las manipulaciones
       de la VI).

      Factorial: Manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más
       variables de presencias dependientes en cada una de las variables
       independientes. Todos los niveles de cada variable independiente son tomados
       en combinación con todos los niveles de variables dependientes.

      Diseños con tratamientos múltiples: A veces el investigador desea analizar el
       efecto de aplicar los diversos tratamientos experimentales a todos los sujetos. En
       estos casos, se pueden utilizar los tratamientos múltiples. La aplicación puede ser
       individual o grupal.

   Según Sampieri, existen algunos requisitos para el diseño experimental puro.

Requisitos:

   1) Manipulación intencional de una o más variables independientes.
   2) Se mide el efecto que la variable independiente tiene en la dependiente.
   3) Control o validez interna de la situación experimental.




   1) Manipulación intencional de una o más variables independientes:
Se parte de la hipótesis de que la variable independiente producirá
modificaciones en la dependiente cuando esta varíe. Si la motivación es causa de la
productividad, al variar la motivación deberá variar la productividad. En un auténtico
experimento, la variable independiente resulta de interés para el investigador porque
es la variable que se hipotetiza será una de las causas que producen el           efecto
supuesto      (Christensen, 1980). Para obtener evidencia de esta         relación causal
supuesta, el investigador manipula la variable independiente para ver su efecto sobre
la dependiente. Es decir, hace variar a la independiente y observa si la dependiente
varía o no.




       Formas en que se puede manipular la variable independiente:

   -   Presencia o ausencia de un tratamiento, factor o característica:
          El grupo experimental se expone a la variable independiente y el grupo
           control no.
          SI en dos grupos de experimentación, todo fue “igual” excepto la exposición
           a la variable independiente, se piensa que las diferencias entre los 2 grupos
           se deben a la presencia o ausencia de la variable independiente.
   -   Más de dos grados o intensidades en la variable independiente.
   -   Combinación de cantidad y calidad: Los grupos experimentales se pueden
       exponer a procesos de entrenamientos que combinan el volumen de la carga
       (cantidad) con la intensidad de la carga (calidad).


   2) Se mide el efecto que la variable independiente tiene sobre la dependiente

       La medición es el proceso de asignar valores a resultados. EN el caso de los
diseños experimentales, los valores son numéricos. Es requisito que su medición sea
válida y confiable. Porque si no podemos asegurar que estuvo adecuadamente
medida, los resultados no servirán y el experimento será una pérdida de tiempo. En la
planeación de un experimento se debe precisar cómo se van a manipularlas variables
independientes y cómo a medir las dependientes.
3) Control o validez interna de la situación experimental

       El término ““control” se refiere a que si se observa con el experimento que una o
más variables     independientes        al   ser   manipuladas         hacen variar      a   la(s)
dependiente(s),      la variación de estas últimas se deba a la manipulación de la(s)
independiente(s) y no a otros factores o causas; o si se observa que una o más
independientes no tienen un efecto sobre la(s) dependiente(s), se pueda estar seguro
de ello.

       Cuando hay control podemos conocer la relación causal, cuando no se logra
el control no se puede conocer dicha relación.

   La validez y el control interno se logran:

Seleccionando varios grupos de comparación (2 como mínimo).

       Durante el experimento se observan y se tienen en cuenta las mismas
instrucciones para todos los grupos, se deben estandarizar las personas que toman
parte en la investigación.

   Características de los experimentos verdaderos según Campbell:

      Tienen grupo de control
      Tienen grupos de comparación
      Tienen equivalencia de grupos.

   ¿Cuáles pueden ser los contextos de los experimentos?

      Laboratorio

       La   varianza    (efecto)   de    todas,    o   casi   todas,    las   posibles   variables
independientes que tiene influencia, sin pertenecer al problema de investigación
inmediato, se mantienen reducidas (su efecto) al mínimo. (Kerlinger y Lee, 2002)
   Campo

       Efectuados en una situación realista en la que una o más variables
independientes son manipuladas por el experimentador en condiciones tan
cuidadosamente controladas como le permita la situación. (Kerlinger y Lee, 2002)

       Diferencia esencial: Lo es el “realismo”; el grado de ambiente natural con los
que se llevan a cabo los experimentos.

       Los experimentos de laboratorio generalmente logran un control más riguroso
que los de campo (Festiger, 1993), pero los de campo poseen más validez externa
(Festinger y Lee, 2002)

       Algunos autores cualitativos acusan a los experimentos de laboratorio de;

      Artificiales.
      de no poseer validez externa.
      de mantener la distancia respecto al grupo estudiado.
      de imposibilitar el entendimiento completo del fenómeno a estudiar.
      de ser descontextualizados.
      reduccionistas.




Defensa

Kerlinger, y Festinger defienden y alegan:

      Los objetivos primarios de un experimento verdadero son descubrir los efectos
       en condiciones puras y no contaminadas.
      Probar predicciones de teorías y, refinarlas junto con la hipótesis.

   Concuerdan en que esas críticas provienen porque los críticos poseen una
interpretación equivocada de los fines
    Los experimentos de laboratorio no deben constituir un intento de duplicar una
        situación de la vida real, pues no es eso lo que desean estudiar con este tipo de
        experimento.
       En este tipo de experimentación el hecho de pueda encontrarse o no tal
        situación en la vida real no tiene importancia.
       En el laboratorio solo se pretende determinar con exactitud en qué medida una
        variable especifica afecta la conducta o actitudes en condiciones específicas
        o puras.



   Las ventajas y desventajas de los diseños experimentales verdaderos son:

Ventajas

   1. La asignación aleatoria de las unidades de análisis a los grupos experimental y
        control permite controlar la validez interna del experimento.
   2.   Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos son producto de la
        casualidad.
   3.   La utilización de la preprueba permite cuantificar el cambio inducido por el
        tratamiento experimental.
   4.   La asignación por pareamiento aleatorio permite controlar las diferencias entre
        las unidades de análisis.



Desventajas

   1. La validez interna pudiera ser afectada por la preprueba.
   2. El pareamiento aleatorio es útil cuando se trabaja un experimento en el que los
        grupos están integrados por 12 o 14 unidades de análisis, es decir, es aplicable
        en grupos pequeños.
¿Qué alcance tienen los experimentos y cuál es el enfoque del que se derivan?

      Son estudios explicativos, determinando correlaciones, debido a que analizan
       las relaciones entre una o más variables independientes y una o más variables
       dependientes, así como sus efectos causales.
      Su enfoque es cuantitativo.
      Su paradigma deductivo.
      Se basan en hipótesis preestablecidas.
      El investigador debe centrarse en la validez, el rigor y el control de la situación
       de la investigación.
      Su fin es estimar efectos causales (Feuer, Towne y Shavelson, 2002)




Nomenclatura

Variables independientes se representan con la X.

Variables dependientes se representan con la O de observación porque éstas se
miden.

Los grupos se representan con la G y cuando son seleccionados al azar se les anticipa
una R de random.

El esquema más simple sería: RG1 X O1         (grupo con tratamiento experimental)

                              RG2 - O2      (grupo de control)

con pre-prueba RG1 O1 X O3 (grupo con tratamiento experimental)

                              RG2 O2 -      O4 (grupo de control)




Referencias

Hernández Sampieri,R., Fernández Collado,C. y Baptista Lucio,P. (2006). Metodología
de la Investigación. 3ra Edición. Mèxico,DF: McGraw-Hill. Interamericana Editores.

http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/int_meto_inv/c_3.htm
http://viref.udea.edu.co/contenido/menu_alterno/apuntes/ac37diseno_experiment.df

More Related Content

What's hot

Diseños no experimentales
Diseños no experimentalesDiseños no experimentales
Diseños no experimentales
Vilma H
 
Diseño de investigacion transversal y longitudinal
Diseño de investigacion transversal y longitudinalDiseño de investigacion transversal y longitudinal
Diseño de investigacion transversal y longitudinal
Ricardo Hernández
 
Experimentos puros
Experimentos purosExperimentos puros
Experimentos puros
Katty_79
 
Investigacion correlacional y explicativa
Investigacion correlacional y explicativaInvestigacion correlacional y explicativa
Investigacion correlacional y explicativa
Tavogus2
 
Diseños de la Investigación
Diseños de la InvestigaciónDiseños de la Investigación
Diseños de la Investigación
chicabonsay
 

What's hot (20)

Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad Validez y Confiabilidad
Validez y Confiabilidad
 
Experimento puro
Experimento puroExperimento puro
Experimento puro
 
Diseños no experimentales
Diseños no experimentalesDiseños no experimentales
Diseños no experimentales
 
Diseño de investigacion transversal y longitudinal
Diseño de investigacion transversal y longitudinalDiseño de investigacion transversal y longitudinal
Diseño de investigacion transversal y longitudinal
 
Definición conceptual y operacional de las variables
Definición conceptual y operacional de las variablesDefinición conceptual y operacional de las variables
Definición conceptual y operacional de las variables
 
DISEÑOS DE LA INVESTIGACION
DISEÑOS DE LA INVESTIGACIONDISEÑOS DE LA INVESTIGACION
DISEÑOS DE LA INVESTIGACION
 
Experimentos puros
Experimentos purosExperimentos puros
Experimentos puros
 
Operacionalizacion de variables
Operacionalizacion de variablesOperacionalizacion de variables
Operacionalizacion de variables
 
Diseños exploratorios y descriptivos
Diseños exploratorios y descriptivosDiseños exploratorios y descriptivos
Diseños exploratorios y descriptivos
 
Diseños de Experimentos - CAPITULO 07 HERNANDEZ SAMPERI
Diseños de Experimentos - CAPITULO 07 HERNANDEZ SAMPERI Diseños de Experimentos - CAPITULO 07 HERNANDEZ SAMPERI
Diseños de Experimentos - CAPITULO 07 HERNANDEZ SAMPERI
 
6. Diseño de investigación
6. Diseño de investigación6. Diseño de investigación
6. Diseño de investigación
 
Variables y escala de medición
Variables y escala de mediciónVariables y escala de medición
Variables y escala de medición
 
Tipos de escalas y variables estadísticas
Tipos de escalas y variables estadísticasTipos de escalas y variables estadísticas
Tipos de escalas y variables estadísticas
 
Diseños de-investigacion-expo
Diseños de-investigacion-expoDiseños de-investigacion-expo
Diseños de-investigacion-expo
 
4.Alcance de la investigación. Los 10 pasos de la Investigacion
4.Alcance de la investigación. Los 10 pasos de la Investigacion4.Alcance de la investigación. Los 10 pasos de la Investigacion
4.Alcance de la investigación. Los 10 pasos de la Investigacion
 
Investigacion correlacional y explicativa
Investigacion correlacional y explicativaInvestigacion correlacional y explicativa
Investigacion correlacional y explicativa
 
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...
Diseños no experimentales transversales, transversales descriptivos y explora...
 
Constructos y variables
Constructos y variablesConstructos y variables
Constructos y variables
 
Instrumentos de medición
Instrumentos de mediciónInstrumentos de medición
Instrumentos de medición
 
Diseños de la Investigación
Diseños de la InvestigaciónDiseños de la Investigación
Diseños de la Investigación
 

Viewers also liked

EXPERIMENTO PURO
EXPERIMENTO PUROEXPERIMENTO PURO
EXPERIMENTO PURO
carolina
 
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
RosarioFL
 
Programa etapa estatal
Programa etapa estatalPrograma etapa estatal
Programa etapa estatal
carolina
 
Sintesis experimento puro
Sintesis experimento puroSintesis experimento puro
Sintesis experimento puro
Lizbeth Avalos
 
Experimentales
ExperimentalesExperimentales
Experimentales
jlgq
 
Presentacion Cuasi Y Pre Experimental
Presentacion Cuasi Y Pre ExperimentalPresentacion Cuasi Y Pre Experimental
Presentacion Cuasi Y Pre Experimental
guest6fe1f32
 
Tipos de diseños: Experimental - No experimental
Tipos de diseños: Experimental - No experimentalTipos de diseños: Experimental - No experimental
Tipos de diseños: Experimental - No experimental
RicardoMachado1950
 
Validez y confiabilidad
Validez y confiabilidadValidez y confiabilidad
Validez y confiabilidad
jamarg0811
 

Viewers also liked (20)

Diseño Preexperimental
Diseño PreexperimentalDiseño Preexperimental
Diseño Preexperimental
 
EXPERIMENTO PURO
EXPERIMENTO PUROEXPERIMENTO PURO
EXPERIMENTO PURO
 
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
Equipo 3 "Clasificación de los diseños experimentales"
 
DiseñOs Experimentales
DiseñOs ExperimentalesDiseñOs Experimentales
DiseñOs Experimentales
 
Programa etapa estatal
Programa etapa estatalPrograma etapa estatal
Programa etapa estatal
 
Sintesis experimento puro
Sintesis experimento puroSintesis experimento puro
Sintesis experimento puro
 
Diseño de investigación
Diseño de investigaciónDiseño de investigación
Diseño de investigación
 
Cómo buscar trabajo con un blog y en las redes sociales [artículo]
Cómo buscar trabajo con un blog y en las redes sociales [artículo]Cómo buscar trabajo con un blog y en las redes sociales [artículo]
Cómo buscar trabajo con un blog y en las redes sociales [artículo]
 
DiseñO Experimental.
DiseñO Experimental.DiseñO Experimental.
DiseñO Experimental.
 
Diseño Experimental
Diseño ExperimentalDiseño Experimental
Diseño Experimental
 
Experimentales
ExperimentalesExperimentales
Experimentales
 
Presentacion Cuasi Y Pre Experimental
Presentacion Cuasi Y Pre ExperimentalPresentacion Cuasi Y Pre Experimental
Presentacion Cuasi Y Pre Experimental
 
Diseños Pre-experimentales
Diseños Pre-experimentalesDiseños Pre-experimentales
Diseños Pre-experimentales
 
diseño cuasiexperimental
diseño cuasiexperimentaldiseño cuasiexperimental
diseño cuasiexperimental
 
diseño de experimentos
diseño de experimentos diseño de experimentos
diseño de experimentos
 
Medición, validez y confiabilidad.
Medición, validez y confiabilidad.Medición, validez y confiabilidad.
Medición, validez y confiabilidad.
 
Tipos de diseños: Experimental - No experimental
Tipos de diseños: Experimental - No experimentalTipos de diseños: Experimental - No experimental
Tipos de diseños: Experimental - No experimental
 
6. diseno de investigacion
6. diseno de investigacion6. diseno de investigacion
6. diseno de investigacion
 
07 el proceso de medicion
07 el proceso de medicion07 el proceso de medicion
07 el proceso de medicion
 
Validez y confiabilidad
Validez y confiabilidadValidez y confiabilidad
Validez y confiabilidad
 

Similar to DISEÑO EXPERIMENTAL PURO

Sintesismetodos 100831221617-phpapp02
Sintesismetodos 100831221617-phpapp02Sintesismetodos 100831221617-phpapp02
Sintesismetodos 100831221617-phpapp02
Wilber Quispe
 
Resumen experimento puro[1]
Resumen experimento puro[1]Resumen experimento puro[1]
Resumen experimento puro[1]
Lizbeth Avalos
 
DiseñO Experimental metodos 09-2
DiseñO Experimental metodos 09-2DiseñO Experimental metodos 09-2
DiseñO Experimental metodos 09-2
kannymcloud
 
Investigación cuantitativa_IAFJSR
Investigación cuantitativa_IAFJSRInvestigación cuantitativa_IAFJSR
Investigación cuantitativa_IAFJSR
Mauri Rojas
 
Diseño de experimentación
Diseño de experimentaciónDiseño de experimentación
Diseño de experimentación
Ramón Barragán
 
Presentacion diseños de investigación
Presentacion diseños de investigaciónPresentacion diseños de investigación
Presentacion diseños de investigación
Lezid Haner Cortes
 
Trabajo Cuasi Y Pre Experimental
Trabajo Cuasi Y Pre ExperimentalTrabajo Cuasi Y Pre Experimental
Trabajo Cuasi Y Pre Experimental
vikosita
 
Clase 9 experimentos verdaderos (1)
Clase 9 experimentos verdaderos (1)Clase 9 experimentos verdaderos (1)
Clase 9 experimentos verdaderos (1)
santifacundo
 
Bases de la Inv. Cientifica, 2023 Diseño de Inv. Universo, Población y Muestr...
Bases de la Inv. Cientifica, 2023 Diseño de Inv. Universo, Población y Muestr...Bases de la Inv. Cientifica, 2023 Diseño de Inv. Universo, Población y Muestr...
Bases de la Inv. Cientifica, 2023 Diseño de Inv. Universo, Población y Muestr...
JoaquinEstay
 
Investigación experimental Alejandra Lopez
Investigación experimental Alejandra LopezInvestigación experimental Alejandra Lopez
Investigación experimental Alejandra Lopez
Alejandra López
 

Similar to DISEÑO EXPERIMENTAL PURO (20)

Sintesismetodos 100831221617-phpapp02
Sintesismetodos 100831221617-phpapp02Sintesismetodos 100831221617-phpapp02
Sintesismetodos 100831221617-phpapp02
 
Capítulo 7 parte 1
Capítulo 7 parte 1Capítulo 7 parte 1
Capítulo 7 parte 1
 
Resumen experimento puro[1]
Resumen experimento puro[1]Resumen experimento puro[1]
Resumen experimento puro[1]
 
Diseño de investigacion trabajo grupal final [autoguardado]
Diseño de investigacion   trabajo grupal final [autoguardado]Diseño de investigacion   trabajo grupal final [autoguardado]
Diseño de investigacion trabajo grupal final [autoguardado]
 
DiseñO Experimental metodos 09-2
DiseñO Experimental metodos 09-2DiseñO Experimental metodos 09-2
DiseñO Experimental metodos 09-2
 
Investigación cuantitativa_IAFJSR
Investigación cuantitativa_IAFJSRInvestigación cuantitativa_IAFJSR
Investigación cuantitativa_IAFJSR
 
Diseño de la Investigación Cuantitativa
Diseño de la Investigación CuantitativaDiseño de la Investigación Cuantitativa
Diseño de la Investigación Cuantitativa
 
Diseño de experimentación
Diseño de experimentaciónDiseño de experimentación
Diseño de experimentación
 
Los diseños en el análisis experimental de la conducta
Los diseños en el análisis experimental de la conductaLos diseños en el análisis experimental de la conducta
Los diseños en el análisis experimental de la conducta
 
Presentacion Diseños de Investigación.ppt
Presentacion Diseños de Investigación.pptPresentacion Diseños de Investigación.ppt
Presentacion Diseños de Investigación.ppt
 
U2 cap7-disenoinvestigacion
U2 cap7-disenoinvestigacionU2 cap7-disenoinvestigacion
U2 cap7-disenoinvestigacion
 
Resumen 7 sampieri
Resumen  7 sampieriResumen  7 sampieri
Resumen 7 sampieri
 
Equipo 3.1
Equipo 3.1Equipo 3.1
Equipo 3.1
 
Psicologia experimental
Psicologia experimentalPsicologia experimental
Psicologia experimental
 
Presentacion diseños de investigación
Presentacion diseños de investigaciónPresentacion diseños de investigación
Presentacion diseños de investigación
 
Trabajo Cuasi Y Pre Experimental
Trabajo Cuasi Y Pre ExperimentalTrabajo Cuasi Y Pre Experimental
Trabajo Cuasi Y Pre Experimental
 
Clase 9 experimentos verdaderos (1)
Clase 9 experimentos verdaderos (1)Clase 9 experimentos verdaderos (1)
Clase 9 experimentos verdaderos (1)
 
Bases de la Inv. Cientifica, 2023 Diseño de Inv. Universo, Población y Muestr...
Bases de la Inv. Cientifica, 2023 Diseño de Inv. Universo, Población y Muestr...Bases de la Inv. Cientifica, 2023 Diseño de Inv. Universo, Población y Muestr...
Bases de la Inv. Cientifica, 2023 Diseño de Inv. Universo, Población y Muestr...
 
diseños expereimentales
diseños expereimentales diseños expereimentales
diseños expereimentales
 
Investigación experimental Alejandra Lopez
Investigación experimental Alejandra LopezInvestigación experimental Alejandra Lopez
Investigación experimental Alejandra Lopez
 

Recently uploaded

Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Fernando Solis
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
UPTAIDELTACHIRA
 

Recently uploaded (20)

Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
Lecciones 05 Esc. Sabática. Fe contra todo pronóstico.
 
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronósticoSesión de clase: Fe contra todo pronóstico
Sesión de clase: Fe contra todo pronóstico
 
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdfInfografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
Infografía EE con pie del 2023 (3)-1.pdf
 
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VSOCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
OCTAVO SEGUNDO PERIODO. EMPRENDIEMIENTO VS
 
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptxCONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
 
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).pptPINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
 
Supuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docxSupuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docx
 
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICABIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
 
La Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
La Sostenibilidad Corporativa. Administración AmbientalLa Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
La Sostenibilidad Corporativa. Administración Ambiental
 
semana 4 9NO Estudios sociales.pptxnnnn
semana 4  9NO Estudios sociales.pptxnnnnsemana 4  9NO Estudios sociales.pptxnnnn
semana 4 9NO Estudios sociales.pptxnnnn
 
SESION DE PERSONAL SOCIAL. La convivencia en familia 22-04-24 -.doc
SESION DE PERSONAL SOCIAL.  La convivencia en familia 22-04-24  -.docSESION DE PERSONAL SOCIAL.  La convivencia en familia 22-04-24  -.doc
SESION DE PERSONAL SOCIAL. La convivencia en familia 22-04-24 -.doc
 
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptxSEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
SEXTO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO.pptx
 
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VSSEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
 
Los avatares para el juego dramático en entornos virtuales
Los avatares para el juego dramático en entornos virtualesLos avatares para el juego dramático en entornos virtuales
Los avatares para el juego dramático en entornos virtuales
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
 
FUERZA Y MOVIMIENTO ciencias cuarto basico.ppt
FUERZA Y MOVIMIENTO ciencias cuarto basico.pptFUERZA Y MOVIMIENTO ciencias cuarto basico.ppt
FUERZA Y MOVIMIENTO ciencias cuarto basico.ppt
 
EL HABITO DEL AHORRO en tu idea emprendedora22-04-24.pptx
EL HABITO DEL AHORRO en tu idea emprendedora22-04-24.pptxEL HABITO DEL AHORRO en tu idea emprendedora22-04-24.pptx
EL HABITO DEL AHORRO en tu idea emprendedora22-04-24.pptx
 
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLAACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
ACERTIJO DE POSICIÓN DE CORREDORES EN LA OLIMPIADA. Por JAVIER SOLIS NOYOLA
 

DISEÑO EXPERIMENTAL PURO

  • 1. Diseño Experimental Puro Un diseño de investigación es el plan de acción. Indica la secuencia de los pasos a seguir. Sus elementos son: 1. Planear, 2. Contrastar hipótesis, 3. Bosquejo y, 4. Formas de realización. El diseño experimental puro es aquel en el que se manipula una o varias variables independientes para observar sus cambios en las variables dependientes en una situación de control (Campbell). Es decir que los diseños experimentales se utilizan cuando el investigador pretende establecer el posible efecto de una causa que se manipula (Hernández Sampieri) Tipos:  Con preprueba-postprueba y grupo de control: Este diseño incorpora la administración de pre pruebas a los grupos que componen el experimento. Los sujetos son asignados al azar a los grupos, después a éstos se les administra simultáneamente la pre prueba, un grupo recibe el tratamiento experimental y otro no (es el grupo de control); y finalmente se les administra, también simultáneamente una post prueba.  Con postprueba únicamente y grupo de control: Este diseño incluye dos grupos, uno recibe el tratamiento experimental y el otro no(grupo de control). Es decir, la manipulación de la variable independiente alcanza sólo dos niveles: presencia y ausencia. Los sujetos son asignados a los grupos de manera aleatoria. Después de que concluye el periodo experimental, a ambos grupos se les administra una medición sobre la variable dependiente en estudio. En este diseño, la única diferencia entre los grupos debe ser la presencia- ausencia de la variable independiente La prueba estadística que suele utilizarse en este diseño para comparar a los grupos es la prueba "t" para grupos correlacionados, al nivel de medición por intervalos.  Cuatro grupos de Solomon: Es un tipo de diseño de investigación, pertenece a la clase de los diseños experimentales, consiste en la conformación de cuatro
  • 2. grupos, dos experimentales y dos de control, a los cuales se asignan aleatoriamente las unidades experimentales. A uno de los grupos experimentales y a uno de los grupos de control se le efectúa una medición antes y después de la aplicación de la variable experimental. A los otros grupos solo se los mide después de haber aplicado la variable experimental. En principio, admite ser analizado mediante la aplicación del Análisis de Covarianza (ANCOVA), mediante un diseño de medidas repetidas (diseño mixto), a través del Análisis de varianza (ANOVA) sobre el posttest, o mediante un diseño de bloques siempre que sea posible categorizar la variable pretest y, finalmente, mediante el análisis de las puntuaciones de ganancia/diferencia. De todas las anteriores soluciones, probablemente la menos aconsejable sea la última de ellas. Thorndike y Hagen (1977)  Series cronológicas múltiples: estos diseños se tienen dos o más grupos y los sujetos son asignados al azar a dichos grupos. Solamente que debido a que transcurre mucho tiempo entre el inicio y la terminación del experimento, el investigador debe tener el suficiente cuidado para que no ocurra algo que afecte de manera distinta a los grupos (con excepción de las manipulaciones de la VI).  Factorial: Manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más variables de presencias dependientes en cada una de las variables independientes. Todos los niveles de cada variable independiente son tomados en combinación con todos los niveles de variables dependientes.  Diseños con tratamientos múltiples: A veces el investigador desea analizar el efecto de aplicar los diversos tratamientos experimentales a todos los sujetos. En estos casos, se pueden utilizar los tratamientos múltiples. La aplicación puede ser individual o grupal. Según Sampieri, existen algunos requisitos para el diseño experimental puro. Requisitos: 1) Manipulación intencional de una o más variables independientes. 2) Se mide el efecto que la variable independiente tiene en la dependiente. 3) Control o validez interna de la situación experimental. 1) Manipulación intencional de una o más variables independientes:
  • 3. Se parte de la hipótesis de que la variable independiente producirá modificaciones en la dependiente cuando esta varíe. Si la motivación es causa de la productividad, al variar la motivación deberá variar la productividad. En un auténtico experimento, la variable independiente resulta de interés para el investigador porque es la variable que se hipotetiza será una de las causas que producen el efecto supuesto (Christensen, 1980). Para obtener evidencia de esta relación causal supuesta, el investigador manipula la variable independiente para ver su efecto sobre la dependiente. Es decir, hace variar a la independiente y observa si la dependiente varía o no. Formas en que se puede manipular la variable independiente: - Presencia o ausencia de un tratamiento, factor o característica:  El grupo experimental se expone a la variable independiente y el grupo control no.  SI en dos grupos de experimentación, todo fue “igual” excepto la exposición a la variable independiente, se piensa que las diferencias entre los 2 grupos se deben a la presencia o ausencia de la variable independiente. - Más de dos grados o intensidades en la variable independiente. - Combinación de cantidad y calidad: Los grupos experimentales se pueden exponer a procesos de entrenamientos que combinan el volumen de la carga (cantidad) con la intensidad de la carga (calidad). 2) Se mide el efecto que la variable independiente tiene sobre la dependiente La medición es el proceso de asignar valores a resultados. EN el caso de los diseños experimentales, los valores son numéricos. Es requisito que su medición sea válida y confiable. Porque si no podemos asegurar que estuvo adecuadamente medida, los resultados no servirán y el experimento será una pérdida de tiempo. En la planeación de un experimento se debe precisar cómo se van a manipularlas variables independientes y cómo a medir las dependientes.
  • 4. 3) Control o validez interna de la situación experimental El término ““control” se refiere a que si se observa con el experimento que una o más variables independientes al ser manipuladas hacen variar a la(s) dependiente(s), la variación de estas últimas se deba a la manipulación de la(s) independiente(s) y no a otros factores o causas; o si se observa que una o más independientes no tienen un efecto sobre la(s) dependiente(s), se pueda estar seguro de ello. Cuando hay control podemos conocer la relación causal, cuando no se logra el control no se puede conocer dicha relación. La validez y el control interno se logran: Seleccionando varios grupos de comparación (2 como mínimo). Durante el experimento se observan y se tienen en cuenta las mismas instrucciones para todos los grupos, se deben estandarizar las personas que toman parte en la investigación. Características de los experimentos verdaderos según Campbell:  Tienen grupo de control  Tienen grupos de comparación  Tienen equivalencia de grupos. ¿Cuáles pueden ser los contextos de los experimentos?  Laboratorio La varianza (efecto) de todas, o casi todas, las posibles variables independientes que tiene influencia, sin pertenecer al problema de investigación inmediato, se mantienen reducidas (su efecto) al mínimo. (Kerlinger y Lee, 2002)
  • 5. Campo Efectuados en una situación realista en la que una o más variables independientes son manipuladas por el experimentador en condiciones tan cuidadosamente controladas como le permita la situación. (Kerlinger y Lee, 2002) Diferencia esencial: Lo es el “realismo”; el grado de ambiente natural con los que se llevan a cabo los experimentos. Los experimentos de laboratorio generalmente logran un control más riguroso que los de campo (Festiger, 1993), pero los de campo poseen más validez externa (Festinger y Lee, 2002) Algunos autores cualitativos acusan a los experimentos de laboratorio de;  Artificiales.  de no poseer validez externa.  de mantener la distancia respecto al grupo estudiado.  de imposibilitar el entendimiento completo del fenómeno a estudiar.  de ser descontextualizados.  reduccionistas. Defensa Kerlinger, y Festinger defienden y alegan:  Los objetivos primarios de un experimento verdadero son descubrir los efectos en condiciones puras y no contaminadas.  Probar predicciones de teorías y, refinarlas junto con la hipótesis. Concuerdan en que esas críticas provienen porque los críticos poseen una interpretación equivocada de los fines
  • 6. Los experimentos de laboratorio no deben constituir un intento de duplicar una situación de la vida real, pues no es eso lo que desean estudiar con este tipo de experimento.  En este tipo de experimentación el hecho de pueda encontrarse o no tal situación en la vida real no tiene importancia.  En el laboratorio solo se pretende determinar con exactitud en qué medida una variable especifica afecta la conducta o actitudes en condiciones específicas o puras. Las ventajas y desventajas de los diseños experimentales verdaderos son: Ventajas 1. La asignación aleatoria de las unidades de análisis a los grupos experimental y control permite controlar la validez interna del experimento. 2. Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos son producto de la casualidad. 3. La utilización de la preprueba permite cuantificar el cambio inducido por el tratamiento experimental. 4. La asignación por pareamiento aleatorio permite controlar las diferencias entre las unidades de análisis. Desventajas 1. La validez interna pudiera ser afectada por la preprueba. 2. El pareamiento aleatorio es útil cuando se trabaja un experimento en el que los grupos están integrados por 12 o 14 unidades de análisis, es decir, es aplicable en grupos pequeños.
  • 7. ¿Qué alcance tienen los experimentos y cuál es el enfoque del que se derivan?  Son estudios explicativos, determinando correlaciones, debido a que analizan las relaciones entre una o más variables independientes y una o más variables dependientes, así como sus efectos causales.  Su enfoque es cuantitativo.  Su paradigma deductivo.  Se basan en hipótesis preestablecidas.  El investigador debe centrarse en la validez, el rigor y el control de la situación de la investigación.  Su fin es estimar efectos causales (Feuer, Towne y Shavelson, 2002) Nomenclatura Variables independientes se representan con la X. Variables dependientes se representan con la O de observación porque éstas se miden. Los grupos se representan con la G y cuando son seleccionados al azar se les anticipa una R de random. El esquema más simple sería: RG1 X O1 (grupo con tratamiento experimental) RG2 - O2 (grupo de control) con pre-prueba RG1 O1 X O3 (grupo con tratamiento experimental) RG2 O2 - O4 (grupo de control) Referencias Hernández Sampieri,R., Fernández Collado,C. y Baptista Lucio,P. (2006). Metodología de la Investigación. 3ra Edición. Mèxico,DF: McGraw-Hill. Interamericana Editores. http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/int_meto_inv/c_3.htm http://viref.udea.edu.co/contenido/menu_alterno/apuntes/ac37diseno_experiment.df