Diseño experimental (2015)

Apunte Español
Universidad Universidad Autónoma de Barcelona (UAB)
Grado Psicología - 1º curso
Asignatura Metodes, disseny i tecniques d'investigació
Año del apunte 2015
Páginas 9
Fecha de subida 27/03/2015
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DISEÑO EXPERIMENTAL 1. Métodos de obtención y evaluación del conocimiento El conocimiento científico...
- Se maneja con datos obtenidos mediante contrastaciones empíricas.
- Utiliza el método científico.
- Su objetivo es crear leyes de máxima generalidad.
Dicho conocimiento puede...
- formarse a partir de una ley general y corroborarse en la experiencia (deducción): “todos los gatos son mamíferos. Los mamíferos amamantan a sus crías. En consecuencia, mi gato amamantará a sus crías”.
- formarse a partir de la experiencia y corroborarse mediante una ley general (inducción): “sé que el agua hierbe a 100º porque comienza a hacerlo siempre que la pongo a esa temperatura”.
1.1. Obtención del conocimiento 1. Problema. Partimos de un problema que nos sea contrastable.
2. Objetivos. Nos planteamos una serie de objetivos que nos permitan buscar evidencias empíricas.
3. Diseño. Creamos un diseño experimental de cómo procederemos.
4. Recogida de datos. Llevamos a cabo el diseño en una situación experimental o natural.
5. Análisis de datos. Analizamos los datos obtenidos del paso anterior.
6. Generalización. Comunicamos nuestro descubrimiento al mundo científico mediante congresos o revistas científicas.
En este punto debemos tener en cuenta las características, los mitos y los objetivos del conocimiento científico: - Características: sistemático, empírico, teórico, refutable.
- Mitos: infalibilidad, objetividad.
- Objetivos: predecir, describir, explorar, controlar...
- 1 -1.2. Evaluación del conocimiento Problema → Hipótesis → Teoría → contrastamos evidencias empíricas que confirmen (verificación) o refuten (falsación) nuestras teorías.
1.3. Organización de la investigación · Hipótesis: solución tentativa a un problema científico; puede ser una hipótesis teórica, científica u operativa.
· Teoría: conjunto de hipótesis contrastables y relacionadas que pueden dar explicaciones coherentes a un problema.
Entre ambos puntos tenemos dos definiciones a tener en cuenta: - Modelo: es la representación de una parte de la realidad que sirve para simular su funcionamiento. Ej.: una representación virtual de las redes neuronales.
- Constructo: es una variable que no podemos observar de manera directa porque que se construye a través de observaciones particulares. Ej.: no reconocemos a una persona introvertida, pero sí las características que evidencian su timidez.
1.4.1. Variables Atributo susceptible a diferentes valores que podemos medir. Ej.: Hipótesis: el abuso de los videojuegos reduce las habilidades sociales de los niños.
Variables: el abuso de los videojuegos (V1) y las habilidades sociales de los niños (V2).
Estas mismas variables pueden ser: · Categóricas - Nominales (variables que no pueden seguir un orden: el género, las aficiones, etc.).
- Ordinales (variables que sí pueden seguir un orden: el nivel socioeconómico, etc.).
· Cuantitativas.
- Discretas (variables que se ajustan a un número entero: el número de hijos, etc.).
- Continuas (variables que no se ajustan a un número entero: el peso, la altura, etc.).
1.4.2. Variables del núcleo y variables del contexto VARIABLES DEL NÚCLEO.
Son las variables que extraemos directamente de la hipótesis.
- Relacionales: cuando se nos presentan dos variables distintas. Ej.: el abuso de los videojuegos reduce las habilidades sociales de los niños.
- No relacionales: cuando se nos presenta una sola variable. Ej.: la mayoría de los niños hablan más de dos idiomas.
Entre las variables del núcleo relacionales suele establecerse una relación asimétrica.
· Variable Independiente: variable sobre la que se hipotetiza que influirá en la VD. Serán manipuladas o no manipuladas en función de si el investigador puede o no puede escoger qué sujetos se ajustarán a cada nivel de la VI.
· Variable Dependiente: variable sobre la que se hipotetiza que será influida por la VI. En un experimento, es la encargada de explicar las causas del problema.
Ej.: Los estudiantes que han pasado la selectividad modifican su actitud respecto a las pruebas en un sentido positivo.
VI: el resultado de la selectividad.
VD: la actitud de los estudiantes.
VARIABLES DEL CONTEXTO Son las variabs que no extraemos directamente de la hipótesis, sino de su contexto. Las hay de dos tipos: · Variables del contexto no confusionistas: una variable contextual no controlada que no tiene por qué influir sobre el resultado de la VD.
· Variables del contexto confusionistas: una variable contextual no controlada que rivaliza con la VD e influye sobre su resultado. En consecuencia, puede confundirnos.
Ej.: un investigador desarrolla un medicamento que denomina Memorex y que, se supone, mejora las habilidades cognoscitivas de su huésped. Lo aplica sobre el grupo A y administra un placebo sobre el grupo B. Después, realiza un mismo examen en ambos grupos. El grupo A duplica la nota del grupo B, así que el investigador da por válido su medicamento.
Lo que el investigador no ha tenido en cuenta es la variable confusionista que supone el QI previo de los alumnos. Si el QI medio del grupo A es de 120 y el QI medio del grupo B es de 90, no sería de extrañar que la nota se hubiese visto condicionada por este factor.
1.4.3. Relación y Causalidad Podemos inferir que una VD es la causa de una VI teniendo en cuenta los siguientes criterios.
· Asociación: que exista una relación significativa entre ambas variables.
· Temporalidad: que la VI precede a la VD en el tiempo.
· Ausencia de espuriedad: que no se den causas distintas de la VD (variables confusionistas).
En resumen...
Criterio de medida Categóricas Cuantitativas Nominales u Ordinales Discretas o Continuas Variable del núcleo Relacional No relacional Sólo habrá una Simétrica o asimétrica Criterio de diseño Variable independiente Manipulada o No Manipulada Variable dependiente Variable extraña Confusionista o No Confusionista 1.5. Validez interna y externa · Validez interna → CONTROL.
Grado de seguridad con el que podemos establecer que a VI es la causa de la VD. Para aumentarla es necesario reducir las variables confusionistas.
· Validez externa → REPRESENTAVILIDAD.
Ggrado de seguridad con el que podemos generalizar los resultados hacia el resto de personas, lugares, etc.
Validez externa e interna son contrarias contrarias: si se da la una, la otra disminuye. Ej.: a más control sobre un experimento, más nos costará generalizarlo.
1.6. Fiabilidad y sensibilidad Fiabilidad: grado de consistencia de una medida.
1. Inter-jueces: la puesta a prueba de dicha medida realizada por varios evaluadores distintos.
2. Temporal: la puesta a prueba de dicha medida realizada en distintos momentos temporales.
Sensibilidad: propiedad que tiene un experimento por la cual las manipulaciones que se realicen en él afectarán a la VD.
Ej.: un test revela que, tras haber sido medicados con un fármaco que trata de regular la ansiedad, los pacientes no han sufrido cambio alguno. Ahora bien: el problema reside en que dicho test sólo percibe los cambios extremos sin tener en cuenta los moderados.
1.7. Experimentación con variables Elementos imprescindibles para que un experimento sea considerado como tal: 1. La manipulación de la VI.
2. Un control de las variables extrañas que puedan darse. Existen determinadas técnicas de control...
- Constancia: asegurar los distintos niveles en los que se nos presentan las variables del contexto. Ej.: el QI del alumno (90-100), su motivación (media) y sus conocimientos previos de la asignatura (bajos).
3. La repartición de los sujetos en la VI de manera azarosa a través de la aleatorización.
- Asignación aleatoria o aleatorización: procedimiento probadamente aleatorio para asignar los sujetos de una muestra a los grupos de la VI.
Este seguido de elementos aumentan la Validez Interna, pero no por eso la determinan: si fallase uno de ellos, la Validez Interna sólo se vería disminuida.
2. Diseños unifactoriales POBLACIÓN → Selección → MUESTRA → Asignación aleatoria → GRUPOS (A, B, C...) Llegados a este punto, podemos recurrir a la aleatorización de dos maneras.
- Estrategia intersujeto: asignando cada grupo de sujetos a un nivel distinto de la VI.
- Estrategia intrasujeto: haciendo pasar a todos los sujetos por todos los niveles de la VI.
2.1. Diseño intersujeto unifactorial El diseño intersujeto unifactorial se caracteriza por: - tener una sola V.I. (es decir: por ser unifactorial).
- asignar al azar cada grupo de sujetos a una de las posibles condiciones experimentales.
Técnicas de control propias del diseño intersujeto: · Aleatorización → asignación de cada grupo de sujetos a un nivel de la VI de manera probadamente aleatoria.
· Bloqueo → si el grupo es pequeño, la aleatorización puede distribuir las variables confusionistas de manera descompensada. El bloqueo recurre a la constancia para calcular en qué medida se dan dichas variables y poder así bloquearlas.
- Ej.: queremos medir el aprendizaje en matemáticas mediante un sistema de enseñanza moderno y un sistema de enseñanza tradicional. En primer lugar, medimos la variable confusionista que representa el conocimiento previo del alumno a través de un examen.
Después, distribuimos los sujetos en función de su nota (+5 ó -5) de manera equilibrada.
2.2.1. Diseño intrasujeto unifactorial En el diseño intrasujeto unifactorial haremos pasar a todos los sujetos por todos los niveles de la VI. En este caso, la aleatorización se aplica en el orden: haremos pasar a los grupos por un nivel de la VI u otro en un orden probadamente aleatorio.
· Ventajas del diseño intrasujeto: - El sujeto me sirve como control propio (puesto que lo comparo consigo mismo en los distintos niveles de la VI).
- Resulta más económico, puesto que tengo que pagar menos sujetos.
· Desventajas del diseño intrasujeto: - El efecto persistencia/período, que se manifiesta en la VI y altera su influencia sobre la VD.
- No podemos estudiar aspectos como el género, la edad o la personalidad, puesto que no podemos hacer pasar a todos los sujetos por ellos.
- No podemos aplicarlo cuando las condiciones del experimento son irreversibles 2.2.2. Problemas del diseño intersujeto · Efecto período: los períodos de tiempo entre la aplicación del tratamiento en un grupo y otro deben ser equivalentes. Empero, en ocasiones la propia VD imposibilita esta equivalencia: - Práctica y aprendizaje: si, por ejemplo, queremos medir la habilidad con la que un sujeto realiza una misma prueba con y sin música, nos encontraremos con que el sujeto ya ha mejorado su habilidad al pasar por el segundo nivel de la VI.
- Fatiga: el sujeto, tras la realización constante de distintos experimentos, puede quedar fatigado por los mismos.
- Motivación: al igual que la fatiga, realizar diversas veces una misma prueba puede desmotivar al sujeto.
· Efecto de persistencia: cuando aplicamos un tratamiento en un nivel de la VI, no podemos garantizar que su efecto haya desaparecido antes de aplicar un segundo tratamiento en el siguiente nivel de la VI. Para evitar esto, podemos: - Establecer períodos de tiempo para extinguir el efecto de un tratamiento entre un nivel y otro.
- Estudiar la influencia del tratamiento: realizar medidas antes y después de aplicarlo en el primer nivel de la VI, y realizar otra medición antes y después de aplicarlo en el segundo nivel de la VI.
2.3. Técnicas de control intrasujeto · Contrabalanceo: controla el período y la persistencia, permitiendo un elevado grado de validez interna. Consiste en cambiar el orden de presentación de los sujetos (A, B y C → B, C y A).· · · · · · Diseño de cuadro latino: consiste en generar todas las permutaciones posibles para evitar que ningún grupo repita período de presentación.
Ej.: GRUPOS A, B y C → 6 permutaciones posibles. En este caso, escogemos 3.
B-C-A.
C-A-B.
A-B-C.
2.4. Síntesis TÉCNICAS DE CONTROL.
- Asignación al azar (intersujeto).
- Bloqueo (intersujeto).
- Contrabalanceo (intrasujeto).
3. Diseños factoriales Los diseños factoriales son los que tienen más de una sola VI. En este caso, no las estudiaremos por separado, sino simultáneamente.
Ej.: queremos comprobar cuál es el grado de dolor que sienten los sujetos (VD) cuando están distraídos (VI 1) y/o delante de una mujer (VI 2).
Investigador Distracción Respuesta de los Sujetos Sí Hombre No Sí Mujer No 3.1.1. Diseño factorial intersujeto En el diseño factorial intersujeto, el número de niveles de las dos VI (es decir, el número de condiciones experimentales) coincide con el número de grupos experimentales del experimento.
Ej.: VI 1 (2) x VI 2 (3) = Condiciones Experimentales (6), Grupos Experimentales (6).
VI 1 VI 2 Distracción Alta Investigador Hombre Distracción Media Distracción Baja Distracción Alta Investigador Mujer Distracción Media Distracción Baja 3.1.2. Diferencias entre el bloqueo y el diseño factorial intersujeto Diseño factorial intersujeto: Hombres Asignación → Distracción SÍ Asignación → Distracción NO Mujeres Muestra Bloqueo: Hombres Muestra Mujeres Asignación Distracción 15 SÍ 15 NO Asignación Distracción 15 SÍ 15 NO · El bloqueo se realiza ANTES de la asignación de la muestra. El diseño factorial intersujeto, en cambio, después.
· El bloqueo establece una distinción en la muestra, pero no la estudia. El diseño factorial intersujeto, por su parte, hace referencia directa a la misma y la estudia.
3.2. Diseño factorial intrasujeto En el diseño factorial intrasujeto trabajaremos en todo caso con un solo grupo experimental.
Ej.: Diseño 2 x 3 = 6 Condiciones Experimentales, 1 Grupo Experimental.
Hombre Distracción A Distracción M Mujer Distracción B Distracción A Distracción M Distracción B Como se trata de un diseño factorial intrasujeto, sólo habrá un grupo.
El esquema experimental sería el siguiente. Cada nivel de la VI irá en una columna distinta.
3.3. Interacción Hablaremos de interacción cuando los efectos de una VI sobre la VD dependan de los niveles de la otra VI.
· En un gráfico, sabremos que no hay interacción cuando las líneas del mismo sean paralelas entre sí.
· En un esquema, sabremos que no hay interacción cuando el efecto de una VI sea el mismo esté o no presente la otra VI.
Distracción SÍ Distracción NO Investigador F 40 30 Investigador M 20 10 COLUMNAS: las columnas nos demuestran que, cuando el investigador es una mujer, los sujetos aguantan 20 segundos más (se de o no la tarea distractora).
FILAS: las filas nos demuestran que, cuando se aplica la tarea distractora, los sujetos aguantan 10 segundos más (sea el investigador un hombre o una mujer).
De acuerdo con esto, podemos distinguir...
- Efectos principales: el efecto global de una VI sobre una VD sin tener en cuenta los niveles de la otra VI.
- Efectos simples: el efecto que tiene una VI sobre una VD teniendo en cuenta los niveles de la otra VI.
Siempre estudiaremos ambos efectos; aún así, sólo los interpretaremos en función de si hay o no interacción – de haberla, interpretaremos los efectos simples; de no haberla, interpretaremos los efectos principales.
En el ejemplo anterior, pues, interpretaremos los efectos principales del género del investigador (+20') y los efectos principales de la tarea distractora.
3.4. Efecto techo y efecto suelo Pongamos por caso que tenemos un termómetro con el que pretendemos medir el cambio brusco de temperaturas en una zona determinada. Empero, el termómetro sólo nos indica los cambios que se dan desde los -50Cº hasta los 100Cº.
- Efecto techo: cuando el número supera el máximo asequible. No podremos saber de qué temperatura estamos hablando si se dan cambios por encima de los 50Cº.
- Efecto suelo: cuando el número no alcanza el mínimo asequible. No podremos saber de qué temperatura estamos hablando si se dan cambios por debajo de los -50ºC.
3.5. Diseño factorial mixto El diseño factorial mixto combina el diseño intersujeto con el diseño intrasujeto. El número de grupos experimentales coincidirá con el número de niveles de la VI intersujeto.
2 (intersujeto) x 3 (intrasujeto) = 6 Condiciones Experimentales, 2 Grupos Experimentales.
Los niveles de la VI intersujeto los agruparemos en una misma columna; los niveles de la VI intrasujeto, en cambio, los agruparemos en columnas distintas. El esquema experimental sería el siguiente.
Distacción Alta Distracción Media Distracción Baja Investigador Hombre Investigador Mujer 3.6. Ejemplos Se realiza un experimento con un diseño factorial 3x3. El número de observaciones en cada condición experimental es de 9. Si las VI son intersujeto, cuál será su medida mostral? VI 1 VI 1 VI 1 VI 2 A 9 VI 2 B 9 VI 2 C 9 VI 2 A 9 VI 2 B 9 VI 2 C 9 VI 2 A 9 VI 2 B 9 VI 2 C 9 9 x 9 = 81 (medida mostral).
En un diseño factorial 2x3, la primera VI es intersujeto y la segunda, intrasujeto. Si en cada condición experimental tenemos 10 datos, ¿cuántos datos tendremos en total? B1 B2 B3 A-1 10 A-2 10 2 condiciones experimentales = 20 datos.
En un diseño factorial 2x2, los dos factores intersujeto, tenemos 80 sujetos. ¿Cuántos le corresponden a cada grupo? A1 A2 B1 20 B2 20 B1 20 B2 20 Dos investigadores distintos realizan cada uno un diseño factorial 2x4, el primero de ellos siguiendo un diseño intersujeto, y el segundo, un diseño intrasujeto. Queremos tener 10 puntuaciones distintas en cada condición. ¿Cuántos sujetos necesitará cada investigador? A1 A2 A3 A4 B1 10 B2 10 B1 10 B2 10 B1 10 B2 10 B1 10 B2 10 INTERSUJETO: n = 80 sujetos.
A1 B1 A2 B2 B1 INTRASUJETO: n = 10 sujetos.
A3 B2 B1 A4 B2 B1 B2 ...