Métodos de investigación cuantitativa y diseños experimentales en Psicología

Introducción a la Investigación en Psicología: Fundamentos de Estadística y Bases Epistemológicas

Tema 5. Métodos de investigación cuantitativa. Diseños experimentales

Índice

Esquema Ideas clave

• 5.1. Introducción y objetivos
• 5.2. Diseños experimentales
• 5.3. Clasificación de los diseños experimentales
• 5.4. Diseños de una única variable independiente
• 5.5. Diseños factoriales
• 5.6. Diseños de sujeto único
• 5.7. Referencias bibliográficas

A fondo

Listas guía de comprobación de ensayos clínicos: declaración Consort. Impacto de una intervención psicosocial en la carga del cuidador de niños con parálisis cerebral El diseño de caso único en investigación en psicología clínica. Un vínculo entre la investigación y la práctica clínica

Test@ Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)

Tema 5. Esquema

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DISEÑOS EXPERIMENTALES

Características Clasificación

Diseños con una única VI

Diseños con más de una VI Diseños de sujeto único Elevado grado de manipulación de la VI:

• Presencia ausencia de Vi
• Variación de cantidad de VI

Diseños de grupos independientes Diseños de grupos dependientes Diseños factoriales Proceso de aleatorización de la muestra del estudio Diseño aleatorizado de dos grupos Intra-series Entre-series Series combinadas Bloque de variables confusoras (opcional) V A-B Diseño aleatorizado de más de dos grupos Cambio de criterio Diseño aleatorizado por bloques Retirada de tratamiento Tratamiento múltiple Interactivos

Esquema

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5.1. Introducción y objetivos

En este tema, nos centraremos en los diseños experimentales. Veremos cuáles son sus características más importantes (como la manipulación de la variable independiente y las diferentes estrategias para intentar controlar las posibles variables de confusión) y su clasificación. Profundizaremos en los diseños experimentales de grupos independientes, factoriales y, por último, veremos los diseños de sujeto único.

Una vez terminado este tema seremos capaces de:

• Identificar las características principales de un diseño experimental.
• Conocer la importancia de las estrategias de control de las variables de confusión.
• Conocer la clasificación de los diferentes diseños experimentales, sus ventajas e inconvenientes.
• Conocer los diseños experimentales de sujeto único.

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5.2. Diseños experimentales

Una parte muy importante de una investigación es la elección del diseño de nuestro estudio. Por ello, dependiendo del objetivo de este, de nuestros recursos y de aspectos de tipo etico, podíamos elegir entre diseños experimentales, cuasiexperimentales y observacionales.

Empezaremos por los más completos y, a la vez, más complejos: los diseños experimentales. Como ya hemos visto, los diseños experimentales se caracterizan por tener el grado elevado de manipulación de la variable independiente (VI) e intentar un mayor control de las variables extrañas (también llamadas variables de confundido). Veamos en qué consisten estas dos características.

Tanto en los diseños experimentales como en los diseños cuasiexperimentales, el investigador manipula la variable independiente (VI), porque sospecha o intuye que es la causante de los posibles resultados encontrados en la variable dependiente (VD). Para ello, existen varias formas de manipulación (Martínez- Arias et al., 2014):

• Presencia/ausencia de la VI. Es la forma más sencilla de manipular la variable independiente. Simplemente, se trata de exponer a un grupo (grupo experimental) a la condición o tratamiento que se desea estudiar, mientras que se evita la exposición a dicho factor del otro grupo (grupo control).
• Variación de la cantidad de VI. En este caso, el investigador varía la cantidad o dosis de exposición a la variable independiente en los diferentes grupos experimentales para ver la cantidad de efectos que produce sobre la VD. Por ejemplo, cuando se aplica 1 gramo de paracetamol al primer grupo de participantes, 0,5 gramos al segundo grupo y el 0,25 gramos al tercer grupo.

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Por otro lado, en este tipo de diseños, cuya finalidad es explicativa o causal, es muy importante intentar controlar todas las variables de confundido que pudieran amenazar la validez interna de nuestro estudio.

Para ello, intentaremos que los diferentes grupos de nuestro estudio sean equivalentes antes de dar comienzo al experimento, especialmente en lo que se refiere a las variables dependientes.

Para lograr esta equivalencia entre los grupos solemos realizar una asignación aleatoria.

Esto significa que asignaremos a los individuos de nuestra muestra a los diferentes grupos del estudio (grupos experimentales y grupos controles) de manera aleatoria, al azar.

Este proceso de aleatorización puede realizarse mediante software estadístico o mediante sorteos más tradicionales (extracción de cartas, lanzamientos de monedas, elección de sobres cerrados ... ).

Podemos buscar un extra de control de las variables confusoras mediante otras estrategias, como el bloqueo de variables, también llamado emparejado o matching.

Consiste en asignar participantes que posean la misma magnitud o puntuación en una o en varias variables confusoras a cada uno de los grupos.

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Por ejemplo:

• Cuando estoy realizando la aleatorización de los participantes a los diferentes grupos del estudio, puedo solicitarle al software estadístico que me genere grupos con la misma cantidad de varones, con la misma altura media o con las mismas edades.
• A medida que incluimos más variables de bloqueo, menos aleatorizada estará mi muestra.

Puedes ver un vídeo acerca del proceso de aleatorización de la muestra de un estudio a los diferentes grupos de un estudio.

‹ Menu 00:00 01:25 >

Accede al vídeo: https://unir.cloud.panopto.eu/Panopto/Pages/Embed.aspx?id=3e39dbde-a463- 41bf-aeef-b01400cb7c61

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5.3. Clasificación de los diseños experimentales

Dentro de los diseños experimentales, y gracias a las estrategias mencionadas anteriormente (manipulación de VI, aleatorización y bloqueo), podemos encontrarnos con un amplio abanico de diseños.

A continuación, veremos una posible clasificación de los diseños más destacados dentro del paradigma experimental. Los diseños experimentales pueden dividirse en:

Diseños con una única variable independiente:

• Diseños con diferentes grupos de sujetos en diferentes condiciones (diseños entre- sujetos o de grupos independientes).
• Diseños con los mismos sujetos en diferentes condiciones (diseños intra-sujetos, de medidas repetidas o diseños dependientes).

Diseños con dos o más variables independientes (diseños factoriales). Diseños de sujeto único.

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5.4. Diseños de una única variable independiente

A continuación, detallamos los distintos tipos de diseños que podemos encontrar en esta categoría.

Diseños de grupos independientes

Cuando los sujetos son asignados de manera aleatoria a los diferentes grupos (grupos control y grupos experimental), el diseño se considera de grupos independientes.

Como vemos, lo más habitual es crear un grupo que no recibe la VI y que suele denominarse grupo de control.

Puede haber un solo grupo experimental y un solo grupo de control, aunque también puede haber varios grupos experimentales y varios grupos de control simultáneamente si el investigador o el estudio lo requiere.

Los diseños más frecuentes de grupos independientes se muestran a continuación.

Diseño aleatorizado de dos grupos. En su forma más simple de un estudio experimental. Se componen como mínimo de dos grupos (grupo experimental y grupo control). El propósito primario del diseño es determinar si una intervención específica (la VI) causa un efecto (VD). Normalmente, uno de ellos recibe la intervención (grupo experimental) y el otro no la recibe o recibe algún tratamiento inocuo (grupo de control). Los sujetos son asignados aleatoriamente a las dos condiciones (Rogers y Revesz, 2020).

Por ejemplo:

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Un investigador asigna un conjunto de estudiantes a dos grupos, uno de los grupos recibe una terapia, cuya eficacia quiere probarse y el otro grupo no recibe tratamiento o recibe alguna otra forma de tratamiento inocuo que supuestamente no tiene efectos en la VD.

El diseño se presenta en la Tabla 1:

Grupo Asignación Medida pre-test Intervención Medida post-test Experimental Medida 1 Sí Medida 2 Aleatoria Control Medida 1 No Medida 2

Tabla 1. Esquema secuencial del diseño aleatorizado de dos grupos. Fuente: elaboración propia.

Este diseño admite ciertas variaciones dependiendo de las necesidades del estudio.

Por ejemplo, el tratamiento d e l grupo control no tienen por que ser obligatoriamente la ausencia de tratamiento.

Puede que el grupo control reciba un placebo (sustancia o intervención inocua), entrar a formar parte de una lista de espera (recibirán el tratamiento cuando finalice el estudio), o se les aplica el tratamiento habitual (treatment as usual o TAU).

Por otro lado, si tenemos en cuenta los efectos del proceso de aleatorizar la muestra (homogenizan los grupos), en ocasiones, podemos ver estudios que omiten la evaluación pretest y asumen que ambos grupos ya son homogéneos en las diferentes variables de estudio al inicio del experimento (diseños con solo medida postest).

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