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2. Diseños experimentales

(2)

2

Descripción del concepto

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Modelo de variación y constancia

a) Variación sistemática de la variable

independiente

b) Control y neutralización de las

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4

Variables del diseño

experimental

Tipo Acción

V. Independiente Manipulación

V. Dependiente Medición

(5)

Papel de las variables en el

contexto experimental

Variable Papel

V. Independiente Causa

(6)

6

Manipulación de la variable

independiente

(7)

Variable dependiente

La variable dependiente es conocida, también, por variable de medida, de respuesta o de resultado.

(8)

8

Control experimental

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Planificación del diseño

experimental

1. Formulación de la hipótesis.

2. Selección de la variable independiente y dependiente adecuada.

3. Control de las variables extrañas. 4. Manipulación de la/s variable/s

independiente/s y registro de la variable dependiente o de medida.

(10)

10

Objetivos específicos del

Diseño experimental

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OBJETIVOS CONSECUCIÓN

Maximizar la variancia sistemática primaria

Mediante la adecuada elección de los valores de la variable

independiente

Mediante la selección de un diseño adecuado

Control de las fuentes de variación secundarias

Aumentando la precisión en la medida de los registros y

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12

Diseño experimental y

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Técnicas de control

Experimental o directo: Diseño

Estadístico o indirecto: Ajuste

Técnicas de control asociadas al diseño

Aleatorización Diseños de grupos completamente al azar Constancia Diseños de dos grupos

apareados y de bloques

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14

Pasos del modelo de prueba

estadística

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Formulación de la Hipótesis de nulidad Formulación de la Hipótesis alternativa Estadístico de la prueba y nivel de

significación

Cálculo del valor empírico del estadístico de la prueba.

Decisión estadística de aceptar o rechazar

Paso 1

Paso 2

Paso 3

Paso 4

(16)

16

Diseño experimental y

causalidad

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(18)

(19)

Clasificación del Diseño

experimental clásico

(20)

20

Diseños

experimentales

Diseños entre-grupos

Diseños intra-sujetos o de medidas repetidas

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Diseño de dos grupos

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22

Concepto

Una de las situaciones más simples de

investigación experimental, tanto en ciencias sociales como del comportamiento, es la formada por dos grupos, uno de control y otro

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24

Clasificación

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Técnica de control Diseño

Aleatorización Diseño de dos grupos completamente al azar

Constancia Diseño de dos grupos apareados

Diseño de bloques de dos tratamientos

El sujeto como control propio

(26)

26

(27)

S U J E T O S S U J E T O S A₂ (Grupo control) A₁ (Grupo experimental) S U J E T O S S U J E T O S A₂ (Grupo control) A₁ (Grupo experimental) Muestra

(28)

28

(29)

S U J E T O S S U J E T O S A₂ (Grupo control) A₁ (Grupo experimental) S U J E T O S S U J E T O S A₂ (Grupo control) A₁ (Grupo experimental) Muestra

experimentalS1 Asignación al azar

, S2

(30)

30

(31)

Concepto

(32)

32

Clasificación

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Aleatorización Diseño multigrupo (de tres o más grupos completamente al azar)

Constancia Diseño de bloques de grupos al azar

El sujeto como control propio

Diseño de medidas repetidas con tres o más tratamientos (Sujetos x

(34)

34

(35)

Concepto

El diseño multigrupo completamente al azar requiere la asignación aleatoria de los sujetos de la muestra a los distintos grupos, sin restricción alguna. Se trata de una

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36

Formato del diseño de

multigrupo al azar

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Muestra

Asignación aleatoria

Tratamientos

.…………

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38

Prueba de significación general

Si la V. Independiente es categórica

Si la V. Independiente es cuantitativa

ANOVA unidireccional

Comparaciones múltiples

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Diseño de bloques de grupos

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40

Concepto

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(42)

42

Técnica de bloques

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(44)

44

Formato del diseño de bloques

Bloques Tratamientos

A₁ A₂··· A_j ··· A_a

……….. ……….………….

n₁ n₂ _··· n_j _··· n_a

B₁

B₂

B_k

n₁ n₂ _··· n_j _··· n_a

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Ventajas de la técnica de

bloques

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(47)

Diseño factorial

(48)

48

Concepto

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Criterios de clasificación

Cantidad de

niveles por factor

2x2, 2x2x2, 2x3, 2x3x4, etc.

Grado de control

(50)

50

Efectos factoriales estimables

1. Efectos simples

(51)

Efectos factoriales simples

(52)

52

Efectos factoriales principales

(53)

Efectos factoriales secundarios

(54)

54

Formado del diseño factorial

(55)

S U J E T O S

A₁B₁

S U J E T O S

A₁B₂

S U J E T O S S U J E T O S

A₂B₂ A₂B₁

S U J E T O S

A₁B₁

S U J E T O S

A₁B₂

S U J E T O S S U J E T O S

A₂B₂ A₂B₁

Muestra experimental

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56

Representación gráfica de la interacción

A₁ A₂ B₁

B₂

Interacción nula

A₁ A₂ B₂ B₁

Interacción positiva

A₁ A₂ B₂ B₁

Interacción negativa

A₁ A₂

B₁

B₂

Interacción inversa

A₁ A₂

B₁

B₂

Interacción inversa

A₁ A₂ B₁ B₂

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La disposición bifactorial aporta información no sólo de cada factor (efectos principales), sino de su acción combinada (efecto de interacción o efecto secundario). De esta forma, con la misma cantidad de sujetos requerida para experimentos de una sola variable independiente o factor, el investigador puede estudiar, simultáneamente, la acción de dos o más variables manipuladas. ..//..

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58

(59)

Diseño de medidas repetidas

(60)

60

Concepto

(61)

(62)

(63)

Efectos de orden

(64)

64

Tipos de efectos de orden

A) Efecto residual

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Efecto residual

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66

Cuando, como es frecuente en esos casos, se produce una persistencia del efecto del tratamiento anterior sobre el tratamiento siguiente, se corre el riesgo de que los efectos queden contaminados.

(67)

Efecto de período

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68

Clasificación del diseño en

función de los factores

Simple (SxA) Diseños

de medidas repetidas

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Clasificación del diseño en

función de los grupos

De un grupo o muestra (SxA)

Diseños de medidas repetidas

(70)

70

Diseño de medidas repetidas

simple de un grupo

(71)

Concepto

(72)

(73)

Estructura del diseño

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74

Supóngase, por ejemplo, que la variable sujetos,

simbolizada por S, actúa a n valores, y que el

factor A -variable de tratamiento-, a a valores

que son aplicados, de forma secuencial, a los sujetos de la muestra. Nótese la similitud entre este diseño y el diseño bifactorial dado que, analíticamente, la variable de sujetos actúa como si fuera un factor. La diferencia estriba sólo en la naturaleza y objetivo de las dos variables.

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78

Formato del diseño de medidas repetidas. Diseño de medidas repetidas simple (S x A)

A

₁

A

₂

... A

_a

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A₁B₁ A₁B₂A₂B₁ A₂B₂

Sujeto 1 Sujeto 1 Sujeto 1 Sujeto 1 Sujeto 2 Sujeto 2 Sujeto 2 Sujeto 2 ... Sujeto N Sujeto N Sujeto N Sujeto N

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80

Diseño de medidas repetidas

multigrupo o factorial mixto

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Concepto

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82 Puesto que el diseño mixto integra, en un mismo estudio, dos enfoques de investigación se aplica a aquellas situaciones donde están presentes, por lo menos, dos variables independientes. Así, los valores o niveles de la primera variable independiente genera grupos separados y su efecto se infiere por la comparación entre grupos o entre sujetos.

(83)

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84

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1 V.E. y 1 V.I. S(A)xB 2 V.E. y 1 V.I. S(AxB)xC

Diseño factorial ...

mixto ... Diseño de N V.E. y N V.I

medidas

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86

Formato del diseño de medidas

repetidas de dos grupos

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Muestra experimental

B₁ B₂B₃

Sujeto 1 Sujeto 1 Sujeto 1 Sujeto 2 Sujeto 2 Sujeto 2

... Sujeto N Sujeto N Sujeto N

A si gn ac ió n al a za r

Sujeto 1 Sujeto 1 Sujeto 1 Sujeto 2 Sujeto 2 Sujeto 2

... Sujeto N Sujeto N Sujeto N

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