Los diseños unifactoriales intersujetos son diseños sobre grupos formados por diferentes sujetos que estudian el influjo de una sola VI sobre una VD en dos o más grupos equivalentes.
Diseños de grupos aleatorios
Se basa en la equivalencia inicial de los grupos. Consiste en formar grupos aleatoriamente y asignarles el tratamiento también de forma aleatoria. Puede ser de dos grupos o multigrupo.
Diseño de dos grupos aleatorios
Se suelen utilizar para contrastar hipótesis muy sencillas y cuando sólo nos interesa estudiar la magnitud del efecto de la VI sobre la conducta del sujeto.
Tipo I: Grupo experimental (valor de la VD ≠ 0, con tratamiento) + Grupo de control (valor de la VD = 0, sin tratamiento).
Tipo II: Dos grupos experimentales (valores de la VD ≠ 0, ambos con tratamiento).
Diseño de dos grupos aleatorios con medida postratamiento
Pasos a seguir:
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Selección de una muestra (preferiblemente aleatoria) suficientemente grande para que actúe el azar.
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Asignación aleatoria de los sujetos a los dos grupos. Asignación aleatoria del tratamiento a cada grupo. Aplicación del tratamiento y medida de la conducta de los sujetos de los dos grupos. Puede hacer dos grupos experimentales o uno experimental y otro de control.
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Análisis de los datos obtenidos de la forma más adecuada (comparación de ambos grupos). Según el libro, esto se estudiará en la asignatura “Diseños de investigación”.
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Extracción de conclusiones, generalización de los resultados y redacción del informe.
Este diseño presenta las siguientes ventajas:
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Equivalencia de los grupos antes de aplicar el tratamiento (por asignación aleatoria de los sujetos a los grupos).
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Control sobre algunas amenazas de validez interna, porque pasa poco tiempo desde la aplicación del tratamiento hasta la aplicación de la conducta:
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Historia.
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Maduración.
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Y los siguientes inconvenientes:
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Amenazas a la validez interna: (muestra pequeña o asignación no aleatoria)
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Instrumentación.
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Selección diferencial.
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Amenazas a la validez externa:
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Relacionadas con la interacción de los sesgos de selección y tratamiento (muestra no representativa resultados no generalizables).
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Efectos reactivos de los dispositivos experimentales (por la artificialidad de la situación experimental).
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Diseño de dos grupos aleatorios con medida pre y postratamiento
Pasos a seguir:
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Selección de una muestra (preferiblemente aleatoria) suficientemente grande para que actúe el azar.
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Asignación aleatoria de los sujetos a los dos grupos y medida de la conducta de los sujetos de los dos grupos (medida pretratamiento, para comprobar que ambos grupos son realmente equivalentes). Si los grupos son equivalentes, se continúa con el proceso; si no lo son, se puede aplicar la técnica de bloqueo para configurar los grupos y, después, continuar el experimento. Asignación aleatoria del tratamiento a cada grupo. Aplicación del tratamiento y medida de la conducta de los sujetos de los dos grupos. Puede hacer dos grupos experimentales o uno experimental y otro de control.
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Análisis de los datos obtenidos de la forma más adecuada (comparación de ambos grupos). Comparaciones:
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Medidas pretratamiento de cada grupo (para comprobar su equivalencia).
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Medidas pre y post de cada uno de los grupos (para ver la influencia del tratamiento en cada grupo).
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Medidas postratamiento de cada grupo (para contrastar la hipótesis).
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Extracción de conclusiones, generalización de los resultados y redacción del informe.
Este diseño presenta las siguientes ventajas:
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Equivalencia de los grupos antes de aplicar el tratamiento (por la comprobación con la medida pretratamiento).
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Control sobre algunas amenazas a la validez interna:
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Historia, porque pasa poco tiempo entre las medidas pre y postratamiento y, dichas medidas, pueden tomarse simultáneamente en ambos grupos.
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Maduración, porque pasa poco tiempo entre las medidas pre y postratamiento y, dichas medidas, pueden tomarse simultáneamente en ambos grupos.
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Selección diferencial (casi imposible).
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Mortalidad experimental (que puede controlarse buscando al sujeto equivalente en el otro grupo, a través de la medida pretratamiento).
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Y los siguientes inconvenientes:
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Amenazas a la validez interna:
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Administración de pruebas (experimentador) (al tomar las medidas de ambos grupos a la vez).
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Instrumentación (al tomar las medidas de ambos grupos a la vez).
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Sensibilización a la medida pretratamiento.
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Regresión estadística (cuando las puntuaciones en las medidas pretratamiento son muy extremas).
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Amenazas a la validez externa:
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Relacionadas con la interacción entre la medida pre y el tratamiento.
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Relacionadas con la interacción entre la selección y el tratamiento.
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Artificialidad de la situación experimental.
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Diseño multigrupo
Se suelen utilizar cuando, además de la magnitud del efecto, interesa precisar el tipo de relación entre la VI y la VD.
Utiliza tres o más valores de la VI. La asignación de los sujetos a los grupos o los tratamientos se hace aleatoriamente.
Los grupos pueden ser todos experimentales o contemplar uno de control, sin tratamiento o con placebo (elegido de forma aleatoria). Pueden tomarse sólo medidas postratamiento o ambas (pre y postratamiento).
El proceso es semejante a los anteriores. Sin embargo, el análisis de datos presenta diferencias sustantivas (debido al mayor número de grupos más medidas a comparar).
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Con medidas postratamiento: ANOVA.
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Con medidas pre y postratamiento: ANCOVA.
Su principal ventaja es que tiene menos amenazas porque se usan más valores de la VI y, también, si se conoce la relación entre VI-VD.
Diseños de bloques
Garantizan los grupos equivalentes.
Utiliza la técnica de bloqueo y puede usarse tanto en diseños unifactoriales, como factoriales. Minimiza la varianza error y controla la varianza sistemática secondaria.
La variable de bloqueo (VB) se mide antes de formar los grupos, para asegurar su equivalencia. La medida pretratamiento se toma una vez formados los grupos, para comprobar que son equivalentes.
VB ≠ Medida pretratamiento
Su principal ventaja es una mayor validez interna porque los grupos experimentales son inicialmente más homogéneos entre sí que si se hubieran formado al azar.
Inconvenientes:
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Esfuerzo.
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Costes.
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Posible disminución de la validez externa debido a la cantidad de sujetos que hay que eliminar por no encajar dentro de ningún bloque.
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Posible sensibilidad de los sujetos a la medida previa de la VD (cuando VB=VD).
El análisis de datos se produce con las mismas técnicas que para los grupos aleatorios independientes. Con técnicas de dos variables: Incorporando la VB como variable de estudio a la hora de analizar los datos (ANOVA de dos factores o ANCOVA). En el caso de los grupos apareados, una prueba de muestras relacionadas (paramétricas o no paramétricas).
Tipos de diseños de bloques:
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Diseños de bloques aleatorios
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VB: 1
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VVII: ≥ 1
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Grupos: ≥ 2
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Diseños de bloques de cuadrado latino
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VVBB: 2
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Número de bloques de cada VB = Número de condiciones experimentales
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Diseños de bloques de cuadrado grecolatino
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VVBB: 2 ó 3
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Número de variables total (VVBB+VVII) = 4
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2 VVII 2 VVBB 1 VI 3 VVBB
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El número de niveles de todas las variables tiene que ser el mismo.
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Diseño de bloques aleatorios
Tipos de diseños de bloques aleatorios:
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Diseños de bloques aleatorios completos
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Cada bloque constituye una réplica exacta del experimento porque dentro de cada bloque se aplican todos los niveles de la VI.
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Diseños de bloques aleatorios incompletos
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Se aplican sólo algunas condiciones dentro de cada bloque.
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Diseño de grupos aparejados o equiparados
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Los sujetos tienen que ser idénticos (en los anteriores, bastaba con que fueran similares). En este caso a la VB se la denomina variable de apareo (VA) o variable equiparada. Ej: Pares de gemelos criados juntos.
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Pasos para el diseño de bloques aleatorios:
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Elegir la muestra.
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Conocer la VE relacionada con la VD.
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Medir la VB en todos los sujetos y decidir el número de bloques que vamos a formar (a mayor variabilidad, mayor número de bloques).
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Asignar aleatoriamente a cada grupo experimental el mismo número de sujetos de cada bloque, eliminándose los sujetos restantes de forma aleatoria.