TEMA 5: MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA. DISEÑOS EXPERIMENTALES
5.3 Clasificación de los diseños experimentales
5.2 Diseños experimentales
Gracias a las estrategias anteriores (manipulación de la VI, aleatorización y bloqueo), existen diversos tipos de diseños
Una parte esencial de cualquier investigación es la elección del diseño del estudio. experimentales.
Dependiendo del objetivo, los recursos y los aspectos éticos, se puede optar por:
Una clasificación posible distingue:
▸ DIseños experimentales
▸ DIseños cuasiexperimentales DISEÑOS CON UNA ÚNICA VARIABLE INDEPENDIENTE (VI):
▸ DIseños observacionales Diseños con diferentes grupos de sujetos en diferentes condiciones -> también llamados DISEÑOS ENTRE-SUJETOS o
de grupos independientes (Se compara la nota de un grupo de estudiantes que usa un método de estudio con
Los diseños experimentales son los más completos y también los más complejos, ya que se la de otro grupo distinto que no lo usa)
caracterizan por: Diseños con los mismos sujetos en diferentes condiciones -> también llamados diseños INTRA-SUJETOS, de medidas
repetidas o diseños dependientes. (Se mide la nota de los mismos estudiantes antes y después de aplicar un
▸ Un alto grado de manipulación de la variable independiente (VI). método de estudio.)
▸ Un mayor control sobre las variables extrañas o de confundido.
DISEÑOS CON DOS O MÁS VARIABLES INDEPENDIENTES:
MANIPULACIÓN DE LA VARIABLE INDEPENDIENTE (VI) Conocidos como DISEÑOS FACTORIALES, permiten estudiar la interacción entre varias VI.
Tanto en los diseños experimentales como en los cuasiexperimentales, el investigador manipula la VI, (Se estudia cómo influyen el método de estudio y las horas de sueño, juntos, en la nota de los estudiantes.)
ya que sospecha que esta es la causa de los cambios observados en la variable dependiente (VD).
DISEÑOS DEL SUJETO ÚNICO:
Existen distintas formas de manipulación (Martínez-Arias et al., 2014):
Se centran en el análisis detallado de un solo individuo o caso, aplicando y retirando condiciones experimentales.
(Se observa a un solo estudiante, aplicándole un método de estudio durante un tiempo, retirándolo después y
▸ PRESENCIA O AUSENCIA DE LA VI : La forma más simple.
comparando su rendimiento.)
Un grupo (experimental) recibe la intervención o tratamiento, mientras que otro grupo (control) no la
recibe.
5.4 Diseños de una única variable independiente
Ejemplo: Un grupo realiza un programa de entrenamiento y otro no.
Dentro de esta categoría se agrupan los diseños que estudian una sola VI.
▸VARIACION DE LA CANTIDAD DE VI: El investigador modifica la dosis o intensidad de la variable
independiente para observar su efecto sobre la VD.
DISEÑOS DE GRUPOS INDEPENDIENTES
Ejemplo: Aplicar 1 gramo de paracetamol al primer grupo, 0,5 gramos al segundo y 0,25 gramos al
En estos diseños, los sujetos son asignados aleatoriamente a los diferentes grupos del estudio (grupo experimental y
tercero.
grupo control).
▸ El grupo experimental recibe la manipulación de la VI.
CONTROL DE VARIABLES EXTRAÑAS O DE CONFUNDIDO
▸ El grupo control no recibe la VI o recibe un tratamiento inocuo o neutral.
El objetivo de los diseños experimentales es explicativo o causal, por lo que es importante controlar las
variables extrañas que puedan amenazar la validez interna del estudio.
Puede haber:
▸ Un único grupo experimental y uno de control.
Para ello, se busca que los grupos sean equivalentes antes del experimento, especialmente respecto a
▸ O varios grupos experimentales y varios de control, según las necesidades del estudio.
las variables dependientes.
ASIGNACIÓN ALEATORIA (ALEATORIZACIÓN) 1. Diseño aleatorizado de dos grupos
Consiste en asignar aleatoriamente a los participantes de la muestra a los distintos grupos del estudio Es la forma más simple de diseño experimental.
(experimental o control). Consta de la menos dos grupos:
Esto garantiza que los grupos sean equivalentes y que las diferencias observadas se deban a la manipulación
de la VI. 1. Grupo experimental, que recibe la intervención o tratamiento.
2. Grupo control, que no la recibe o recibe un tratamiento sin efectos sobre la VD,
Puede hacerse mediante software estadístico o métodos tradicionales como:
▸ Sorteos Propósito: determinar si una intervención específica (VI) produce un efecto sobre la variable dependiente (VD).
▸ Lanzamiento de monedas
▸ Extracción de cartas o sobres cerrados Los participantes son asignados aleatoriamente a los dos grupos (Rogers y Revesz, 2020):
Ejemplo
BLOQUEO DE VARIABLES (EMPAREJADO O MARCHING) Un investigador asigna a un grupo de estudiantes a dos condiciones:
Otra estrategia de control de variables confusoras consiste en el bloqueo o emparejamiento. ▸ Un grupo recibe una terapia experimental.
Se asignan participantes con la misma magnitud o puntuación en una o varias variables confusoras a cada ▸ El otro grupo no recibe tratamiento o recibe un tratamiento inocuo.
grupo.
Ejemplo: Crear grupos con igual número de varones, misma altura media o igual promedio de edad. El objetivo es comparar los resultados para determinar la eficacia de la terapia aplicada.
Cuantas más variables se bloquean, menos aleatorizada se vuelva la muestra. El diseño se presenta en la Tabla 1:
, 2. Variaciones del diseño aleatorizado de dos grupos 5. Diseños de grupos dependientes
Este diseño admite variaciones según las necesidades del estudio.
En este caso, se utiliza el mismo grupo de sujetos y se aplican los diferentes tratamientos o condiciones
TRATAMIENTO DEL GRUPO CONTROL: NO TIENE POR QUÉ SER LA AUSENCIA DE INTERVENCIÓN. experimentales sobre ellos, en distintos momentos y de forma aleatoria.
Puede consistir en: No se aleatorizan los sujetos a los grupos, sino el orden de aplicación de los tratamientos (Badii et al., 2007).
▸ Un placebo (intervención inocua)
▸ Una lista de espera, donde los participantes recibirán el tratamiento al finalizar el estudio.
▸ El tratamiento habitual (TAU- Treatment As Usual), es decir, la atención estándar que ya se aplica
normalmente.
DISEÑOS CON SOLO MEDIDA POSTEST Ejemplo
A veces, se omite la evaluación pretest, ya que la aleatorización asegura que los grupos sean homogéneos al ▸ El primer participante recibe primero el tratamiento A y después el tratamiento B.
inicio del experimento. ▸ El segundo participante, el orden inverso: primero B y después el A.
De este modo, solo se realiza la evaluación final (postest).
A estos diseños se les denominan también diseños intra-sujeto o diseños de medidas repetidas.
3. Diseño aleatorizado de tres o más grupos Ejemplo aplicado
Este diseño amplía el anterior y permite comparar varios tratamientos o diferentes dosis de una intervención. Un estudio analiza los efectos del alcohol y el cannabis sobre la memoria.
También puede incluir grupos control adicionales para confirmar que los efectos observados se deben Todos los participantes:
exclusivamente a la variable independiente (Martínez-Arias et al., 2014). 1. Consumen una cantidad determinada de alcohol y luego hacen una prueba de memoria.
2. En otra sesión, se les administra cannabis y repiten la misma prueba.
A medida que aumenta el número de grupos, es necesario incrementar el tamaño de la muestra para mantener
la potencia y fiabilidad del estudio. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos en ambas condiciones.
Ejemplo
Se desea evaluar la eficacia de tres terapias psicológicas para tratar la nomofobia: VENTAJAS DE LOS DISEÑOS DE GRUPOS DEPENDIENTES (MARTÍNEZ-ARIAS ET AL., 2014)
▸ Grupo experimental 1: Terapia Cognitiva (TC). ▸ Permiten controlar las diferencias individuales, ya que los mismos sujetos participan en todas las
▸ Grupo experimental 2: Terapia Emotiva (TRE). condiciones.
▸ Grupo experimental 3: Terapia de Aceptación y Compromiso (TAC). ▸ La comparación entre condiciones evalúa directamente los efectos de la VI, con sujetos equivalentes en
▸ Grupo control: sin tratamiento. todas las variables individuales.
▸ Los participantes pueden recibir todos los tratamientos, lo que puede considerarse una ventaja.
El investigador compara los resultados para determinar cuál de las tres terapias es más eficaz. ▸ Ahorro en reclutamiento: se requiere un número menor de participantes, porque cada uno aporta datos en
todas las condiciones.
4. Diseño de grupos aleatorios por bloques
El bloqueo es otra estrategia para controlar las variables confusoras, aplicada junto con la aleatorización. INCONVENIENTES DE LOS DISEÑOS DE GRUPOS DEPENDIENTES
Existen dos formas principales de producir este bloqueo:
Aunque favorecen el control de la validez interna, presentan riesgos o amenazas a esa validez:
BLOQUEO POR AGRUPACIÓN
Se buscan participantes con la misma puntuación o magnitud en una variable confusora (por ejemplo, edad) y ▸ Efectos de persistencia Los efectos de una condición pueden mantenerse y afectar a la siguiente.
se agrupan en bloques. Es recomendable dejar un período de limpieza entre fases.
Luego, se aleatoriza dentro de cada bloque para asignarlos a los tratamientos.
Esto permite controlar la influencia de esa variable confusora. ▸ Efecto de la práctica Los sujetos pueden aprender a responder mejor a las pruebas tras repetirlas,
generando mejoras falsas atribuibles a la práctica y no al tratamiento.
EMPAREJAMIENTO
Se busca que cada sujeto del grupo experimental tenga un equivalente en el grupo control con características ▸ Habituación La exposición repetida puede causar disminución de la respuesta o adaptación del sujeto a
coincidentes (edad, sexo, etc.). las condiciones.
Por ejemplo
Si el primer sujeto del grupo experimental es un varón de 27 años, el primer sujeto del grupo debe ▸ Sensibilización La exposición a una condición puede provocar respuestas más intensas a otra posterior,
coincidir en edad y sexo. especialmente si las condiciones son negativas.
▸ Contraste Los sujetos pueden comparar las diferentes condiciones experimentales, afectando su
manera de responder.
CONSIDERACIONES FINALES
Los diseños de medidas repetidas son útiles y eficientes, pero no siempre son convenientes.
Dependiendo de la naturaleza de las condiciones experimentales, puede no ser apropiado utilizar este tipo de
diseño.
5.3 Clasificación de los diseños experimentales
5.2 Diseños experimentales
Gracias a las estrategias anteriores (manipulación de la VI, aleatorización y bloqueo), existen diversos tipos de diseños
Una parte esencial de cualquier investigación es la elección del diseño del estudio. experimentales.
Dependiendo del objetivo, los recursos y los aspectos éticos, se puede optar por:
Una clasificación posible distingue:
▸ DIseños experimentales
▸ DIseños cuasiexperimentales DISEÑOS CON UNA ÚNICA VARIABLE INDEPENDIENTE (VI):
▸ DIseños observacionales Diseños con diferentes grupos de sujetos en diferentes condiciones -> también llamados DISEÑOS ENTRE-SUJETOS o
de grupos independientes (Se compara la nota de un grupo de estudiantes que usa un método de estudio con
Los diseños experimentales son los más completos y también los más complejos, ya que se la de otro grupo distinto que no lo usa)
caracterizan por: Diseños con los mismos sujetos en diferentes condiciones -> también llamados diseños INTRA-SUJETOS, de medidas
repetidas o diseños dependientes. (Se mide la nota de los mismos estudiantes antes y después de aplicar un
▸ Un alto grado de manipulación de la variable independiente (VI). método de estudio.)
▸ Un mayor control sobre las variables extrañas o de confundido.
DISEÑOS CON DOS O MÁS VARIABLES INDEPENDIENTES:
MANIPULACIÓN DE LA VARIABLE INDEPENDIENTE (VI) Conocidos como DISEÑOS FACTORIALES, permiten estudiar la interacción entre varias VI.
Tanto en los diseños experimentales como en los cuasiexperimentales, el investigador manipula la VI, (Se estudia cómo influyen el método de estudio y las horas de sueño, juntos, en la nota de los estudiantes.)
ya que sospecha que esta es la causa de los cambios observados en la variable dependiente (VD).
DISEÑOS DEL SUJETO ÚNICO:
Existen distintas formas de manipulación (Martínez-Arias et al., 2014):
Se centran en el análisis detallado de un solo individuo o caso, aplicando y retirando condiciones experimentales.
(Se observa a un solo estudiante, aplicándole un método de estudio durante un tiempo, retirándolo después y
▸ PRESENCIA O AUSENCIA DE LA VI : La forma más simple.
comparando su rendimiento.)
Un grupo (experimental) recibe la intervención o tratamiento, mientras que otro grupo (control) no la
recibe.
5.4 Diseños de una única variable independiente
Ejemplo: Un grupo realiza un programa de entrenamiento y otro no.
Dentro de esta categoría se agrupan los diseños que estudian una sola VI.
▸VARIACION DE LA CANTIDAD DE VI: El investigador modifica la dosis o intensidad de la variable
independiente para observar su efecto sobre la VD.
DISEÑOS DE GRUPOS INDEPENDIENTES
Ejemplo: Aplicar 1 gramo de paracetamol al primer grupo, 0,5 gramos al segundo y 0,25 gramos al
En estos diseños, los sujetos son asignados aleatoriamente a los diferentes grupos del estudio (grupo experimental y
tercero.
grupo control).
▸ El grupo experimental recibe la manipulación de la VI.
CONTROL DE VARIABLES EXTRAÑAS O DE CONFUNDIDO
▸ El grupo control no recibe la VI o recibe un tratamiento inocuo o neutral.
El objetivo de los diseños experimentales es explicativo o causal, por lo que es importante controlar las
variables extrañas que puedan amenazar la validez interna del estudio.
Puede haber:
▸ Un único grupo experimental y uno de control.
Para ello, se busca que los grupos sean equivalentes antes del experimento, especialmente respecto a
▸ O varios grupos experimentales y varios de control, según las necesidades del estudio.
las variables dependientes.
ASIGNACIÓN ALEATORIA (ALEATORIZACIÓN) 1. Diseño aleatorizado de dos grupos
Consiste en asignar aleatoriamente a los participantes de la muestra a los distintos grupos del estudio Es la forma más simple de diseño experimental.
(experimental o control). Consta de la menos dos grupos:
Esto garantiza que los grupos sean equivalentes y que las diferencias observadas se deban a la manipulación
de la VI. 1. Grupo experimental, que recibe la intervención o tratamiento.
2. Grupo control, que no la recibe o recibe un tratamiento sin efectos sobre la VD,
Puede hacerse mediante software estadístico o métodos tradicionales como:
▸ Sorteos Propósito: determinar si una intervención específica (VI) produce un efecto sobre la variable dependiente (VD).
▸ Lanzamiento de monedas
▸ Extracción de cartas o sobres cerrados Los participantes son asignados aleatoriamente a los dos grupos (Rogers y Revesz, 2020):
Ejemplo
BLOQUEO DE VARIABLES (EMPAREJADO O MARCHING) Un investigador asigna a un grupo de estudiantes a dos condiciones:
Otra estrategia de control de variables confusoras consiste en el bloqueo o emparejamiento. ▸ Un grupo recibe una terapia experimental.
Se asignan participantes con la misma magnitud o puntuación en una o varias variables confusoras a cada ▸ El otro grupo no recibe tratamiento o recibe un tratamiento inocuo.
grupo.
Ejemplo: Crear grupos con igual número de varones, misma altura media o igual promedio de edad. El objetivo es comparar los resultados para determinar la eficacia de la terapia aplicada.
Cuantas más variables se bloquean, menos aleatorizada se vuelva la muestra. El diseño se presenta en la Tabla 1:
, 2. Variaciones del diseño aleatorizado de dos grupos 5. Diseños de grupos dependientes
Este diseño admite variaciones según las necesidades del estudio.
En este caso, se utiliza el mismo grupo de sujetos y se aplican los diferentes tratamientos o condiciones
TRATAMIENTO DEL GRUPO CONTROL: NO TIENE POR QUÉ SER LA AUSENCIA DE INTERVENCIÓN. experimentales sobre ellos, en distintos momentos y de forma aleatoria.
Puede consistir en: No se aleatorizan los sujetos a los grupos, sino el orden de aplicación de los tratamientos (Badii et al., 2007).
▸ Un placebo (intervención inocua)
▸ Una lista de espera, donde los participantes recibirán el tratamiento al finalizar el estudio.
▸ El tratamiento habitual (TAU- Treatment As Usual), es decir, la atención estándar que ya se aplica
normalmente.
DISEÑOS CON SOLO MEDIDA POSTEST Ejemplo
A veces, se omite la evaluación pretest, ya que la aleatorización asegura que los grupos sean homogéneos al ▸ El primer participante recibe primero el tratamiento A y después el tratamiento B.
inicio del experimento. ▸ El segundo participante, el orden inverso: primero B y después el A.
De este modo, solo se realiza la evaluación final (postest).
A estos diseños se les denominan también diseños intra-sujeto o diseños de medidas repetidas.
3. Diseño aleatorizado de tres o más grupos Ejemplo aplicado
Este diseño amplía el anterior y permite comparar varios tratamientos o diferentes dosis de una intervención. Un estudio analiza los efectos del alcohol y el cannabis sobre la memoria.
También puede incluir grupos control adicionales para confirmar que los efectos observados se deben Todos los participantes:
exclusivamente a la variable independiente (Martínez-Arias et al., 2014). 1. Consumen una cantidad determinada de alcohol y luego hacen una prueba de memoria.
2. En otra sesión, se les administra cannabis y repiten la misma prueba.
A medida que aumenta el número de grupos, es necesario incrementar el tamaño de la muestra para mantener
la potencia y fiabilidad del estudio. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos en ambas condiciones.
Ejemplo
Se desea evaluar la eficacia de tres terapias psicológicas para tratar la nomofobia: VENTAJAS DE LOS DISEÑOS DE GRUPOS DEPENDIENTES (MARTÍNEZ-ARIAS ET AL., 2014)
▸ Grupo experimental 1: Terapia Cognitiva (TC). ▸ Permiten controlar las diferencias individuales, ya que los mismos sujetos participan en todas las
▸ Grupo experimental 2: Terapia Emotiva (TRE). condiciones.
▸ Grupo experimental 3: Terapia de Aceptación y Compromiso (TAC). ▸ La comparación entre condiciones evalúa directamente los efectos de la VI, con sujetos equivalentes en
▸ Grupo control: sin tratamiento. todas las variables individuales.
▸ Los participantes pueden recibir todos los tratamientos, lo que puede considerarse una ventaja.
El investigador compara los resultados para determinar cuál de las tres terapias es más eficaz. ▸ Ahorro en reclutamiento: se requiere un número menor de participantes, porque cada uno aporta datos en
todas las condiciones.
4. Diseño de grupos aleatorios por bloques
El bloqueo es otra estrategia para controlar las variables confusoras, aplicada junto con la aleatorización. INCONVENIENTES DE LOS DISEÑOS DE GRUPOS DEPENDIENTES
Existen dos formas principales de producir este bloqueo:
Aunque favorecen el control de la validez interna, presentan riesgos o amenazas a esa validez:
BLOQUEO POR AGRUPACIÓN
Se buscan participantes con la misma puntuación o magnitud en una variable confusora (por ejemplo, edad) y ▸ Efectos de persistencia Los efectos de una condición pueden mantenerse y afectar a la siguiente.
se agrupan en bloques. Es recomendable dejar un período de limpieza entre fases.
Luego, se aleatoriza dentro de cada bloque para asignarlos a los tratamientos.
Esto permite controlar la influencia de esa variable confusora. ▸ Efecto de la práctica Los sujetos pueden aprender a responder mejor a las pruebas tras repetirlas,
generando mejoras falsas atribuibles a la práctica y no al tratamiento.
EMPAREJAMIENTO
Se busca que cada sujeto del grupo experimental tenga un equivalente en el grupo control con características ▸ Habituación La exposición repetida puede causar disminución de la respuesta o adaptación del sujeto a
coincidentes (edad, sexo, etc.). las condiciones.
Por ejemplo
Si el primer sujeto del grupo experimental es un varón de 27 años, el primer sujeto del grupo debe ▸ Sensibilización La exposición a una condición puede provocar respuestas más intensas a otra posterior,
coincidir en edad y sexo. especialmente si las condiciones son negativas.
▸ Contraste Los sujetos pueden comparar las diferentes condiciones experimentales, afectando su
manera de responder.
CONSIDERACIONES FINALES
Los diseños de medidas repetidas son útiles y eficientes, pero no siempre son convenientes.
Dependiendo de la naturaleza de las condiciones experimentales, puede no ser apropiado utilizar este tipo de
diseño.
