Tema 5 - Diseños Experimentales Multigrupo

TEMA 5 - DISEÑOS EXPERIMENTALES MULTIGRUPO
1.​ ESTRUCTURA BÁSICA DE LOS DISEÑOS DE DOS GRUPOS
El diseño multigrupo es una extensión del diseño de dos grupos, en el que se incluyen más de
dos condiciones experimentales. La variable independiente (VI) tiene tres o más niveles y
también se llama factor
➔​ Es un diseño intersujeto: cada sujeto es sometido a un solo nivel de la VI.
➔​ Su estructura básica incluye un grupo control y varios grupos experimentales.
➔​ Su objetivo es analizar si la variable dependiente (VD) varía entre los diferentes
grupos.
➔​ La VD puede ser cuantitativa o cualitativa (escala nominal u ordinal).




El diseño puede incluir:
➔​ Grupo control: No recibe tratamiento.
➔​ Grupo placebo: Recibe un tratamiento sin efecto real
➔​ Grupo experimental: Recibe el tratamiento real.
La relación entre las variables se representa como:




2.​ AMENAZAS CONTRA LA VALIDEZ INTERNA
En una investigación, pueden surgir factores ajenos a la variable independiente (VI) que
expliquen los cambios en la variable dependiente (VD). Estas amenazas comprometen la
validez interna del estudio. Si estos factores no se controlan adecuadamente, pueden
convertirse en amenazas a la validez interna, generando dudas sobre la verdadera causa del
efecto observado.




El sesgo en la selección es la principal amenaza a la validez interna porque si los grupos
no son comparables desde el inicio, cualquier diferencia en la VD puede deberse a estas
diferencias iniciales y no a la VI. El objetivo es crear grupos de sujetos equivalentes que
solo difieran en el tratamiento experimental recibido.




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, 3.​ ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Prueba estadística paramétricas: Análisis de la Varianza (ANOVA)
El ANOVA se utiliza para comparar las medias de una variable en tres o más condiciones
experimentales. Es adecuado para datos de diseños multigrupo (experimentales,
cuasi-experimentales o no experimentales) cuando la variable dependiente (VD) es
cuantitativa (al menos en una escala de intervalo).
Los supuestos que debe satisfacer el ANOVA son los mismos que los de la prueba t-student
para muestras independientes:
1.​ Variable dependiente cuantitativa: La variable de estudio debe ser
numérica/cuantitativa.
2.​ Normalidad: La distribución de la variable dependiente (VD) debe seguir una
distribución normal en cada grupo.
3.​ Homoscedasticidad: Las varianzas de la VD deben ser aproximadamente iguales en
ambos grupos.
4.​ Independencia de las observaciones: Cada medición debe provenir de sujetos
distintos y no influenciarse entre sí.
➔​ Variabilidad
El ANOVA descompone la variabilidad total en dos componentes:
◆​ Variabilidad intergrupo: Causada por la variable independiente (VI).
◆​ Variabilidad intragrupo o error: Causada por variables extrañas, azar u
otros factores no controlados.
La variabilidad total refleja las diferencias entre sujetos causadas por varios factores, como
la variable independiente (VI), variables extrañas (VE) y azar. El objetivo del ANOVA es
determinar qué parte de esa variabilidad se debe a la VI.
La variabilidad total se basa en la diferencia entre la puntuación de cada sujeto y la media
total del experimento:​

◆​ Variabilidad intergrupo (debida a la VI): Representa la diferencia entre la
media de cada grupo y la media total del experimento
◆​ Variabilidad intragrupo o error (debida a factores extraños, azar, etc.):
Representa la diferencia entre la puntuación de cada sujeto y la media de su
grupo
Habrá efectos significativos si la variabilidad intergrupo es mayor que la intragrupo.
➔​ Suma de Cuadrados




En el ANOVA, comenzamos calculando la Suma de Cuadrados (SC), que mide la
variabilidad total en los datos. La SC se divide en dos partes:
◆​ SC intergrupo: Variabilidad debida a las diferencias entre los grupos,
influenciada por la variable independiente (VI).



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