Diapositiva 1

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TEMA III
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ESQUEMA GENERAL
Caracterización y objetivo fundamental
Objetivos específicos del Diseño experimental clásico
Diseño experimental y control
Clasificación del Diseño clásico
Lógica de la prueba de hipótesis en el Diseño clásico
Notación del Diseño clásico
DISEÑO EXPERIMENTAL CLÁSICO
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Descripción del concepto

• El diseño experimental es una estructura de
  investigación donde al menos se manipula una
  variable y las unidades son asignadas
  aleatoriamente a los distintos niveles o
  categorías de la variable o variables manipuladas.

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Componentes básicos de la investigación
experimental

• a) Manipulación de la variable independiente.
• b) Control de cualquier factor extraño capaz
  de afectar a la respuesta del sujeto y que es
  ajeno a los objetivos de la hipótesis.
• c) Correcta especificación de la variable de
  tarea, para que se ponga de manifiesto el proceso
  psicológico o mental asumido en la hipótesis.
• d) Registro y medida de la variable dependiente.

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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.
• 5. Análisis estadístico de los datos.
• 6. Inferencia de la relación entre la variable
• independiente y la dependiente.

6
Manipulación de la variable independiente

• Manipulación experimental de una variable
  independiente se refiere, en una situación
  simple, a la aplicación de un valor dado de una
  variable a un grupo de individuos y un valor
  diferente de la misma variable a un segundo grupo
  de individuos.

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Tratamientos y grupos

• Los valores de la VI (variable independiente o
  variable de tratamiento) son referidos por
  niveles, condiciones o tratamientos
• Cada valor se aplica a un grupo diferente de
  individuos
• Los grupos se denominan grupos de tratamiento
  o grupos experimentales

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Variable dependiente

• La VD (Variable dependiente) es conocida,
  también, por variable de medida, de respuesta o
  de resultado.
• Es aquel aspecto de comportamiento sobre el
  que esperamos observar el efecto de la variación
  sistemática de la VI.

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Propiedades de la variable dependiente

• Fiable estabilidad o
  consistencia
• Sensible detecta las mínimas
  diferencias
• Válida mide lo que se pretende
  medir

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Variable estadística

• Es cualquier dimensión de variación capaz de
  tomar distintos valores numéricos

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Cuantificación de las variables

• La variables se cuantifican al asignar valores
  numéricos a los atributos o características de
  los individuos, objetos y hechos de acuerdo a
  reglas
• El proceso de asignación de los números de
  acuerdo a reglas se denomina medida

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Escalas de medida

• Las reglas particulares de asignación de
  números a las variables se definen como escalas
  de medida
• Clasificación
• Nominal
• Ordinal
  débiles
• Escalas
• De intervalo
• De razón
  fuertes

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Escalas de medida

• Nominal 1 varón 2
  hembra
• Ordinal
• 
  1 2
  3
• De intervalo
• 15 16
  17 18 19 20 21 22 23
  
• De razón
• 0 1
  2 3 4 5 6 7
  8

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Ejemplos de escalas

• Nominal los valores sólo representan
  categorías o nombres como género, raza, religión,
  etc.
• Ordinal los valores representan el orden en
  función del grado como actitud, preferencia, etc.
• De intervalo la distancia entre los valores se
  mantiene constante como la temperatura,
  respuestas correctas, etc.
• De razón cuando además de la constancia
  del intervalo hay un valor cero que coincide con
  la ausencia del atributo.

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Escalas y naturaleza de los datos

• Escala Tipo
  Dato
• Nominal Cualitativa
  No-paramétrico
• Ordinal Cuantitativa
  No-paramétrico
• De intervalo Cuantitativa discreta
  Paramétrico
• De razón Cuantitativa continua
  Paramétrico

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Naturaleza de los datos y prueba estadística

• Datos de escala Prueba estadística
• Nominal Prueba
• Ordinal no-paramétrica
• De intervalo Prueba
  no-paramétrica y
• De razón paramétrica

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Objetivos específicos del Diseño experimental
clásico
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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 selección de sujetos homogéneos
Minimizar la variancia del error
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Diseño experimental y control
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A) Técnicas de control en general
B) Técnicas de control asociadas al diseño
Técnica de control
Diseño
Aleatorización Diseños de grupos completamente al azar
Constancia Diseños de dos grupos apareados y de bloques
El sujeto como control propio Diseños intra-sujetos o de medidas repetidas
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Lógica de la prueba de hipótesis en el Diseño
clásico
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Razonamiento lógico

• El razonamiento aplicado es todo ocurre al azar
  mientras no se demuestre lo contrario.
• Para ello, el investigador utiliza un modelo
  estadístico que atribuye al azar la distribución
  de los datos observados.
• En consecuencia, adoptamos como estrategia el
  modelo de prueba estadístico

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Pasos del modelo de prueba estadística
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Formulación de la Hipótesis de Nulidad
Paso 1
Formulación de la Hipótesis alternativa
Paso 2
Estadístico de la prueba y nivel de significación
Paso 3
Cálculo del valor empírico del estadístico de la
prueba.
Paso 4
Decisión estadística de aceptar o rechazar la
hipótesis de nulidad. Rechazo de H0 Si p
? 0,05
Paso 5
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Clasificación del Diseño clásico
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• 
  Variable de Tratamiento y
  grupos
• Técnica
  Una V. de Tratamiento
  Dos o más V.T.
• de
• control Dos
  grupos Multigrupo
  Factorial
• Aleatorización Diseño de grupos
  Diseños multigrupo Diseño factorial
  total -
• al azar
  al azar.
  tamente al azar
• Constancia Diseño de dos
  Diseños de bloques Factorial de
  bloques
• grupos
  apareados de grupos al azar
  
• Diseño de
  bloques Diseños de Cuadrado
  Factorial de Cuadrado
• de dos
  sujetos Latino.
  Latino.
• 
  Diseño jerárquico
  Factorial jerárquico.
• El sujeto Diseños de
  medidas Diseños de medidas
  Factorial de medidas

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Lógica de la prueba de hipótesis en el diseño
clásico
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Diseño experimental y causalidad

• La característica básica del diseño experimental
  se reduce a la siguiente cuestión Cómo
  conseguir la equivalencia inicial de los grupos
  expuestos a los distintos niveles o condiciones
  de la variable independiente?
  ..//..

29

• Esto se consigue mediante la completa
  aleatorización de las unidades de observación
  (por lo general, sujetos o individuos), a los
  diferentes niveles de la variable manipulada o
  condiciones experimentales.
  ..//..

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• En virtud de la aleatoriedad, se asume que los
  grupos son iguales en todas las variables
  relevantes extrañas y, por consiguiente, son
  comparables (es decir, equivalentes). Cualquier
  diferencia constatada, al comparar los grupos
  experimentales, ha de ser atribuida al único
  factor de variación sistemática o variable
  manipulada.

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Notación del Diseño clásico
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Diseño unifactorial o simple Simbolización
Completamente al azar A
De bloques de grupos al azar A x B
De Cuadrado Latino A x B x C
Jerárquico simple B(A)
De medidas repetidas simple S x A
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Diseño de múltiples factores Simbolización
Relación multiplicativa Relación multiplicativa
Factorial de dos factores A x B
Factorial de tres factores A x B x C
.
Factorial de bloques A x B x C
Factorial de medidas repetidas S x A x B
Relación de anidación Relación de anidación
Factorial jerárquico C(A x B)
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Diseño mixtos
Simbolización
Un factor entre y uno intra S(A) x B
Un factor entre y dos intra S(A) x B x C
Dos factores entre y uno intra S(A x B) x C
Dos factores entre y dos intra S(A x B) x C x D