EXPERIMENTO seminario

Post on 17-Jan-2016

21 views 0 download

description

seminario de Investigacion

Transcript of EXPERIMENTO seminario

DISEÑOS EXPERIMENTALES

CONCEPTOS

• D. I Plan o estrategia que ha de aplicarse para obtener la información que se desea

• EXPERIMENTOS: Situación de control en la cual se manipulan de manera intencional una o mas variables independientes(causas) para analizar las consecuencias de tal manipulación sobre una o mas variables dependientes(efectos)

¿QUÉ ES UN DISEÑO EXPERIMENTAL? Se utilizan cuando el investigador pretende establecer el

posible efecto de una causa que se manipula

¿Qué requisitos se requiere para un experimento?

1.- manipulación intencional de una o mas variables independientes 2.-Medir el efecto que la variable independiente tiene en la variable dependiente 3.-Debe cumplir el control y la validez interna de la situación experimental

ESTUDIO DEL CASO CON UNA SOLA MEDICIÓN Este diseño podría diagramarse de la siguiente

manera

Consiste en administrar un estimulo o tratamiento a un grupo, después aplicar una medición de una o mas variables para observar cual es el nivel del grupo en estas.

Este diseño no cumple con los requisitos de un experimento puro

G X O

No hay manipulación de la variable independiente (niveles) o grupos de contraste ( ni siquiera el mínimo de presencia-ausencia)

No es posible establecer causalidad con certeza ni se controlan las fuentes de invalidación interna

DISEÑO CON PREPRUEBA Y GRUPO DE CONTROLIncorpora la administración de prepruebas

a los grupos que componen el experimento. Los sujetos son asignados al azar a los grupos, después a éstos se les administra simultáneamente la preprueba, un grupo recibe el tratamiento experimental y otro no (es el grupo de control); y finalmente se les administra una postprueba.

VENTAJAS:

Las puntuaciones pueden usarse para fines de control en el experimento, al compararse las prepruebas de los grupos se puede evaluar qué tan adecuada fue la aleatorización. Lo cual es conveniente con grupos pequeños.

En grupos grandes la aleatorización funciona, pero cuando tenemos grupos de 15 personas o menos, no está demás evaluar qué tanto funcionó la asignación al azar.

Se puede analizar el puntaje ganancia de cada grupo (la diferencia entre las puntuaciones de la preprueba y la postprueba).

EJEMPLO:

DISEÑO DE CUATRO GRUPOS DE SOLOMONR. L. Solomon (1949), describió un diseño

que era la mezcla de los dos anteriores (diseño con postprueba únicamente y grupo de control más diseño de preprueba-postprueba con grupo de control).

La suma de estos dos diseños origina cuatro grupos: dos experimentales y dos de control.

Los primeros reciben el mismo tratamiento experimental y los segundos no reciben tratamiento. Sólo a uno de los grupos experimentales y a uno de los grupos de control se les administra la preprueba, a los cuatro grupos se les aplica la postprueba.

Los sujetos son asignados aleatoriamente. El diseño puede diagramarse así:

El diseño original incluye sólo Cuatro grupos y un tratamiento experimental. Los efectos pueden determinarse comparando las cuatro postpruebas. Los grupos 1 y 3 son experimentales, y los grupos 2 y 4 son de control.

El experimentador puede verificar los posibles efectos de la preprueba sobre la postprueba, puesto que a algunos grupos se les administra preprueba y a otros no. Es posible que la preprueba afecte la postprueba o que aquélla interactúe con el tratamiento experimental.

Controla todas las fuentes de invalidación interna, por las mismas razones que fueron explicadas desde el diseño con postprueba únicamente y grupo de control. La administración de prueba es sometida a análisis minucioso. La historia la controla si se observa que ningún suceso sólo afecte a un grupo.

Las técnicas estadísticas más usuales para comparar las mediciones en este diseño son:

La prueba Jicuadrada para múltiples grupos (nivel de medición nominal).

Análisis de varianza en una sola dirección (Anova Oneway; si se tiene el nivel de medición por intervalos y se comparan únicamente las postpruebas).

Análisis factorial de varianza (cuando se tiene un nivel de medición por intervalos y se comparan todas las mediciones —prepruebas y postpruebas—).