TEXTO:INVESTIGACIÓN EDUCATIVA CUANTITATIVA

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

“El término diseño se refiere al plan o estrategia concebida para obtener la información que se desea” (Hernández.2006. pág. 158)

Existen muchos diseños de investigación, pero de no existir el o los que el investigador requiere puede desarrollarlo, siempre que se ajuste a las pre inscripciones de la rigurosidad científica, sea un medio práctico para poner a prueba sus hipótesis y lograr los objetivos trazados, en la perspectiva de la resolución del problema de investigación.

Los diseños de la investigación van de la mano con los métodos, así puede decirse que al método descriptivo corresponde un conjunto de diseños descriptivos. Al ex – pos- facto, corresponden también sendos diseños y al método experimental corresponde no uno sino varios conjuntos de diseños, como lo veremos a continuación.

3.4.1 Diseños descriptivos

Los principales diseños descriptivos son: a) descriptivo simple, b) descriptivo comparativo c) descriptivo correlacional d) causal comparativo.

a) Descriptivo simple: se emplea esté diseño cuando el investigador está interesado en recoger información acerca de una variable en una muestra. Por ejemplo: Si se tiene un problema de investigación como: ¿cuál son los estilos de aprendizaje que presentan los estudiantes de una institución educativa? Aquí el investigador tomo una muestra (M) y observa la variable estilos de aprendizaje, en tanto que se trata de un diseño descriptivo no interviene en la variable, simplemente al observa y describe. de ahí que su esquema es:

M ODonde: M representa a la muestra y O representa la información relevante.

b) Descriptivo comparativo: esté es un diseño que se emplea cuando el investigador está interesado en establecer semejanzas o diferencias entre dos o más muestras en una variable. De más esta decir que al establecer

las semejanzas entre las muestras estudiadas, puede establecerse también rasgos generales, propios de la población en estudio, de manera que esté diseño se emplea cuando tenemos problemas de investigación como: ¿existen diferencias entre adolescentes varones y mujeres en su inteligencia emocional? ¿Qué diferencias existe en la estabilidad de la atención de niños que presentan déficit nutricional en segundo y tercer grado? ¿Cuáles son los rasgos comunes en la personalidad de hijos únicos, varones y mujeres? Por lo dicho, aquí se trata de observar dos o más muestras en una variable y establecer semejanzas y diferencias entre las muestras en la variable estudiada, de ahí que su esquema es el siguiente.

M 1 O 1

M 2 O 2

M 3 O 3

M n O nO 1 O 2 O 3 O n

Donde M 1 , M 2 , M 3 , M n , representan a cada una de las muestras; O1 , O 2 , O 3 , O n , las observaciones recolectadas en cada una de las muestras. Las observaciones O1 a On en la parte lateral del diagrama nos indica las comparaciones que se llevan a cabo entre cada una de las muestras, pudiendo estas observaciones, resultados o información ser: iguales (=) diferente (≠) o semejante (∼) con respecto a la otra.

c) Diseño descriptivo correlacional: este diseño, surge cuando el investigador, se interesa por establecer sí al moverse una variable se mueve con ella otra u otras. Por ejemplo: ¿sí al aumentar las horas de lectura, aumentará el rendimiento escolar? ¿A mayor puntaje en la prueba de inteligencia lingüística, corresponderá mayor rendimiento en el área de comunicación? ¿sí aumenta el consumo calórico-proteico de los estudiantes mejorará su rendimiento académico?Éste diseño se denomina correlacional, porque en sentido estricto informa al investigador, si las variables de su interés se encuentran relacionadas estadísticamente o no. De allí que no permite establecer la existencia o no de otro tipo de relación que no sea la estadística. De más está decir que el hecho de que un investigador compruebe que dos variables están relacionadas estadísticamente, no prueba la existencia de relaciones de causa-efecto entre ambas. En todo caso informa, la existencia de relaciones de co-variación, vale decir la variación conjunta de las variables. Aunque por supuesto, puede conducir al investigador a formular una hipótesis causal que deberá contrastar con otro tipo de diseño. El diseño

entonces, nos permite saber sí las variables se relacionan estadísticamente en forma directa, en forma inversa o sino hay relación entre ellas. El esquema del diseño es:

Ox

rM Oy

r OZ

En este esquema, M es la muestra en la que se realiza el estudio y los subíndices x, y, z en cada O nos indican las observaciones obtenidas en cada una de las tres variables distintas.

d) Causal comparativo: se emplea, cuando el investigador está interesado en acercarse a las causas de un fenómeno, pero por razones técnicas o éticas no puede o no debe manipular la o las variables que considera independiente. Por ejemplo, si suponemos que el déficit nutricional (variable independiente) causa retraso en el desarrollo psicomotor (variable dependiente) podemos seleccionar un grupo de sujetos con déficit nutricional en primer grado, otro con déficit nutricional en segundo grado, uno más con déficit nutricional en tercer grado, y un cuarto grupo sin déficit nutricional. El investigador evalúa el desarrollo psicomotor de los cuatro grupos y los compara, dado que los grupos son homogéneos en todo lo posible excepto en la variable independiente, las diferencias registradas en la variable dependiente (en caso de que las hubiere) se atribuyen a las diferencias nutricionales entre los grupos. Con lo cual el investigador podrá concluir que probablemente (nótese que se pone énfasis en la palabra probable) el déficit nutricional afecta el desarrollo psicomotor. El investigador serio difícilmente, se aventurará a aseverar relaciones de causalidad con un estudio de éste tipo, ya que el déficit nutricional es una variable asociada a otras como: escaso poder adquisitivo de las familias, el hecho de que los niños que consumen menos nutrientes que los necesarios tiendan a reducir su actividad motriz con objeto de economizar energías, el papel del ejercicio en el desarrollo motriz y el carácter de la estimulación socio - cultural, entre otros.

3.4.2 Diseños ex-post-facto

Estos diseños examinan los efectos que tiene una variable que ha actuado u ocurrido de manera normal u ordinaria, sobre otra que esta presente por

consiguiente se emplean, cuando el investigador asume que la variable independiente ya ha actuado u ocurrido, limitándose a señalar las posibles relaciones con (o efectos) la variable dependiente (Sánchez y Reyes.2006).

Se emplean los diseños ex–post- facto, cuando el investigador intenta resolver problemas de investigación cómo: ¿las primeras experiencias con las asignaturas en el nivel primario influyen sobre la elección profesional de los jóvenes? ¿Las primeras experiencias amorosas influyen en la elección de la pareja para el matrimonio? ¿El haber crecido en una familia numerosa influye en número de hijos que las parejas deciden tener?

Como se puede apreciar en todo los ejemplos, una de las variables ya actuó y lo que intenta el investigador es establecer su relación con otra que está presente. Veamos:

Tomemos el primer ejemplo: aquí el investigador podría buscar en los certificados de estudio de la muestra, las notas que obtuvo en las asignaturas al iniciar el nivel primario, también, podría aplicar una encuesta acerca de qué asignaturas le agradaron más en aquella época y cuales le desagradaron, luego evaluar su elección profesional. Entonces, podría establecer si quienes eligieron carreras ligadas a las matemáticas, tuvieron o no buenas notas en matemáticas al iniciarse su escolaridad.

Tomemos ahora el segundo ejemplo, aquí el investigador podría mediante una encuesta, establecer un grupo de personas que declararon haber tenido una agradable primera experiencia (grupo criterio) otro grupo de personas que declare haber tenido una desagradable primera experiencia amorosa y luego comparar tratar de establecer mediante el examen de las características de sus parejas, en que se diferencia la selección que hizo el grupo criterio, con respecto a la que hizo el grupo de contraste. Los esquemas de los diseños correspondientes son:

Diseño Correlacional

O1 O2

Donde, la variable medida en O1 ha causado O2, que es lo que supone el investigador o también puede interpretarse que la variable medida O2 ha causado O1. Podemos tal vez tener una tercera interpretación y decir que una variable no medida ha causado O1 y O2.

Diseño de grupo criterio

(X) O1

O2

Donde, (X) es una variable independiente no manipulada. O1 y O2

son las observaciones de las comparaciones de la variable ocurridas en ambos grupos.

3.4.3 Diseños experimentales:

Como se ha dicho al método descriptivo, corresponden un conjunto de diseños descriptivos, al ex – post- facto otros diseños, y por supuesto al método experimental corresponden los diseños experimentales. Estos a grandes rasgos, se pueden agrupar en tres familias, cada una de las cuales tiene varios miembros: así podemos hablar de los diseños pre experimentales, los diseños cuasi experimentales y los diseños experimentales propiamente dichos.

3.4.3.1 Diseños pre-experimentales

Los diseños que se presentan en esta sección reciben el nombre de pre-experimentales en razón de que no permiten controlar adecuadamente los factores que afectan la validez interna y la externa.

Sin embargo, comenzaremos con estos diseños debido a que, en ellos se puede notar claramente, como la falta de control de variables puede afectar la confianza en los resultados del experimento.

Los diseños pre-experimentales son tres y a pesar de sus debilidades son muy usados en investigación.

a) Diseño de un grupo sólo después

En este diseño un tratamiento es aplicado a un grupo; luego se hace una observación o medición (O) en los sujetos que componen el grupo, con la finalidad de evaluar los efectos del tratamiento (variable experimental o independiente). El esquema es:

X O

Donde: X es la variable independiente y O es la observación en la variable dependiente.

Aquí la inexistencia de un grupo control y de una evaluación pre-experimental, atenta contra la mayoría de (por no decir todos) los factores de la validez interna. En este diseño, el investigador no tiene sustento real

para asegurar que los cambios hayan sido producidos realmente por la variable independiente.

Ejemplo: la Facultad de Educación de una universidad peruana ha diseñado y aplica un nuevo plan curricular (X) al cabo de 2 años, hace las observaciones de los profesionales egresados (O) y concluyen que tal plan es adecuado, porque los profesionales evaluados poseen el perfil requerido. Sin embargo, las autoridades de dicha facultad no pueden distinguir con claridad que competencias que presentan los egresados poseían ya los estudiantes antes de la implantación del nuevo plan, debido a que no se hizo una observación pre- experimental. Por consiguiente, existirá siempre la duda respecto de cuáles son las competencias que se logran con el nuevo plan.

b) Diseño Pre-test Post-test con un sólo grupoLa utilización de este diseño implica la ejecución de tres pasos:

una medición pre-experimental de la variable en estudio (pre-test). Introducción o aplicación de la variable independiente o experimental X a los sujetos del grupo y una evaluación post experimental. El esquema es:

O1 X O2

Donde; O1, constituye la medición pre-experimental de la variable dependiente, X constituye la variable independiente o experimental y O2 , es la observación o medición después de aplicado el experimento.

Ejemplo: el investigador que quiere superar la principal limitación del diseño anterior, hace una evaluación pre-experimental de las competencias que poseen los estudiantes que están terminando el tercer año de facultad en la carrera de educación (O 1 ) introduce el nuevo plan curricular (X) y al cabo de dos años hace una nueva evaluación (O 2 ) que le permitirá establecer que competencias tenían los estudiantes antes del experimento y cuales tienen después de experimento.

No obstante, la falta de un grupo control constituye una debilidad en este diseño. Otras limitaciones de este diseño son: no controlar factores extraños como la historia de los sujetos, su maduración, los efectos de la evaluación pre-experimental y la regresión estadística.

c) Diseños de comparación estática o comparación de grupos sólo después

Este diseño pre-experimental hace uso de un grupo de control, el mismo que no va a recibir el tratamiento experimental (X). La

referencia a comparación estática o grupos intactos, es porque el investigador no selecciona los grupos sino que éstos ya están formados; este diseño consta de los siguientes pasos:

Determinación de los grupos de trabajo y sólo uno de los grupos recibe el tratamiento experimental (X) Luego se evalúa a ambos grupos respecto de la variable dependiente, para poder hacer las comparaciones. El esquema es:

X O 1

-------------------------------- O 2

Donde: X constituye la variable independiente O1 y O2, son las mediciones a ambos grupos.

Ejemplo: a los estudiantes de los últimos semestres de las carreras de Ingenierías (O1) y Arquitectura (O2) se les ha seleccionado para un estudio. A los estudiantes de la carrera de Ingenierías (O1) se les aplica un programa para el desarrollo de Habilidades Comunicativas (X) luego, se evalúa a ambos grupos (O1 y O2) para compararlas. El uso del grupo de control que no recibe el tratamiento (X) sirve fundamentalmente como una fuente de comparación para el grupo que sí lo recibe. El empleo del grupo de control le sirve al investigador para dar rigurosidad científica a su trabajo y establecer un control de los factores extraños. Sin embargo, tenemos que considerar lo siguiente: no se puede asegurar que los grupos sean equivalentes. Este diseño no controla la invalidez por selección, tampoco controla la mortalidad experimental, como se puede notar en el ejemplo no se puede asegurar si un grupo ya era diferente al otro en la variable dependiente antes del experimento.

3.4.3.2 DISEÑOS CUASI-EXPERIMENTALES

Los diseños cuasi-experimentales son más adecuados que los diseños pre-experimentales pues controlan algunas, de las condiciones que atentan contra la validez. Los diseños cuasi-experimentales se emplean en situaciones en las cuales es difícil el control experimental riguroso. Una de estas situaciones es precisamente el ambiente en el cual se desarrolla la educación y el fenómeno social en general.

a) Diseño de series de tiempo

Este diseño de investigación, para su ejecución implica que el investigador realice mediciones periódicas de la variable dependiente en un solo

O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8

grupo antes de la aplicación de la variable independiente (X) y luego de dicha aplicación, efectúe nuevas mediciones (O) en la variable dependiente. El esquema es el siguiente:

Este diseño puede ser considerado como semejante a un diseño pre-experimental de un grupo antes y después, pero la diferencia fundamental con dicho diseño es que éste implica series pre-test y post-test.

Permite el control de variables como la maduración, la regresión y de modo parcial, también la historia; además controla los efectos de las observaciones, pues las repetidas mediciones en la situación pre-test suelen conducir a una adaptación esperándose que cualquier efecto de la medición no persevere en el post-test.

La limitación que presenta este diseño, es que las repetidas mediciones pueden hacer que los datos que se obtengan finalmente no sean muy confiables, restringiendo por lo tanto los hallazgos a las poblaciones con quienes se trabaja, limitando así su validez externa. Pero estas situaciones se pueden obviar si los instrumentos empleados en el estudio son también usados con frecuencia.

b) Diseño de muestras equivalentes de tiempo

Al igual que el diseño de series de tiempo se utiliza solamente cuando se dispone de un grupo de sujetos para el estudio. En su ejecución es semejante al diseño de series de tiempo, salvo que en este diseño la variable experimental (X1) es aplicada varias veces al grupo y su aplicación se alterna con períodos de no aplicación (X0) o aplicación de otra experiencia. El esquema es el siguiente:

X1 O1 X0 O2 X1 O3 X0 O4

Ejemplo: un profesor del curso de historia decide establecer el efecto del Método del Descubrimiento sobre el aprendizaje referidos a tal materia. Utiliza el método del descubrimiento en el desarrollo de la clase durante una semana (X1), luego los evalúa (O1). En la semana siguiente usa el método regular de clases (X0) y realiza luego la evaluación (02). En la tercera semana se hace uso nuevamente del método del descubrimiento (X1) y su evaluación correspondiente (O3). Finalmente, en la cuarta semana se usa el método regular de dictado de clase (X0) y su respectiva evaluación (O4).

El diseño de muestras equivalentes de tiempo satisface los requerimientos de control de los factores que afectan la validez interna, incluyendo dentro de ellos la historia, por lo que es superior al diseño de series de tiempo. En este diseño es altamente improbable que una misma variable extraña ocurra simultáneamente en cada presentación de la variable experimental X1.

El análisis de los datos que dispone el profesor puede seguir la siguiente secuencia: la comparación de O1 y O3 con O2 y O4 le permitirá al profesor hacer una comparación de las dos experiencias (uso del método del descubrimiento con la manera regular de dar las clases). Además, se puede controlar los factores de selección ya que se está usando a los sujetos como sus propios controles.

Una debilidad de este diseño es el referente a la validez externa, vale decir las limitaciones para generalizar los resultados, este mismo problema es característico de todos los diseños en los cuales la misma variable independiente es aplicada en repetidas oportunidades a los mismos sujetos (llamada “interferencia de tratamientos múltiples”).

c) Diseño de dos grupos no equivalentes o con grupo control no equivalente (o con grupo control no aleatorizado).

Este diseño consiste básicamente en que una vez que se dispone de los dos grupos, se debe evaluar a ambos en la variable dependiente, luego a uno de ellos se aplica el tratamiento experimental y el otro sigue con las tareas o actividades rutinarias. El esquema es el siguiente:

Grupo Experimental O 1 X O 2------------------

Grupo Control O 3 O 4

Este diseño, es similar al diseño experimental con grupo control pre y post test, a excepción de que aquí los sujetos no son asignados aleatoriamente a los grupos de trabajo. Este hecho de la no aleatorización crea un problema con referencia al sesgo debido a la selección. Para superar el problema de la selección, el investigador puede comparar los puntajes en el pre-test (O1 y O3) y los puntajes en las variables de control que se consideren relevantes (sexo, edad, C.I.). Si por este procedimiento se verifica la equivalencia de los

grupos se estará también controlando los posibles efectos que pudieran tener la maduración, historia, instrumentación y medición.

No es conveniente usar un diseño de este tipo cuando el grupo experimental es auto seleccionado, es decir, son voluntarios y se compara a estos, con otros no voluntarios; en este caso no se estaría controlando la selección. En cambio, una situación diferente se da cuando los sujetos saben que se va a experimentar dos métodos de enseñanza, es decir si se presentan voluntarios para cada uno de los métodos; en este caso se puede asumir que los resultados finales serán efectos del experimento, ya que las condiciones pre-existentes de los sujetos los hizo elegir por uno u otro de los métodos. Los resultados encontrados en los estudios donde se ha empleado adecuadamente este diseño, pueden muy bien ser generalizados a grupos similares, es decir este diseño tiene bases definidas, para asignarle adecuada validez externa.

d) Diseño contrabalanceado

Este diseño básicamente consiste en que todos los grupos de sujetos o los sujetos individualmente pasan por las diversas condiciones experimentales. Estas condiciones experimentales representan diferentes grados o valores de una variable independiente; por ejemplo, si experimentamos un método de enseñanza, los valores serán el método experimental y el método tradicional, pueden ser utilizados con los grupos intactos o pre-formados como por ejemplo aulas de clase, grados, escolares, sujetos pertenecientes a determinada clase social, etc. El esquema es:

Replicaciones X1 X2 X3 X4

1 GRUPO A B C D2 GRUPO B A D B3 GRUPO C D A C4 GRUPO D C B A

Media de columna

Media de columna

Media de columna

Media de columna

Los resultados se logran realizando mediciones para cada grupo y por cada tratamiento, obteniéndose finalmente un promedio para todos los grupos en un mismo tratamiento, el que luego se compara con los promedios en los otros tratamientos para concluir cuál es el que nos ofrece los mejores resultados de acuerdo a los objetivos del estudio. Este tipo de diseño es sumamente adecuado en aquellas situaciones en las cuales se cuenta con un número reducido de sujetos y cuando la realización de mediciones u observaciones antes de la experimentación (pre-test) no es muy recomendable.

Este diseño controla de manera efectiva el posible efecto del factor interacción de maduración- selección, ya que este factor solamente podría actuar si la maduración ocurre sólo en algunos grupos según las diferentes sesiones.

Algunas de las desventajas que este diseño tiene, radica en que la aplicación de un tratamiento puede facilitar la actuación del sujeto o grupo en el siguiente tratamiento al que es sometido; esto ocurre principalmente cuando un primer tratamiento tiene efecto de relativa duración. Además, es posible que los sujetos con quienes se trabaja desarrollen aburrimiento como resultado de la exposición a múltiples situaciones.

e) Diseño de muestras separadas

Este diseño es utilizado cuando se presentan situaciones en las que se desea evaluar una variable experimental en una dependiente, pero no se suele aplicar la VI a todos los sujetos al mismo tiempo y no se puede asignar a parte de ellos a una situación de control ya que en algún momento deben de pasar por la variable experimental. Resulta de la repetición por dos veces del diseño pre-experimental de un solo grupo antes y después. El esquema es:

O1 X O2

----------------------------- O3 X O4

En este diseño aún persisten las posibilidades del efecto del factor evaluación dado que es indispensable la realización de mediciones antes, esto puede ser superado si el investigador usa instrumentos de poca sensibilización. Otro factor que atenta contra la validez interna de este diseño es la maduración, puesto que, como se ha visto en el esquema, los grupos son tomados en dos momentos en el tiempo y puede ocurrir que el segundo grupo ingrese en un nivel de maduración diferente al nivel de ingreso del primer grupo. Un tercer factor que atenta contra la validez del diseño es la de la interacción, selección y maduración, que es pobremente controlado por el diseño.

Ejemplo: si un investigador desea establecer la eficacia de un programa para el desarrollo de la atención en escolares. Entonces, a este grupo se le aplica una evaluación pre-experimental para establecer el nivel en el que se encuentran antes de la aplicación del programa, luego son sometidos al efecto del programa y son evaluados para poder saber las posibles ganancias ocurridas como efecto de tal programa. Sin embargo, si a este experimento se quiere incluir otro grupo de sujetos el procedimiento a aplicárseles será semejante

para establecer los efectos ocurridos luego del experimento. De tal modo que para poder determinar si el programa realmente es eficaz podemos realizar las siguientes comparaciones O 2 -O 1 y O 4 -O 3 y si O 2 y O 4 son mayores que O 1 y O 3 tendremos evidencias de la eficacia del programa.

f) Diseño parchado, arreglado o remendado (Patch up)

Este diseño es el que resulta de la combinación de diseños pre-experimentales diferentes, ninguno de los cuales por si mismos son adecuados para la investigación pero que combinados pueden dar uno que satisface ciertos requerimientos; como el diseño de muestras separadas que es empleado preferentemente cuando la variable experimental o independiente continuamente está en funcionamiento (por ejemplo, programas de educación especial, programas reeducativos, programas sobre estimulación temprana, etc.) con nuevas personas. Además este diseño puede ser aplicado aún, cuando el programa en cuestión haya iniciado su operación o funcionamiento. El esquema es como sigue:

GRUPO A X O1

-------------------------------------GRUPO B O2 X O3

Con respecto al esquema es necesario señalar que el diseño pre-experimental de comparación estática, tiene capacidad de control de factores como la maduración y la historia, pero falla en el control de la selección; por otro lado, el diseño de un grupo antes y después proporcionaba algún control sobre los efectos de la selección pero fracasa por completo en el control de los efectos de la historia, la maduración y la regresión; dado que el diseño Parchado combina estos dos diseños pre-experimentales pone de relieve sus potencialidades a la vez que ayuda a superar sus respectivas limitaciones.

g) Diseño de series temporales con grupo de control

Este diseño, consiste en hacer mediciones “antes” a ambos grupos luego, se administra el tratamiento al grupo experimental y se toman las medidas “después”. Si las mediciones del grupo experimental muestran diferencias significativas, en tanto que el grupo de control no registra un cambio similar, la diferencia no podrá explicarse por hipótesis rivales como la “historia” y la “maduración”, puesto que ambos grupos estuvieron expuestos a su influencia. De esta manera, aumenta la posibilidad que la diferencia pueda deberse a la acción de la variable X. El esquema es:

Grupos Medidas “antes” tratamiento Medidas “después”

GE Y1e Y2e Y3e Y4e X Y5e Y6e Y7e Y8eGC Y1c Y2c Y3c Y4c __ Y5c Y6c Y7c Y8c56

Ejemplo: supongamos que se quiere probar la eficacia de un nuevo medicamento contra una enfermedad B, podría realizarse utilizando el diseño de “series temporales con un grupo de control”. Se toman a ambos grupos, medidas previas; al grupo experimental se le administra el medicamento, en tanto que el grupo de control recibe un placebo. Posteriormente, a uno y a otro grupo se le toman exámenes sobre el estado de los sujetos respecto de la enfermedad B, en periodos programados de tiempo. Es de esperar que en el grupo de control no se produzcan cambios que indiquen mejoría de los pacientes entre las mediciones antes y después. Los efectos de X pueden ser inmediatos o de largo alcance, de acuerdo al estimulo ofrecido y a la conducta que se investigue. Algunos tratamientos pueden producir cambios inmediatos, otros pueden tener efectos diferidos, aunque de ser efectiva la acción de X deben producirse diferencias entre las medidas antes y después en el grupo experimental y entre este grupo con relación al grupo de control.

El problema que subsiste es el relativo a la “mortalidad experimental”, generado por el amplio número de mediciones que habrá que tomar a ambos grupos. No se descarta el riesgo que en el curso del experimento se pierdan algunos sujetos. El diseño de “series temporales con un grupo de control” es superior al diseño “antes y después con un grupo” y al de “series temporales”. Ciertamente, permite hacer inferencias más finas con respecto a la actuación de la variable independiente. El amplio número de mediciones antes y después en ambos grupos, ofrece una información consistente respecto a la conducta estudiada, a la vez que logra controlar mejor hipótesis rivales que los diseños mencionados no pudieron controlar.

4.3.1.3 DISEÑOS EXPERIMENTALES PROPIAMENTE DICHOS

Estos diseños son los que proporcionan el control adecuado de las posibles fuentes que atentan contra la validez interna. En esta parte se describen algunos de ellos:

a) Diseño con grupo de control sólo después o post test

Este diseño a pesar de ser uno de los más simples, es sin embargo uno de los más poderosos de que se dispone en la investigación. Para su realización requiere de dos grupos de sujetos que previamente han sido asignados aleatoriamente a cada uno de ellos. Habiendo realizado esta acción previa el

investigador procede a la aplicación de la variable experimental o independiente (X) a uno de los grupos (GE) posteriormente evalúa a los dos grupos en la variable dependiente. El esquema es como sigue:

GE A X O 1

GC A O 2

Donde: GE, es el grupo experimental. GC, es el grupo control. A, es la aleatorización y X, es la variable independiente.

La asignación de los sujetos se realiza en forma aleatoria lo que hace suponer que hay un control total de las variables extrañas y asegura que cualquier diferencia entre los grupos son atribuidos a la casualidad y que por lo tanto seguirá las leyes de la probabilidad; igualmente, cuanto más grandes son las muestras existen mayores probabilidades de que las muestras usadas sean semejantes. Solamente el grupo experimental recibe la variable independiente, en tanto que los dos grupos en todos los otros aspectos deben de ser tratados de manera semejante. Al utilizar este diseño el investigador puede estar seguro de que los resultados observados se deben a la variable experimental utilizada y no a otros eventos extraños.

b) Diseño de dos grupos apareados sólo después o post- test

Este diseño es similar al diseño anterior, diferenciándose solamente en la modalidad de selección o asignación de los sujetos. Mientras que en el diseño anterior se utilizó el procedimiento de aleatorización como una forma de eliminar las diferencias entre los sujetos, en este diseño el procedimiento de eliminación de estas diferencias es el apareamiento en cualquiera de sus modalidades (apareamiento por sujetos o apareamiento por grupos, utilizando en cada uno de ellos el criterio de variable relacionada a la VD o al criterio de rendimiento previo).

Una vez realizado el apareamiento y elegido el grupo experimental y el grupo de control (la elección se puede hacer de manera aleatoria) se procede a la aplicación de la variable experimental (X) al grupo previamente determinado, para finalmente realizar las mediciones respectivas de la variable independiente en los dos grupos. El esquema es:

GE Ap X O 1

GC Ap O 2

Donde: GE: es el grupo experimental. GC, es el grupo control. Ap: es el apareamiento. X es la variable independiente y O1 y O2, son las observaciones en cada grupo. Una de las principales ventajas del diseño de grupos apareados es que este procedimiento hace a los grupos lo más homogéneo posible y esta homogeneidad será más confiable cuanto más estrechamente esté relacionada la variable de apareamiento con la dependiente. Además, esta homogeneidad permite que se lleven a cabo investigaciones usando un número relativamente pequeño de sujetos. El iniciar el experimento con un grupo homogéneo hace suponer al investigador que las diferencias encontradas entre las dos mediciones hechas sean realmente debidas a la acción de la variable independiente.

Sin embargo, una de las inconveniencias más severas en el uso de los diseños de grupos apareados es que cuando el investigador desea parear a los sujetos en más de una característica esto plantea la dificultad de encontrar sujetos y formar grupos equivalentes en varias características.

c) Diseño de dos grupos aleatorizados pre y post test, o diseño con grupo control pre y post test

Este diseño, al igual que la mayoría de los diseños experimentales propiamente dichos, requiere que los sujetos incluidos en los grupos de estudio hayan sido asignados de manera aleatoria. Luego el investigador realiza una medición pre-test de la variable dependiente; posteriormente la variable independiente (X) es aplicada al grupo designado como experimental y finalmente se hace una nueva evaluación o post-test de la variable dependiente en ambos grupos.

GE A O1 X O2

GC A O3 __ O4

Donde: GE, es el grupo experimental. GC, es el grupo control. A es la aleatorización. X es la variable independiente y O son las observaciones. Al utilizar grupo control, el diseño controla los factores de historia, maduración y regresión; además por ser aleatorizado, está controlando los factores de selección y mortalidad. Este diseño a pesar de que ofrece al investigador una real equivalencia inicial de los grupos es menos potente que el diseño de grupos aleatorizados sólo después; pero si el objetivo principal es solamente medir los cambios que se dan en los sujetos; entonces, es recomendable el uso de este diseño, puesto que proporciona datos de pre-test.

d) Diseño de cuatro grupos de Solomón

Consiste básicamente en la selección aleatoria de los sujetos que conforman cuatro grupos de trabajo, para la organización de este diseño se procede de la siguiente manera: al primer y segundo grupo se les hace evaluaciones de pre-test en la variable dependiente, mientras que en el tercero y cuarto no se realiza dicha evaluación, luego a uno de cada par de grupos (puede ser al primero y al tercero) se le aplica la variable experimental (es la misma variable) mientras que en los otros dos hay la ausencia del tratamiento; finalmente se evalúa a los cuatro grupos en la variable dependiente. Debe dejarse claro que en este caso las evaluaciones tendrán carácter de post-test para los dos primeros grupos (primero y segundo) y la primera evaluación para los dos últimos (tercero y cuarto). El esquema es como sigue:

GE1 A O1 X O2

GC1 A O3 O4

GE2 A X O5

GC2 A O6

En el esquema se puede notar que el diseño de cuatro grupos de Solomón; lo que hace es combinar dos diseños experimentales propiamente dichos: El diseño de Grupo Control sólo Post Test o diseños de grupos aleatorios sólo después, y el diseño de dos grupos aleatorios antes-después.

Es decir, que este diseño estaría controlando los efectos de selección y mortalidad (por la aleatorización) y también los efectos de maduración e historia (por el uso de grupo de control). Además controla los efectos de la evaluación-tratamiento y el posible hecho de la ocurrencia contemporánea de un evento extraño (por la combinación de los diseños mencionados).

La principal desventaja de este diseño, proviene de la dificultad que plantea la realización de dos experimentos al mismo tiempo y el problema de poder ubicar un crecido número de sujetos en el momento que el investigador lo requiera. Otra de sus dificultades es la imposibilidad de contar con una medida estadística, capaz de analizar simultáneamente las seis observaciones o menciones.

e) Diseño factorial simple

El diseño factorial más simple es el “de 2x2”. Es decir, un diseño que tiene dos variables independientes y en donde cada variable tiene dos valores.

Ejemplo: Se experimenta con dos métodos de lectura veloz: método P y método Q. Cada método es aplicado en dos grados del nivel secundario 3er y 4to grado.

Así tenemos dos variables independientes y dos mediciones de cada una de éstas. El esquema es como sigue:

Variable: métodoGrado educ. Método P Método Q

3º Celda 1 Celda 34º Celda 2 Celda 4

En este diseño, en las columnas está representada la variable independiente método de lectura veloz (P y Q) y en las filas la variable grado educativo (3ro y 4to). Las celdas son las medidas para cada grupo en la variable dependiente así; la celda 1 representa las mediciones promedio de los sujetos de tercer grado que usan el método P, la Celda 2, los resultados promedio de los sujetos de cuarto grado que usan el método P; la Celda 3, los resultado promedio de los sujetos de tercer grado que usan el método Q; y la Celda 4, los resultados promedio de los sujetos de cuarto grado que usan el método Q.

Con respecto a la selección de los sujetos debe aclararse que una vez determinados los grados educativos, ellos son asignados al azar a cada uno de los métodos. Además observamos la existencia de cuatro resultados promedio marginales, dos para las columnas y dos para las filas. Los promedios marginales

de las columnas son para los métodos usados y los promedios marginales de las filas son para los grados educativos.

Si existe interacción los resultados diferirán para cada uno de los grados y si no hay interacción de las variables independientes, los resultados tenderán a ser similares.

Para ilustrar el uso del diseño factorial a continuación presentamos un ejemplo de resultados tomado del texto de Alarcón (1991) adaptado al caso señalado líneas arriba. El esquema es:

Variable: TextoGrado Educ Método P Método Q Media

3º 40 48 444º 50 58 54

Media 45 53

Si comparamos el resultado promedio del método P (45) vemos que son inferiores a los del método Q (53); por lo tanto, podemos decir que este método es mejor en el logro de los objetivos de la lectura veloz. Luego comparamos las medias con respecto al grado educativo y vemos que los del cuarto grado obtienen una media superior en 10 puntos. Sin tener en cuenta el tratamiento, los de cuarto grado obtienen mejores rendimientos y esto nos está revelando la falta de interacción entre las variables independientes, es decir los métodos y los grados son independientes unos a otros.

f) Diseño de bloques aleatorios60

La estrategia del “diseño de bloques aleatorios” consiste, básicamente, en formar conjuntos homogéneos de sujetos (bloques) en base a algún criterio denominado “variable de bloqueo”, que guarde íntima relación con la variable dependiente. La variable de bloqueo permite conseguir la homogeneidad de los sujetos, por alguna característica psicológica, biológica o social dentro de un bloque, controlándose, de esta manera, las diferencias interindividuales y con ello una fuente de error. Por otro lado, dada la homogeneidad intrabloque, se darán diferencias entre los bloques, facilitando el tratamiento de cada uno de ellos. Los bloques se forman previamente a la introducción de los tratamientos experimentales; luego, si los individuos de cada bloque son iguales, las diferencias que se puedan advertir después de los tratamientos deben atribuirse a la acción de estos.

Dentro del bloque, cada parcela recibe un tratamiento experimental diferente, debiendo cada bloque constituir un experimento completo. Los tratamientos se ofrecen en forma totalmente al azar. En el curso del experimento se mantiene el error experimental, dentro de cada grupo, tan pequeño como sea posible; asimismo, se emplea una técnica uniforme para todas las unidades del grupo, a fin de que la variación de las condiciones no afecten los resultados. Al recibir cada parcela tratamientos experimentales distintos las diferencias que puedan observarse en la producción se aplican por los tratamientos diferentes.

Al trasladarse el diseño de bloques aleatorios a la investigación del comportamiento, se han buscado equivalencias. Los sujetos se equiparan con las parcelas y los bloques son formados por la reunión de sujetos de características similares. De igual manera, los tratamientos son asignados al azar dentro de cada bloque.

Consideraciones estadísticas hacen ver que la homogeneidad de las unidades experimentales significara que la variación intragrupo (o error experimental) será menor y por tanto, podrá medirse más, adecuadamente la variación debido a los

tratamientos. Justamente, lo que busca la investigación experimental es reducir el error experimental, para observar mejor el efecto de los tratamientos. Tejedor (1984, p.162) puntualiza las condiciones que define un diseño de bloques aleatorios: “1) Las unidades experimentales dentro de un mismo bloque habrán de ser relativamente homogéneas; 2) El número de unidades experimentales por bloques habrá de ser igual al número de tratamientos por investigar; 3) Los tratamientos serán asignados al azar a cada una de las unidades experimentales dentro de cada bloque”.

g) Diseño de cuadrado latino

El diseño de cuadrado latino se puede considerar una ampliación del diseño de bloques aleatorios. En efecto, utiliza la técnica de bloqueo que, como se ha visto, controla una variable extraña. En este diseño las unidades experimentales son sometidas a un doble bloqueo: un bloqueo horizontal (filas) y un bloqueo vertical (columnas). Al utilizar un doble bloqueo se ejerce control sobre dos variables extrañas y con ello este diseño ofrece más oportunidades para reducir los errores que el diseño de bloques aleatorios (Cochran y Cox,1974).

Para un cuadrado latino 3x3 los tratamientos experimentales ocupan las celdas del cuadrado y son distribuidos al azar. Cada tratamiento aparece una sola vez en cada fila y en cada columna, siendo igual el número de filas y columnas. Los tratamientos son designados con letras latinas, de allí deriva el nombre de este diseño. Los bloques horizontales (filas) están representados por a1, a2 y a3; en tanto que b1, b2, y b3 representan a los bloques verticales (columnas). Debemos señalar que los bloques no son variables de estudio, lo que busca el diseño es controlar su influencia. En un cuadrado latino prototipo la primera columna y la primera fila tienen el mismo orden natural. A partir de esta disposición pueden obtenerse diversas formas derivadas. El esquema es:

Variable de bloqueo “b”

Variable de bloqueo “a”

Diseño de cuadrado latino 3x3

En el cuadrado latino del ejemplo, se ha clasificado a los sujetos en atención a dos variables de bloqueo, cada una con tres valores. A la vez, la variable independiente, presenta también 3 valores o tratamientos; asumiendo que se asignará un sujeto por casilla, se necesitarán nueve sujetos para el

b1 b2 B3a1 A B Ca1 B C Aa1 C A B

experimento (3x3=9). Obsérvese que el número de dimensiones de los bloques coincide con el número de tratamientos y que estos se repiten por completo en las filas y columnas, según un orden determinado al azar. Alarcón (1991) ilustra la aplicación del diseño cuadro latino 3x3. Supóngase que para estudiar el aprendizaje verbal se presenta a los sujetos parejas de palabras, el primer miembro del par es el estímulo y el segundo la respuesta. El material se presenta bajo tres modalidades: visual (A), auditiva (B) y mixta (C).Terminada la exposición de la serie a la presentación de cada estimulo los sujetos deben escribir el miembro del par asociado. Se estima que dos variables extrañas pueden influir en el aprendizaje, por tanto habría que controlar el efecto del error experimental. La primera variable extraña “a” es la inteligencia, de la cual se toman tres valores: a1 alta, a2 media y a3 baja. La segunda variable extraña “b” es el status socioeconómico, habiéndose tomado tres niveles: b1 alto, b2 medio

y b3 bajo. La eficacia de los tres procedimientos de exposición se medirán por la cantidad de respuestas correctas.

Puesto que se tienen tres tratamientos distintos (A, B, C) la variable “a” con tres valores y la variable

“b” con tres valores, necesitamos de un cuadrado latino 3x3 para resolver el problema .Se han conformado tres bloques para los tres niveles de inteligencia considerados, asignándose sujetos con similares puntajes de inteligencia en cada bloque. La segunda variable del bloqueo es el status socioeconómico, que igualmente tiene tres bloques: b1, b2 y b3, cada columna representa un bloque. La variable independiente actúa con tres tratamientos: A, B y C, que representan las modalidades de presentación de las parejas de palabras.

h) Diseño factorial de tres factores: 2x2x2

Un diseño factorial puede incorporar tres o más factores y cada factor dos o más niveles, siendo, hasta cierto punto, ilimitado el número de factores y de niveles que podrían analizarse. Pueden, en efecto, diseñarse experimentos con tres factores y “n” número de niveles, p.e.: 2x4x3; 4x3x5; 3x3x4, obteniéndose diseños de 24, 60 y 36 combinaciones. Asimismo, se puede aumentar el número de variables independientes, p.e.: 2x3x4x5; 3x4x2x5x3; 4x3x2x5x4x3. El primer diseño con 4 factores presenta 120 combinaciones; el segundo, con 5 factores, tiene 360 combinaciones; y el tercero, con 6 factores reúne 1440 combinaciones de tratamientos. El lector advertirá la complejidad que asumen los dos últimos diseños, resultando en la práctica un ejercicio sumamente fatigoso, por el enorme número de grupos que se requiere para el experimento y las

dificultades para analizar e interpretar la enorme masa de datos e interacciones entre los factores.

El diseño factorial 2x2x2 corresponde al diseño de múltiples factores más simple. Posee tres factores (A, B, C) cada uno con dos niveles (a=2; b=2; c=2) presenta ocho condiciones experimentales (2x2x2=8) requiriendo 8 grupos seleccionados al azar. El esquema es como sigue:

a1 a2

c1 c2

Matriz del diseño factorial 2x2x2

Se aprecia la matriz básica del diseño 2x2x2 y las posibles combinaciones entre los niveles de los factores A, B y C en un diseño de tres factores, como el 2x2x2, el análisis de varianza ofrece información sobre los siguientes efectos: las diferencias entres los niveles a1 y a2, entre b1 y b2, entre c1 y c2; o sea, los efectos principales de A, B y C. Tres interacciones: AxB, AxC, BxC; y la interacción de los tres factores:AxBxC. A las interacciones entre dos factores se les denomina “interacciones de primer orden”, la interacción AxBxC es de “segundo orden”. Hay interacciones de “tercer orden”, comprende cuatro factores, A, B, C, D, denominados interacciones cuádruples.

i) Diseño de sujeto único

Diseño A-B

El diseño A-B es la estrategia más sencilla entre los diseños de replicación intrasujeto. Comprende una fase inicial A para obtener una estable línea base, y una fase B en la que se introduce el tratamiento. En ambas fases se toman medidas repetidas; en la fase A, el investigador efectúa una serie de observaciones y toma continuas medidas para determinar la frecuencia de ocurrencia de la conducta bajo estudio. En la fase

B, introduce la variable independiente y registra los cambios en la variable dependiente. De producirse cambios se atribuyen a la acción de la variable independiente. El esquema es:

Línea baseA

TratamientoB

(Sesiones, períodos)

b1 b2 b3 b4a1 b1 c1 a1 b2 c1 a2 b1 c1 A2 b2 c1

a1 b1 c2 a1 b2 c2 a2 b1 c2 A2 b2 c262

Donde: A es la condición antes del tratamiento y B es el tratamiento.

Diseño de reversión A-B-A

El diseño anterior no ofrece plena seguridad de que el cambio de la conducta-objetivo se deba a la acción de la variable tratamiento. Para verificar su acción será necesario retirar el tratamiento B en una reversión hacia la línea base A. Si al retirarse el tratamiento, la conducta vuelve al nivel de la línea base, se puede inferir que la variable de tratamiento es la responsable del cambio ocurrido.

El diseño A-B-A parte del establecimiento de la línea base A, se introduce el tratamiento B, posteriormente es retirado para observar que ocurre, registrándose a una segunda línea base A (“diseño de retirada” o “diseño reversible”). Al parecer, el término “retirada” (retiro del tratamiento) describe con propiedad la manipulación experimental que se ejerce en el tratamiento. El esquema es como sigue.

Línea baseA

TratamientoB

ReversiónA'

Diseño A-B-A con una fase de reversión hacia la línea base A

Donde: A es la condición antes del tratamiento, B es el tratamiento y A' es la reversión a la línea base por ausencia del tratamiento.

La crítica al diseño A-B-A procede del contexto clínico y está asociada a problemas éticos. El diseño termina con el retorno a la primera fase, esto lleva a la posibilidad de que el sujeto vuelva a la conducta indeseable y no se beneficie del tratamiento.63

Diseño A-B-A-B

Este diseño es de estructura similar al de “muestras temporales equivalentes” de Campbell y Stanley (1966) aunque este diseño opera con grupos de sujetos. En rigor, es una extensión del diseño A-B-A puesto que se adiciona una segunda fase de tratamiento B y concluye en ella. Al introducirse nuevamente la variable de tratamiento se superan los inconvenientes del diseño A-B-A, permitiendo que el sujeto continúe recibiendo los probables beneficios del tratamiento.

El diseño A-B-A-B presenta dos fases de tratamiento B, que ponen al sujeto bajo la acción de la variable experimental y dos fases A de observación y registro de la conducta-objetivo. Desde el punto de vista

experimental, el diseño proporciona dos oportunidades para observar los efectos de la variable de tratamiento: de B a A y de A a B. Si la conducta experimenta un cambio a partir de la línea base se puede inferir que el responsable del cambio es el tratamiento. La verificación de la relación causal se establece en la tercera fase, en que se retira el tratamiento y en consecuencia, se espera que la línea base regrese al nivel predicho. La reintroducción del tratamiento sirve para comprobar si se produce nuevamente el cambio en la conducta. En este sentido, el diseño A-B-A-B sirve fundamentalmente para establecer la causalidad de la variable tratamiento. El esquema es:

Línea baseA

TratamientoB

ReversiónA'

TratamientoB'

Donde: A es la condición antes del tratamiento. B, es el tratamiento. A' es la reversión a la línea base por ausencia de tratamiento y B' es el tratamiento en una segunda fase.