Tres Diseños Experimentales Propiamente Dichos
1
afecta al experimental y control de manera semejante decidir si las diferencias obtenidas exceden o no las fluctuaciones previsibles X tiene efecto (sin comparar GC y GE) tres diseños experimentales propiamente dichos comparación una X con ninguna X diseño de grupo de control pretest-postest (A) O1 X O2 O3 O4 sesiones simultáneas controles de validez interna factores que pueden confundirse con X administración de pruebas maduración historia no controla la historia intrasesional única instrumentación se controla por medio de una O de instrumento fijo si O es tomada por investigadores puede generar sesgo si la cantidad es pequeña de manera que no puede ser asignados aleatoriamente se hace necesario de registros de interacción grupal que los investigadores pasen por todas las condiciones en GC y GI regresión se controla con la aleatorización a pesar de ser extrema se controla estadísticamente porque se analiza el valor medio del grupo realizar un análisis paralelo de los que tienen puntajes extremos selección se controla con la aleatorización es mejor en grupos grandes asignación apareada y asignar al azar a cada uno mortalidad debe considerarse la eliminación equilibrada en el GC y el GE para no inducir sesgos en los datos el efecto puede ser por el voluntariado y no por el tratamiento no se tiene equiparable en el GC factores que atentan contra la validez externa interacción de X con otra variable hume la inducción o generalización nunca tiene una plena justificación lógica siempre supone la extrapolación de un cambio no representado en la muestra se hace suponiendo que se conocen las leyes respectivas las generalizaciones se hacen por la acumulación de las experiencias pero no de los resultados del experimento original se hacen suposiciones de leyes aún no demostradas incluyendo algunas que no se indagan la invalidez externa son presunciones de leyes generales en la ciencia de una ciencia conjeturas acerca de los factores que pueden interactuar con la variables del tratamiento según cierta ley y de los que pueden dejarse de lado hipótesis de Mill la lógica silogística no contribuye al conocimiento en la ciencia la lógica se refiere a la inferencia de verdades previamente conocidad y expresadas por el lenguaje asume dos tipos de proposiciones reales afirman en el predicado algo nuevo que no está contenido en el sujeto (sintéticas) nominales no agregan en el predicado nada nuevo, sólo explican el sujeto (analíticas) supone el origen empírico de todas las proposiciones critica la inferencia silogística o deductiva como inútil y apoya la lógica inductiva como una inferencia real lógica de descubrimiento la inducción presupone el principio de constancia de la naturaleza esto se manifiesta en ley de causalidad es válida aunque sea una generalización inductiva sucesión invariable e incondicional de fenómenos hipótesis empíricas una hipótesis menos drástica aglutinamiento de la naturaleza cuando mas cercanos están dos acontecimientos en tiempo, espacio y valor más tienden a ajustarse a las mismas ley es mayor validez externa será el requerimiento de la máxima similitud entre experimentos y condiciones de aplicación compatibles con la validez interna interacción de las pruebas y X pretest como peligro para la validez externa la prueba afecta a la muestra de manera específica otras interacciones con X mortalidad diferencial los efectos específicos de instrumentos particulares la maduración podría ser parte de un grupo específico la interacción con la historia puede ser específica al momento en el que ocurre el experimento no puede demostrarse en replicaciones no existen leyes que dependan del tiempo sino de combinaciones específicas de condiciones de estímulo que ocurren en un momento dispositivos reactivos califica el efecto de X disminuyendo la posibilidad de generalización pruebas estadísticas el test estadístico de significación supone que es factible establecer comparaciones entre los grupos y que esa diferencia es interpretable es diferente del diseño experimental comparaciones interpretables prueba t diferencia pretest-postest del GE estadísticamente signiticativ a ganancia pretest-postest del GC no estadísticamente significativa utilización de puntajes de varianza y covarianza calcular para cada grupo puntaje de ganancia pretest-postest y calcular t para ambos grupos con base en estos puntajes aspectos estadísticos de la validez interna diseño de 4 grupos de Solomon forma R O1 -- X -- O2 R O3 ------ O4 R X -- O5 R O6 atiende a las amenazas a la validez externa efecto de realización de la prueba interacción de la prueba con X mejora las posibilidades de generalizar los hallazgos repite el efecto de X en O2 > O1 O2 > O4 O5 > O6 O5 > O3 identificación del efecto combinado de maduración e historia O6 > O1 O6 > O3 pruebas estadísticas análisis 2 X 2 Sin X Con X Con administración de prestest O4 O2 Sin administración de pretest O6 O5 medias de las columnas estiman el efecto principal de X medias de las filas estima el efecto principal del pretest medias de las casillas estima la interacción entre la aplicación del test y X diseño de grupo de control con postest únicamente forma (A) X O1 O2 asegura su validez por la aleatorización en muchas ocasiones no se dispone de prestest aspectos estadísticos prueba t diseños factoriales responden a la necesidad de determinar la interacción entre los grupos interacción reglas de especificidad del efecto llevan a la generalización mejora la predicción de los efectos de la interacción entre las variables clasificaciones inclusivas valores de la variable no tradicionalmente tratados hombres-mujeres variables que pueden interactuar con el tratamiento y es necesario incluirlas en el estudio cruzadas interacción de una variable con otra modelos factoriales finitos la selección de la variable que se extrae de la muestra se selecciona una muestra de la población finita fijos si se utiliza toda la población o una parte de una población muy grande el efecto de la aleatorización es total aleatorios mixtos combinan los criterios otras dimensiones de la extensión aplicación de los test en busca de efectos mediatos la medición del postest valora el efecto inmediato de tratamiento el postest a mediano plazo puede revelar efectos que ocurren en ese lapso de tiempo generalización a otras X: variabilidad en la ejecución de X la ejecución de X puede variar en función del ejecutante muchos operadores disminuyen el efecto del sesgo que introducen pocos operadores no controlan el sesgo que introducen generalización a otras X: refinamiento secuencial de X y grupos de control noveles la replicación de los experimentos refina el efecto de X, que aparece por primera vez en el estudio se generaliza el resultados a otros aspectos de X no especificados inicialmente generalización a otras O utilizar medida múltiples en las cuales los medios y detalles específicos sin importancia sean todo lo diferentes que sean posibles Tres diseños experimentales propiamente dichos.mmap - 02/05/2011 - Mindjet
Transcript of Tres Diseños Experimentales Propiamente Dichos
-
afecta alexperimentaly control de manerasemejante
decidir si las diferenciasobtenidas exceden o no lasfluctuaciones previsibles
X tiene efecto (sincomparar GC y GE)
tres diseosexperimentales
propiamente dichos
comparacin una X conninguna X
diseo de grupo de controlpretest-postest
(A) O1 X O2O3 O4
sesiones simultneas
controles de validez interna
factores que pueden confundirse con X
administracin de pruebas
maduracin
historia no controla la historia intrasesional nica
instrumentacin
se controla por medio de una O deinstrumento fijo
si O es tomada por investigadorespuede generar sesgo
si la cantidad es pequea de maneraque no puede ser asignadosaleatoriamente
se hace necesario de registros deinteraccin grupal
que los investigadores pasen por todaslas condiciones en GC y GI
regresin
se controla con la aleatorizacin apesar de ser extrema
se controla estadsticamente porquese analiza el valor medio del grupo
realizar un anlisis paralelo de los quetienen puntajes extremos
seleccin
se controla con la aleatorizacin es mejor en grupos grandes
asignacin apareada y asignar al azar a cada uno
mortalidad
debe considerarse la eliminacinequilibrada en el GC y el GE para noinducir sesgos en los datos
el efecto puede ser por el voluntariado yno por el tratamiento
no se tiene equiparable en el GC
factores que atentancontra la validez externa
interaccin de X con otra variable
humela induccin o generalizacin nuncatiene una plena justificacin lgica
siempre supone la extrapolacin de uncambio no representado en la muestra
se hace suponiendo que se conocen lasleyes respectivas
las generalizaciones se hacen por laacumulacin de las experiencias pero node los resultados del experimentooriginal
se hacen suposiciones de leyes an nodemostradas incluyendo algunas que nose indagan
la invalidez externa son presunciones de leyesgenerales en la ciencia de una ciencia
conjeturas acerca de los factores quepueden interactuar con la variablesdel tratamiento segn cierta ley y delos que pueden dejarse de lado
hiptesis de Mill
la lgica silogstica no contribuye alconocimiento en la ciencia
la lgica se refiere a la inferencia deverdades previamente conocidad yexpresadas por el lenguaje
asume dos tipos de proposiciones
reales
afirman en el predicado algo nuevo queno est contenido en el sujeto(sintticas)
nominalesno agregan en el predicado nada nuevo,slo explican el sujeto (analticas)
supone el origen emprico de todaslas proposiciones
critica la inferencia silogstica odeductiva como intil y apoya lalgica inductiva como una inferenciareal
lgica de descubrimiento
la induccin presupone el principiode constancia de la naturaleza
esto se manifiesta en ley de causalidades vlida aunque sea una generalizacin inductiva
sucesin invariable e incondicional de fenmenos
hiptesis empricas
una hiptesis menos drstica aglutinamiento de la naturaleza
cuando mas cercanos estn dosacontecimientos en tiempo, espacio yvalor ms tienden a ajustarse a lasmismas leyes
mayor validez externa ser el requerimiento dela mxima similitud entre experimentos ycondiciones de aplicacin compatibles con lavalidez interna
interaccin de las pruebas y X pretest como peligro para la validez externala prueba afecta a la muestra de manera especfica
otras interacciones con X
mortalidad diferencial
los efectos especficos deinstrumentos particulares
la maduracin podra ser parte de ungrupo especfico
la interaccin con la historia puede serespecfica al momento en el queocurre el experimento
no puede demostrarse en replicaciones
no existen leyes que dependan deltiempo sino de combinacionesespecficas de condiciones de estmuloque ocurren en un momento
dispositivos reactivoscalifica el efecto de X disminuyendo laposibilidad de generalizacin
pruebas estadsticas
el test estadstico de significacin supone quees factible establecer comparaciones entre losgrupos y que esa diferencia es interpretable
es diferente del diseo experimental comparaciones interpretables
prueba t
diferencia pretest-postest del GE estadsticamente signiticativa
ganancia pretest-postest del GC no estadsticamente significativa
utilizacin de puntajes de varianza y covarianza
calcular para cada grupo puntaje deganancia pretest-postest y calcular tpara ambos grupos con base en estospuntajes
aspectos estadsticos de la validez interna
diseo de 4 grupos de Solomon
forma
R O1 -- X -- O2
R O3 ------ O4
R X -- O5
R O6
atiende a las amenazas a lavalidez externa
efecto de realizacin de la prueba
interaccin de la prueba con X
mejora las posibilidades de generalizar los hallazgos
repite el efecto de X en
O2 > O1
O2 > O4
O5 > O6
O5 > O3
identificacin del efecto combinado demaduracin e historia
O6 > O1
O6 > O3
pruebas estadsticas anlisis 2 X 2
Sin X Con X
Con administracinde prestest
O4 O2
Sin administracinde pretest
O6 O5
medias de las columnas estiman elefecto principal de X
medias de las filas estima el efectoprincipal del pretest
medias de las casillas estima lainteraccin entre la aplicacin del testy X
diseo de grupo de controlcon postest nicamente
forma
(A) X O1O2
asegura su validez por la aleatorizacin
en muchas ocasiones no se dispone de prestest
aspectos estadsticosprueba t
diseos factoriales
responden a la necesidadde determinar lainteraccin entre losgrupos
interaccin
reglas de especificidad del efectollevan a la generalizacin
mejora la prediccin de los efectos de lainteraccin entre las variables
clasificaciones
inclusivasvalores de la variable notradicionalmente tratados
hombres-mujeres
variables que pueden interactuar con eltratamiento y es necesario incluirlas enel estudio
cruzadasinteraccin de una variable con otra
modelos factoriales
finitos
la seleccin de la variable que seextrae de la muestra
se selecciona una muestra de lapoblacin finita
fijos
si se utiliza toda la poblacin o unaparte de una poblacin muy grande elefecto de la aleatorizacin es total
aleatorios
mixtoscombinan los criterios
otras dimensiones de laextensin
aplicacin de los test enbusca de efectos mediatos
la medicin del postest valora el efectoinmediato de tratamiento
el postest a mediano plazo puede revelarefectos que ocurren en ese lapso de tiempo
generalizacin a otras X:variabilidad en la ejecucinde X
la ejecucin de X puede variar en funcin del ejecutante
muchos operadores disminuyen elefecto del sesgo que introducen
pocos operadores no controlan elsesgo que introducen
generalizacin a otras X:refinamiento secuencial deX y grupos de controlnoveles
la replicacin de los experimentos refina elefecto de X, que aparece por primera vez en elestudio
se generaliza el resultados a otros aspectos deX no especificados inicialmente
generalizacin a otras O
utilizar medida mltiples en las cuales losmedios y detalles especficos sin importanciasean todo lo diferentes que sean posibles
Tres diseos experimentales propiamente dichos.mmap - 02/05/2011 - Mindjet
