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TEMA III
ESQUEMA GENERAL
DISEÑO EXPERIMENTAL CLÁSICO
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
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.
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.
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.
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.
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
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.
Propiedades de la variable dependiente
Fiable estabilidad o consistencia
Sensible detecta las mínimas diferencias
Válida mide lo que se pretende medir
Variable estadística
Es cualquier dimensión de variación capaz de tomar distintos valores numéricos
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
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
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
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.
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
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
Objetivos específicos del Diseño experimental clásico
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
Diseño experimental y control
A) Técnicas de control en general:
Técnicas de control
Experimental o directo: Diseño
Estadístico o indirecto: Ajuste
B) Técnicas de control asociadas al 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
Técnica de control Diseño
Lógica de la prueba de hipótesis en el Diseño clásico
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
Pasos del modelo de prueba estadística
Formulación de la Hipótesis de Nulidad
Formulación de la Hipótesis alternativa
Estadístico de la prueba y nivel de significación
Cálculo del valor empírico del estadístico de la prueba.
Decisión estadística de aceptar o rechazar la hipótesis de nulidad.
Rechazo de H0 Si p 0,05
Paso 1
Paso 2
Paso 3
Paso 4
Paso 5
Clasificación del Diseño clásico
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 como control medidas simple das repetidas simple repetidas propio con tres o más Factorial jerárquico tratamientos. Factorial mixto.
Lógica de la prueba de hipótesis en el diseño clásico
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? ..//..
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. ..//..
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.
Notación del Diseño clásico
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
Diseño de múltiples factores Simbolización
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
Factorial jerárquico C(A x B)
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