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M. Dolores Frías http://www.uv.es/friasnav 1 Metodologías De Investigación Pfra. Dolores Frías Navarro

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Metodologías De

Investigación

Pfra. Dolores Frías Navarro

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Al menos una variable independiente

de tratamiento que es introducida por el

investigador como variable independiente

manipulada

para comparar sus diferencias (o el

efecto de la manipulación) en al menos

una variable dependiente medida

y todos siguen el principio de la

asignación aleatoria de las unidades

experimentales a las condiciones de

tratamiento de al menos una variable

independiente

Diseños Experimentales

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Metodología experimental

Y Además se controla cualquier otra fuente de variación

sistemática no manipulada deliberadamente. Se trata de las

denominadas variables extrañas.

Las variables extrañas deben ser:

-eliminadas si es posible o

-deben mantenerse constantes cuando se

conocen y es posible o

-aleatorizarlas

con el propósito de homogeneizar su efecto

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Relaciones causales

Tres condiciones deben darse para considerar que una

relación es causal (Kenny, 1979): 1.precedencia temporal de la causa (manipulación previa de

la variable independiente de tratamiento),

2.relación funcional entre las variables o covariación causa-

efecto, de manera que cuando se da la presunta causa

aparece el presunto efecto y cuando no se da la presunta

causa no aparece el presunto efecto (se comprobará en la

fase estadístico-analítica) y

3.ausencia de espuriedad que implica el control previo de

las variables extrañas.

Cook y Campbell (1979) señalan que se trata de

relaciones causales cuando existe covariación entre la

variable independiente y dependiente, precedencia

temporal de la variable independiente o causa y

explicaciones alternativas del cambio no plausibles.

Siguiendo estos requisitos, el método experimental es el único

que permite plantear y comprobar hipótesis de causalidad

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Metodología cuasi-experimental

Puede ocurrir que existiendo manipulación de la

variable independiente no sea posible la asignación

aleatoria de los sujetos a los grupos de tratamiento

(lo que puede ser motivo suficiente para que los

grupos no sean equivalentes), características que

definen al método cuasi-experimental

Un cuasi-experimento comparte todos los

elementos de un experimento, a excepción de que

los sujetos no han sido asignados al azar a los

grupos. Dada esta situación, el investigador se

enfrenta con la ardua tarea de tener que separar los

efectos de la variable independiente de cualquier

otra variable extraña que pueda afectar a la

variable dependiente.

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Metodología cuasi-experimental

En opinión de Kirk (1995) el método cuasi-

experimental se utiliza cuando no es posible la

asignación aleatoria o cuando por razones

practicas o éticas es necesario utilizar grupos

naturales o ya formados como por ejemplo sujetos

con una determinada enfermedad.

Por lo tanto, se aplica en aquellos casos donde el

investigador no puede presentar los niveles de la

variable independiente a voluntad ni puede crear

los grupos experimentales por aleatorización

aunque sí puede introducir algo similar al diseño

experimental en su programación de

procedimientos para la recopilación de datos como

el cuándo y el a quién de la medición.

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Metodología No experimental

La metodología de encuesta y la metodología

observacional son consideradas métodos no

experimentales.

En ambos casos no existe ni manipulación de la

variable independiente –los valores de la variable

independiente son sólo observados–, ni asignación

aleatoria de los sujetos a las condiciones de la

variable independiente y estudian los fenómenos

tal y como ocurren de forma natural.

Aquí es fundamental la selección aleatoria de la

muestra para garantizar la representatividad.

El planteamiento de las relaciones entre las

variables es siempre de covariación (entendida

como bidireccional) y nunca causal (o

unidireccional).

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POR EL NÚMERO

DE FACTORES

POR LA TÉCNICA

DE CONTROL

POR EL NÚMERO DE

VARIABLES

DEPENDIENTES

POR EL NÚMERO

DE OBSERVACIONES

POR CONDICIÓN DE LA

VARIABLE INDEPENDIENTE

POR LA ESTRUCTURA DE

LA COMBINACIÓN DE LAS

CONDICIONES DE LA

VARIABLE

DE TRATAMIENTO

OBSERVACIONES RECOGIDAS POR

UNIDAD EXPERIMENTAL

(Nº de mediciones)

UNA MEDICIÓN MÁS DE UNA MEDICIÓN

UNIFACTORIAL

SIMPLE

FACTORIAL

SIN RESTRICCIONES

COMPLETAMENTE

ALEATORIO

CON RESTRICCIONES

UNA:

UNIVARIADO

MÁS DE UNA:

MULTIVARIADO

CONSTANTE:

ORTOGONAL

EQUILIBRADO

BALANCEADO

NO CONSTANTE:

NO ORTOGONAL

NO EQUILIBRADO

NO BALANCEADO

DISEÑO COMPLETO DISEÑO INCOMPLETO

DISEÑOS

TRANSVERSALES

DISEÑOS

LONGITUDINALES

ESTRATEGIA DE

COMPARACIÓN DE

GRUPOS

ENTRE-GRUPOS INTRA-GRUPOS

DISEÑO MIXTO

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Eficacia de un

Programa de

Intervención para reducir

el prejuicio

Grado de prejuicio

Variable

Independiente

(CAUSA)

Variable

Dependiente

(EFECTO)

La Validez Interna indica que se ha encontrado

evidencia (pruebas) de que el trabajo realizado en el

estudio (ej. el Programa de intervención, VI) causa los

efectos observados (los resultados) en la variable

medida (VD), existiendo control de terceras variables

que podrían afectar a la variable medida (VExtrañas).

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Toda investigación debe ser bien

diseñada, eficientemente ejecutada,

correctamente analizada, claramente

presentada y correctamente interpretada

1. La investigación más sencilla incluye dos grupos (a1 y

a2) que deben ser todo lo similares que se pueda en todas

las variables previas a la introducción del tratamiento.

CONTROL DE VARIABLES EXTRAÑAS

2. Posteriormente, si es posible, se introduce la

ASIGNACIÓN aleatoria de las unidades experimentales a

los grupos (a1 y a2), (metodología experimental), un

grupo recibe el tratamiento objeto de estudio (grupo

experimental) y el otro recibe otro tratamiento (grupo de

control) que puede ser un tratamiento de comparación, un

tratamiento de placebo, un tratamiento de lista de espera,

un tratamiento de sólo una medida u observación …

3. Cualquier diferencia entre los grupos posterior a la

introducción del tratamiento se asume que será causada

por el tratamiento

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Técnicas de control de varianza sistemática secundaria

Cuantos más similares sean los grupos previamente al

tratamiento o intervención MAYOR SERÁ EL

CONTROL DE VARIABLES EXTRAÑAS

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Evidentemente, no hay dos grupos que sean

exactamente iguales antes del tratamiento. Incluso

aunque se utilice la asignación aleatoria existirán

diferencias individuales, cuestiones de muestreo …

La técnica estadística determina la probabilidad de que

las diferencias observadas entre los grupos podrían

ser debidas al mismo proceso de asignación aleatoria

de las unidades experimentales que forman los grupos

y que previamente son grupos levemente diferentes.

SI LA PROBABILIDAD ES BAJA (valor p de

probabilidad) (generalmente ≤ 0.05) entonces se

asume que las diferencias entre los grupos están

causadas por el tratamiento. SE RECHAZA LA

HIPÓTESIS NULA

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Valor p de probabilidad

La meta del análisis estadístico es calcular la probabilidad de

que las diferencias observadas sean debidas al mismo

proceso de asignación aleatoria. Es decir, al azar.

-Si la probabilidad es alta entonces la explicación del azar es

la mejor elección. Se MANTIENE LA HIPÓTESIS NULA

-Si la probabilidad es baja entonces el efecto del tratamiento

podría ser la explicación de las diferencias. Se RECHAZA LA

HIPÓTESIS NULA

Junto al valor p de probabilidad SIEMPRE hay que

interpretar el valor del TAMAÑO DEL EFECTO ¿Qué valor práctico o sustantivo tienen los hallazgos dentro del contexto concreto de

investigación?

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Valor p de probabilidad

Es la probabilidad de los datos de la investigación

suponiendo que la hipótesis nula es cierta.

Para calcular el valor de p de probabilidad se necesita

conocer la distribución de la prueba estadística bajo el

modelo de la hipótesis nula y los grados de libertad del

diseño de investigación.

1. p= 0.002

2. p= 0.005

3. p= 0.04

4. p= 0.5

5. p= 0.01

6. p= 0.65

7. p= 0.000

8. p= 0.4

¿DECISIÓN

ESTADÍSTICA?

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

Respuestas

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El valor p de probabilidad está directamente

relacionado con el tamaño de la muestra

El grado de satisfacción del investigador

dependerá de la significación estadística, del

tamaño del efecto y de la utilidad de los hallazgos

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UNA CUESTIÓN IMPORTANTE ES EL TAMAÑO DE

LOS GRUPOS (el número de observaciones)

(N)

El tamaño óptimo de los grupos dependerá de:

-La similaridad previa de los grupos

-Del tamaño del efecto del tratamiento