Los 3 tipos de diseño experimental

El diseño experimental se refiere a una metodología de investigación que permite a los investigadores probar una hipótesis sobre los efectos de una variable independiente en una variable dependiente.

Hay tres tipos de diseño experimental: diseño preexperimental, diseño cuasiexperimental y diseño experimental verdadero.

Diseño experimental en pocas palabras

Un experimento típico y simple se verá así:

1. El experimento consta de dos grupos: tratamiento y control.
2. Los participantes se asignan al azar para estar en uno de los grupos ("condiciones").
3. A los participantes del grupo de tratamiento se les administra la variable independiente (por ejemplo, se les administra un medicamento).
4. El grupo de control no recibe el tratamiento.
5. Luego, los investigadores miden una variable dependiente (p. ej., mejora en la salud entre los grupos).

Si la variable independiente afecta a la variable dependiente, entonces debería haber diferencias notables en la variable dependiente entre las condiciones de tratamiento y control.

El experimento es un tipo de metodología de investigación que implica la manipulación de al menos una variable independiente y la medición de al menos una variable dependiente.

Si la variable independiente afecta a la variable dependiente, entonces los investigadores pueden usar el término "causalidad".

Tipos de Diseño Experimental

1. Diseño Pre-Experimental

Un investigador puede usar un diseño preexperimental si quiere probar los efectos de la variable independiente en un solo participante o en un pequeño grupo de participantes.

El propósito es de naturaleza exploratoria, para ver si la variable independiente tiene algún efecto.

El pre-experimento es la forma más simple de un experimento que no contiene una condición de control.

Sin embargo, debido a que no existe una condición de control para la comparación, el investigador no puede concluir que la variable independiente provoca un cambio en la variable dependiente.

Ejemplos incluyen:

• Investigación Acción en el Aula: La investigación-acción en educación involucra a un maestro que realiza una investigación a pequeña escala en su salón de clases diseñada para abordar los problemas que ellos y sus alumnos enfrentan actualmente.
• Investigación de estudio de caso: Los estudios de casos son estudios a pequeña escala, a menudo en profundidad, que no suelen ser generalizables.
• Un estudio piloto: Los estudios piloto son estudios a pequeña escala que se llevan a cabo antes del experimento principal para probar la viabilidad del proyecto.
• Etnografía: Un estudio de investigación etnográfica implicará una investigación exhaustiva de una pequeña cohorte para generar resultados descriptivos en lugar de predictivos.

2. Diseño Cuasi-Experimental

El cuasi-experimento es una metodología para probar los efectos de una variable independiente sobre una variable dependiente. Sin embargo, los participantes no se asignan aleatoriamente a las condiciones de tratamiento o control. En cambio, los participantes ya existen en grupos o categorías de muestras representativas, como clase masculina/femenina o clase socioeconómica alta/baja.

Debido a que los participantes no pueden asignarse al azar a hombres/mujeres o SES alto/bajo, existen limitaciones en el uso del término "causalidad".

Los investigadores deben abstenerse de inferir que la variable independiente provocó cambios en la variable dependiente porque los participantes existían en categorías ya formadas antes de que comenzara el estudio.

Ejemplos incluyen:

• Muestreo representativo homogéneo: Cuando el grupo de participantes de la investigación es homogéneo (es decir, no diverso), la posibilidad de generalizar el estudio disminuye.
• Muestreo no probabilístico: Cuando los investigadores seleccionan a los participantes a través de medios subjetivos, como el muestreo no probabilístico, están participando en un diseño cuasiexperimental y no pueden asignar causalidad.

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3. Verdadero Diseño Experimental

Un verdadero experimento implica un diseño en el que los participantes se asignan aleatoriamente a las condiciones, existen al menos dos condiciones (tratamiento y control) y el investigador manipula el nivel de la variable independiente (variable independiente).

Cuando se cumplen estos tres criterios, lo más probable es que los cambios observados en la variable dependiente (variable dependiente) sean causados ​​por los diferentes niveles de la variable independiente.

El experimento verdadero es el único diseño de investigación que permite la inferencia de causalidad.

Por supuesto, ningún estudio es perfecto, por lo que los investigadores también deben tener en cuenta cualquier amenaza a la validez interna que pueda existir, como variables de confusión o sesgo del experimentador.

Ejemplos incluyen:

• Grupos de muestra heterogéneos: Los experimentos verdaderos a menudo contienen grupos heterogéneos que representan una población amplia.
• Ensayos clínicos: Los ensayos clínicos, como los que se requieren para la aprobación de nuevos medicamentos, deben ser experimentos verdaderos que puedan asignar causalidad.

Conclusión

En términos generales, hay tres amplias categorías de experimentos. Cada uno tiene un propósito específico y tiene limitaciones asociadas. El preexperimento es un estudio exploratorio para recopilar datos preliminares sobre la eficacia de un tratamiento y determinar si se justifica un estudio más amplio.

El cuasi-experimento se usa cuando se estudian grupos preexistentes, como personas que viven en varias ciudades o que pertenecen a varias categorías demográficas. Aunque muy informativos, los resultados están limitados por la presencia de posibles variables extrañas que no se pueden controlar.

El verdadero experimento es el tipo de estudio científicamente más riguroso. El investigador puede manipular el nivel de la variable independiente y observar los cambios, si los hay, en la variable dependiente. La clave del experimento es asignar aleatoriamente a los participantes a las condiciones. La asignación aleatoria elimina muchos factores de confusión y variables extrañas, y permite a los investigadores utilizar el término "causalidad".

Referencias

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