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Diseños experimentales con grupos
de sujetos distintos
Distintas variantes de diseños de grupos con distintos sujetos, cada una pertinente para resolver algún tipo de problema específico o para controlar mejor algún tipo de error no deseado. Otro término muy utilizado es el diseño inter-sujeto.
Diseño de grupos aleatorios
La característica de incluir sujetos distintos en los grupos del experimento hace que el diseño se considere de “grupos independientes”.
En la terminología de los diseños de investigación, cuando se decide utilizar dos grupos, uno que recibe y otro que no, un tratamiento. Tenemos:
- Grupo control: un grupo que no recibe tratamiento
- Grupo experimental: otro grupo que recibe el tratamiento.
Aquí hay que poner una diferencia importante:
- (^) Selección aleatoria : exclusiva de métodos descriptivos.
Selección aleatoria: tenemos dos grupos, cada uno de los grupos debe ser una muestra extraída al azar de la población. Definida la población debemos extraer dos muestras al azar. La selección aleatoria nos asegura una buena representación de los participantes respecto a la población a la que pertenecen, y por tanto, una buena generalización de los resultados obtenidos y una ayuda a la validez externa.
- Asignación aleatoria : proceso usado en métodos
experimentales, como el inter-sujeto.
Mediante la asignación aleatoria hará que la mitad formen el grupo experimental y la otra mitad el control. El poder de representación queda mermado por no ser una muestra aleatoria. No se consigue cambiar la “representatividad”, pero lo que se consigue es controlar, por equilibrado, las variables extrañas presentes en los sujetos (diferencias individuales).
El conjunto de todos los sujetos no se selecciona aleatoriamente de la población, sino que se elige por su mayor disponibilidad, asegurando que estos sujetos responden a las características generales de la población.
¿Cómo hacer una asignación aleatoria?
Primero vamos a ver la diferencia entre selección aleatoria y asignación aleatoria:
Selección aleatoria Asignación aleatoria
Diseños
experime
Práctica
Qué es Escoger la muestra al azar, sin ningún razonamiento. Coger de una población por procedimientos aleatorios una muestra, un subconjunto de esta población
Partimos de un conjunto de participantes, una muestra que nos conviene, y el reparto en grupos, los he dividido aleatoriamente o al azar entre las distintas condiciones experimentales. Para qué Para conseguir muestras representativas, para poder generalizar los resultados
Para que se repartan de manera equilibrada las variables extrañas debidas a las diferencias individuales Validez En este caso de generalizar resultados gano en validez externa
Gano en validez interna como resultado de equilibrar las variables extrañas Diseño Trabajo con diseños de tipo descriptivos cuantitativos (encuestas, observaciones)
Trabajo con diseños experimentales
Tenemos 30 participantes, ponemos 15 en cada grupo: por ejemplo usamos una moneda, cara a un grupo, cruz al otro. Una vez llenamos un grupo, el resto se va al otro grupo.
Si tenemos 3 grupos en vez de dos: por ejemplo sacamos de un bombo, estilo lotería. Mediante programas informáticos, con bolas de colores en un saco.
*Asignando números no vale porque ya aplicas cierta intención por parte del investigador.
Tablas con números aleatorios en el cuadernillo de prácticas. Podemos empezar por donde queramos pero desde donde empecemos continuamos en orden (Excel)
Tuersky y Kahneman (1981)
Efecto de marco implica que, según nos planeen el problema, vamos a cambiar nuestra decisión. Plantearon el problema dividiendo la muestra de personas en varios grupos de forma aleatoria, pero variando la forma en que escriben el problema:
(Yo he elegido la B)
Tenemos una enfermedad que va a afectar a 600 personas, que las mate, tenemos diferentes estrategias A, B, C y D.
Problema 1. Planteado en función de las ganancias
A. 200 personas se salvan con seguridad
B. 1/3 de probabilidad de que los 600 se salven, 2/3 de
probabilidad de que nadie se salve.
*La mayoría elegían lo seguro A
Problema 2 planteado en función de las pérdidas
C. 400 personas morirán
“conocimiento anterior en matemáticas”, para
que no afecte a los resultados, tendríamos que
mirar previamente las notas y asignamos dos
grupos a dedo, distribuyendo equitativamente los
que son buenos en matemáticas y los que no
Esto sería diseño aleatorio con bloques.
TEORÍA
Bloque : agrupación de participantes con valores parecidos en la variable extraña que queremos controlar.
De manera que para convertir esa variable que hasta ahora era extraña, controlarla y convertirla en variable bloqueada seguimos 3 pasos:
1. Medir a los participantes en la variable que queremos controlar.
2. Hacer bloques u agrupaciones homogéneas con esa variable
que queremos controlar.
3. Vamos a asignar aleatoriamente a los participantes de cada
bloque a las condiciones experimentales que tengamos.
Ejemplo de arriba : medimos la nota en matemáticas (variable extraña), agrupamos en tres bloques por notas: SB, NT y SF.
SB NT B Pepe María Carolina Antonio Joaquín Ramón Susana Verónica Ricardo Belén Jesús Jorge
Asignamos aleatoriamente para cada grupo de estos tres, en qué condición se meten.
Condiciones:
Con programa Sin Programa Antonio Belén María Jesús Ricardo Jorge
Pepe Susana Joaquín Verónica Carolina Ramón
La técnica por bloqueo formando grupos emparejados es más efectiva que el equilibrado en lograr el control experimental cuando los grupos son pequeños. Cuando los grupos son grandes la probabilidad de que la asignación aleatoria produzca una distribución descompensada es muy pequeña.
¿Qué pasa si tuviera una segunda variable extraña?
Tendremos mismo número de personas con SB, NT y SF en cada una de las condiciones experimentales.
Si tenemos grupos grandes es muy poco probable de que caiga una variable extraña en un mismo grupo. Pero en el caso de que pasase, volveríamos a realizar lo mismo. Combinaríamos las dos variables extrañas.
Por ejemplo: tenemos dos variables extrañas, la nota en matemáticas (SB, NT y B) y la motivación de los alumnos (alta o baja). Hemos hecho los tres grupos SB, NT y B, dentro de cada grupo tendremos que meter el mismo número de personas con alta motivación y con baja motivación.
¿Controlaría más la variable extraña si lo repartimos en más grupos, en vez de 3, 6? (primera división, no se refiere a la parte de la asignación aleatoria, sino en el primer paso de medir la variable extraña y agruparlos)
Sí, porque no es como la asignación aleatoria, aquí tratamos directamente la variable extraña, acotamos más los grupos, la controlamos más para poder hacer después una asignación aleatoria equilibrada.
¿Cuál es el máximo de bloques que podríamos tener?
Uno por participante.
En este caso controlaríamos al máximo las diferencias individuales. Pero dejaría de ser un diseño inter-sujeto (distintos participantes para las distintas condiciones experimentales), para pasar a ser un diseño intra-sujeto (cada participante pasa por cada condición experimental).
Controlaríamos COMPLETAMENTE las variables debidas a diferencias individuales.
No obstante hay casos en los que a pesar de tener este caso, de un bloque o condición por participante, con este ejemplo, ¿podríamos usar un diseño intra-sujeto?
El objetivo del programa de ordenador era la mejora el rendimiento en matemáticas. No se podría realizar un experimento intra-sujeto porque se supone que no partimos de la misma situación, tras pasar una de las condiciones, el sujeto aprende y mejora en matemáticas, por lo que al pasar a la siguiente condición no sería posible definir si el rendimiento mejorado se debe o no a la variable independiente.
Diseños especiales
Hace referencia a que son diseños que aportan soluciones a problemas especiales o específicos de determinado tipo de investigaciones. Mientras que el diseño de grupos aleatorios o el de bloques, lo podemos considerar de “aplicación general”, los diseños que siguen suelen ser aplicados de forma específica.
- Control por placebo Ejemplo: un fármaco quita el dolor de cabeza.
Tengo que repartir a todos los estudiantes en dos grupos, un grupo control que no toma el fármaco y un grupo experimental que va a recibir el fármaco. Repartiremos aleatoriamente los participantes para equilibrar las variables extrañas que tienen que ver con las diferencias individuales.
La clave de un experimento es comparar grupos que sean lo más semejantes o parecidos en todo, excepto en la variable independiente o casusa de los cambios. Hay algo sin embargo que hace que los grupos sean distintos:
- Un grupo toma el fármaco
- Uno no toma nada
Durante la realización del experimento
Efecto de la práctica o del orden de presentación (QUE SIEMPRE HAY QUE CONTROLAR) se produce siempre durante la realización del experimento.
EJ: tenemos unas preguntas en un examen. Se pongan las preguntas en el orden en que se pongan, las primeras respuestas están rodeadas de un nivel de ansiedad ligeramente superior a las que se contestan a continuación. Sea el examen lo largo que sea, cuando está respondiendo a las últimas preguntas aparece una ligera fatiga, ya que se ha anticipado el final de la prueba.
Este efecto de la práctica es una mezcla de adaptación, aprendizaje, fatiga y motivación que no hemos logrado eliminar pese a nuestros esfuerzos.
Técnicas para controlar el efecto de la práctica son:
A. Aleatorización
- Simple: consiste en presentar al azar cada ensayo o cada
repetición de cada condición experimental. En el ejemplo de
abajo: de las 18 preguntas posibles, cojo al azar las preguntas
de tal modo que es muy poco probable que me caigan todas las
preguntas gráficas juntas, etc.
Esto funciona cuando: tienes muchas repeticiones de cada
condición experimental.
- Bloques: cuando tenemos pocas repeticiones o cuando
seguimos teniendo muchas repeticiones de cada condición
experimental y no queremos que la misma condición
experimental por azar caiga seguida, podemos hacer una
aleatorización por bloques.
Que consiste en:
1. Hacer bloques: diferentes estímulos o diferentes
repeticiones de cada una de las condiciones
experimentales. EJ: un bloque con una pregunta de tipo
fonético, otra semántica y otra gráfica.
2. Hacemos tantos bloques como el número de veces que
queremos administrar cada una de las condiciones
experimentales. EJ: tendremos 6 “sobres” con una
pregunta de cada tipo. Porque el investigador así lo ha
decidido.
3. Se asigna aleatoriamente cada elemento del bloque a
un orden de presentación. EJ: dentro de cada sobre
tenemos los 3 tipos de preguntas, pero estas se
organizan de diferentes formas (bloque 1: GFS, bloque
2: SGF, etc). La ventaja es que te va a salir como
máximo dos preguntas seguidas iguales, pero no más
de dos.
F S G
G F S
G S F
Ejemplo abajo
B. Reequilibrado :
- (^) Completo: los efectos del orden se balancean administrando las
distintas condiciones varias veces al mismo sujeto, utilizando
distintos órdenes a la vez. EJ: el que tenemos debajo de los
colores.
- Incompleto: cada condición se administra a cada sujeto una vez
y el orden de administración varia a través de los sujetos. Es
decir, a la mitad de los sujetos aleatoriamente les paso el orden
AB y a la otra mitad el orden BA.
Podría parecer que este reequilibrado incompleto no es un
diseño intra-sujeto, pero sí que lo es ya que todos los
participantes pasan por todas las condiciones, aunque con
distintos órdenes.
Si tenemos 2 condiciones tenemos dos posibles presentaciones: AB, BA Si tenemos 3 condiciones tenemos X posibles presentaciones = 6 3! =3x2x1 ABC…
Para este último caso de 6 posibles presentaciones, en uno incompleto necesitamos 6 grupos para que cada uno pase por una condición determinada.
Ejemplo abajo
C. Otros como el cuadrado latino : con más de 3 condiciones experimentales la manera de controlar el orden de presentación es con el cuadrado latino.
EJEMPLO para aleatorización por bloques
Experimento Ejemplo Craik y Tulving (1975) La capacidad de recuerdo depende de la profundidad con la que se procesa la información.
Es de tipo causal:
- Variable dependiente: recuerdo (efecto)
- Variable independiente: profundidad del procesamiento de la
información (causa)
- Antecedencia de la causa (dos condiciones, palabras o
cuadrados) al efecto (tiempo que se tarda)
- Hay Covariación porque con una condición se tarda un tiempo
y con otra condición otro
- ¿Puedo eliminar explicaciones alternativas? No. Porque se
produce una alteración por el orden: el haber hecho una tarea
antes puede facilitarte el hacer la segunda tarea después. Por lo
tanto en un diseño intrasujeto si no hay control del orden de
presentación los resultados no son válidos.
Para evitar esto último lo que hizo fue mostrar: una matriz de
palabras primero, cuadrados después, cuadrados otra vez y palabras
finalmente.
De esta forma cuando hace la condición de palabras primero tiene
una práctica de 0, en la de cuadrados primera 1, en la de cuadrado
segunda 2 y en la de letras final 3. Finalmente si sumamos palabras
por un lado y cuadrados por el otro tendremos 3 de practica en uno y
3 de practica en otro.
letras cuadrado
s
cuadrado
s
letras
Ventajas e inconvenientes de usar diseños intra-sujeto
Inconvenientes: cuando no podemos utilizar un diseño intra-sujeto.
- Cuando la tarea implicada conlleva aprendizaje. Si veo que se
produce aprendizaje, cambio de diseño a uno no intra-sujeto.
- Cuando hay fatiga
- Cuando hay desmotivación
- (^) Cuando hay persistencia diferencial: el sujeto se va a presentar
de manera distinta ante la misma condición experimental en
función del orden en el que se presente (debo controlar el orden
de presentación haciendo un reequilibrado)
Este fenómeno se da cuando aplicamos un nivel de variable y esta persiste durante un tiempo. Si no esperamos a su extinción para aplicar el segundo nivel de la variable, los efectos de la primera se sumarán a los de la segunda exposición y los resultados no serán fiables.
Si además resulta que obtenemos dos resultados diferentes en función de cómo se han presentado las condiciones, obtendremos una persistencia diferencial. La solución es esperar un tiempo adecuado a que se pase el primer efecto y/o plantear otras medidas.
Cuando sucede un caso de persistencia diferencial se produce una pérdida de validez interna tal que se aconseja hacer un experimento con grupos de sujetos diferentes (intersujeto).
Ventajas de utilizar diseño intra-sujeto
- Se eliminan las variables extrañas asociadas con las diferencias
individuales
- Aumenta la relación de causalidad
- Aumenta la validez interna. EJ: tengo 60 participantes, en los
diseños inter-sujetos cojo los 60, en las intra-sujetos en un
grupo de 30 y otro grupo de 30
- Menor número de participantes que en grupos aleatorios.
