Análisis de diseños experimentales y quasiexperimentales: manipulación y control de variab, Apuntes de Psicología

¡Descarga Análisis de diseños experimentales y quasiexperimentales: manipulación y control de variab y más Apuntes en PDF de Psicología solo en Docsity!

Mètodes d’investigació quantitativa Jaume Vives

Conceptes relacionats amb la PAC2 i PAC

Taula de Continguts

El que teniu a continuació és un repàs en alguns casos, un resum en d’altres casos

Us proposo que us plantegeu les següents preguntes:

• Que tenen en comú un disseny experimental i un quasiexperimental?
• Quina és la diferencia principal entre un disseny experimental i un quasiexperimental?
• (^) Que tenen en comú un disseny evolutiu i l’ex post facto (metodologia selectiva)?
• Quina és la diferencia principal entre un disseny experimental, un quasiexperiment i els dissenys ex post facto metodologia selectiva?

En aquest apartat revisarem la metodologia experimental:

És una metodologia d’investigació que es caracteritza per posar a prova relacions causals. En un experiment, l’investigador reprodueix en un context controlat una determinada acció d’una variable independent sobre una dependent. L’investigador ha de tenir la capacitat de generar les condicions (això és, manipulació de les VI) que produeixin els diferents nivells o valors de la variable independent, i també poder assignar lliurement (concretament, una característica definitòria d’un experiment és la presència d’ aleatorització en l’assignació dels subjectes) els participants a les diferents condicions.

Si és un experiment amb un disseny intersubjecte (és a dir, utilitzant grups de subjectes diferents) s’ha de poder fer assignació aleatòria als diferents nivells de la variable independent. De fet la tècnica de control anomenada equilibrament es basa en aquest fet. El bloqueig és un procediment (de fet, podríem dir que és un tipus d’assignació aleatòria) que consisteix en formar grups homogenis d’individus en funció dels valors obtinguts en una o més variables estranyes. Un cop creats els blocs, els subjectes de cada bloc són assignats aleatòriament ales diferents condicions experimentals. Si el Gènere és considerat una variable estranya i es volgués bloquejar, agruparíem la mostra en dos blocs, Homes i Dones. Assignaríem aleatòriament els subjectes d’un bloc (p. ex. homes) a les diferents condicions experimentals i després faríem el mateix amb l’altra bloc.

D’altra banda, si el disseny és intrasubjecte (utilitzant els mateixos subjectes en diferents condiciona experimentals) l’aleatorització no és concreta en assignació aleatòria sinó en el contrabalanç o reequilibrament. Així doncs, l’aleatorització en aquest context fa referència a l’assignació aleatòria o bé al reequilibrament.

En un disseny experimental es persegueix la contrastació d’una hipòtesi de relació causal entre VI i VD i es du a terme en situacions molt controlades. El fet de contrastar relacions causals no es patrimoni exclusiu dels dissenys experimentals, sinó que també ho trobem en dissenys quasiexperimentals i, fins i tot, dissenys ex post facto tot i que en aquests hi ha menys possibilitats de control sobre la situació en la que transcorre la investigació. Així doncs, l’estudi de relacions causals no és un tret definitori dels dissenys experimentals.

Una última puntualització: En el mòdul 4 diu: “ Per tant, quan es vol contrastar una relació causal entre variables però o bé no es pot assignar els participants a l'atzar als grups o bé no es pot controlar l'ordre de presentació dels nivells de la VI, es fa servir un pla d'investigació anomenat quasiexperimental ”. Aquesta afirmació és certa però no exhaustiva. Per tal que fos exhaustiva caldria que parlés d’aleatorització que, com sabeu, engloba tant assignació a l’atzar com reequilibrament.

Tingueu en compte que, en dissenys factorials (és a dir, amb més d’una VI), és suficient que una VI sigui manipulada i aleatoritzada per considerar-la un disseny experimental.

Variables estranyes - controlades - emmascarades

Aquelles variables que malgrat no són la VI, però que poden influir en la VD, s’anomenen variables estranyes. A l’inici d’una investigació s’emet una hipòtesi

que inclou el fenomen a estudiar (VD) i la suposada causa^1 (VI) d’aquest fenomen. El fet que l’investigador proposi una VI (o unes poques) com a causa del fenomen no vol dir que no hi hagi altres variables que també poden influir en la VD. És simplement, que l’investigador està interessat en estudiar com afecta una/es determinada/es VI sobre la VD. Les variables que també afecten a la VD però que no són la/es VI/s són les variables estranyes.

Per evitar l’efecte no desitjat (anomenat confusió o emmascarament ) de les variables estranyes, s’han de controlar durant la fase de disseny de la investigació aplicant tècniques de control (com ho són totes les formes d'aleatorització, la igualació o constància, i l'eliminació).

), abans o durant la selecció els subjectes. Quan una variable estranya es controla s’anomena variable controlada. Si no es controla, una variable estranya es pot convertir en una variable emmascarada.

Per exemple: Si estic interessat en saber com afecta el "Mètode d'ensenyament" en el l'"Aprenentage de Matemàtiques", he de tenir en compte que hi ha variables com la intel·ligència (que en aquesta investigació seria una V. estranya) que poden influir en l'aprenentatge de les mates. Imagineu que “Mètode d'ensenyament” té dos nivells (Ensenyament Assistit per Ordinador (EAO) / Tradicional) de forma que repartim els subjectes de la mostra en dos grups. Suposem que sense adonar-nos- en, i per culpa de no haver controlat la variable intel·ligència, tenim subjectes més intel·ligents en el grup EAO que en el grup Tradicional. Si els resultats de la investigació indiquen que l’Aprenentatge de Mates és superior en el grup d’EAO en relació al Tradicional, com sabrem si aquesta diferència és deguda al mètode d’ensenyament (VI) o bé es atribuïble al desequilibri d’intel·ligència entre el dos grups? En canvi, si seleccionem subjectes amb un mateix nivell d’intel·ligència (això seria un exemple de la tècnica de control anomenada igualació ) estem controlant l’efecte d’aquesta variable ja que, en aquest cas, afectarà per igual a ambdós grups.

Recordeu que hi ha altres tècniques de control com l’eliminació (poc freqüent) o l’aleatorització (ja sigui assignació aleatòria o bé reequilibrament).

Disseny quasiexperimental

Disseny que contrasta una relació de causa-efecte però que les circumstàncies de la seva implantació no permeten, a priori, establir certs tipus de control.

Hi ha tot un seguit de dissenys quasiexperimentals amb diferents noms: la característica comú és que es vol contrastar una relació causal entre variables però o bé no es pot assignar els participants a l'atzar als grups o bé no es pot controlar l'ordre de presentació dels nivells de la VI. Així doncs, la principal diferència en un disseny quasiexperimental i un experimental és l’absència d’aleatorització en el primer^2. Un punt en comú en ambdós és la presència de manipulació en almenys una de les VI.

A l’Episodi 0, hi trobareu la denominació “pre-experiment” referida a dissenys en què, com en els quasiexperiments, es manipula la VI però no hi ha aleatorització, però tenen una estructura tant simple (ex., pre post amb un sol grup, sols post) que tenen un alt risc d’amenaces a la validesa interna. Per tal de simplificar la nomenclatura dels dissenys, no us demanarem que distingiu entre quasiexperiment i pre-experiment; els podem anomenar tots quasiexperiments.

(^1) L’estudi de relacions causals es circumscriu als dissenys experimentals,

quasiexperimentals i ex post facto. (^2) Recordeu que l’aleatorització és una tècnica de control fa referència tant a

l’assignació aleatòria com al reequilibrat o contrabalanç.

• Instrumentació
• Regressió a la mitjana
• Pèrdua no aleatòria de subjectes
• Selecció.

Alguns aclariments:

• El biaix retrospectiu no es correspon amb cap de les amenaces a la validesa interna tipificades, tot i que és cert que també afecta la validesa interna.
• Els efectes de pràctica i de persistència dels dissenys intrasubjecte els podríem considerar equivalents a l'amenaça d'Adaptació a les proves
• L'amenaça de selecció o el biaix de selecció fan referència al mateix: al fet que tinguem dos o més grups de comparació que en realitat no siguin comparables entre sí des del mateix principi de la investigació.
• Respecte a la Regressió a la mitjana : Tot i que al glossari de l'annex del mòdul "Mètodes d'investigació quantitativa. Episodi 0" hi teniu una definició de la regressió a la mitjana, us dono informació addicional al respecte. La regressió a la mitjana pot aparèixer en dissenys on tenim únicament molt poques mesures de la VD (especialment quan en tenim una o dues). Un cas típic, tot i que no és l’únic, és aquell en que tenim una única mesura de la VD abans de l'aplicació d'un tractament i una altra mesura de la VD després d'aplicar la VD. Aquesta única dada abans i després no sabem si respon als valors habituals de la VD, en el sentit que podria correspondre a valors extrem de la VD. Si en alguna d'aquestes mesures s'obtinguessin valors extrems (valors no habituals), la comparació entre l'abans i el després podria dur a conclusions errònies. Ex.: faig un examen a començament de curs per tenir un línia base dels coneixements de Matemàtiques d'un grup d'alumnes. Faig aquest examen un dilluns a les 8:00 (alta probabilitat de tenir notes extremes per la banda baixa atès que les condicions per rendir intel·lectualment no són òptimes). Si torno a fer aquest examen en un dia i hora més propicis, obtindré valors menys extrems (una mica més alts), que es corresponen més al grau de coneixement de Mates d'aquests alumnes: és a dir, els valors estaran "Regressant" a la mitjana. A què es deu, aquest augment de les notes? A que han après? NO, més aviat a que la última mesura de la VD, no contenia valors extrems.

Altres dubtes

Selecció - Assignació

Els dissenys experimentals es caracteritzen per molts aspectes, però dos d’aquests aspectes són especialment remarcables perquè ens permet diferenciar aquests dissenys d’altres tipus de dissenys: hi ha almenys una VI manipul ada i hi ha alguna forma d’ aleatorització: assignació a l’atzar (que és el mateix que assignació aleatòria) en el cas de variables intersubjecte i reequilibrament en variables intrasubjecte.

Quant hi ha manipulació de la VI però NO hi ha assignació a l’atzar, parlem de quasi experiments. En aquest sentit, em permeto recordar-vos que els quasi experiments i els dissenys ex pot facto són coses diferents. Un aclariment: malgrat que en algun paràgraf dels mòduls llegiu que una investigació és un quasi experiment quan “és impossible de formar els grups aleatòriament”, cal tenir clar que si en una investigació no posa específicament que els subjectes s’han repartit en els diferents grups fent servir algun tipus d’assignació aleatòria, els grups NO s’han format aleatòriament o a l’atzar. Això és així amb independència de consideracions

respecte a si era possible haver format aquests grups aleatòriament o no. Per tant, tornant al principi, si en una investigació hi ha manipulació de la VI però no hi ha assignació a l’atzar, tenim un quasi experiment.

Quant no hi ha ni manipulació ni aleatorització i l’objectiu principal de la investigació és la contrastació de relacions causals, parlem de metodologia selectiva (ex post facto i selectiva). En la metodologia observacional i en la metodologia d’enquestes tampoc hi ha manipulació ni aleatorització però el seu objectiu és descriptiu, no pas de contrastació de relacions causals.

Aclarim els termes:

• Manipulació d’almenys una de les VIs: El fet que una VI sigui manipula ble vol dir que l’investigador té la potestat d’administrar (de decidir) quin valor pren la VI per cada subjecte. Que una VI sigui manipul ada vol dir que, efectivament, l’investigador ha intervingut determinant (ja sigui directament o aplicant tècniques aleatòries) els nivells que pren per cada subjecte la VI. Exemples. -La variable “SEXE” és manipulable? NO! Us imagineu l’investigador administrant els valors de la variable “SEXE”? És clar que no, això voldria dir que l’investigador podria “decidir” el valor de la variable “SEXE” per cada subjecte: “A tu, Joan, t’assigno el valor “femení” de la variable “SEXE”. A tu, Maria, t’assigno al grup masculí, etc.”. Efectivament, això no té sentit. La variable “SEXE”és un exemple de variable no manipulable, també ho són: la intel·ligència, la introversió/extraversió, etc. -El TRACTAMENT (farmacològic/no farmacològic) que rep un subjecte sí que és una variable manipulable, perquè l’investigador pot administrar els valors que pren aquesta variables per cada subjecte. Ara bé, que sigui manipulable no vol dir que necessàriament l’investigador la manipuli en una investigació determinada. Si finalment no la manipula, la variable és no manipulada.
• Assignació a l’atzar : Es fa servir una mètode aleatori per assignar als subjectes a un grup (o nivell de la VI) o a un altre.

Un exemple per poder aplicar la figura anterior a un cas pràctic. Volem avaluar

l’eficàcia d’un mètode d’ensenyament assistit per ordinador (EAO) en relació al mètode tradicional, per aprendre matemàtiques. La VI és el mètode d’ensenyament (EAO / Tradicional). Si establim que la VI és intersubjecte assignaríem aleatòriament la meitat dels subjectes de la mostra a la condició experimental “EAO” i l’altre meitat a la condició experimental “Tradicional”. Si, en canvi, considerem la VI com a intrasubjecte faríem un reequilibrament : assignaríem aleatòriament la meitat dels subjectes a un ordre de presentació de les dues condicions experimentals (p.ex. primer “EAO” i després “Tradicional”) i l’altre meitat de subjectes l’assignaríem aleatòriament a l’altre ordre de presentació (“Tradicional” F 0 E 0“EAO”).

• Recordeu que quan una variable és intersubjecte cada subjecte rep (o passa per) un únic nivell d’aquesta variable. En l’exemple anterior, mètode d’ensenyament seria intersubjecte si els subjectes rebessin un únic mètode d’ensenyament (EAO o bé Tradicional). D’aquesta forma acabaríem tenint dos grups de subjectes diferents (uns assignats a EAO i uns altres a Tradicional). Una variable és intrasubjecte quan els subjectes reben (passen per) tots els nivells d’aquesta variable. En l’exemple anterior, mètode d’ensenyament seria intrasubjecte si els subjectes rebessin el dos mètodes d’ensenyament (EAO i també Tradicional). D’aquesta forma acabaríem tenint un únic grup de subjectes.

Efectes simples de Fàrmac:

-Quin és l'efecte de Fàrmac quan el sexe és dona? 40-30=

-Quin és l'efecte de Fàrmac quan el sexe és home?20-10=

Fixeu-vos que els efectes simples de Fàrmac són els mateixos i que a més, com és lògic en aquest cas, coincideixen amb els efectes principals de Fàrmac (indicats més avall).

Efectes principals de Sexe

[(40+30)/2]−[(20+10)/2] à 35 – 15 = 20

Efectes principals de Fàrmac

[(40+20)/2]−[(30+10)/2] à 30 – 20 = 10

Si feu el gràfic dels efecte simples (jo us he posat el gràfic dels efectes simples de Sexe) obtindreu dues línies paral·leles, la qual cosa és una evidència més que no hi ha interacció.

Aquest que us poso a continuació és un exemple d’interacció. Seguiu el mateix raonament que en el cas anterior per comprovar-ho.

Fàrmac Sexe A B

Dona 120 100

Home 80 30

Genere Efecte principal

Ef. Simple | A Ef. Simple | B

55 40 70

Farmac Efecte principal

Ef. Simple | A Ef. Simple | B

35 20 50

Grup de control

Segons els vostres mòduls grup de control és el “ Grup que rep un nivell nul de la variable independent i la mesura del qual serveix per a avaluar els valors de la resta dels grups experimentals ”. En realitat, la denominació de grup de control s’aplica a un concepte més ampli que es pot resumir amb la última part d’aquesta definició anterior: és el grup que serveix per avaluar l’efecte de la resta de condicions experimentals. Així doncs, per exemple, si volem comprovar l’eficàcia d’un nou fàrmac antidepressiu en relació a un antidepressiu ja existent, el grup que pren el fàrmac ja existent el podem anomenar grup control atès que les “bondats” del nou fàrmac les compararem amb les d’aquest que ja existeix.

Igualació vs eliminació

L'eliminació s'aplica a l'exclusió de valors extrems d’una variable (la qual cosa acostuma a comportar que s’exclogui la gent que presenta aquests valors extrems) mentre que la igualació o constància s'aplica a la inclusió d'un únic valor de la variable o bé a un rang petit de valors.

Cal dir però que quan s’inclou un rang ampli de valors i els valors exclosos no són extrems és difícil d’establir la frontera entre ambdues tècniques de control. En aquests casos, considero que la tècnica aplicada tant es pot denominar igualació com eliminació.

Validesa de contingut

Tal com indica el glossari (Epsiodi 0), la validesa de contingut "Refers to the degree to which an instrument gathers representative information regarding the variable or construct it measures". És semblant al concepte d’exhaustivitat del mètode observacional, però aplicable a la resta de mètodes. De fet, es més freqüent recollir informació a través d'enquestes. Així p.ex., la validesa de contingut d'un test d'intel·ligència fa referència a fins a quin punt aquest test recull tots els aspectes importants del constructe intel·ligència.