El diseño experimental se refiere a cómo se asignan los participantes a las diferentes condiciones o niveles de la variable independiente (VI) en un experimento.
Probablemente, la forma más común de diseño experimental en ciencias sociales o del comportamiento es dividir a los participantes en dos grupos, el grupo experimental y el grupo de control, y luego introducir un cambio (también llamado tratamiento) en el grupo experimental y no en el grupo de control.
El investigador debe decidir cómo asignará su muestra a los diferentes niveles de la variable independiente (VI).
Si tienes dudas acerca de las diferencias entre variables independientes y dependiente haz clic aquí
Por ejemplo, si hay 10 participantes, ¿participarán todos en ambas condiciones (por ejemplo, medidas repetidas)?
¿O, los participantes se dividirán a la mitad y participarán en una sola condición cada uno?
¿Para qué sirve el diseño experimental? 💊
Un buen diseño experimental sirve para tres propósitos.
Causalidad . Permite al investigador hacer inferencias causales sobre la relación entre variables independientes y una variable dependiente
Control. Permite al investigador descartar explicaciones alternativas debido a los efectos de confusión de variables extrañas (es decir, variables distintas de las variables independientes).
La variabilidad. Reduce la variabilidad dentro de las condiciones aplicadas a los participantes, lo que facilita la detección de diferencias en los resultados de cada tratamiento.
Se usan comúnmente tres tipos de diseños experimentales:
#1. Medidas independientes o entre grupos 🆎
Se utilizan diferentes participantes en cada condición de la variable independiente.
Esto significa que cada tratamiento del experimento incluye un grupo diferente de participantes.
Esto debe hacerse mediante asignación aleatoria, lo que garantiza que cada participante tenga las mismas posibilidades de ser asignado a un grupo u otro.
Las medidas independientes implican el uso de dos grupos separados de participantes; uno en cada condición
Por ejemplo, supongamos que un investigador quiere indagar acerca del efecto de las horas de sueño de un conductor la noche anterior, sobre el tiempo de reacción al volante ante cualquier contingencia en el camino.
En este caso, la variable independiente (vi) es sueño medido en horas y la variable dependiente es tiempo de reacción en segundos (vd), como muestra la tabla siguiente:
| VI = sueño (hr) | |
| 1 = 2 horas/noche | 2 = 8 horas/noche |
| Grupo A (10 conductores) | Grupo B (10 conductores) |
| VD = tiempo de reacción (segundos) | |
Control 👮
Después de que los participantes hayan sido reclutados, deben asignarse aleatoriamente a sus grupos.
Esto debería garantizar que los grupos sean similares, en promedio (reduciendo la variabilidad entre los participantes).
Ventajas
Evita los efectos del orden (como la práctica o la fatiga) ya que las personas participan sólo en un tratamiento.
Si una persona está involucrada en varias condiciones, ¡puede aburrirse, cansarse y hartarse para cuando llegue a la segunda condición, o conocer con anticipación a los requisitos del experimento!
Desventajas
Las diferencias entre los participantes en los grupos pueden afectar los resultados; por ejemplo, variaciones en edad, género o antecedentes sociales.
Estas diferencias se conocen en diseño experimental como variables participantes (es decir, un tipo de variable extraña).
#2. Medidas repetidas en diseño experimental (dentro de los grupos) 🔬
Esto significa que cada condición del experimento incluye el mismo grupo de participantes.
Como se usan los mismos participantes en cada condición, la variabilidad entre los participantes (es decir, las diferencias individuales) se reducen.
Control
Para combatir los efectos del orden, el investigador equilibra la asignación de las condiciones para cada participante.
Alterna el orden en que los participantes se someten a diferentes condiciones de un experimento.
Ventajas
Se necesitan menos personas ya que participan en todas las condiciones (es decir, ahorra tiempo).
Desventajas
Puede haber efectos de orden.
Los efectos de orden se refieren a cómo se asignan los tratamientos que tienen un efecto en el comportamiento de los participantes.
El rendimiento en la segunda condición puede ser mejor porque los participantes saben qué hacer (es decir, efecto de aprendizaje).
O su rendimiento podría ser peor en la segunda condición porque están cansados (es decir, efecto de fatiga).
Esta limitación puede controlarse mediante el contrapeso.
Contrapeso
Supongamos que usamos un diseño de medidas repetidas en el que todos los participantes primero aprendieron palabras en presencia de ‘ruido fuerte’ y luego las aprendieron ‘sin ruido’.
Esperaríamos que los participantes muestren un mejor aprendizaje en el tratamiento ‘sin ruido’
Control
Los miembros de cada par deben asignarse aleatoriamente a las condiciones.
Sin embargo, esto no resuelve todos los problemas.
Ventajas
Reduce la variabilidad entre los participantes porque el investigador ha intentado emparejarlos, para que cada tratamiento tenga personas con capacidades y características similares.
Evita los efectos del orden de asignación, por lo que no es necesario el contrapeso.
Desventajas
Si un participante abandona, se pierden también los datos de su par
El investigador pierde mucho tiempo tratando de encontrar pares que sean muy similares.
#3. Pares combinados en diseño experimental 👭
Cada condición utiliza participantes diferentes, aunque similares en algunos aspectos.
Se hace un esfuerzo para unir a los participantes en cada tratamiento, en términos de cualquier característica importante que pueda afectar los resultados del experimento, por ejemplo, género, edad, inteligencia, etc.
En éste diseño experimental un miembro de cada par combinado debe asignarse aleatoriamente al grupo experimental (A) y el otro al grupo de control (B)
| VI = sueño (hr) | |
| 1 = 2 horas/noche | 2 = 8 horas/noche |
| Grupo A (10 conductores) | Grupo B (10 conductores emparejados por edad, género y tiempo de sueño normal) |
| VD = tiempo de reacción (segundos) | |
Control
Los miembros de cada par deben asignarse aleatoriamente a las condiciones.
Sin embargo, esto no resuelve todos los problemas.
Ventajas
Reduce la variabilidad entre los participantes porque el investigador ha intentado emparejarlos, para que cada tratamiento tenga personas con capacidades y características similares.
Evita los efectos del orden de asignación, por lo que no es necesario el contrapeso.
Desventajas
Si un participante abandona, se pierden también los datos de su par
El investigador pierde mucho tiempo tratando de encontrar pares que sean muy similares.
Un ejemplo de diseño experimental ⚛
Considere el siguiente experimento hipotético.
FarmaDolor está realizando un experimento para probar una nueva vacuna, desarrollada para inmunizar a las personas contra el resfriado común.
Para probar la vacuna, FarmaDolor tiene 1000 voluntarios: 500 hombres y 500 mujeres.
Los participantes tienen edades comprendidas entre los 21 y los 70 años.
A continuación, describimos uno de los diseños experimentales mencionados anteriormente: diseño de pares combinados.
Y mostramos cómo FarmaDolor podría aplicar este diseño para comprender el efecto de la vacuna, al tiempo que descartamos los efectos de confusión de otros factores.
Diseño de pares combinados
Un diseño de pares coincidentes es un caso especial del diseño de bloques al azar.
Se usa cuando el experimento tiene sólo dos condiciones o tratamientos;
y los participantes pueden agruparse en pares, en función de una o más variables de agrupamiento.
Luego, dentro de cada par, los participantes son asignados aleatoriamente a los dos tratamientos.
La siguiente tabla muestra un diseño experimental de pares combinados para el caso de FarmaDolor.
| Tratamientos | ||
| Par | Placebo | Vacunas |
| 1 | 1 | 1 |
| 2 | 1 | 1 |
| … | … | … |
| 499 | 1 | 1 |
| 500 | 1 | 1 |
Los 1000 participantes se agrupan en 500 pares coincidentes.
Cada par se corresponde con similitudes en el género y la edad.
Por ejemplo, el par 1 podría ser dos mujeres, ambas de 21 años.
El par 2 podría ser dos mujeres, ambas de 22 años, y así sucesivamente.
Este diseño experimental proporciona control explícito para dos posibles variables de confusión: edad y género.
Y controles de aleatorización para los efectos de variables extrañas que no se incluyeron explícitamente en el diseño.
En resumen … 📝
El diseño experimental se refiere a cómo se asignan los participantes a las diferentes condiciones o tratamientos, niveles de la variable independiente (VI), en un experimento.
Hay tres tipos:
- Medidas independientes / entre grupos: se utilizan diferentes participantes en cada condición de la variable independiente.
- Medidas repetidas / dentro de los grupos: los mismos participantes participan en cada tratamiento de la variable independiente.
- Pares combinados: cada condición utiliza diferentes participantes, pero se hacen coincidir en términos de características importantes, por ejemplo, género, edad, inteligencia, etc.
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¿Crees que te será de utilidad para desarrollar tu tesis, en el caso de que se trate de una investigación causal?
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Excelente.
Buen día Julio,
Gracias por visitar Tesis de Cero a 100 y por tus positivos comentarios acerca de lo que publicamos
Saludos Cordiales,
Dr. Carlos Godoy Rodríguez, MSc.
Hola
Los Diseños Experimentales, No se aplican en seres humanos, aspectos de Ética y Bioética, invalida su uso en seres humanos, hasta en animales de experimentación.
En seres humanos, se utilizan los Ensayos Clínicos Controlados, las investigaciones para el desarrollo de fármacos para los seres humanos, conllevan otra metodología…. Fase I, Fase II, …
Buen día Rafael,
Gracias por tu aportación al tema del Diseño Experimental
En cuanto a la afirmación de que los diseños experimentales no se aplican en seres humanos, te contradices en tu respuesta cuando señalas que en seres humanos se aplican los Ensayos Clínicos Controlados, pues resulta que estos últimos son un tipo de diseño experimental.
Según la Wikipedia:
Me parece que en tu afirmación se percibe cierta confusión entre diseño, tipo, nivel y modalidad de la investigación. En realidad en el artículo me refiero a diseño experimental en su modalidad de campo, no de laboratorio
En cuanto a las implicaciones éticas que ciertamente las puede haber, se supone que antes de llevar a cabo el estudio experimental de campo, el investigador o tesista debe contar primero con el debido consentimiento por escrito de los participantes.
Saludos Cordiales,
Dr. Carlos Godoy Rodríguez, MSc.
Mucho gusto
Muy buena información, saludos
Mil Gracias Samuel, me complace que te haya sido de utilidad la información
Saludos Cordiales,
Dr. Carlos Godoy Rodríguez, MSc.