D E M O C R A T O P I A

Diseños Preexperimentales

Clasificación de los diseños preexperimentales. Tomado de Cook y Campbell (1979)

Los tres diseños que hemos visto tienen una utilidad relativa como aproximación al fenómeno que se investiga y para generar hipótesis, pero siempre teniendo muy presente en la interpretación de los datos que pueden existir numerosas variables extrañas que llevarían a una atribución errónea del efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente.

Diseños de un solo grupo con medida solamente postest.

Existe un solo grupo que se somete a un tratamiento (X) y después se realiza una observación de la variable dependiente (O). Este diseño carece de control y, por tanto, no se pueden extraer inferencias causales. Se representa de la siguiente forma: X O

Diseños solo postest con grupo de control no equivalente

La deficiencia más importante de este diseño es la ausencia de pretest, ya que sin esta medida previa de la variable dependiente no podemos saber si las diferencias entre los grupos encontradas en el postest son debidas al tratamiento o a la selección diferencial. La posibilidad de que los grupos no sean equivalentes y el no tener medida pretest que nos informe del grado de similitud o desigualdad inicial de los grupos hace que los resultados obtenidos no sean interpretables en términos de causalidad. Similar al anterior, al que añadimos un grupo no equivalente que no recibe tratamiento. Se representa de la siguiente forma: solo postes

Diseños de un solo grupo con pretest y postest

Es un diseño frecuentemente utilizado en las Ciencias Sociales. Consiste en realizar una observación pretest (O1) en un único grupo, después este grupo recibe un tratamiento ( X ) y posteriormente se realiza una observación postest. Su notación es la siguiente:

O1 X O2

En este diseño, tampoco podemos tener seguridad de que los cambios producidos en la medida postest (O2) se deban al efecto del tratamiento. Existen numerosas amenazas a la validez interna que podrían explicar dichos cambios, como por ejemplo: la historia, la regresión estadística, la maduración o la repetición de pruebas.

Referencias

  • Quintanilla Cobián, Laura. Fundamentos De Investigación En Psicología. 2ª Ed. [adaptada a 7ª Ed. Normas APA]. ed. Madrid: Universidad Nacional De Educación a Distancia, 2020. Print. Grado (UNED) ; 6201104.

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