Método y diseños experimentales

Versión 1.1

Ninguna cantidad de experimentación puede probar definitivamente que
tengo razón; pero un solo experimento puede probar que estoy equivocado.

Albert Einstein (1879-1955)

Introducción

Las estrategias cuantitativas que se utilizan en la investigación en Psicología son diversas y varían en el grado de control que tiene el investigador sobre las variables y la situación de estudio. Los diseños experimentales se pueden clasificar en intergrupos, intragrupos y mixtos. Esta clasificación es el resultado de que el investigador decida que las distintas condiciones experimentales se apliquen a grupos distintos, o al mismo grupo, o una combinación de ambas estrategias en el mismo experimento.

Objetivo y características del método experimental

Arnau (1978). Considera el experimento como un modelo de una situación real que el investigador reproduce artificialmente a fin de estudiar el comportamiento de las variables y su interfuncionalidad.
Ato (1991). El método experimental es el método científico por excelencia. Su objetivo es la identificación de causas y la evaluación de sus efectos.
inves 4.1

Para que en un estudio se puedan inferir relaciones de causalidad, es necesario que se den tres condiciones (Kenny, 1979):

  • Contingencia temporal entre las variables.
  • Correlación o covariación entre ellas.
  • No espuriedad.

Para que en una investigación puedan darse estas tres condiciones es necesario que el investigador produzca una situación artificial, denominada experimento. La variable causa (variable independiente) debe preceder temporalmente a la variable efecto (variable dependiente); debe darse una covariación entre ellas, de manera que un cambio en los valores de la primera conlleve un cambio proporcional directo o inverso en los valores de la segunda y, finalmente, la responsabilidad de esta covariación no puede ser atribuida a otras variables (no espuriedad). El experimento es una situación que el investigador crea intencionadamente y de la que debe informar, y se puede replicar. La replicación es uno de los pilares del método científico. La replicación puede ser exacta o se pueden variar algunas condiciones para ver las diferencias que se producen en los resultados. Antes de llevar a la práctica el experimento se aconseja realizar un ensayo, llamado experimento piloto, con la finalidad de estudiar algunos aspectos del mismo como pueden ser: la influencia de alguna variable extraña, el número y valor de los estímulos, el tiempo empleado en realizarlo, cómo funcionan los aparatos, etc., pudiendo así evitarse, incluso subsanarse, posibles errores de forma previa a la implementación del experimento propiamente dicho.


En una estrategia experimental tiene que haber manipulación de al menos una variable independiente, control de las variables extrañas, los participantes se deben asignar aleatoriamente a los grupos, y se ha de utilizar al menos dos grupos (uno para cada condición) o un grupo al que se le apliquen como mínimo dos condiciones experimentales. Estos aspectos se pueden sintetizar en dos:

  1. Control experimental. Se refiere a la capacidad del experimentador para determinar la conducta que se va a estudiar, conocer las variables relevantes que pueden afectar a esa conducta, elegir una o varias de ellas como variables independientes, seleccionando intencionalmente sus niveles, y crear las condiciones necesarias para la presentación artificial de esos valores, tratando el resto de factores como variables extrañas (eliminándolas o manteniéndolas constantes).
  2. Utilización como mínimo de dos condiciones experimentales. El estudio del efecto de la variable independiente sobre la dependiente requiere una comparación (contraste) entre dos o más condiciones experimentales. La variable independiente debe tener al menos dos valores o niveles (aunque solo sean presencia vs ausencia). Además, en la investigación experimental pueden darse dos situaciones:
    • Distintos grupos de participantes, uno para cada una de las condiciones experimentales, por lo que, como mínimo, dispondremos de dos grupos que se compararan entre sí (esta situación es la que da origen a los diseños intergrupos o de comparación de grupos)
    • Un solo grupo de participantes, al cual se le aplicarán todas y cada una de las condiciones experimentales (este es la base de los diseños intragrupo o de medidas repetidas).
inves 4.2
Creación de las condiciones experimentales.

Variabilidad de los datos y técnicas de control

El control experimental engloba un conjunto de técnicas que utiliza el investigador para poder manejar y dominar toda la situación experimental. Dichas técnicas suponen la actuación del investigador sobre:

  • La variable independiente: eligiendo el número y niveles que él decide y aplicándola cuando él decide (manipulación).
  • Las variables extrañas: eliminandolas o intentando que su efecto sea el mismo en todos los grupos.
  • Los factores aleatorios: intentando que su influencia sea mínima sobre la variable dependiente.

Variabilidad de los datos

Martínez Arias et al. (2014). La varianza sistemática es la parte de la variabilidad total de la conducta de los participantes medida en la variable de endiente que se relaciona de forma predecible a las variables que estudia el investigador.
Martínez Arias et al. (2014). Después de que un investigador ha determinado la parte de la variación total que está relacionada con la variable de interés, una parte de la variación permanece sin explicar. La varianza no explicada se denomina varianza error y es la parte de la variación total no relacionada a variables bajo investigación en el estudio.

En un experimento, los participantes presentan medidas diversas en la variable dependiente: pueden ser diferentes las puntuaciones del grupo experimental respecto a las del grupo control; pero además, ni siquiera todos los participantes que han recibido el mismo tratamiento tienen el mismo resultado o la misma puntuación en la variable dependiente, sino que existe una variabilidad o dispersión en la puntuación de cada uno respecto a la media del grupo. A esta variabilidad de la medida de la variable dependiente se le denomina varianza total y se debe a la influencia tanto de la variable independiente como a la influencia de variables extrañas y de factores aleatorios relacionados con los participantes, con el ambiente y con el procedimiento experimental. Podemos considerar que la varianza total tiene dos componentes o partes, una relacionada de forma sistemática con las variables de la investigación, llamada varianza sistemática, y otra no relacionada con dichas variables sino con factores aleatorios, llamada varianza error.

inves 4.3
Variabilidad de los datos. A la izquierda de la figura representamos toda la variabilidad en un círculo, y este se divide en dos, la varianza error y la varianza sistemática. Esta última, a su vez se descompone en dos varianzas sistemáticas: la primaria y la secundaria, representadas en el círculo de la derecha.
  • La varianza sistemática es debida a la influencia de la variable independiente (varianza sistemática primaria) y a la influencia de variables extrañas predecibles (varianza sistemática secundaria).
  • La varianza sistemática primaria es la variabilidad de la medida de la respuesta del participante debida a la influencia de la manipulación de la variable independiente. Es la que pretende o busca el experimentador y cuanto mayor sea la efectividad del tratamiento, mayor será la proporción de esta varianza.
  • La varianza sistemática secundaria es la variabilidad de la medida de la variable dependiente debida a la influencia de variables extrañas conocidas y predecibles, que tienen lugar antes o durante la realización del experimento, y pueden proceder del sujeto, del ambiente y del procedimiento experimental. Pueden ser:
    • Las variables de sujeto. Son las diferencias individuales entre los participantes del experimento.
    • Aspectos ambientales. Son las condiciones físicas en las que se realiza el experimento, como pueden ser: ruido, luz, temperatura, humedad, etc.
    • De procedimiento experimental. Aspectos relacionados con los instrumentos de medida, las instrucciones, los estímulos, el material, el investigador, etc.

Técnicas de control

El experimentador tiene que poder producir fenómenos bajo condiciones reguladas para conseguir maximizar la varianza sistemática primaria, minimizar la varianza error y controlar la varianza sistemática secundaria. A estos tres aspectos, Kerlinger (1984) los denomina Principio MAX-MIN-CON:

  • Maximización de la varianza sistemática primaria. Se consigue eligiendo los valores de la variable independiente más adecuados para producir cambios en la dependiente. Ello dependerá de los objetivos de la investigación y de si el tipo de relación que existe entre la variable independiente y la dependiente es lineal o curvilínea.
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Cuando la relación es lineal, a medida que aumenta el valor en el eje X, aumenta el valor en el eje Y. Cuando la relación es curvilínea, los valores extremos del eje X obtienen puntuaciones bajas en el eje y, mientras que los valores intermedios en el eje X obtienen valores superiores en el eje Y.
inves 4.4
Principio MAX-MIN-CON
  • Minimizar la varianza error. Para poder minimizar estos efectos perniciosos para la investigación es necesario:
    • Los instrumentos utilizados en la medición de la variable dependiente tienen que medir aquello que pretenden medir (validez); discriminar entre las diferentes ejecuciones de los sujetos (sensibilidad); y producir mediciones precisas con poca variabilidad entre las puntuaciones del mismo participante en diferentes ocasiones (fiabilidad).
    • Aumentar el número de participantes. Cuanto mayor sea el tamaño de los grupos mayor será la probabilidad de que los errores aleatorios relacionados con las diferencias individuales se compensen entre sí. También se disminuye la varianza error utilizando una estrategia intragrupo, en la cual se aplican todas las condiciones a todos los participantes.
    • Evitar riesgos de variaciones aleatorias. Las instrucciones deben ser claras y preferentemente por escrito para que se transmitan por igual a todos los participantes.
  • Controlar la varianza sistemática secundaria. Se utilizan las denominadas técnicas de control. La elección de una técnica u otra depende de la naturaleza de la variable extraña y, a veces, del tipo de diseño.
    • Técnicas comunes a las estrategias intergrupos e intragrupo:
      • Eliminación. Consiste en eliminar las variables extrañas del estudio, es decir, utilizar el valor cero de la variable extraña eliminando todos los demás valores. Ejemplo: eliminamos el ruido ambiental insonorizando el laboratorio.
      • Constancia. Se suele utilizar cuando no es posible eliminar la variable extraña. Supone elegir un valor diferente de cero de esa variable, potencialmente contaminadora, y aplicarlo de forma constante a todos los participantes de todos los grupos. Por ejemplo, si nos preocupa la temperatura ambiente en la que realizan la tarea experimental, podemos elegir 21ºC como la temperatura deseable y asegurar, mediante el termostato del laboratorio, esta temperatura durante todas y cada una de las sesiones del experimento.
      • Técnicas de ciego y doble ciego. Se utilizan para neutralizar los efectos en algunos factores relacionados con el procedimiento experimental que pueden provocar que el participante distorsione sus respuestas (reactividad). La técnica de ciego consiste en que los participantes desconocen los objetivos y las condiciones de la investigación. La técnica de doble ciego consiste en que el experimentador que aplica el tratamiento desconoce los objetivos y la condición experimental del participante.
      • Sistematización de las variables extrañas. Consiste en que el experimentador convierte una variable potencialmente extraña en variable independiente y la incorpora a la investigación, de tal forma que en lugar de una sola variable independiente tendríamos al menos dos.
      • Técnicas estadísticas. Nos permiten separar el influjo que tiene la variable independiente sobre la variable dependiente del influjo que pueda tener alguna variable extraña sobre la dependiente. Estas técnicas son especialmente útiles en situaciones en las que la conducta es muy compleja y es difícil aislar sus variables determinantes. Una de las técnicas estadísticas de control más utilizada es el análisis de covarianza (ANCOVA).
    • Técnicas más características de las situaciones de comparación de grupos o intergrupos:
      • Técnicas de equilibrado o balanceo: Están asociadas a los diseños intergrupos y tienen el objetivo de obtener grupos equivalentes de modo que sea solo el tratamiento o variable independiente lo que cause las diferencias entre ellos.
        • Aleatorización. Está asociada principalmente a los diseños de grupos aleatorios y de bloques al azar. Es uno de los procedimientos de control de las variables extrañas más utilizados e importantes debido a que permite el control de la mayoría de las variables extrañas conocidas y desconocidas. La aleatorización se utiliza en dos momentos del experimento:
          • Cuando se asignan los participantes a los grupos.
          • Cuando se asignan los grupos a las condiciones experimentales o tratamientos.inves 4.6
        • Técnica de bloques. Mediante esta técnica se forman subgrupos de participantes, llamados bloques, con puntuaciones similares en una variable extraña muy relacionada con la variable dependiente (a esta variable se le denomina variable de bloqueo) y después se asignan aleatoriamente (preferentemente el mismo número de participantes de cada bloque) a cada condición experimental o control.
        • Técnica de equiparación o emparejamiento. Muy similar a la técnica de bloques, está asociada a los diseños de grupos equiparados. Consiste en asignar participantes que posean la misma magnitud o puntuación en una o en varias variables extrañas muy relacionadas con la variable dependiente o incluso en la misma variable dependiente a cada uno de los grupos. A esta variable muy relacionada con la dependiente se le llama variable de equiparación o de emparejamiento. La efectividad de esta técnica, igual que en la técnica de bloques, depende del grado de relación existente entre la variable de equiparación y la variable dependiente, y es especialmente útil cuando la muestra es pequeña y solo tenemos dos valores de la variable independiente.
    • Técnicas típicas de las situaciones intragrupo:
      • Técnica del sujeto como control de sí mismo. Al aplicar a los mismos participantes todos los tratamientos, las variables extrañas de sujeto se mantienen constantes en todas las condiciones. Esta técnica se basa en la idea de que no hay nadie más parecido a una persona que él mismo, por lo que al pasar esa misma persona por las distintas condiciones experimentales, las potenciales variables extrañas estarían controladas en todas las condiciones.
      • Técnica de contrabalanceo, equiponderación o reequilibrado. Controla el efecto del orden de aplicación de las diferentes condiciones experimentales o error progresivo, como veremos con detalle más adelante, cuando tratemos los diseños intragrupo.

Clasificación de los diseños experimentales

n todo diseño experimental están implicados los supuestos básicos del método experimental. La estructura interna de los diseños experimentales surge por las decisiones tomadas en torno a tres dimensiones básicas, que se combinan entre sí:

  • Estrategia univariable vs multivariable.
  • Estrategia unifactorial vs factorial.
  • Estrategia intergrupos vs intragrupo.
inves 4.8
Criterios básicos de clasificación de los diseños experimentales.

El criterio de la dicotomía univariado-multivariado está vinculado a la variable dependiente. Si la variable dependiente es una, se trata de un diseño univariado. Si el estudio del efecto de la variable independiente se realiza a través de la medida de distintas variables dependientes, entonces hablamos de un diseño multivariado. Los estudios multivariados se ajustan más eficazmente a la complejidad de los fenómenos de estudio de la Psicología.

Cuando la complejidad del problema investigado o el grado de desarrollo de los conocimientos sobre el tema lo hace conveniente, se puede plantear una situación experimental en la que se manejan simultáneamente dos o más variables independientes. Estaríamos entonces ante un diseño factorial. Los diseños factoriales proporcionan información no sólo sobre los efectos específicos de cada una de las variables manipuladas, sino también de su posible efecto combinado o de interacción.

Si sometemos grupos diferentes de participantes a las distintas condiciones experimentales, para poder comparar sus medidas en la variable dependiente, estamos utilizando la estrategia intergrupos o intersujetos. Esta estrategia se basa en el supuesto de que estos grupos son inicialmente equivalentes (antes de aplicar las condiciones experimentales), de forma que sus diferencias después de los tratamientos se puedan atribuir inequívocamente a la variable independiente. En la estrategia intragrupo o intrasujetos, todos y cada uno de los participantes del estudio reciben de forma sucesiva la aplicación de todas las condiciones experimentales.

EJEMPLO_DISENO_EXPERIMENTAL_1

Diseños unifactoriales

Son propios de aquellas situaciones en las que solo se manipula una variable independiente. Puede haber tantos grupos como condiciones (diseños intergrupos) o un solo grupo al que se le aplican todos los tratamientos (diseños intragrupo).

Diseños unifactoriales intergrupos

Se caracterizan porque los grupos están formados por diferentes participantes y estudian la magnitud de la influencia de un factor o variable independiente sobre una, o más de una, variable dependiente a través de las diferencias entre los grupos. Al menos debemos tener dos grupos, coincidiendo con el número mínimo de condiciones experimentales que se deben dar (aunque sea presencia y ausencia de la VI), y dichos grupos deben ser equivalentes. En función de la técnica de control que se utilice en la formación de los grupos (aleatorización, bloqueo) estos diseños se clasifican en diseños de grupos aleatorios y en diseños de bloques al azar.

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Diseños Unifactoriales Intergrupos.
Diseños de grupos aleatorios

Se comprueba el influjo de una variable independiente con dos (diseño de dos grupos aleatorios) o más niveles (diseño multigrupo), sobre una o más de una variable dependiente. La variable dependiente se puede medir solo después de la aplicación del tratamiento, o una vez antes
del tratamiento y otra después.

Diseño de dos grupos aleatorios solo con medida postratamiento

Es el más básico, puede constar de un grupo experimental (o grupo tratado) al que se le aplica el tratamiento y uno de control (o grupo no tratado) al que no se le aplica el tratamiento o se le aplica un placebo. También se pueden comparar dos valores de la variable independiente diferentes de cero.

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Representación simbólica del diseño de dos grupos aleatorios con medida postratamiento y grupo control. A y B corresponden a la denominación que se le da a cada grupo; X es el tratamiento, cuando existen varios tratamientos se indican con subíndices (cada subíndice coincide con la denominación del grupo); y O es la medida de la variable dependiente, y también se indica con un subíndice que coincide con el grupo donde se ha tomado dicha medida.

A la hora de elegir la prueba estadística más adecuada para analizar los datos tenemos que tener en cuenta, además del tipo de diseño y del nivel de medida de la variable dependiente, los requisitos y restricciones de las pruebas paramétricas.

Diseño de dos grupos aleatorios con medidas pre y postratamiento

En este diseño se toman dos medidas en cada uno de los grupos, una antes y otra después de la aplicación del tratamiento. En un estudio, cuando la muestra es muy heterogénea y/o muy pequeña, aunque hayamos formado los grupos por asignación aleatoria nos puede quedar la duda de si estos son inicialmente equivalentes; cuando esto sucede o simplemente cuando nos interesa comprobar que los grupos son homogéneos en la variable de interés es conveniente, una vez formados los grupos, tomar una medida de la variable dependiente o de una
variable muy relacionada con ella antes de aplicarles el tratamiento. A esta medida se le denomina medida pretratamiento. Además de comprobar la equivalencia de los grupos, esta medida también puede servir, cuando se evalúa la misma variable dependiente, para comparar dentro de cada grupo si hay diferencias en los valores de la variable dependiente antes y después del tratamiento. No obstante, a la hora de elegir este diseño es necesario tener en cuenta la amenaza a la validez de repetición de pruebas y sopesar los beneficios de la medida pre, con los riesgos de esa posible contaminación de los resultados.

inves 4.11
Representación simbólica del diseño de dos grupos aleatorios con medidas pre y postratamiento y dos grupos experimentales. Representación simbólica cuando se utilizan dos niveles diferentes de la variable independiente distintos de cero y por lo tanto consta de dos grupos experimentales en lugar de un grupo experimental y otro control.
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Comparaciones inter e intragrupo en diseños con medidas pre y post. Las flechas verticales (flechas azules) indican contrastes entre grupos (medidas independientes) y las flechas horizontales (flechas negras) indican contrastes intragrupos (pre y post
de cada grupo, y por tanto, medidas dependientes o relacionadas, porque proceden de los mismos participantes).

De cara a la elección del estadístico de contraste, para el análisis de datos, es importante tener en cuenta que según qué comparación hagamos, estamos utilizando medidas independientes o medidas dependientes o relacionadas. La estructura de este diseño nos permite explotar los datos haciendo diferentes comparaciones que, a su vez, cumplen funciones diversas:

  1. Para comprobar la equivalencia de los grupos comparamos las dos medidas pretratamiento OA1 con OB1.
  2. Para ver el cambio que se ha producido por la influencia del tratamiento dentro de cada grupo (si se ha utilizado la variable dependiente para tomar la medida pre) comparamos sus respectivas medidas pre con sus medidas post: OA1 con OA2 y OB1 con OB2.
  3. Para contrastar la hipótesis hay que comparar las medidas postratamiento OA2 con OB2 de los dos grupos.

Diseño multigrupo

El diseño multigrupo es una extensión del diseño de dos grupos, en el que se utilizan tres o más tratamientos y nos da información, además de la magnitud del efecto, sobre el tipo de relación funcional (lineal, curvilínea, etc.) entre las variables objeto del estudio. Este tipo de diseño puede tener medidas solo postratamiento o medidas pre y postratamiento.

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Representación simbólica del diseño multigrupo solo con medida postratamiento y grupo control con placebo.

En el análisis de datos del diseño multigrupo sólo con medidas postratamiento podemos utilizar, entre otras pruebas, un análisis de varianza (ANOVA) unifactorial de medidas independientes. En el caso del diseño multigrupo con medidas pre y postratamiento, para hacer la comparación de las medidas postratamiento se puede utilizar también un análisis de covarianza (ANCOVA) usando la medida pretratamiento como variable covariada (o covariante). Además se puede realizar un análisis de varianza (ANOVA) unifactorial de medidas relacionadas para ver si hay diferencias intragrupo (entre la medida pre y postratamiento en cada uno de los grupos), siempre que el nivel de medida de los datos y el objetivo del estudio lo permita.

Diseños de bloques aleatorios
McGuigan (1996). La elección de la variable de bloqueo se puede basar en la información proporcionada por investigaciones previas que muestren la relación entre esta y la variable dependiente de nuestro estudio o realizando un estudio piloto en el que se tomen medidas de las dos variables y se calcule la correlación entre ellas.

En algunas situaciones la asignación aleatoria es un procedimiento de control insuficiente para garantizarnos la equivalencia inicial de los grupos. Esto puede ocurrir cuando la población es muy heterogénea, la muestra de la que disponemos es pequeña o sospechamos de la existencia de una variable extraña que pueda influir en la variable dependiente. En estas ocasiones, es preferible usar la técnica de bloques homogéneos o técnica de bloqueo en lugar de la técnica de asignación aleatoria, en la formación de los grupos. La técnica de bloqueo consiste en agrupar a los participantes en subgrupos o bloques, en función de sus valores en una variable, denominada variable de bloqueo, que será una posible variable potencialmente contaminadora (extraña) muy relacionada con la variable dependiente o incluso la misma variable dependiente. Con este procedimiento, los participantes de un subgrupo o bloque son todos similares entre sí y diferentes a los participantes de otro bloque en una determinada característica (variable de bloqueo). Cada bloque o subgrupo debe tener preferiblemente una cantidad de participantes igual o múltiplo del número de condiciones experimentales o tratamientos, con el fin de que su presencia sea la misma en cada condición experimental.

Una vez formados los subgrupos o bloques se asigna aleatoriamente el mismo número de participantes de cada bloque a los diferentes grupos o condiciones. Así, por ejemplo, si el diseño tiene dos grupos, se asigna aleatoriamente el 50% de participantes de cada bloque a cada uno de los grupos; si el diseño consta de cuatro grupos, asignamos el 25% de participantes de cada bloque a cada grupo. Al asignarlos aleatoriamente, el influjo de otras posibles variables extrañas de sujeto, distintas de la que se han tenido en cuenta en la formación de los bloques, se repartirá de forma equilibrada en todas las condiciones experimentales y por lo tanto no contaminará los resultados. Con esta técnica se controla la varianza sistemática secundaria (proveniente de sujeto) y se reduce la varianza error. No solo eliminamos los efectos sistemáticos de una posible variable extraña muy relacionada con la variable dependiente al homogeneizar los grupos respecto a esa variable que puede afectar a los resultados, sino que también se asignan aleatoriamente los participantes de cada bloque a los diferentes grupos y reducimos los errores aleatorios al homogeneizar los participantes.

En el diseño de bloques aleatorios los participantes tienen que ser similares en la variable de bloqueo. En el diseño de grupos equiparados o emparejados los participantes tienen que ser idénticos en la variable de equiparación.

En cuanto a los análisis de datos de estos diseños, se nos plantean dos posibilidades: en primer lugar, podemos considerar el diseño de bloques sencillamente como un diseño de grupos independientes, en los que la aleatorización se aplica de acuerdo con ciertas restricciones (la organización de bloques) con el fin de aumentar las garantías de equivalencia inicial de los grupos. Podemos estimar la aplicación de la estrategia de bloqueo como una técnica de control previo y proceder al análisis de los datos de estos diseños, con las mismas técnicas que para los grupos aleatorios independientes. En segundo lugar, tenemos también la opción de incorporar la variable de bloqueo al análisis de los datos como variable de estudio, utilizando técnicas de dos variables, por ejemplo un ANOVA de dos factores en un planteamiento similar al que trataremos en el estudio del diseño factorial.

Diseños unifactoriales intragrupo

Secuencia experimental: conjunto ordenado de tratamientos que se aplica a cada participante o grupo de participantes.
Secuencia total: conjunto de todas las secuencias experimentales u órdenes posibles de tratamientos. Por ejemplo, si tenemos dos tratamientos y aplicamos la técnica de contrabalanceo intrasujeto, el número de secuencias experimentales será dos (AB y BA) y la secuencia total será ABBA.

Los diseños intragrupo, también llamados diseños intrasujetos o diseños de medidas repetidas, se caracterizan porque al mismo grupo de participantes se le aplican todos los niveles de la variable independiente de forma secuencial (uno detrás de otro) y cada participante proporciona más de una medida de la variable dependiente (al menos tantas medidas como condiciones experimentales tenga el estudio).

Cuando al mismo grupo de participantes se le aplican todos los tratamientos de forma secuencial, el orden o lugar que ocupa cada tratamiento dentro de una secuencia experimental puede alterar los resultados, ya que, una vez aplicado el primer tratamiento, los tratamientos siguientes pueden quedar afectados por los tratamientos previos. A estos efectos se les denominan efectos de orden y efectos residuales.

Los efectos de orden, también llamados error progresivo pueden provocar aprendizaje y aumentar el efecto de la variable independiente favoreciendo los resultados del estudio (efecto de práctica) o pueden provocar cansancio, falta de motivación, monotonía, etc. y perjudicar los resultados del estudio (efecto de fatiga). Estos efectos se pueden controlar con la técnica de contrabalanceo.

Para analizar los datos se puede utilizar, entre otras pruebas, la t de Student para medidas relacionadas (compararemos dos medias) o un ANOVA de un factor de medidas repetidas, dependiendo de que la variable independiente tenga dos o más valores, o sus equivalentes no paramétricos si no se cumplen los supuestos de las pruebas paramétricas.

Técnica de contrabalanceo
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Estrategias de la técnica de contrabalanceo.
La técnica de balanceo, equiparación o equilibrado reparte de forma equilibrada los posibles valores de la variable extraña entre todas las condiciones experimentales.
La técnica de contrabalanceo, equiponderación o reequilibrado reparte de forma equilibrada el efecto del orden de aplicación de las diferentes condiciones experimentales o error progresivo.

La técnica de contrabalanceo, equiponderación o reequilibrado aglutina un conjunto de estrategias que tienen como objetivo mantener constante el grado de error progresivo en todas las condiciones experimentales. Está técnica es muy parecida a la técnica de constancia: trata de mantener constante el error progresivo en todos los tratamientos.

Existen tantos grados o niveles de error progresivo como tratamientos y cada tratamiento tendrá tantas unidades de error progresivo como la suma de sus respectivos niveles. Con esta técnica los tratamientos se ordenan de tal modo que el error progresivo se distribuye equitativamente entre todas las condiciones.

Vamos a verlo con un ejemplo: supongamos que tenemos tres tratamientos ABC, para que todos los tratamientos tengan el mismo grado de error progresivo tenemos que contrabalancear el orden en el que se aplican los tratamientos (primero se aplican en un orden determinado y después en el orden inverso), en nuestro caso sería ABCCBA; de esta forma, el grado de error progresivo acumulado en los distintos puntos (tratamientos) de la secuencia total de aplicación de los tratamientos es el mismo:

inves 4.20

Si sumamos las unidades de todos los grados de error progresivo de cada tratamiento vemos que todos los tratamientos tienen el mismo grado de error progresivo:

inves 4.21

Aplicando la técnica de contrabalanceo, se ha mantenido constante el grado de error progresivo en todas las condiciones experimentales. Es decir, se ha distribuido por igual el grado de error progresivo a lo largo de la secuencia total. Para aplicar esta técnica, suponiendo que tenemos dos tratamientos A y B, el investigador asigna dos secuencias de orden seguidas (una y su inversa) al mismo participante o bien asigna un orden diferente a cada subgrupo de la muestra (grupo) de participantes.

inves 4.22

Estas dos posibilidades constituyen las formas básicas de contrabalanceo: contrabalanceo intrasujeto y contrabalanceo intragrupo. A su vez el contrabalanceo intragrupo se puede aplicar de diferentes formas.

Contrabalanceo intrasujeto o de simetría

En el diseño intragrupo o intrasujeto se establecen comparaciones dentro de un mismo grupo (este grupo recibe todos los tratamientos) y en el diseño diseño intergrupos o intersujetos se compara un grupo que recibe un tratamiento con otro grupo que recibe otro tratamiento distinto. En el contrabalanceo intrasujeto todos los participantes del grupo reciben todas las secuencias y en el contrabalanceo intragrupo, dentro del mismo grupo, unos participantes reciben una secuencia y otros participantes reciben otra secuencia diferente.

Controla el efecto de error progresivo de forma individual (en cada sujeto), haciendo que cada participante reciba en primer lugar las condiciones o tratamientos en un determinado orden, y a continuación en orden inverso. Si tenemos tres condiciones ABC, se ordenarán de la siguiente forma: ABCCBA. Es decir, se aplicará a cada participante primero el orden ABC y, a continuación, el orden CBA. Es útil cuando la variable independiente tiene pocos niveles, pero no cuando tenemos muchos tratamientos debido a que al recibir cada participante más de una vez cada tratamiento aumenta mucho el tiempo de la tarea experimental. Para salvar este inconveniente se puede utilizar la técnica de contrabalanceo intragrupo.

Contrabalanceo intragrupo

En el contrabalanceo intrasujeto todos los participantes reciben una secuencia duplicada (un orden y su inverso). En el contrabalanceo intragrupo unos participantes reciben una secuencia y otros participantes reciben otra secuencia diferente.

Con esta técnica se controla el efecto de error progresivo en el grupo y no en el ámbito individual como en el contrabalanceo intrasujeto. En el contrabalanceo intragrupo se divide el grupo en varios subgrupos y se aplica a cada uno de ellos una secuencia diferente. Puede ser contrabalanceo intragrupo completo o contrabalanceo intragrupo incompleto.

Contrabalanceo intragrupo completo

En este caso hay que utilizar todas las permutaciones posibles de las posiciones u órdenes de los tratamientos. Por tanto, el número de secuencias posibles será el factorial del número de condiciones. Una vez que tenemos establecidas las secuencias, dividimos la muestra de participantes en subgrupos, y asignamos aleatoriamente una secuencia diferente a cada subgrupo.

Este tipo de contrabalanceo no resulta adecuado cuando el número de tratamientos es grande, ya que el número de secuencias posibles va aumentando sensiblemente a medida que aumenta el número de tratamientos. Cuando el número de secuencias posibles supera el número de participantes disponibles ya no es viable la aplicación del contrabalanceo completo, por lo que entonces tendríamos que utilizar alguna forma de contrabalanceo incompleto.

Contrabalanceo intragrupo incompleto

Se caracteriza porque solo se aplican a los participantes algunas secuencias de tratamientos, en lugar de todas las secuencias posibles como sucedía en el contrabalanceo intragrupo completo. Existen dos estrategias diferentes para elegir las secuencias concretas a aplicar: contrabalanceo con estructura de cuadrado latino y contrabalanceo aleatorio.

  • El contrabalanceo con estructura de cuadrado latino consiste en utilizar sólo tantas secuencias como tratamientos haya en el experimento, seleccionando aquellas que garanticen que cada tratamiento ocupe cada una de las posiciones de orden posibles y solo una vez. Cada secuencia se administra a un subgrupo diferente de participantes. El conjunto de estas secuencias da lugar a una estructura de cuadrado latino con tantas filas y columnas como número de tratamientos se utilicen en el experimento. Su estructura se basa en que cada condición tiene que aparecer una sola vez en cada fila y en cada columna, de forma que cada condición aparezca una sola vez en cada posición ordinal.
  • La técnica de contrabalanceo aleatorio consiste en seleccionar al azar de todas las secuencias posibles tantas como número de participantes haya en la muestra y asignar aleatoriamente una de estas secuencias seleccionadas a cada participante. Este tipo de contrabalanceo aleatorio requiere un número alto de participantes para que pueda actuar correctamente el azar.

Diseños factoriales

Con frecuencia nos encontramos en una investigación en la que pueden coexistir varios factores explicativos en la ocurrencia de un fenómeno psicológico, ya que se necesitaría someter a contrastación empírica hipótesis sobre la influencia de dos o más factores sobre una o más de una variable dependiente. A las variables independientes se les suele denominar factores, de ahí el nombre del diseño: factorial. Este tipo de diseño se forma combinando los diferentes niveles de las variables independientes o factores, como veremos más adelante. Cada factor puede tener
dos o más valores y cada tratamiento o condición experimental consiste en la combinación de los respectivos niveles de un factor con los niveles del otro factor (u otros factores).

Los diseños factoriales se codifican en función del número de factores y del número de niveles de cada factor: así, si el diseño tiene dos factores se le denomina diseño factorial A x B, donde A reflejará el número de niveles de un factor y B el número de niveles del otro factor. Por ejemplo, el diseño factorial 2×3 tendría dos factores: el primero tendría dos niveles y el segundo tres. A medida que aumenta el número de factores y el número de niveles de cada factor aumenta el número de condiciones y la dificultad para realizar, controlar, analizar e interpretar el experimento. En función de que se utilicen o no todas las combinaciones posibles de todos los niveles de todos los factores los diseños factoriales se denominan completos o incompletos.

La técnica para el análisis más habitual es el análisis de varianza (ANOVA) de dos o más factores dependiendo del número de variables independientes que utilicemos. En función de que el diseño factorial sea intergrupos, intragrupo o mixto el ANOVA será de muestras independientes, relacionadas o mixto.

Ventajas de los diseños factoriales respecto a los diseños unifactoriales:

  1. El comportamiento. Este es muy complejo, en él intervienen múltiples variables que normalmente interactúan entre sí. El diseño factorial nos permite evaluar conjuntamente los efectos de varias variables y su interacción sobre la conducta y los efectos de cada variable independiente de forma aislada.
  2. Utiliza la misma muestra de participantes para evaluar simultáneamente los efectos de dos o más variables independientes. Por esto, los diseños factoriales son más eficientes en cuanto al uso de los recursos, ya que permiten obtener más información con menos participantes.
  3. Varianza error. Al estudiar varias variables independientes, los efectos asociados a la influencia de esas variables se sustraen del término de error. En consecuencia, se reduce la varianza error y se incrementa la potencia de la prueba estadística.

Diseños factoriales intergrupos

Se caracterizan porque todos los factores o variables independientes son intergrupos (cada condición experimental se aplicará a un grupo diferente de participantes). La formación de los grupos se hace por asignación aleatoria o utilizando la técnica de bloqueo. Cuando se utiliza esta última, en cada bloque tiene que haber como mínimo tantos participantes como tratamientos o condiciones experimentales. El diseño se denomina equilibrado si todas las condiciones tienen el mismo número de participantes, y se denomina no equilibrado cuando el número de participantes es diferente en cada condición.

Diseños factoriales intragrupo

En estos diseños todas las condiciones se aplican sucesivamente al mismo grupo ya que todos los factores o variables independientes son intragrupo. Igual que en la estrategia unifactorial intragrupo, en estos hay que controlar los efectos residuales, espaciando la aplicación de las condiciones; y los efectos de error progresivo, utilizando la técnica de contrabalanceo.

Diseños factoriales mixtos

El diseño factorial mixto combina, en un mismo experimento, el procedimiento del diseño intergrupos y el procedimiento del diseño intragrupo. Es decir, a algunos participantes se le aplican todos los tratamientos y a otros solo alguno. En un diseño mixto AxB cada participante pasaría por un solo nivel de la variable A y todos los participantes pasarían por todos los niveles de la variable B o viceversa. Al ser una combinación de las dos situaciones, hay que utilizar tanto las técnicas de control propias de la estrategia intergrupos como las de la estrategia intragrupo.

Autoevaluación

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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