1. El plan de actuación que permitirá al investigador recoger los datos para solucionar el problema de su investigación. Para elaborar este plan, el investigador deberá tomar una serie de decisiones. Por ejemplo: decidirá cómo seleccionará la muestra, el número de grupos con los que va a trabajar, la manera en que formará los grupos, el número de observaciones que se registrará de cada unidad, la forma en que se medirán las variables, los controles que se aplicarán sobre el fenómeno que quiere estudiar, etcétera.
  2. Por: Martin del Campo V. Maiyari Cristina
  3. Clasificacion
    1. DISEñOS SIMPLES Y DISEñOS FACTORIALES
      1. La razón basica de esta clasificación consiste en si en el experimento interviene una sola variable (con dos o mas valores), o mas de una variable. En el primer caso se trataria de un diseño de corte clásico, y con el se pretenderia conocer el efecto de un solo factor sobre el fenómeno experimental. Ello implica, consecuentemente, un adecuado control del resto de posibles variables extrañas capaces de afectar nuestros resultados.
      2. Un tipo de plan experimental en el que aparecen todas las posibles combinaciones de cada una de las modalidades de un factor con la de los restantes. Asi pues, con un diseño factorial se forman tantos grupos de sujetos, cuantas posibles combinaciones puedan establecerse entre los diversos tratamientos.
    2. Experimentos bivalentes, multivalentes y factoriales
      1. Experimentos bivalentes
        1. En estos experimentos se suele combinar un grupo experimental con otro control, que nos sirve para neutralizar las posibles variables extrañas que pueden llegar a falsear la validez interna del mismo. Al propio tiempo, los resultados obtenidos en el grupo control nos van a servir de criterio para la verificacion de la hipotesis.
        2. Los peligros mas importantes que presentan los experimentos bivalentes son: a) el posible desconocimiento inicial que se tiene sobre la relación existente entre las dos variables que se estudian. Según, pues, los valores que se elijan de la variable independiente, se puede llegar a resultados totalmente opuestos. b) un segundo peligro se refiere a la generalización de los resultados.
        3. SE CLASIFICAN EN:
          1. Diseño antes-después
          2. En el diseño antes-después, se parte de dos grupos, uno experimental (E) y otro control (C), a los que se les asignan los sujetos mediante un procediniiento aleatorio. Gracias a este tipo de asignación se cuenta con una base razonable para pensar que los dos gmpos son, teóricamente, equivalentes.
          3. Diseño de dos grupos al azar
          4. Este tipo de diseños ha sido muy eficaz en psicologia, ya que nos ofrece un procedimiento idóneo para la inferencia de la hipótesis, y a su vez, un control de todo posible efecto de las medidas antes, sobre las ccmedidas después. Si bien, hemos de reconocer que mediante este diseño no podemos llegar a conocer este posible efecto, no obstante a efectos de validación de la hipótesis ofrece mucha mas garantia y, consecuentemente, mayor validez interna.
          5. Diseño de grupos apareados
          6. SU proposito es obtener dos muestras de sujetos que, en relación a alguna actividad o característica conductual, presenten una media y una desviación estandar lo mas idénticas posible. Para conseguir esto se asignan al azar a cada uno de los dos grupos pares de sujetos con caracteristicas psicológicas iguales, sobre todo, las relativas a la variable de medida. De esta forma aseguramos una homogeneidad inicial entre los grupos, al tiempo que nos permite trabajar con muestras mucho mas reducidas.
          7. Diseño de Solomon de cuatro grupos
          8. Este diseño viene a ser, en pocas palabras, una combinación de los dos tipos de diseños que acabamos de presentar. Es decir, una combinación del diseño antes y después y el diseño de dos grupos al azar.
      2. Experimentos multivalentes
        1. Este sistema permite interpolar valores que no han sido probados experimentalmente con lo que podremos predecir, para un determinado valor de la variable independiente, cuál será la tasa de respuestas dadas por los individuos.
        2. SE CLASIFICAN EN:
          1. Diseño de grupos totalmente aleatorizados
          2. La aleatorizacion, si ha sido llevada a cabo de una forma efectiva, nos ofrece una garantia de la total neutralización de cualquier tipo de varible que puede llegar a afectar sistematicamente los resultados. Con ello poseemos una base razonable para concluir que cualquier variación que no sea efecto del axar, debera ser atribuida a la presencia de la variable independiente.
          3. Diseño de bloques de grupos al azar
          4. Mediante este procedimiento, las diversas unidades experimentales se pueden considerar equivalentes y, por tanto, de escasa variabilidad. Como es natural, debido a la gran homogeneidad interna del bloque, podremos detectar difcrencias más pequeñas entre los tratamientos. El principio del bloqueo puede aplicarse, como es lógico, a las ciencias biologicas, asi como a las de la conducta.
          5. El doble bloqueo
          6. Con la técnica del bloqueo, como hemos visto, se reduce sensiblemente el error experimental al agrupar los sujetos de acuerdo con alguna caracteristica psicológica directamente vinculada con la variable de respuesta. Ahora bien, siguiendo con este mismo criterio podemos avanzar un paso mas al intcntar la utilización simultanea de dos sistemas de bloques.
          7. Diseño de medidas-repetidas o intra-sujeto
          8. Uno de los objetivos fundamentales en este tip0 de diseños, consiste en scparar la variación debida a las diferencias individuales de la variación total para lograr este objetivo, cada sujeto es sometido a todos los tratamientos que forman el experimento; asi "bloque es sustituido por el sujeto, el cual sc convierte en su propio control". De esta manera, los efectos de los tratamientos son valorados al compararlos con el promedio de respuestas dadas por los individuos a cada uno de los tratamientos.
      3. Experimentos factoriales
        1. Son aquellas disposiciones en las que se estudia, simultaneamente, la acción conjunta de dos o mas variables independientes, llamadas, también, factores. Cada uno de estos factores suele tener vasios valores, siendo el diseño factorial el conjunto de todas las posibles combinaciones entre los valores de ambas variables. De ahi que todo diseño factorial (en el caso que sea completo) se den tantos grupos como posibles combinaciones se puedan realizar entre los diversos tratamientos experimentales.
        2. SE CLASIFICAN EN:
          1. Diseño factorial 2x2
          2. A fin de estudiar cómo se calculan los efectos principales y secundarios de un diseño factorial, vamos a presentar a continuación un diseño factorial simple: el diseño 2x2s. En el diseño factorial, se combinan dos variables independientes, que podemos llamar A y B, siendo cada una de ellas dos niveles (ésta es la razón por la que a estos disefios se los denomine 2x2 o 2 al cuadrado; es decir, diseño de dos variables a dos niveles.
          3. Modelos de diseños factoriales
          4. Modelo factorial fijo
          5. Vamos a presentar a continuación la expresión matemática en la que se rccogen los diversos componentes de variación de dicho modelo.
          6. Modelo factorial al azar
          7. Cuando el experimentador ha elegido los valores para sus variables independientes de una forma totalmente aleatoria, tenemos un modelo factorial al azar.
          8. Modelo factorial mixto
          9. Un caso mucho mas corriente suele presentarse en investigación experimental, sobre todo en aquellas situaciones en que uno de los factores independientes tiene sus niveles elegidos al azar, y, en cambio, el segundo tiene sus valores determinados arbitrariamente debido a exigencias teoricas. Estamos, pues, ante un modelo factorial mixto.