La lógica del diseño experimental y del análisis

La lógica del diseño experimental y
del análisis estadístico de los datos
TEMA 1
Susana Sanduvete Chaves
Diseños experimentales
curso 2005-2006
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TIPOS DE DISEÑO
De menor a mayor control:
M. observacional
(baja intervención)
No incluye VI
Cuasi-experimentales
(intervención media)
Experimentales
(alta intervención)
Incluye VI
Asignación no aleatoria
Incluye VI
Asignación aleatoria
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• Marco teórico: lectura para hallar lagunas.
• Diseño.
• Contrastación empírica.
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PASOS:
1.
2.
3.
4.
Planteamiento de problema.
Método.
Análisis de datos.
Discusión y conclusiones.
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1. PLANTEAMIENTO DE
PROBLEMAS
• Tipos:
– No relacional: Una variable.
– Relacional: Psicología Experimental.
• Partes:
– Núcleo:
• VI
• VD
– Contexto: VVEE
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1. PLANTEAMIENTO DE
PROBLEMAS (II).
• Hipótesis = posible solución a problema
relacional.
– Tipos:
• Bidireccional (covariación/ausencia de covariación).
• Unidireccional.
• Método científico: datos con:
– Validez interna.
– Validez externa.
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2. MÉTODO.
2.1. Sujetos.
2.2. Materiales.
2.3. Procedimiento.
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2.1. Sujetos
• Normalmente, mismo tamaño de la muestra
para los distintos valores de la VI.
• Para generalizar resultados, RÉPLICA.
– Directa: sólo cambian los sujetos.
– Sistemática: cambian los sujetos y algo más.
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2.2. Materiales.
• La variable no es lo mismo que la medida de la
variable (ej: diferentes observadores recogen diferentes
datos en la misma situación).
• Buena operativización = correspondencia conceptodato.
• Medición de calidad:
– Validez: medir lo que se quiere medir (ej: memoria vs
creatividad).
– Fiabilidad: medirlo con precisión (ej: observador diferentemisma medida).
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2.2. Materiales (II).
• Escala:
– Nominal.
– Ordinal.
– Numérico:
• Intervalo (ej: memorizar lista de palabras).
• Razón: cero absoluto (ej: tiempo de reacción).
• Escalas más comunes en diseño experimental:
– VI: nominal u ordinal.
– VD: intervalo.
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2.3. Procedimiento.
• Estrategias y diseño:
– Transversal (economía de tiempo).
– Longitudinal (economía de sujetos).
• De medidas repetidas: un sujeto aporta una observación o
promedio para cada valor de la VI.
• De series temporales: un sujeto aporta varias
observaciones por cada valor de la VI. (ej: ansiedad ante
escenas estresantes y ante escenas relajantes).
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2.3. Procedimiento(II):nomenclatura
• Nº de VVDD:
– 1: univariado.
– Más de 1: multivariado (no en este curso).
• Nº de VVII:
– 1: univariable:
• 2 variables o condiciones experimentales: bicondicional.
• Más de 2: multicondicional.
– Más de 1: multivariable o factorial (ej:2x2).
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2.3. Procedimiento(III): control de
variables.
• Metodología:
– Experimental:
• Relaciones causales:
– Se deciden sujetos.
– Se deciden valores de la VI.
– Correlacional:
• Se deciden los sujetos.
• No se deciden los valores de la VI (no activas).
– Selectivo:
• Se deciden los valores de la VI.
• No se deciden los sujetos.
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2.3. Procedimiento(IV): control de
variables.
• Control de variables extrañas: permite la
sistematización de efectos y la validez interna.
– Aleatorización.
– Constancia o mantenimiento constante: se NEUTRALIZA la
VE manteniendo un único valor.
• Eliminación: cero.
• Sujetos como propio control.
– Balanceo o bloqueo: características repartidas.
– Contrabalanceo: intercambio orden de aplicación de
condiciones experimentales a lo largo del tiempo (en
estudios longitudinales).
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3. ANÁLISIS DE DATOS
• Objetivos de la investigación experimental (si
se cumplen, relación causal): MAXMINCON
– Variación sistemática primaria: MAXIMIZAR las
variaciones de la VI.
– Variación sistemática secundaria: CONTROLAR
las variaciones de las VVEE.
– Variación no sistemática: MINIMIZAR variaciones
de la VD que no pueden ser explicadas por la VI.
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3. ANÁLISIS DE DATOS (II)
• Estudio de las variaciones: ¿cómo saber cuándo la
variación no es debida al azar?
• Decisión estadística: Hipótesis:
– Unidireccional, unilateral o de una cola.
– Bidireccional, bilateral o de dos colas.
– A más probabilidad de cometer un error, menos probabilidad
de cometer el otro (a excepción de cuando se aumenta el
tamaño de la muestra, que disminuye ambos).
– Al disminuir riesgo de error, somos más
CONSERVADORES.
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3. ANÁLISIS DE DATOS (III)
DECISIÓN
Acepto Ho
Rechazo Ho
Ho es verdadera
1-α:
Nivel de confianza
α:
Error tipo I
Ho es falsa
β:
Error tipo II
1- β
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3. ANÁLISIS DE DATOS (III)
• F de Snedecor.
• 18: la varianza debida al tratamiento resultó ser F
veces mayor que el error.
Variación total: tratamiento + error
• Validación del modelo.
• Bondad de ajuste:
– Después de que la F dé significativa.
– Porcentaje de la variación total explicada por la variación
sistemática.
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3. ANÁLISIS DE DATOS (IV)
•
Supuestos del modelo lineal de análisis.
0. VD, al menos de ESCALA o INTERVALO.
1. Términos de la ecuación, RELACIÓN ADITIVA
(linealidad).
2. Modelo completamente ESPECIFICADO:
•
•
Incluir todas las variables importantes.
Omitir las irrelevantes.
3. ERRORES NO SESGADOS: ε (εi) = 0.
4. TÉRMINOS DE ERROR, INDEPENDIENTES: cov (εi
εi’) = 0. Necesario ser demostrado en longitudinales (que
no haya autocorrelación) por provenir varias medidas de
un mismo sujeto.
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3. ANÁLISIS DE DATOS (V)
• Supuestos del modelo lineal de análisis (II):
5. HOMOCEDASTICIDAD: homogeneidad de
varianza en los términos de error.
6. DISTRIBUCIÓN NORMAL de los errores: con
pocos datos, es difícil demostrar esto por ser
una prueba poco potente.
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3. ANÁLISIS DE DATOS (VI)
• De los puntos anteriores, los más perjudiciales
son:
– HOMOCEDASTICIDAD: probarla siempre pero,
sobre todo, cuando hay distintos números de sujetos
para cada condición de la VI.
– INDEPENDENCIA DE ERRORES: problemático
cuando el diseño no es completamente aleatorio.
• El menos perjudicial: NORMALIDAD.
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4. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
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EJERCICIOS
Control de variables extrañas
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1. La variable A (atributos) tiene dos condiciones:
gráfico y semántico; la variable B (información)
tenía dos valores: “siempre verdad” y “a veces
verdad”. Los estímulos se construyeron
combinando atributos gráficos como el tipo de
letras (mayúsculas o minúsculas) y el entorno
(presencia o ausencia de comillas) con atributos
semánticos, como el significado (metodológico
o no) y la categoría gramatical (sustantivos o
adjetivos).
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a)
b)
c)
d)
Las variables extrañas tipo de letra,
entorno,significado y categoría gramatical
estuvieron controladas por:
Constancia de un único valor.
Balanceo de valores.
Eliminación.
Contrabalanceo.
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2. No hubo restricciones de tiempo para las
respuestas de elección en los diferentes
ensayos.
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a)
b)
c)
d)
En relación a la variable tiempo de
ejecución:
Se controló mediante constancia.
Se controló mediante balanceo.
Se sistematizó.
No se controló.
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3. Un investigador trabaja con cuatro niveles de
ansiedad (A) y dos tipos de tareas (B) (simples
y complejas):
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a)
b)
c)
d)
La complejidad de la tarea (B) es una
variable controlada por:
Aleatorización.
Constancia.
Manipulación.
Balanceo.
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4. Los sujetos debían de reconstruir la secuencia
de la historia que les habían contado.
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a)
b)
c)
d)
e)
El procedimiento utilizado para medir la
reconstrucción de la secuencia es una variable
extraña controlada mediante:
Aleatorización.
Contrabalanceo.
Balanceo.
Manipulación.
Ninguna de las anteriores.
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EJERCICIOS (II)
Diseño
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Se tomó una muestra de 40 sujetos voluntarios de
cursos superiores de una escuela universitaria
(20 varones y 20 mujeres). A 10 varones y 10
mujeres se les informó correctamente acerca de
la situación antes de vivirla; al resto, no se les
informó. Se midió su grado de agresividad tras
vivir la situación.
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1. Para el análisis de los interrogantes planteados
se requiere una estructura:
a) 2x2 con ambas variables asignadas.
b) 2x2 con varias variables manipuladas
experimentalmente.
c) 2x2 con una variable manipulada y otra
asignada.
d) Multicondicional aleatoria.
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2. En esta investigación se han utilizado las
siguientes técnicas de control:
a) Aleatorización para la variable sexo.
b) Mantenimiento constante para la variable
sexo.
c) Aleatorización para la variable “carácter
voluntario” de los sujetos.
d) Balanceo para la variable “nivel de
agresividad” de los sujetos.
e) Ninguna es correcta.
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3. Utilizar sujetos de cursos superiores de una
escuela universitaria en vez de universitarios
en general:
a) Perjudica la homogeneidad entre los grupos
experimentales.
b) Incrementa las variaciones dentro de cada
grupo experimental.
c) Puede facilitar la validez interna de la
investigación.
d) Puede facilitar la validez externa de la
investigación.
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4. Los sujetos tienen que adivinar la regla a lo
largo de 3 bloques de 8 ensayos cada uno.
37
a)
b)
c)
d)
e)
¿Cuál/es de las siguientes características
pueden aplicarse al diseño utilizado?
Univariable.
Multicondicional.
Longitudinal.
De medidas repetidas.
Todas son correctas.
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EJERCICIOS III
Conclusiones estadísticas
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1. Supongamos que un grupo de sujetos realizó
tres bloques de 8 tareas morfológicas cada uno
y otro grupo, de tareas semánticas.
40
a)
b)
c)
d)
Para poder concluir válidamente sobre el
efecto del tipo de regla sería necesario:
Formar aleatoriamente los dos grupos de
sujetos utilizados.
Medir el rendimiento previo de todos los
sujetos.
Bloquear las variables extrañas de sujeto más
relevantes.
Mantener constantes las VVEE de sujeto más
relevantes.
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2. La asignación aleatoria de los sujetos a las
condiciones experimentales tuvo como
objetivo:
a) Eliminar las variaciones debidas a las
diferencias individuales.
b) Sistematizar el efecto de las variables extrañas
de sujeto.
c) Crear variación sistemática secundaria.
d) Controlar el efecto de las variables extrañas de
sujeto.
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RESPUESTAS CORRECTAS
• Control de variables extrañas: 1b, 2d, 3c, 4d.
• Diseño: 1c, 2e, 3c, 4e.
• Conclusiones estadísticas: 1a y 2d.
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