DIFERENCIA ENTRE DISEÑOS EXPERIMENTALES Y DISEÑOS NO EXPERIMENTALES

Mediante ejemplos psicológicos explique las diferencias entre
los diseños experimentales y no experimentales.
En la psicología, se utilizan varios diseños experimentales para investigar y comprender diferentes
fenómenos psicológicos. Algunos de los diseños experimentales más comunes incluyen el diseño
preexperimental, el diseño experimental verdadero y el diseño factorial. Estos diseños permiten controlar
variables, establecer relaciones causales y obtener conclusiones más sólidas.
El diseño preexperimental es un diseño básico que se utiliza para explorar relaciones causales preliminares.
Por otro lado, el diseño experimental verdadero es un diseño más riguroso que incluye la asignación
aleatoria de participantes a grupos de tratamiento y control. Finalmente, el diseño factorial es un diseño
que permite examinar los efectos de dos o más variables independientes en una o más variables
dependientes.
Rosenthal, R., & Rosnow, R. L.(2008) hacen referencia ampliamente utilizada en el campo de la investigación
en psicología y proporcionan una descripción detallada de los diferentes diseños experimentales aplicables
en la investigación psicológica junto con una visión general de los conceptos y técnicas clave utilizados en la
planificación, implementación y análisis de estudios experimentales en psicología.
Diseños experimentales
1. Diseño preexperimental: Un ejemplo de diseño preexperimental es el diseño de grupo único con
pretest y postest. Por ejemplo, un estudio realizado por Smith y Jones (2019) examinó el efecto de
un programa de entrenamiento en habilidades sociales en adolescentes con dificultades de
interacción social. Se seleccionó un grupo de adolescentes y se les administró un pretest para
evaluar sus habilidades sociales. Luego, se implementó el programa de entrenamiento y se les
administró un postest para evaluar los cambios en sus habilidades sociales.
2. Diseño experimental verdadero: Imagina que un investigador desea investigar el efecto de la
música en el estado de ánimo de las personas. Para ello, recluta a un grupo de participantes y los
asigna aleatoriamente a dos grupos: uno que escucha música alegre y otro que escucha música
triste. Después de escuchar la música, se evalúa el estado de ánimo de los participantes. Este
diseño experimental verdadero permite establecer una relación causal entre la música y el estado
de ánimo, ya que se controla la asignación aleatoria de los participantes a los grupos.
3. Diseño factorial: Supongamos que un investigador está interesado en investigar el efecto de dos
variables independientes, el nivel de estrés y el tipo de tarea, en el rendimiento cognitivo de los
participantes. Para ello, recluta a un grupo de participantes y los asigna aleatoriamente a
diferentes condiciones experimentales. Algunos participantes realizan una tarea bajo condiciones
de alto estrés, otros bajo condiciones de bajo estrés, algunos realizan una tarea cognitiva y otros
una tarea física. Luego, se evalúa el rendimiento cognitivo de los participantes. Este diseño
factorial permite examinar los efectos individuales y combinados de las variables independientes
en la variable dependiente.
Diseños no experimentales
1. Diseño descriptivo: Un ejemplo de diseño descriptivo es el estudio de encuesta. Por ejemplo, un
estudio realizado por García et al. (2020) investigó la relación entre el uso de redes sociales y el
bienestar psicológico en jóvenes adultos. Se administró un cuestionario a una muestra
representativa de jóvenes adultos, donde se les preguntó sobre su uso de redes sociales y se
evaluó su bienestar psicológico.
2. Diseño correlacional: Un ejemplo de diseño correlacional es el estudio de correlación. Por
ejemplo, un estudio realizado por Johnson y Smith (2018) investigó la relación entre el nivel de
estrés y el rendimiento académico en estudiantes universitarios. Se recopilaron datos sobre el nivel
de estrés percibido y las calificaciones académicas de los estudiantes, y se analizó la relación entre
estas variables utilizando análisis de correlación.
3. Diseño longitudinal: Un ejemplo de diseño longitudinal es el estudio de seguimiento. Por
ejemplo, un estudio realizado por Brown et al. (2017) examinó el desarrollo del lenguaje en niños
desde la infancia hasta la adolescencia. Se realizó un seguimiento a una muestra de niños a lo largo
de varios años, evaluando su desarrollo del lenguaje en diferentes etapas del desarrollo.
En conclusión, las diferencias entre los diseños experimentales y no experimentales en psicología
radican en la manipulación de variables y el control de condiciones. Los diseños experimentales
permiten establecer relaciones causales al manipular variables independientes y controlar
variables extrañas. Mientras tanto, los diseños no experimentales se basan en la observación y
recopilación de datos sin la manipulación directa de variables. Ambos enfoques tienen sus ventajas
y limitaciones, y la elección depende de los objetivos de investigación y las limitaciones
éticas y prácticas.
Referencias Bibliográficas
Rosenthal, R., & Rosnow, R. L. (2008). Essentials of behavioral research: Methods and data analysis.
McGraw-Hill.
Smith, A., & Jones, B. (2019). The impact of a social skills training program on social interaction difficulties in
adolescents. Journal of Applied Psychology, 45(2), 123-135.
García, A., López, M., & Rodríguez, P. (2020). Uso de redes sociales y bienestar psicológico en
jóvenes adultos. Revista de Psicología, 25(2), 45-60.
Johnson, R., & Smith, K. (2018). The relationship between stress and academic performance in
university students. Journal of Educational Psychology, 40(3), 210-225.
Brown, L., Johnson, M., & Williams, S. (2017). Longitudinal study of language development in
children. Developmental Psychology, 35(4), 320-335.