- En primer lugar, presentaremos la definición de diseño experimental.
- A continuación, describiremos los tres tipos de diseño experimental, concretamente las medidas independientes, las medidas repetidas y el diseño de pares emparejados.
- También hablaremos de cómo puede aplicarse el diseño de investigación cuasiexperimental en la investigación.
- A continuación, daremos ejemplos prácticos de diseño experimental.
Por último, compararemos y evaluaremos los distintos tipos de diseño experimental en psicología.
Fig. 1 - Es importante considerar qué diseño experimental se ajusta mejor a tu pregunta de investigación.
Definición de diseño experimental
Para investigar el efecto de nuestra variable independiente sobre la variable dependiente, necesitamos exponer a los participantes a condiciones experimentales. A continuación, se manipula la variable independiente entre estas condiciones.
Supongamos que quieres medir el impacto del sueño en el rendimiento académico de un estudiante. Tu variable independiente es la cantidad de sueño que duermen los estudiantes. Necesitas exponer a tus participantes al menos a dos niveles distintos de sueño para investigar su impacto en su rendimiento académico.
Decides que quieres que los participantes duerman sólo tres horas (condición experimental de privación de sueño) en una condición y 8 en la segunda (condición experimental de buen descanso).
La pregunta ahora es: ¿debe someterse el mismo grupo a ambos niveles de tu variable independiente? ¿O debes crear dos grupos en los que cada uno esté asignado a una sola condición? Son preguntas relacionadas con la elección de tu diseño experimental.
El diseñoexperimental se refiere a la forma en que se asignan los participantes a las distintas condiciones de un experimento. Tu diseño experimental puede implicar someter al mismo grupo de participantes a todos los niveles de tu variable independiente o sólo a un nivel.
Tipos de diseño experimental
Hay cuatro tipos de diseño experimental: medidas independientes, medidas repetidas, pares emparejados y diseños cuasiexperimentales.
Varios factores determinan el tipo de diseño experimental utilizado, como:
- El método de investigación utilizado.
- Si el investigador puede manipular las variables estudiadas.
- Si los participantes pueden asignarse aleatoriamente a los grupos experimentales (o de control).
- Las características de los participantes.
Veamos ahora cada uno de los diseños de investigación experimental utilizados en psicología.
Diseño de investigación experimental: Medidas independientes
El diseño de medidas independientes es un diseño experimental en el que sólo asignas participantes a una de tus condiciones experimentales. Este diseño experimental también se conoce como diseñoentre sujetos .
Por tanto, si tienes dos condiciones (por ejemplo, una que implica dormir tres horas antes de un examen y otra que implica dormir ocho horas), necesitarás dos grupos. Cada uno de los participantes en tu experimento sólo estaría asignado a una de las condiciones.
Sin embargo, si vas a comparar dos grupos distintos de personas, deberás tener en cuenta las posibles diferencias individuales entre los grupos para garantizar la validez de tus conclusiones. Asignar aleatoriamente a los participantes a los grupos es una forma de compensar las diferencias entre los grupos.
Podría sesgar tus resultados si tu grupo de ocho horas de sueño es mucho más avanzado académicamente que tu grupo de tres horas de sueño. Para controlar esto, puedes asignar aleatoriamente a los participantes a cada una de las dos condiciones.
Asignación aleatoria significa que cada participante tiene un 50% de probabilidades de ser asignado a uno u otro grupo. Cuando tengas dos condiciones, esto podría hacerse lanzando una moneda al aire al asignar a cada participante al grupo o utilizando un generador de números aleatorios.
Fig. 2 - Resultados hipotéticos del experimento que investiga el impacto del sueño en el rendimiento en los exámenes.
Utilizando el diseño de medidas independientes, puedes comparar los dos grupos experimentales de tu experimento. Este diseño también te permite evitar los efectos de orden y las características de la demanda. Los efectos de orden se producen cuando el orden en que los participantes participan en la condición afecta a su rendimiento.
Al realizar el examen una sola vez, los participantes no tienen oportunidad de practicar o aburrirse con la tarea, lo que podría sesgar los resultados si no se tiene en cuenta.
Las características de demanda se producen cuando los participantes adivinan el objetivo de tu experimento y ajustan su comportamiento a lo que creen que se espera.
Diseño de investigación experimental: Medidas repetidas
En un diseño de medidas repetidas, los participantes toman parte y son evaluados en cada condición experimental. Por tanto, los datos de cada condición IV proceden de los mismos participantes. Este diseño experimental también se denomina diseño intra-sujetos.
Este enfoque elimina las posibles diferencias individuales entre grupos, que es una variable de confusión. De este modo, el diseño de medidas repetidas aumenta la validez del estudio.
Supongamos que el mismo grupo de estudiantes participa en nuestras condiciones experimentales de sueño y rendimiento académico. En ese caso, sabemos que nuestros resultados no se verán afectados por las diferencias de capacidad académica, inteligencia o motivación entre los grupos experimentales.
También facilita el reclutamiento, ya que necesitamos la mitad del número de participantes que habríamos necesitado para el diseño de medidas independientes. Sin embargo, este diseño introduce el riesgo de efectos de orden, así como características de demanda.
Por ejemplo, los participantes pueden rendir mejor en la segunda condición porque ya conocen la tarea (efecto de práctica) o pueden no rendir tan bien debido al cansancio (efecto de fatiga).
Además, si los participantes saben qué condiciones estás investigando, pueden modificar su comportamiento para ajustarse a lo que creen que esperas.
En este caso, si hacemos que el mismo participante realice la prueba después de ocho horas de sueño y luego otra vez después de tres horas, pueden adivinar que esperamos que su rendimiento sea menor con menos horas de sueño. Por lo tanto, pueden esforzarse menos en la segunda condición.
Para minimizar los efectos de orden en los diseños experimentales de medidas repetidas, podemos contrabalancear el orden en que los participantes participan en las dos condiciones. El contrapeso consiste en someter a la mitad de los participantes primero a la primera condición y a la otra mitad primero a la segunda. De este modo, es posible determinar cómo influyeron los efectos de orden en los resultados.
Diseño de investigación experimental: Parejas emparejadas
De forma similar al diseño de medidas independientes, el diseño de parejas emparejadas implica someter a los participantes a una única condición experimental. Sin embargo, en este diseño, el proceso de asignación es más complejo. Primero se empareja a los participantes en función de características específicas que podrían ser posibles variables de confusión. A continuación, cada individuo de la pareja emparejada se asigna aleatoriamente a un grupo experimental o de control.
En nuestro experimento, primero podríamos emparejar a los estudiantes que reclutamos en función de su cociente intelectual y su rendimiento académico anterior. Digamos que Jess y Fiona obtuvieron resultados similares en ambas dimensiones. Lanzaríamos una moneda al aire para decidir a qué grupo se asignaría a Fiona y asignaríamos a Jess al otro.
En cierto modo, este diseño combina lo mejor de ambas palabras: nos permite minimizar tanto los efectos de orden como las diferencias individuales. Sin embargo, este diseño puede ser más complejo, costoso y llevar más tiempo.
Encontrar dos grupos de participantes que coincidan en todas las características clave que podrían influir en tus resultados puede ser difícil.
Los participantes ideales para el diseño de pares emparejados serían gemelos monocigóticos, que probablemente sean similares en muchas características de personalidad y compartan el 100% de sus genes.
Diseño de investigación cuasiexperimental
El diseño cuasiexperimental es similar al diseño de medidas independientes, ya que pone a prueba a distintos participantes en cada nivel de variable independiente, salvo que los participantes no se asignan aleatoriamente a las condiciones. En su lugar, este diseño utiliza grupos existentes de forma natural e investiga las diferencias entre ellos.
Por ejemplo, para investigar la diferencia de prejuicios entre irlandeses e ingleses. Sería imposible manipular la nacionalidad de alguien, así que debemos utilizar grupos ya existentes.
Del mismo modo, si quisiéramos estudiar el impacto del estatus económico en el comportamiento prosocial, también utilizaríamos este diseño. No sería ético manipular el estatus económico del participante.
La ventaja de este diseño es que tiene una gran validez externa, ya que implica poner a prueba a los participantes en entornos de la vida real. Pero puede introducir diferencias individuales que podrían confundir nuestros resultados.
Como la variable independiente no se manipula en los diseños cuasiexperimentales, los resultados de los estudios que utilizan este diseño son correlacionales.
Fig. 3 - Algunas variables como los datos demográficos, los genes o la personalidad no pueden manipularse. Cuando investigamos estas variables, tenemos que recurrir a diseños cuasiexperimentales.
Ejemplos de diseño experimental
Ejemplo de investigación de medidas independientes:
- Investigar cómo influye la cantidad de sueño en la atención reclutando a 20 participantes y asignando aleatoriamente la mitad a cada condición experimental (4 horas y 10 horas de sueño).
Ejemplo de investigación de medidas repetidas:
- Investigar las diferencias en las puntuaciones de depresión antes y después de un tratamiento de terapia cognitivo-conductual.
Ejemplo de investigación de pares emparejados:
- Para investigar el efecto del ejercicio sobre la pérdida de peso, se reclutaron 50 participantes. Los participantes se emparejaron por IMC, edad y sexo, dos varones de 21 años con un IMC de 28, dos mujeres de 22 años con un IMC de 26, etc. Estas parejas se asignaron aleatoriamente al grupo de control (sin ejercicio) y al grupo experimental (2 h de ejercicio de intensidad moderada a la semana) para medir la pérdida de peso.
Ejemplo de investigación cuasiexperimental:
- Investigación de la eficacia de la TCC para participantes con diagnóstico de depresión o esquizofrenia. Aquí, la variable independiente natural es el diagnóstico psiquiátrico.
Evaluación del diseño experimental Psicología
Comparemos la aparición de posibles variables de confusión (efectos de orden, características de la demanda y diferencias individuales) en cada tipo de diseño experimental.
| Diseño experimental | Efectos de orden y características de la demanda | Diferencias individuales |
| Medidas individuales | no | sí |
| Medidas repetidas | sí | no |
| Pares emparejados | no | no (controlado) |
| Cuasi-experimental | no | sí |
Diseños experimentales - Puntos clave
- El diseño experimental se refiere a cómo se asignan los participantes a las distintas condiciones de un experimento.
- Hay cuatro tipos de diseños experimentales: medidas independientes, medidas repetidas, pares emparejados y diseños cuasiexperimentales.
- El diseño de medidasindependientes implica asignar a los participantes a una sola de tus condiciones experimentales. Esto puede introducir variables de confusión debidas a diferencias individuales entre los grupos, que pueden controlarse mediante la asignación aleatoria.
- El diseño de medidasrepetidas implica someter al mismo grupo de participantes a todos los niveles de variables independientes. Esto puede introducir efectos de orden que se controlan contrabalanceando las condiciones.
- El diseñode pares emparejados implica emparejar a los participantes con características específicas que podrían ser potenciales variables de confusión. El diseño cuasiexperimental utiliza grupos existentes de forma natural e investiga las diferencias entre ellos.
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