La lógica del diseño experimental y del análisis estadístico de los datos TEMA 1 Susana Sanduvete Chaves Diseños experimentales curso 2005-2006 1
TIPOS DE DISEÑO De menor a mayor control: M. observacional Cuasi-experimentales Experimentales (baja intervención) (intervención media) (alta intervención) No incluye VI Incluye VI Incluye VI Asignación no aleatoria Asignación aleatoria 2
Marco teórico: lectura para hallar lagunas. Diseño. Contrastación empírica. 3
PASOS: 1. Planteamiento de problema. 2. Método. 3. Análisis de datos. 4. Discusión y conclusiones. 4
Tipos: 1. PLANTEAMIENTO DE PROBLEMAS No relacional: Una variable. Relacional: Psicología Experimental. Partes: Núcleo: VI VD Contexto: VVEE 5
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. 6
2. MÉTODO. 2.1. Sujetos. 2.2. Materiales. 2.3. Procedimiento. 7
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. 8
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). 9
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. 10
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). 11
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). 12
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. 13
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). 14
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. 15
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. 16
3. ANÁLISIS DE DATOS (III) DECISIÓN Acepto H o Rechazo H o H o es verdadera H o es falsa 1-α: Nivel de confianza β: Error tipo II α : Error tipo I 1- β 17
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. 18
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 (ε i ) = 0. 4. TÉRMINOS DE ERROR, INDEPENDIENTES: cov (ε i ε i ) = 0. Necesario ser demostrado en longitudinales (que no haya autocorrelación) por provenir varias medidas de un mismo sujeto. 19
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. 20
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. 21
4. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES 22
EJERCICIOS Control de variables extrañas 23
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). 24
Las variables extrañas tipo de letra, entorno,significado y categoría gramatical estuvieron controladas por: a) Constancia de un único valor. b) Balanceo de valores. c) Eliminación. d) Contrabalanceo. 25
2. No hubo restricciones de tiempo para las respuestas de elección en los diferentes ensayos. 26
En relación a la variable tiempo de ejecución: a) Se controló mediante constancia. b) Se controló mediante balanceo. c) Se sistematizó. d) No se controló. 27
3. Un investigador trabaja con cuatro niveles de ansiedad (A) y dos tipos de tareas (B) (simples y complejas): 28
La complejidad de la tarea (B) es una variable controlada por: a) Aleatorización. b) Constancia. c) Manipulación. d) Balanceo. 29
4. Los sujetos debían de reconstruir la secuencia de la historia que les habían contado. 30
El procedimiento utilizado para medir la reconstrucción de la secuencia es una variable extraña controlada mediante: a) Aleatorización. b) Contrabalanceo. c) Balanceo. d) Manipulación. e) Ninguna de las anteriores. 31
EJERCICIOS (II) Diseño 32
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. 33
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. 34
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. 35
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. 36
4. Los sujetos tienen que adivinar la regla a lo largo de 3 bloques de 8 ensayos cada uno. 37
Cuál/es de las siguientes características pueden aplicarse al diseño utilizado? a) Univariable. b) Multicondicional. c) Longitudinal. d) De medidas repetidas. e) Todas son correctas. 38
EJERCICIOS III Conclusiones estadísticas 39
1. Supongamos que un grupo de sujetos realizó tres bloques de 8 tareas morfológicas cada uno y otro grupo, de tareas semánticas. 40
Para poder concluir válidamente sobre el efecto del tipo de regla sería necesario: a) Formar aleatoriamente los dos grupos de sujetos utilizados. b) Medir el rendimiento previo de todos los sujetos. c) Bloquear las variables extrañas de sujeto más relevantes. d) Mantener constantes las VVEE de sujeto más relevantes. 41
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. 42
RESPUESTAS CORRECTAS Control de variables extrañas: 1b, 2d, 3c, 4d. Diseño: 1c, 2e, 3c, 4e. Conclusiones estadísticas: 1a y 2d. 43