Diseños experimentales con los mismos Una de las constantes que aparecen en todas las variantes experimentales expuestas hasta el momento es que el experimentador presenta tareas diferentes, s diferentes, valores diferentes de la VI a cada uno de los distintos grupos que participan en la investigación. Diseños experimentales con los mismos Hasta el momento se han visto diferentes formas de controlar las VEs (aleatorización, bloqueo, diseños con gemelos ). No hay nada más igual a un sujeto que él mismo. Si todos los pasan por todas las condiciones experimentales las diferencias en la ejecución en las diferentes situaciones nos indicarán los efectos de la VI. Diseños experimentales con los mismos este tipo de diseño se les denomina: Diseños con los mismos Diseños intra- Diseños de medidas repetidas PREGUNTS Rima la palabra disco con asterisco? Representa la palabra árbol un tipo de vegetal? Está la palabra CEDRO escrita con mayúsculas? Representa la palabra prado una extensión de terreno? Rima la palabra mesa con pesa? Está la palabra CRT escrita con mayúsculas? Representa la palabra claro un matiz para un color? Rima la palabra perro con luminoso? Está la palabra arcón escrita con mayúsculas? Está la palabra VSO escrita con mayúsculas? Representa la palabra silla un tipo de embarcación? Rima la palabra libro con monotonía? Representa la palabra clero una marca de tabaco? Representa la palabra tacón un tipo de moneda? Está la palabra tinto escrita con mayúsculas? Rima la palabra queso con archiduque? Representa la palabra clero una marca de tabaco? Rima la palabra purga con demiurga? Está la palabra calvo escrita con mayúsculas?
Diseño intra- Diseños intra- Circo Árbol Perro Silla Selva Cerca Musgo Libro Disco Mesa Cedro Purga Cargo Grifo Verga Tacón ncho Corto Celta Virgo rcón Resto Carta Lápiz Cesto Vaso Queso Prado Claro Tinto Calvo Grajo Largo Clero Clavo rcén G.: Cedro, Carta, Vaso, rcón, Tinto, Calvo: /6 G.: Disco, Mesa, Purga, Perro, Libro, Queso: /6 G.: Árbol, Prado, Claro, Silla, Tacón, Clero: /6 Con los datos de un único sujeto no podemos llegar a ningún tipo de conclusión. Si reuniésemos los datos de toda la clase sería suficiente Si se empleasen los diseños vistos hasta el momento necesitaríamos grupos de 0 personas, lo que implica también el triple de tiempo y de trabajo. Diseños intra- Pueden existir diferentes VEs en el experimento: La longitud Todas las palabras tienen 5 letras. Tipo de respuesta La mitad de ellas eran afirmativas y la otra mitad eran negativas. Diseños intra- Efectos a ser controlados antes de realizar un experimento: El aprendizaje. Según el tipo de VD que se estudie el aprendizaje puede ejercer una gran influencia. El efecto de la fatiga. En experimentos largos la fatiga puede estar enmascarando el efecto de la VI sobre la VD. El efecto de la motivación. Los no tienen por que tener la misma motivación en las diferentes tareas que tengan que realizar.
Diseños intra- Efectos a ser controlados durante la realización del experimento: El efecto de la práctica. Ejemplo En un examen las primeras preguntas están rodeadas de una mayor ansiedad que el resto de preguntas del examen. Es una mezcla de adaptación, aprendizaje, fatiga El efecto de la persistencia. En ocasiones no podemos asegurar que cuando se aplica un nivel de la variable haya desaparecido el efecto generado por el nivel anterior distorsionando los resultados. Diseños intra- Técnicas de control del efecto de la práctica: Control mediante aleatorización Reequilibrado (Contrabalanceo) Diseños de cuadrado mortiguar un posible efecto distorsionador demás de controlar el efecto miden su cuantía Control mediante aleatorización En lugar de presentar las tareas de un proceso, luego las de otro y así sucesivamente éstas se deben aleatorizar. En el experimento previo las preguntas sobre los niveles (gráfico, fonético, semántico) fueron aleatorizadas por bloques. leatorización por bloques l haber pocas tareas (8) en vez de realizar una aleatorización simple se realizó por bloques: Se crean los bloques con las preguntas. Se selecciona pregunta de cada bloque. Se hace hasta que se acaben las preguntas.
Reequilibrado (Contrabalanceo) En la técnica de reequilibrado se repiten los s experimentales de tal forma que primero se presentan en un y posteriormente en el inverso. Si hubiera un efecto del primer sobre el segundo (produciendo un desequilibrio) se anularía al invertirse dicho efecto en la segunda aplicación. Este tipo de presentación se suele denominar BB. Reequilibrado (Contrabalanceo) Esta técnica además de permitir la anulación de los efectos del mediante la inversión de los mismos, permite también el análisis de la cuantía de dichos efectos. Reequilibrado (Contrabalanceo) Existen dos modalidades de contrabalanceo: Completo. Utiliza todas las secuencias posibles. En una VI con niveles diferentes habrá! secuencias.! xx 6,,,,,. Incompleto. No utiliza todas las secuencias posibles, se escoge una al azar y también su contraria. Reequilibrado (Contrabalanceo) Existen dos formas de llevar a cabo estas variaciones: Intra Variando las secuencias de aplicación de los s dentro de cada sujeto. Entre Variando las secuencias de aplicación de los s entre unos y otros. 4
Diseños de cuadrado plicar la lógica del reequilibrado con niveles de la VI resulta muy laborioso. Se han desarrollado estrategias para economizar esfuerzos en la investigación y mantener el control sobre el posible efecto de la práctica cuando son más de dos los s presentados. nálisis estadístico de un cuadrado El modelo estructural que se asume en este diseño es: Yijk µ + η + α + γ + ε Efecto debido al factor i j Efecto debido al k ijk Efecto debido al o secuencia en el que se aplicaron los s nálisis estadístico de un cuadrado Se ha planificado un experimento de memoria a corto plazo con objeto de estudiar la tasa de retención de una secuencia de 5 dígitos presentados acústicamente en función de los intervalos de retención. De la variable de (I. Retención) se toman valores: 0 seg., 60 seg. y 0 seg. La tarea distractora es copiar una serie de letras que se les presenta a los. Para este objetivo se emplea un cuadrado en el que cada sujeto ejecuta 0 ensayos seguidos bajo cada una de las condiciones experimentales. nálisis estadístico de un cuadrado Sujetos Orden 7,5 4,8, 5,7 5,6 4,9 6,,7 5
nálisis estadístico de un cuadrado Sujetos Orden 7,5 5 4,9 4,8,7 6,, 5,6,7 ( 7,5) + ( 4,8) +... + (,7) ( 7,5 + 4,8 +... +,7) total ( 7,4) + ( 4,8) + (,4) 9 5,,0 4,7 ( 5,4) + ( 4,) + ( 4,9),0 0, nálisis estadístico de un cuadrado Tratamiento Tratamiento 7,5 + 6, + 5,6 9,4 5 + 4,8 +,7,5 Tratamiento 4,9 +,7 +,,7 s Sujetos Orden 7,5 5 4,9 4,8,7 6,, 5,6,7 ( 9,4) + (,5) + (,7 ),0 0,8 nálisis estadístico de un cuadrado total filas(sjts) 5, 4,7 0, 0,8 0, columnas() hora hay que calcular los grados de libertad: s En los cuadrados s se deben calcular grados de libertad para: Sujetos (filas) a- Orden (columnas) a- Tratamiento a- Residual (a-)(a-) Total a - nálisis estadístico de un cuadrado sí pues: total a a a ( a )( a ) a 8 6
nálisis estadístico de un cuadrado hora hay que calcular el Cuadrado Medio: 4,7,085 0, 0,05 0,8 5,4 0, nálisis estadístico de un cuadrado hora hay que calcular las :,085,08 0,05,6 5,4 8, nálisis estadístico de un cuadrado Salida del SPSS para un cuadrado,085,08 0,05,6 5,4 8, l buscar en las tablas de a un Nivel de Confianza del 95% y con grados de libertad en el numerador y en el denominador se obtiene un valor de 9 Pruebas de los efectos inter- Variable dependiente: puntuación Suma de uente cuadrados tipo III Media cuadrática Significación sujeto 4,69,084 0,754,0,0,0,49,40 0,86 5,408 79,787,0 Error,6,068 Total corregida 5, 8 7
Salida del SPSS para un cuadrado Salida del SPSS para un cuadrado Comparaciones múltiples Variable dependiente: puntuación DHS de Tukey Variable dependiente: puntuación DHS de Tukey Comparaciones múltiples (I) sujeto,00,00,00 (J) sujeto,00,00,00,00,00,00 Diferencia entre Intervalo de confianza al 95%. Límite medias (I-J) Error típ. Significación Límite inferior superior,8667,57,099 -,855,89,6667*,57,09,445,989 -,8667,57,099 -,89,855,8000,57,4 -,45,05 -,6667*,57,09 -,989 -,445 -,8000,57,4 -,05,45 Basado en las medias observadas. *. La diferencia de medias es significativa al nivel,05. Intervalo de confianza al Diferencia 95%. entre Límite (I) (J) medias (I-J) Error típ. Significación Límite inferior superior,00,00,9667*,57,0,745,89,00,5667*,57,0,45,889,00,00 -,9667*,57,0 -,89 -,745,00,6000,57,86 -,65,85,00,00 -,5667*,57,0 -,889 -,45,00 -,6000,57,86 -,85,65 Basado en las medias observadas. *. La diferencia de medias es significativa al nivel,05. nálisis estadístico de un cuadrado Este análisis es efectivo en la medida en la que podemos demostrar la inexistencia de interacción entre la variable de y la variable como se han aplicado (columnas). Para comprobar esto se suele emplear la Prueba de no-aditividad de Tukey Prueba de no aditividad (Tukey) NOV con la prueba de no aditividad de Tukey Suma de Media cuadrados cuadrática Sig. Inter-personas 6,000 8,750 Intra-personas Inter-elementos,000,000,000,000 Residual No aditividad,000 a,000,000,000 Equilibrio 6,000 7,857 Total 6,000 8,750 Total 6,000 9,667 Total,000 7,706 Media obal,0000 a. Estimación de Tukey de la potencia a la que es necesario elevar las observaciones para conseguir la aditividad,866. 8
Ventajas de los diseños de s repetidos Uso más económico de los participantes. horra tiempo de laboratorio. Reduce la varianza de. Desventajas de los diseños de s repetidos Los efectos de los s puede no ser reversible. Pueden presentarse efectos asimétricos de transferencia. Los diseños de s repetidos y entregrupos pueden arrojar resultados contradictorios. Existe controversia sobre el análisis estadístico Diseños de ganancias. 9