Variables implicadas en la investigación y esquema de diseño

Variables implicadas y su rol en la investigación

Variable Independiente: es la variable que el investigador manipula o controla con el fin de ver los efectos sobre otras variables. Las más frecuentes son a de programa con diversos niveles o la de momentos temporales también con diferentes niveles.

Variable Dependiente: es la variable que el investigador observa para ver si sufre modificaciones cuando cambia la variable independiente. Suelen ser aquellos pretest o post-test que se realizan más de una vez.

Variable extrañas/control: son variables ajenas al experimento pero que pueden ejercer influencia sobre los resultados. Las de control son variables extrañas que el investigador conoce su existencia y controla.

Bloqueo

Convertimos las posibles variables extrañas en variables independientes.

Eliminación

Anulación de la fuente perturbadora de la situación en la experiencia.

Igualación

Se fija un nivel determinado de la variable igual para todas las condiciones del experimento.

Emparejamiento

Asignación equilibrada de los elementos a los grupos en función del nivel que alcanzan en la variable que se pretende neutralizar.

Contrabalanceo

Neutralizar el efecto del orden de administración.

Control estadístico posterior

Obtener mediciones de la variable a neutralizar, en el análisis de datos.

La aleatorización

Asignación aleatoria de los elementos a los grupos.

Esquema del diseño de la investigación

X: Significa la exposición de un grupo a un tratamiento experimental.

O: Observación de la variable dependiente.

X: Retirada del tratamiento.

R: Significa la asignación aleatoria de los sujetos a cada grupo.

------- : La línea discontinua indica la NO EQUIVALENCIA de los grupos o de las variables dependientes.

M: Materiales específicos.

Las líneas hacen referencia a un mismo grupo.

Las columnas a un mismo momento temporal.

Tipo de diseño de investigación

Experimental:

• Manipulación de la variable dependiente.
• Control de la situación experimental.
• Asignación aleatoria.

Casi-experimental:

• Manipulación de la variable dependiente.
• Control de la situación experimental.

Pre-experimental:

• Manipulación de la variable independiente.

Tipo según los sujetos

Diseños entre-sujetos: cuando tenemos un grupo de sujetos distintos para cada uno de los niveles de la/s variable/s independiente/s.

Diseños intra-sujetos: cuando es el mismo grupo de sujetos el que pasa sucesivamente por todas las condiciones experimentales.

Diseños mixtos: es una combinación de los dos anteriores.

Diseños N=1: cuando se utiliza un único sujeto.

Tipo según las variables independientes

Diseños simples: aquellos en los que solo hay una variable independiente.

Diseños factoriales: cuando hay, simultáneamente, dos o más variables independientes. Es un tipo de investigación compleja pero con resultados más interesantes.

Tipo según las variables dependientes

Univariados: cuando hay una única variable dependiente.

Bivariados: cuando hay dos variables dependientes.

Multivariados: cuando hay más de dos variables dependientes.

Criterios de calidad de la investigación

Validez interna y validez externa siguiendo el modelo de Krathwohl (Decir sí o no y porque).

Validez interna:

Credibilidad de la explicación: se debe construir a partir de los conocimientos que ya están aceptados, presenta hipótesis, determina la amplitud de los cambios esperados como resultado de la intervención, determina la amplitud del efecto a través de todo el rango de valores.

Fidelidad de la traducción: hace referencia a si los resultados se pueden generalizar o no, basándose en si la investigación comprende todos los sujetos a que queremos generalizar o si solo comprende una parte.

Demostración de la Relación:

• Autenticidad de la evidencia: si los resultados obtenidos se corresponden de forma correcta con el plan previamente diseñado.
• Precedencia de la causa: si la causa hace tiempo que se había hecho.
• Presencia del efecto, cambio o variación: si el efecto ha aparecido. Resultado positivo.
• Congruencia entre la explicación y la evidencia: consigamos evidencias que concuerden con la visión que hemos construido antes.