¿Para qué sirve el diseño experimental?
Seguramente te encuentres por realizar tu tesis de investigación o algún proyecto similar y necesites más información sobre para qué sirve o qué es el diseño experimental. Continúa leyendo nuestro artículo y podrás saber todo lo que necesitas sobre esto, aparte de encontrar un ejemplo de diseño experimental que te ayude a comprender mejor el concepto.
¿Qué es el diseño experimental?
Cuando hablas de diseño experimental, te refieres a cómo se asignan los valores y participantes a los niveles y condiciones presentes en la variable independiente de un experimento.
La forma más común que hay para que realices un diseño experimental en, por ejemplo, las ciencias sociales es dividir en dos grupos a los participantes. Uno de ellos será el grupo experimental y, el otro, el grupo de control. Una vez hecho eso, debes introducir un cambio (llamado tratamiento) en el experimental y no en el de control. El fin de esto será comparar qué resultados se manifiestan.
Como investigador, tienes que decidir cómo vas a asignar la muestra a la variable independiente. Es importante remarcar que la variable independiente es la que condiciona a la dependiente.
¿Cuáles son los usos del diseño experimental?
Es importante que entiendas que el diseño experimental, en esencia, sirve para que se cumplan tres propósitos principales:
- Control: Permite descartar resultados alternativos que no aporten a la investigación. Estos resultados alternativos surgen como consecuencia de variables extrañas (que no son la independiente).
- Variabilidad: El diseño experimental contribuye a reducir la variabilidad de las condiciones de los participantes que haya. De ese modo, te facilitará la detección de diferencias en los resultados obtenidos.
- Causalidad: A través de este tipo de diseño se pueden realizar inferencias causales a partir de la relación entre las variables dependiente e independiente.
A continuación, te detallaremos los diferentes diseños experimentales que existen.
Tipos de diseños experimentales
Una vez explicado qué es y para qué sirve el diseño experimental, sigue mostrarte todos los modelos principales que se pueden encontrar del mismo.
Diseño experimental con medidas independientes
En este tipo de diseño, deberás utilizar a distintos participantes en cada condición de la variable independiente. Entonces, se aplicarán distintos tratamientos para cada grupo de participantes.
Los participantes deben ser asignados de manera aleatoria a un grupo, para que todos tengan las mismas posibilidades.
Las medidas independientes consisten en el uso de dos grupos distintos y separados. Por ejemplo: puedes indagar sobre el efecto de las horas de sueño de un conductor en relación al tiempo de reacción al volante que tenga ante cualquier problema que tenga en el camino.
Entonces, la variable independiente son las horas de sueño y la dependiente es el tiempo de reacción en segundos.
Ventajas y desventajas
Entre las principales ventajas, podemos destacar que este ejemplo de diseño experimental evita efectos secundarios como la fatiga, ya que las situaciones y resultados son únicos. Esto es así porque si una persona participa de varios tratamientos puede aburrirse, cansarse y no querer hacerlo más.
Entre las desventajas, se destaca el que haya diferencias entre los participantes de cada grupo. Esto puede afectar claramente a los resultados finales que obtengas. Esas variaciones pueden ser de género, edad y/o antecedentes sociales. A esto se lo conoce como las variables extrañas, descritas anteriormente.
Diseño experimental con medidas repetidas en sus grupos
En este caso, cada condición del experimento que estés realizando va a poseer el mismo grupo de participantes. Como utilizarás a las mismas personas, la variabilidad de resultados se reduce, al igual que las diferencias individuales de cada experimento.
Para seguir un determinado método, como investigador, debes repartir equitativamente los tratamientos para cada uno de los participantes. Es bueno que alternes el orden en que los participantes se sometan a tus experimentos.
Ventajas y desventajas
Con este ejemplo de diseño experimental ahorras presupuesto y tiempo, porque van a ser menos personas las que participen: solo necesitarás un grupo de individuos.
Sin embargo, sus desventajas también se desprenden de esta situación: los participantes pueden cansarse y aburrirse. Eso puede afectar negativamente la segunda ronda de pruebas, ya sea por fatiga o porque no adopten una buena predisposición.
Contrapeso
El contrapeso es una de las medidas que puedes adoptar para que tu diseño experimental escape a las desventajas de cada uno de sus modelos. En el caso de las medidas independientes, puedes, por ejemplo, invertir las condiciones del experimento en cada grupo. De este modo, compensarás las diferencias anteriormente marcadas.
También puedes utilizar el contrapeso a través del emparejamiento de los participantes de tus diseños experimentales. La única desventaja de esto es que, si un participante abandona, también pierdes los datos de su par.
Pares combinados en diseño experimental
En este ejemplo de diseño experimental, utilizarás participantes distintos, pero que presenten algunas similitudes en aspectos específicos.
Por lo tanto, en este tipo de diseño, buscarás emparejar a los participantes para cada tratamiento. Esto siempre será en términos de características importantes que afecten los resultados de tu experimento, como edad, género, inteligencia, peso, etc.
En este tipo de diseño experimental, un miembro de cada par que fue combinado tiene que asignarse aleatoriamente al grupo experimental. El otro, por su lado, será parte del grupo de control.
Ventajas y desventajas
La principal ventaja que encontrarás es que se reduce la variabilidad de los participantes, dado que cada miembro de un par tiene características similares. Esto también evita el efecto del “orden de asignación”, así que no necesitarás del contrapeso para compensar diferencias.
Por el lado de las desventajas, al igual que en el contrapeso, si un participante abandona, pierdes los datos de su par. Además, el tiempo que empleas buscando y armando los pares es bastante, así que eso lo vuelve más extenuante.
Un ejemplo de diseño experimental
Vamos a considerar un hipotético ejemplo de diseño experimental para dejar en claro lo que hemos hablado hasta este momento.
Supongamos que existe una empresa farmacéutica que busca desarrollar pastillas para que las personas puedan evitar contraer Covid-19. Para poder probar esa medicación, la empresa obtiene 100 voluntarios, 50 hombres y 50 mujeres. Los participantes poseen un rango etario de 21 a 70 años.
Ahora, utilizaremos uno de los diseños que te explicaremos previamente para avanzar en este ejemplo: diseño experimental de pares combinados. Vamos a ver cómo es que la empresa farmacéutica aplica este diseño experimental de pares en la aplicación de su medicina contra el virus.
Bien, en este caso, se separan a las personas en grupos de pares de manera aleatoria. Sobre cada uno de ellos se aplicarán dos condiciones (o tratamientos) distintas. Por un lado, se aplica la medicina original y en el otro caso se utiliza un placebo.
De los 100 voluntarios, se forman 50 pares. Cada par tiene, y debe, tener similitudes en cuanto características. Por ejemplo: dos mujeres de 23 años, o dos hombres de 50. Gracias a este diseño experimental de pares combinados, se tiene completo control sobre las variables de edad y género, además del control de variables extrañas.
Resumen
En definitiva, el diseño experimental consiste en la asignación de participantes a diferentes condiciones y tratamientos. Eso con respecto a la variable independiente de tu experimento. Como te hemos comentado, se distinguen tres tipos principales:
- Medidas independientes / entre grupos: utilizarás distintos participantes para cada condición de la variable independiente.
- Medidas repetidas / dentro de los grupos: en este caso, son los participantes mismos lo que participan en cada tratamiento que contiene la variable independiente.
- Pares combinados: se hace coincidir en características sumamente importantes para el experimento. Siendo edad, sexo, inteligencia, etc.
Cada uno de estos distintos enfoques cuentan con sus ventajas y desventajas. Esto hace que las posibilidades de abordar experimentos sean muy variadas.
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