Diseño Experimental

Introducción
El siguinete trabajo tiene el objetivo de concer el diseño experimental, el cual sera importante para la realizacion de experimentos al aire libre.
En la investifacion experimental los datos se recolectan luego de que se ha llevado a cabo una manipulación. Se manipulan las variables que asumimos causan el efecto. La cual esta formada por los siguientes pasos:

En este estudio el investigador controla la variable independiente.
Es el enfoque que brinda el más grande control.
El investigador controla la selección de los participantes para el estudio.
El investigador asigna los participantes a dos o más grupos sobre la base de características similares al comienzo del experimento.
El investigador aplica diferentes tratamientos a los grupos.
El investigador controla las condiciones en el ambiente de investigación (por ejemplo, lugar, tiempo, fecha de comienzo, horarios, quién aplicará el tratamiento).
Finalmente, el investigador selecciona un test para determinar los efectos de los tratamientos en los grupos.
La esencia de la experimentación es el CONTROL.

Diseños experimentales. Características de los diseños experimentales: validez interna, externa, de constructo y estadística. Diseños experimentales con grupos de sujetos distintos. Diseños experimentales con los mismos sujetos. Diseños factoriales.
Características de la metodología experimental.
Definición:
Un experimento es un estudio en el que al menos una variable es manipulada y las unidades son aleatoriamente asignadas a los distintos niveles o categorías de las variables manipuladas. (Pedhazur y Pedhazur, 1991)
Características del diseño experimental:
1. Manipulación: es la intervención deliberada del investigador para provocar cambios en la v. dependiente.
2. Aleatorización: mayor tamaño de los efectos frente a la equiparación.
Todos los diseños experimentales se caracterizan por la manipulación, pero pueden ser clasificados atendiendo a la aleatorización en:
· Auténticamente experimentales.
· Cuasiexperimentales.
En los diseños experimentales la aleatorización es como se distribuyen los sujetos en los diferentes grupos que forman parte del estudio. El primer ensayo clínico aleatorizado se efectuó en 1.947 por Sir Austin Bradford Hill y lo llevó a cabo sobre el efecto de la Estreptomicina en la Tuberculosis, es el primer estudio realizado con un diseño experimental, hasta ese momento el diseño investigador que se realizaba era el “estudio de casos”, estudios observacionales simples.
La aleatorización mide y reduce el error.
En las Ciencias de la Salud como es tan importante estudiar los efectos que produce una variable, sus consecuencias y la relación causa-efecto que se puede producir, es muy importante conocer el error y reducirlo en todo lo posible, por ello los estudios de investigación deben ser y deben reunir la característica de la aleatorización, por ello deben utilizarse diseños experimentales.
Ejemplo: Estudio de incidencia de Ca de pulmón. Para llevarlo a cabo se cogerían dos grupos de personas que deberán reunir idénticas características en cuanto al mismo número de individuos que lo componen, grupos de edad que lo forman e idéntica proporción en cuanto al genero, posteriormente se procedería a la comparación e investigación de Ca de pulmón en cada uno de los grupos.
VENTAJAS DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.
1. Se elimina el efecto de las variables perturbadoras o extrañas, mediante el efecto de la aleatorización.
2. El control y manipulación de las variables predictorias clarifican la dirección y naturaleza de la causa.
3. Flexibilidad, eficiencia, simetría y manipulación estadística.
VIABILIDAD DE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES.
1. Imposibilidad de manipular algunas variables.
2. Cuestiones éticas.
3. Practicabilidad.
INCONVENIENTES DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.
1. Dificultad de elegibilidad y manejo de las variables de control.
2. Dificultad de disponer de muestras representativas.
3. Falta de realismo.
CALIDAD DEL DISEÑO EXPERIMENTAL.
1. Validez Interna.
2. Validez Externa.
3. Validez Ecológica.
4. Validez de Constructo.
1.- VALIDEZ INTERNA.
Es el grado en que los cambios observados se pueden atribuir a la manipulación experimental. Estudia hasta que punto una causa puede ser atribuida a un efecto.
Teniendo en cuenta la validez interna de mayor a menor grado los diseños los podemos clasificar en los siguientes grupos:
1. Experimentales auténticos: Verdaderos, puros, pues no tienen problemas de validez interna (True Desing).
2. Cuasiexperimentales: No se pueden descartar la presencia de variables confundidoras, pues no es posible eliminarlas todas. El investigador sabe que A es causa de B, pero no está seguro que A también pueda ser causa de otros factores como C ó D.
3. No experimentales: Están cerca de los anteriores en cuanto a validez interna, aunque presentan más variables confundidoras, pueden ser:
3.1 Longitudinales: (Prospectivo / Retrospectivo)
3.2 Transversales.
Cuántas más variables entran en un diseño van restando validez interna.
Las variables confundidoras afectan al diseño, forman parte de las AMENAZAS a la validez interna.
Ej. : Dar un curso de educación sanitaria en un barrio de la ciudad, formo dos grupos :
1.- Con personas de la raza paya.
2.- Con personas de la raza gitana.
a los payos les doy el curso y a los gitanos no les doy el curso.
Si posteriormente analizamos quien cumple mejor las reglas de higiene y nuestra hipótesis es que el curso ha servido para aumentar la higiene, también deberemos tener en cuenta que hay variables que han influido, tales como la raza y/o las diferencias en el poder adquisitivo o nivel económico de los grupos.
- Cuando una variable hace que un grupo de partida sea diferente (por ej. raza) se les llama AMENAZA.
AMENAZAS A LA VALIDEZ INTERNA.
1. HISTORIA. Hay amenaza de historia, cuando hay acontecimientos externos que ocurren simultáneamente con éste y que pueden alterar o influir. Ej. : Programa educativo ---- Problemas de T.A. ---- Disminución de la T.A. Pero al margen de este programa tenemos que se hace gimnasia y se sigue una dieta sana, estos factores influyen en los resultados.
2. SELECCIÓN. Cuando los grupos de estudio son diferentes. Ej. Raza, sexo, ...
3. MADURACION. Son los cambios producidos por evolución natural. Tiene relevancia en salud y confunde el efecto del cambio de la variable con el de la causa. Ej. : Herida mejora hagamos o no hagamos nada, pero ¿cuánto depende la mejoría de la herida de lo que hemos hecho sobre ella?.
4. EFECTOS RELATIVOS DEL PRE-TEST. Es la influencia que produce el pre-test. Ej.: Si medimos la T.A. en los gitanos de un barrio y posteriormente aplicamos el programa y volvemos a medir. ¿Cuánto del cambio es por el programa y cuánto por ser la primer a vez que se le mide la T.A.?.
5. MORTALIDAD (o ATRICION). El que desaparezcan sujetos de los grupos de comparación. No sabemos que sujetos se pierden, unos se mueren y otros se van.
6. INSTRUMENTACION. Uso de instrumentos no fiables ni validos.
7. REGRESION ESTADISTICA. Los sujetos seleccionados representan situaciones o puntuaciones en alguna variable. Cuando se usan sujetos extremos. Sucede cuando para probar los efectos algo se escogen a los sujetos más extremos. Ej.: Para probar los efectos de una dieta seleccionamos a los más gordos.
El Tamaño muestral afecta a la validez interna.
2.- VALIDEZ EXTERNA.
Es el grado en que los resultados de un estudio pueden ser generalizados a muestras o condiciones espacio-temporales diferentes. Ej. “A” causa “B”, pero seguiría causando “B” con otros:
- Sujetos.
- Contexto ---- validez ecológica.
- Momentos.
Los estudios descriptivos (encuestas) son los que más se preocupan por la validez externa.
La validez externa está afectada por los siguientes aspectos:
· Por la variable independiente. Es el nivel de operacionalización del v. Independiente.
· “Efecto Rosenthal”: es el efecto derivado de las expectativas, es decir, el efecto derivado de que se presupone o se espera que ocurra, cuando algo se espera un efecto favorece que se produzca. Afecta tanto a la variable interna como a la v. Externa.
· “Efecto Hawthorne”: son las expectativas que el sujeto tiene sobre si mismo, es el efecto de la autoexpectativa.
En el Efecto Rosenthal las expectativas se reflejan en el otro sujeto, mientras que el Efecto Hawthorne es el producido por las expectativas del sujeto sobre si mismo.
3.- VALIDEZ ECOLÓGICA.
Es aquella que se puede aplicar en distintos contextos. Ej. Los hospitales de EE.UU. no son iguales que los hospitales de España, por lo tanto lo que allí es válido puede no serlo aquí.
4.- VALIDEZ DE CONSTRUCTO.
Alude a la relación existente entre la v. Independiente que se manipula y el constructo teórico que se supone se manipula.
Representa principalmente dos amenazas:
1. Problemas en la definición operacional del constructo.
2. Poco desarrollo teórico del constructo.
TIPOS DE DISEÑOS EXPERIMENTALES.
En todos hay manipulación, luego la clasificación se llevará a cabo en relación al grado de aleatorización. Se pueden distinguir dos grandes grupos:
1. Experimentales AUTENTICOS. Hay manipulación y aleatorización. Hay dos tipos básicos: * Con realización de medición “pre-test” y * Sin realización de medición “pre-test”.
2. CUASIEXPERIMENTALES O PRE-EXPERIMENTALES. Hay manipulación pero no hay aleatorización.
DISEÑO EXPERIMENTAL AUTENTICO.
Presenta dos características importantes:
· Manipulación: es la intervención deliberada del investigador para provocar cambios en la v. dependiente.
· Aleatorización: mayor tamaño de los efectos frente a la equiparación.
Es aquel en el cuanto más aleatorización haya mejor.
El efecto del azar: cuando la muestra aleatoria es grande, el tamaño del efecto es alto.
Ej.: - Si tenemos 30 sujetos y queremos repartir al azar, se podría hacer sorteándolos con una moneda, pero si tenemos 500 sujetos, habría más probabilidades de que la muestra sea al azar.
Hay cálculos y sistemas para conocer el número de estudios que se necesitan, para poder afirmar que es una muestra aleatoria.
CLASIFICACIÓN DE LOS DISEÑOS.
En función de la variable independiente:
· Diseños simples.
· Diseños factoriales.
En función de la aplicación:
· Diseños experimentales con grupos de sujetos distintos.
· Diseños experimentales con los mismos sujetos.
En función de las variables dependientes:
· Diseños de medidas repetidas.
DISEÑO EXPERIMENTAL CON GRUPOS DE SUJETOS DISTINTOS.
1.- Diseños de grupos aleatorios o independientes.
1.1 Diseño de dos grupos elegidos al azar con medidas en el post-test.
1.2 Diseño de dos grupos elegidos al azar con medidas en el pre-test y en el post-test.
Sólo interfiere la variable independiente.
En el ensayo clínico la variable independiente (X) suele ser un fármaco.
Hay una variable contaminante que hay que controlar.
2.- Diseños de grupos aleatorios por bloques.
Intenta controlar una variable contaminadora, esto lo hace incluyéndola en todos los grupos y convirtiendo la variable contaminadora en una constante.
Modalidades:
2.1. Varios sujetos por nivel y bloque.
2.2. Un sujeto por nivel y bloque.
2.3. Diseños con “camadas”.
2.4. Diseño con gemelos.
3. - Diseños especiales:
3.1. Control con placebo (ciego). El sujeto sabe si es control.
3.2. Estudio del doble ciego. Ni el sujeto ni el investigado saben quién forma parte del control.
Ej.: Al grupo control se le da la educación de siempre, al grupo experimental la nueva educación sanitaria.
Se realiza un pre-test para evaluar el conocimiento previo.
DISEÑO EXEPRIMENTAL CON LOS MISMOS SUJETOS.
Son llamados también “Diseños Infrasujeto o de medidas repetidas”.
El grupo control y experimental están formados por los mismos sujetos. Los mismos sujetos son control e investigados.
“Todos los sujetos pasan por todas las condiciones experimentales”.
Presentan principalmente dos ventajas:
· Economía de sujetos.
· Pequeño número de sujetos en el grupo.
Amenazas a la validez interna:
· Efectos de la practica sobre la variable dependiente.
· Efecto de orden en la presentación de tratamientos y medición de resultados.
· Efectos de la fatiga.
· Efectos de la motivación.
Procedimientos de control:
1. Aleatorización simple y por bloques.
2. Equilibrado o reequilibrado. Ej.: V.I con dos niveles A y B.
· Equilibrado: ABBA (A afecta a B, B afecta A).
· Alternativa (Dos grupos): grupo 1: orden: AB y grupo 2: orden: BA.
3. Cuadrado latino: sustituye al equilibrado cuando la variable independiente tiene más de dos niveles. Ej. 3 niveles: ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA (Permutaciones de 3 elementos: 3 X 2 X 1 = 6)
Definición: Elección de permutaciones al azar sin que se repita posición del nivel de la VI.
1. – ABC 10 sujetos al azar ( con n = 30)
2. - ACB
3. – BAC 10 sujetos al azar.
4. - BCA
5. – CAB 10 sujetos al azar.
6. - CBA
No exclusivamente intrasujeto, sino también Inter.-grupo.
Es un diseño idóneo para el estudio de enfermedades crónicas y enfermedades que afectan a grandes grupos de población. Muy utilizado en los ensayos clínicos.
DISEÑOS COMPLEJOS O DISEÑOS FACTORIALES.
Es un tipo de diseño experimental en el que hay más de una variable independiente. Cada variable recibe el nombre de factor. Su principal acción es que sirven para valorar el efecto de la interacción, es decir, saber el efecto combinado de las distintas variables. Cada variable recibe el nombre de factor y el número indica los niveles de cada variable.
Ejemplo: 2X2 (dos variables independientes con dos niveles cada una)
2X2X3 (tres variables independientes, dos de ellas con dos niveles y una con tres)
Ejemplo de un diseño complejo o factorial:
Hipótesis: Las personas que son distraídas, frente a las que no lo son, aguantan más el dolor. (Meter la mano en agua helada).
Tenemos 2 v. independientes que tienen dos niveles:
· Distracción (se consigue mediante la lectura de un cuento).- Con cuento (distracción) y - Sin cuento ( sin distracción).
· Sexo del investigador:- Hombre.- Mujer.
Se forman dos grupos: uno experimental y otro de control.
Y se plantea realizar una estrategia distractiva: leer un cuento mientras se realiza la prueba.
Diseño del experimento: 2 grupos, uno con distracción y al otro sin distracción (no lectura del cuento), y mido el tiempo que aguanta cada uno con la mano sumergida en agua helada.
La investigadora pensó que ella misma podía ser un elemento de distracción y entonces añadió una variable de confusión que era el “atractivo” de la propia investigadora, pasando el estudio a ser de dos variables y por lo tanto se necesitaban cuatro grupos.
Las dos variables tenían efecto sobre el dolor, tanto con el entretenimiento como con la presencia del investigador.
No hubo efecto combinado de potenciación entre las variables.
CARACTERÍSTICAS DE LOS DISEÑOS COMPLEJOS O FACTORIALES.
*1. Un diseño complejo es mejor que dos diseños simples, ya que es el único que permite observar el comportamiento de una variable bajo todas las condiciones. PERMITE VALORAR EL EFECTO DE INTERACCIÓN (el efecto combinado de ambas variables), es decir, permite saber el efecto principal de A, el de B y el efecto combinado de ambos).
Un diseño de este tipo, dentro de un estudio de enfermería, nos ayudaría a saber en que porcentaje la mejoría del paciente es debido a:
- El médico.
- La Enfermera.
- Ambos (conjuntamente)
*2. A más niveles en variables mejor se rastrea la relación causal, pero presenta el Inconveniente de necesitar más sujetos. Cuanto más aumenta el nivel de las variables, más aumenta la cantidad de sujetos que se necesitan.
Para garantizar un buen resultado hay que tener por lo menos 10 sujetos por grupo, si tengo un diseño de: 7. x 9, necesitaré 630 sujetos.
Ejemplo para el diseño: 2 x 2 x 2 (con tres variables).
Variable Independiente: Varones / Hembras.
Variable Dependiente: Con distracción / Sin distracción.
Tenemos que formar 8 grupos de sujetos, ya que tenemos:
1. Variable independiente con dos niveles: Con distracción / Sin distracción.
2. Variable, el investigador: Mujer / Hombre.
3. Sujetos, los investigados: Mujer / Hombre.
Son tres variables independientes causales
DISEÑO DE CUATRO GRUPOS DE SALOMON.
Permite ver los efectos pretest y evitar la amenaza de selección.
O1 X O2 // O3 X O4 // X O5 // X O6 ---- Amenaza la selección de control con pre-test.
X = O2 + O5 / O4 + O6 = Efectos debidos al tratamiento.
X = O2 + O4 / O5 + O6 = Efectos pretest.
Un estudio para detectar efecto pretest, se puede hacer mediante un diseño factorial con dos variables.
Diseño de 4 grupos: Pretest: 2 niveles: SI / NO.
Tratamiento: 2 niveles: SI / NO.
- Con pre-test y tratamiento.
- Sin pre-test y tratamiento.
- Con pre-test y sin tratamiento.
- Sin pre-test y sin tratamiento.
Permite conocer las interacciones.
Los diseños factoriales pueden ser experimentales o cuasiexperimentales.
*3.- Efecto de le interacción como punto central de estos diseños.
*4.- Efecto suelo y efecto techo: Se pueden confundir con la interacción, son debidos a que la variable medida no varia significativamente, están causados por la restricción en el rango de medida de la variable dependiente.
EFECTO SUELO: medida con poco rango de variabilidad, puntuaciones muy bajas.
EFECTO TECHO: Las variables no discriminan, todos los sujetos presentan puntuaciones muy elevadas.
Ej.: Si para valorar los conocimientos de la clase en matemáticas hacemos un examen de 8º E.G.B. y todos sacamos un 10 esto se dice que es un techo, si el examen es del final de la carrera de matemáticas y todos sacamos y un cero, esto se dice que es efecto suelo.
EXPERIMENTOS O ENSAYOS SECUENCIALES.
(Todos los vistos anteriormente pueden serlo)
Características:
Es un estudio en que los sujetos se asignan a los grupos poco a poco hasta tener todos los efectos que esperamos.
En el mundo de la química no hay mas remedio que tener un grupo control y otro experimental. Esto puede plantear problemas éticos.
En estos estudios de antemano no asignamos los sujetos a los grupos, cuando el tratamiento es efectivo, se para el estudio para poder aplicar dicho tratamiento al resto de pacientes, no hace falta acabar el estudio. Así mismo si vemos que el tratamiento no es efectivo y está perjudicando al grupo experimental, se para no perjudicar más al grupo.
Por lo tanto podemos afirmar que los estudios están condicionado a los resultados que se van obteniendo.
Son un tipo de diseño particular porque lo que se estudia son fármacos. De antemano los sujetos no se asignan. Se hace poco a poco hasta que aparecen resultados. Se para el tratamiento cuando aparecen efectos adversos o el tratamiento resulta eficaz.
En estos experimentos, estudios o ensayos la continuidad no está asegurada, sino que depende y está condicionada por los resultados que van apareciendo.


Conclusión

El método experimental consta de dos elementos: manipulación y descripción. Se provoca una reacción en un grupo, habitualmente alumnos de investigación educacional, y se determinan los efectos. La manipulación, es decir, la manera como se controlan ciertos aspectos de una situación se denomina por lo común "tratamiento", qué es lo que constituye la variable independiente principal en los estudios experimentales: el tratamiento es la causa primera cuyos efectos hay que determinar