Variable Independiente

Metodologías
De
Investigación
Pfra. Dolores Frías Navarro
M. Dolores Frías http://www.uv.es/friasnav
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Diseños Experimentales
Al menos una variable independiente
de tratamiento que es introducida por el
investigador como variable independiente
manipulada

para comparar sus diferencias (o el
efecto de la manipulación) en al menos
una variable dependiente medida
y todos siguen el principio de la
asignación aleatoria de las unidades
experimentales a las condiciones de
tratamiento de al menos una variable
independiente
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Metodología experimental
Y Además se controla cualquier otra fuente de variación
sistemática no manipulada deliberadamente. Se trata de las
denominadas variables extrañas.
Las variables extrañas deben ser:
-eliminadas si es posible o
-deben mantenerse constantes cuando se
conocen y es posible o
-aleatorizarlas
con el propósito de homogeneizar su efecto
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Relaciones causales
Tres condiciones deben darse para considerar que una
relación es causal (Kenny, 1979):
1.precedencia temporal de la causa (manipulación previa de
la variable independiente de tratamiento),
2.relación funcional entre las variables o covariación causaefecto, de manera que cuando se da la presunta causa
aparece el presunto efecto y cuando no se da la presunta
causa no aparece el presunto efecto (se comprobará en la
fase estadístico-analítica) y
3.ausencia de espuriedad que implica el control previo de
las variables extrañas.
Cook y Campbell (1979) señalan que se trata de
relaciones causales cuando existe covariación entre la
variable independiente y dependiente, precedencia
temporal de la variable independiente o causa y
explicaciones alternativas del cambio no plausibles.
Siguiendo estos requisitos, el
método experimental es el único
que permite plantear y comprobar
hipótesis de causalidad
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Metodología cuasi-experimental
Puede ocurrir que existiendo manipulación de la
variable independiente no sea posible la asignación
aleatoria de los sujetos a los grupos de tratamiento
(lo que puede ser motivo suficiente para que los
grupos no sean equivalentes), características que
definen al método cuasi-experimental
Un cuasi-experimento comparte todos los
elementos de un experimento, a excepción de que
los sujetos no han sido asignados al azar a los
grupos. Dada esta situación, el investigador se
enfrenta con la ardua tarea de tener que separar los
efectos de la variable independiente de cualquier
otra variable extraña que pueda afectar a la
variable dependiente.
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Metodología cuasi-experimental
En opinión de Kirk (1995) el método cuasiexperimental se utiliza cuando no es posible la
asignación aleatoria o cuando por razones
practicas o éticas es necesario utilizar grupos
naturales o ya formados como por ejemplo sujetos
con una determinada enfermedad.
Por lo tanto, se aplica en aquellos casos donde el
investigador no puede presentar los niveles de la
variable independiente a voluntad ni puede crear
los grupos experimentales por aleatorización
aunque sí puede introducir algo similar al diseño
experimental
en
su
programación
de
procedimientos para la recopilación de datos como
el cuándo y el a quién de la medición.
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Metodología No experimental
La metodología de encuesta y la metodología
observacional son consideradas métodos no
experimentales.
En ambos casos no existe ni manipulación de la
variable independiente –los valores de la variable
independiente son sólo observados–, ni asignación
aleatoria de los sujetos a las condiciones de la
variable independiente y estudian los fenómenos
tal y como ocurren de forma natural.
Aquí es fundamental la selección aleatoria de la
muestra para garantizar la representatividad.
El planteamiento de las relaciones entre las
variables es siempre de covariación (entendida
como bidireccional) y nunca causal (o
unidireccional).
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OBSERVACIONES RECOGIDAS POR
UNIDAD EXPERIMENTAL
(Nº de mediciones)
UNA MEDICIÓN
MÁS DE UNA MEDICIÓN
DISEÑOS
TRANSVERSALES
DISEÑOS
LONGITUDINALES
ESTRATEGIA DE
COMPARACIÓN DE
GRUPOS
ENTRE-GRUPOS
INTRA-GRUPOS
DISEÑO MIXTO
POR LA TÉCNICA
DE CONTROL
SIN RESTRICCIONES
COMPLETAMENTE
ALEATORIO
CON RESTRICCIONES
POR EL NÚMERO DE
VARIABLES
DEPENDIENTES
UNA:
UNIVARIADO
MÁS DE UNA:
MULTIVARIADO
POR EL NÚMERO
DE FACTORES
UNIFACTORIAL
SIMPLE
FACTORIAL
POR LA ESTRUCTURA DE
LA COMBINACIÓN DE LAS
CONDICIONES DE LA
VARIABLE
DE TRATAMIENTO
DISEÑO COMPLETO
DISEÑO INCOMPLETO
POR EL NÚMERO
DE OBSERVACIONES
POR CONDICIÓN DE LA
VARIABLE INDEPENDIENTE
CONSTANTE:
ORTOGONAL
EQUILIBRADO
BALANCEADO
NO CONSTANTE:
NO ORTOGONAL
NO EQUILIBRADO
NO BALANCEADO
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Variable
Independiente
(CAUSA)
Eficacia de un
Programa de
Intervención para reducir
el prejuicio
Variable
Dependiente
(EFECTO)
Grado de prejuicio
La Validez Interna indica que se ha encontrado
evidencia (pruebas) de que el trabajo realizado en el
estudio (ej. el Programa de intervención, VI) causa los
efectos observados (los resultados) en la variable
medida (VD), existiendo control de terceras variables
que podrían afectar a la variable medida (VExtrañas).
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Toda investigación debe ser bien
diseñada,
eficientemente
ejecutada,
correctamente analizada, claramente
presentada y correctamente interpretada
1. La investigación más sencilla incluye dos grupos (a1 y
a2) que deben ser todo lo similares que se pueda en todas
las variables previas a la introducción del tratamiento.
CONTROL DE VARIABLES EXTRAÑAS
2. Posteriormente, si es posible, se introduce la
ASIGNACIÓN aleatoria de las unidades experimentales a
los grupos (a1 y a2), (metodología experimental), un
grupo recibe el tratamiento objeto de estudio (grupo
experimental) y el otro recibe otro tratamiento (grupo de
control) que puede ser un tratamiento de comparación, un
tratamiento de placebo, un tratamiento de lista de espera,
un tratamiento de sólo una medida u observación …
3. Cualquier diferencia entre los grupos posterior a la
introducción del tratamiento se asume que será causada
por el tratamiento
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Técnicas de control de varianza
sistemática secundaria
Cuantos más similares sean los grupos previamente al
tratamiento o intervención MAYOR SERÁ EL
CONTROL DE VARIABLES EXTRAÑAS
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Evidentemente,
no
hay
dos
grupos
que
sean
exactamente iguales antes del tratamiento. Incluso
aunque se utilice la asignación aleatoria existirán
diferencias individuales, cuestiones de muestreo …
La técnica estadística determina la probabilidad de que
las diferencias observadas entre los grupos podrían
ser debidas al mismo proceso de asignación aleatoria
de las unidades experimentales que forman los grupos
y que previamente son grupos levemente diferentes.
SI
LA PROBABILIDAD
ES
BAJA (valor
p
de
probabilidad) (generalmente ≤ 0.05) entonces se
asume que las diferencias entre los grupos están
causadas por el tratamiento. SE RECHAZA LA
HIPÓTESIS NULA
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Valor p de probabilidad
La meta del análisis estadístico es calcular la probabilidad de
que las diferencias observadas sean debidas al mismo
proceso de asignación aleatoria. Es decir, al azar.
-Si la probabilidad es alta entonces la explicación del azar es
la mejor elección. Se MANTIENE LA HIPÓTESIS NULA
-Si la probabilidad es baja entonces el efecto del tratamiento
podría ser la explicación de las diferencias. Se RECHAZA LA
HIPÓTESIS NULA
Junto al valor p de probabilidad SIEMPRE hay que
interpretar el valor del TAMAÑO DEL EFECTO
¿Qué valor práctico o sustantivo tienen los
hallazgos dentro del contexto concreto de
investigación?
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Valor p de probabilidad
Es la probabilidad de los datos de la investigación
suponiendo que la hipótesis nula es cierta.
Para calcular el valor de p de probabilidad se necesita
conocer la distribución de la prueba estadística bajo el
modelo de la hipótesis nula y los grados de libertad del
diseño de investigación.
Respuestas
1. p= 0.002
2. p= 0.005
3. p= 0.04
4. p= 0.5
5. p= 0.01
6. p= 0.65
7. p= 0.000
8. p= 0.4
¿DECISIÓN
ESTADÍSTICA?
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1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
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El valor p de probabilidad está directamente
relacionado con el tamaño de la muestra
El grado de satisfacción del investigador
dependerá de la significación estadística, del
tamaño del efecto y de la utilidad de los hallazgos
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UNA CUESTIÓN IMPORTANTE ES EL TAMAÑO DE
LOS GRUPOS (el número de observaciones)
(N)
El tamaño óptimo de los grupos dependerá de:
-La similaridad previa de los grupos
-Del tamaño del efecto del tratamiento
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