¿Se está grabando? Sí, se está grabando. Bueno, la sesión de hoy lo
que vamos a hacer es acabar el tema 4 sobre metodología experimental del
tema 5 e intentar hacer los casos prácticos de diseño experimentales y de
diseño de n igual a 1. Vale, en la última clase nos quedamos
aproximadamente por aquí en las técnicas de control. Lo que caracteriza a
los diseños de metodología experimental, como dice su nombre, es que
tiene un alto grado de control sobre la situación de estudio. Eso quiere
decir que... Todo lo que es la varianza sistemática secundaria, por
recordarlo rápidamente, la varianza sistemática secundaria, cuando
hablamos de la variabilidad de los datos, o sea, si soy una psicóloga que
está en un centro, en una consulta clínica y viene una persona con
depresión, pues otra vez voy a hacer una intervención psicológica que
sería la variable independiente y voy a intentar que... sobre la variable
dependiente, que sería la depresión. Va a intentar que con vuestra
intervención la persona disminuya o supere, disminuya los síntomas de la
depresión o supere la depresión. La variaza sistemática primaria es que
la variabilidad en la depresión, es decir, que disminuyan los síntomas de
depresión dependan de vuestra intervención. Y después hay una serie de
variables que no son de vuestra intervención, que son la influencia de
posibles características del sujeto, del ambiente, distintos aspectos que
pueden intervenir. Son lo que se denominan variables extrañas, variables
del contexto, que puede ser el sujeto, medio y del procedimiento. Pues
nosotros lo que queremos es que esas variables nos estén afectando a la…
a la depresión, es decir, que no… porque sea un hombre o una mujer eso
va a influir, porque trabaje o no trabaje, sino que lo que haga que la
persona disminuya su depresión sea nuestra intervención. Entonces, toda
esa posible fuente de variación que no es nuestra intervención
psicológica es lo que se denomina la varianza sistemática secundaria, lo
que caracteriza a la metodología experimental, que como tiene una gran…
una alta capacidad de manipulación y de influencia en las variables,
entonces tiene una serie de técnicas de control para que esas variables
extrañas no incidan en la relación causa-afecto entre nuestra
intervención, la variable dependiente que es la depresión en este
ejemplo. Claro, no se puede controlar todo. Entonces, dependiendo del
modelo y del marco teórico en el que os estéis desenvolviendo, tendrás
que tener en cuenta unas variables u otras. No es igual trabajar con
depresión que con anorexia, que con trastorno de atención, que con
trastorno del sueño. Habrá que tener en cuenta una serie de variables u
otras a controlar, ¿sí? Y que viene dada por los estudios previos,
¿vale? Y después, bueno, hay una parte de variabilidad que siempre hay en
todo estudio, que es que la depresión, una pequeña fluctuación en los
datos de depresión, se puede ver a variables que uno o que uno no sepa que
se deben. Esa es la varianza de error que la queremos minimizar. Entonces,
lo que se quiere siempre es maximizar la varianza sistemática primaria,
¿sí? ¿Sí? Minimizar la del error, ¿sí? Y la varianza sistemática
secundaria la queremos controlar. ¿Cómo la controlamos? La controlamos
con técnicas de control. ¿Qué? ¿Para qué sirven las técnicas de
control? Para evitar que esas variables extrañas que nosotros no queremos
que estén afectando a la depresión, no solamente que afectan nuestra
intervención, no sean las causantes de los cambios en la depresión,
¿vale? Pues estuvimos explicando estas el otro día. Básicamente, lo que
tenéis que tener claro es que hay una técnica que se llama lo de
mantenimiento constante, que es variable extraña, es de un solo valor,
¿sí? Que lo estuvimos viendo en la clase previa. Lo podéis revisar en
las grabaciones de la tutoría anterior. Y aquí hay una distinción que
tenéis que ver. Cuando una variable tiene un solo valor, puede ser
mantenimiento constante. Pero hay veces que las variables pueden tener más
de un valor, como por ejemplo el género o lugar de procedencia, etc.
Cuando la variable extraña tiene más de un valor, no la puedo mantener
constante. Ahora, todas las mujeres, con estudios previos, entonces hay
veces que las variables tienen más de un valor. Cuando la variable tiene
más de un valor, lo que se intenta es que esos distintos valores de
variables estén equilibrados en las distintas condiciones del estudio. Y
para eso es por la que se dan las otras técnicas de control. Entonces
tenéis, si recordáis, había dos estrategias de diseño. Había diseño
intergrupo y diseño intragrupo. Diseño intergrupo era cuando distintos
grupos de personas pasaban por los distintos valores de la variable
independiente o condiciones del estudio. Y diseño intragrupo. Diseño
intragrupo era cuando todas las personas pasaban por todas las condiciones.
Y lo que se intenta es equilibrar con respecto a las variables con
distintos valores. Ya hemos visto, ya habíamos comentado la
aleatorización, el bloqueo y la equiparación hacen referencia a técnicas
de control aplicadas al diseño intergrupo. Es decir, que si os cae un caso
en igual a 1, de estrategia longitudinal, pues ahí no estás utilizando la
técnica. de la atrición, bloqueo o equiparación en cuanto a los sujetos,
porque son los mismos sujetos los que pasan por todas las condiciones. Ahí
estaría presente el sujeto como propio control, el sujeto como control de
sí mismo. Y el contrabalanceo, que es lo último que vamos a ver del tema
4, es, claro, cuando se utiliza la estrategia longitudinal, como todas las
personas pasan por todas las condiciones, el orden por el que pasa por las
condiciones puede estar afectando. Entonces, lo que se hace es combinar
distintos órdenes o la misma persona pasa por todos los órdenes,
distintos grupos, eso lo vamos a ver más adelante. Básicamente, esa es la
idea de las técnicas de control. Tener claro qué es un valor o más de un
valor, ¿vale? Pero va a ayudar muchísimo tener claro si, muy importante,
si en el estudio, en el objeto de estudio, si son las mismas personas o
distintas personas, son las que pasan por cada uno de los valores de la
variable independiente. ¿Por qué? Porque si tengo una estrategia, ¿no?,
de diseño intergrupo o intergrupo, pues ya eso me va a decir qué tipo de
técnicas de control puedo aplicar o no. Muy bien. Bueno, pues las
técnicas… Ahora lo que viene a continuación, que parece un lío, pero
una vez teniendo eso claro es relativamente fácil de entender. Fijaros,
técnicas de control. Dice diseños intergrupo. ¿Qué quiere decir? Que yo
tengo, pues, si hablábamos del tratamiento… Yo digo… Yo digo la
variable independiente influye sobre la variable dependiente. La variable
independiente era tratamiento, ¿vale? Tratamiento psicológico, que puede
tener dos valores. O no aplico tratamiento o sí aplico tratamiento. La
variable dependiente era la depresión, ¿sí? La que la mido, pues lo que
sea, el cuestionario de vida, bueno, de 0 a 10. Por lo tanto, solamente
tengo una variable independiente y una variable dependiente. La variable
independiente tiene dos valores, que aplico tratamiento o no aplico
tratamiento. Los valores también se le denomina condiciones del estudio.
¿Qué es un diseño intergrupo? Que distintas personas pasan por los
distintos valores de la variable independiente. Pues aquí tenemos un grupo
1 y un grupo 2. ¿Qué es una asignación aleatoria? Pues asignación
aleatoria simplemente es, imaginaros, pues de las personas que tenéis en
vuestra clínica, en vuestra consulta, las que están allí, pues asignáis
aleatoriamente al grupo 1 o al grupo 2. Que serían los dos posibles
valores de la variable tratamiento. Eso es simplemente con una asignación
aleatoria. Pues eso sería, se denominaría esto un diseño intergrupo
aleatorio. ¿Y esto qué sería? ¿Bloques aleatorios? Pues que sucede que
lo que se utiliza es la técnica de bloqueo. ¿Cómo es la técnica de
bloqueo? Pues agrupamos a los sujetos en las condiciones que fuesen y, por
ejemplo, si trabajan o no. Pues yo tengo el mismo número de personas que
trabajan, ¿sí? Trabajo sí, como trabajo sí y trabajo no. ¿Vale? Y
después los asigno aleatoriamente al mismo número de personas, al grupo 1
y al grupo 2. Al grupo 1 y al grupo 2. ¿Sí? Con lo cual, yo tengo
seguridad que el grupo 1 y el grupo 2 tengo el mismo número de personas
con trabajo sí, trabajo no en cada uno de los grupos. ¿Vale? Pues eso
sería bloques aleatorios. Entonces, si fijáis en la técnica de control,
pero aplicada. Lo que tenéis aquí simplemente es la distinción en que
hay veces que se confunde con una cosa en la selección, es decir, una cosa
de la población. Yo elijo una parte de la población que es una muestra. Y
después, cuando hablamos de la asignación aleatoria, de las
aleatorizaciones de mi muestra, cómo yo asigno de mi muestra a las
personas a las distintas condiciones. Aquí he puesto grupo experimental,
grupo control, que con el ejemplo que teníamos sería, implicaría así,
pues respecto al tratamiento, tratamientos, sí o tratamiento no. ¿Vale?
Pues claro, cuando hablamos de la aleatorización nos estamos refiriendo a
esto. En realidad, a lo que es la asignación de las personas de la muestra
a los valores de la variable independiente. En realidad, siempre debería
estar clara cuál es la población. Con lo que explicamos en el tema previo
de validez. Nos basamos siempre en tener clara cuál es la población.
¿Qué es la población? ¿La población? En referencia, si es sobre
depresión, ¿cuáles son las características de las personas depresivas?
Con determinada edad, con determinadas características, ¿cuáles son los
tratamientos que son adecuados? Esa es la población, los estudios previos
que te indican cuál es el tratamiento, la medida de resultados y en qué
contexto la intervención es o no adecuada. Entonces, si tú dices, bueno,
pues esta muestra no es una muestra de personas depresivas porque no
cumplen las condiciones para formar parte de la muestra. Pero es una
historia. Vosotros cuando estáis en metodología experimental, cuando se
habla de la aleatorización, se está haciendo referencia a la asignación
aleatoria de los participantes. Las participantes aleatorias significa al
azar a cada una de las condiciones del estudio o valores de variables
independientes. Bueno, esto que tenéis aquí un poco ya lo hemos dicho,
¿no? Que es el diseño… El diseño experimental, pues nada, el diseño
experimental incorpora una serie de elementos, es decir, las estrategias,
procedimientos concretos que se utilizan para llevar a cabo una determinada
acción. Esa es la referencia al diseño. ¿Qué es diseñar un
experimento? Pues son todas las decisiones que tú tomas para antes de
realizar el experimento, ¿no? Tienes una planificación de qué vas a
realizar. Es decir, tienes que decir, ¿no? Qué tipo y qué número de
variables. ¿Qué vas a incluir? ¿De qué forma vas a asignar los sujetos
a los grupos? ¿Qué técnicas de control vas a aplicar para controlar los
factores extraños? ¿Qué técnicas estadísticas puedes usar para
analizar y generalizar resultados? Todo eso haría referencia al diseño,
¿vale? bueno y desde ahí pues claro, la elección la elección de las
distintas posibilidades si asigno al azar o asigno por bloques aleatorios
si utilizo una técnica de control si utilizo otra pues un poco lo que te
va a dar el nombre te permite el uso de la metodología experimental y el
tipo de problema a estudiar pero eso además os va a servir para
identificar los tipos de diseños que hay porque claro, cuando si os
fijáis la clasificación de los diseños experimentales viene en función
de cuáles sean las características de las variables que estés midiendo y
de las técnicas de control que estás utilizando, por ejemplo el diseño
experimental de grupos ¿por qué de grupos? porque es de grupos porque
está conformado distintos grupos lo primero que tienes que plantearte es
¿cuántas variables dependientes tiene? ¿cuántas variables
independientes tiene? ¿y qué tipo de estrategia utiliza? ¿cuántas
variables dependientes tiene? si tiene una variable dependiente pues se
llama diseño univariado si tiene más, dos o más variables dependientes
diseño multivariado ¿cuántas independientes tiene? pues si tiene una,
unifactorial si tiene dos o más, factorial por lo tanto y el siguiente no
lo voy a decir todavía el ejemplo que pusimos antes era un estudio donde
había una variable independiente que era si el tratamiento o si influía
en la depresión y había dos valores si no, ¿vale? ¿cuántas variables
independientes hay? Independientes. Una, solo una. La que es la causa,
variable independiente. ¿Cuántas variables dependientes hay? De,
pendiente, una. Esta es la variable dependiente. Por lo tanto, se trataría
de un diseño univariado, unifactorial. Ahora, ¿son las mismas personas
las que estaban, que reciben tratamiento y que no reciben tratamiento? Si
yo los he asignado aleatoriamente, por ejemplo, aquí hay 20 personas y
aquí otras 20 personas de la muestra, ¿son las mismas personas? ¿Es el
mismo grupo de personas o distintos grupos? Son las mismas personas, ¿un
grupo o más de un grupo? Dos grupos. Vale. Entonces, sería intergrupo,
¿vale? Entonces, siempre seguir haciendo las preguntas. Las preguntas de
cuántas independientes hay, cuántas dependientes hay, son las mismas
personas las que pasan por cada uno de los valores de la variable
independiente, ¿sí? Esta cuestión a veces cuesta trabajar verla. Aquí
hay dos cuestiones que tenéis que tener en cuenta en el examen.
Independiente porque es una. Si uno es que sí y otro que no. Eso es, ahí
voy. Hay unas cosas que tenéis que tener en cuenta. Una cosa es la
variable y otra cosa son los valores de la variable. La variable es el
tratamiento. El tratamiento puede tener dos valores, que es recibir o no el
tratamiento, ¿vale? Y después la variable dependiente es la variable que
se mide. Entonces, tenéis que tener en cuenta en el examen para
identificar cuál es la dependiente y cuál es la independiente. Que en la
variable independiente siempre os tienen que explicitar cuáles son los
valores. No voy a decir cuáles son los valores de la variable
independiente, la que sea una o más de una. Vienen dados. Mientras que de
la variable dependiente lo que os van a decir es que se registra, que se
mide. Vamos a ver cómo esta variable afecta, esta variable con estos
valores afecta a esta otra variable. La variable dependiente no os van a
dar los valores. Porque la variable dependiente es de la que se registra.
Entonces, de esa manera, identificáis, tenéis que identificar si es VI o
VD. La variable independiente te da los valores, que obviamente tienen que
ser más de dos. Dos o más de dos. La dependiente se registra. Y ahora,
una vez que tenéis identificados los valores de la variable independiente,
lo que tenéis que fijar es si todas las personas pasan, ¿sí? Por cada
uno de los valores. Si son valores de la variable independiente, si son
todas las personas, a todas las personas pasan por un valor y a todas las
personas pasan por otro valor, pues entonces es estrategia intragrupo. Si
son distintas personas, que normalmente con asignación aleatoria en
diseños experimentales, ¿sí? En diseños experimentales como norma, como
normalmente no, como norma debe ser asignación aleatoria, ¿vale? Pues
entonces intergrupo. ¿Vale? Esto es muy importante. Lo primero que tenéis
que hacer en el examen es identificar el objeto. El objetivo del estudio y
las variables y valores. Bueno, diseño unifactorial. ¿Qué es un diseño
unifactorial o no? Ya lo hemos visto, ¿no? Puede ser intergrupo o
intergrupo, distintos grupos. ¿Veis? Tantos grupos como condiciones. ¿Eso
qué quiere decir? Una condición que era, tenéis la variable, variable
independiente influye a la variable dependiente. A la variable
independiente también se le denomina factor, ¿vale? Y el factor como
mínimo tiene que tener dos valores, ¿sí? Entonces, si ponemos el caso
básico, que tenemos un variable independiente, tiene dos valores, ¿vale?
Voy a poner el valor A y el valor B, porque sea género. Género, ¿sí?
Tratamiento o no tratamiento. Entonces, si yo asigno al azar, si digo al
azar, asigno aquí a 20 personas y a 20 personas distintas, pues entonces
tantos grupos como condiciones. Las condiciones, las condiciones es igual
que hablar en este caso del número de valores, ¿sí? Número de valores
de la variable independiente. ¿Vale? Número de valores de la variable
independiente. Eso serían las condiciones. Si hubiese más de una variable
independiente, los valores, las condiciones no son exactamente el número
de valores. Imaginaros que tenéis tratamiento, ¿sí? Vamos a poner aquí
el tratamiento. Os voy a poner... Además del tratamiento, lo voy a borrar
para que lo veáis con un ejemplo. Voy a poner tratamiento, que ya lo
conocéis, tratamiento no hay tratamiento o sí hay tratamiento, pero al
mismo tiempo una variable que voy a considerar que puede estar afectando a
la depresión, voy a decir estar en desempleo, voy a poner desempleo.
Desempleo sí, desempleo no, desempleo sí o desempleo no. Como ejemplo, y
aquí cuántas condiciones tendría el estudio, tendríais una parte, dos
condiciones de tratamiento, ¿sí? Porque aquí tenéis dos valores, veis,
y tenéis otras dos condiciones de desempleo, pero realmente cuando hay
más de una variable independiente, las condiciones del estudio es la
combinación de valores de variable independiente, que en este caso sería
un 2x2, ¿vale? ¿Por qué? Porque tendríais que conformar, si es por
intergrupo, si tenéis tratamiento, tenéis tratamiento. Tratamiento no,
tratamiento sí. Y por otro lado tenéis desempleo, ¿sí? Desempleo no,
desempleo sí. Entonces, tenéis cuatro condiciones. ¿Veis? personas que
no están en desempleo y no reciben tratamiento, sería grupo 1, personas
que no están en desempleo y sí reciben tratamiento, grupo 2, personas que
sí están en desempleo y no reciben tratamiento, grupo 3, personas que sí
están en desempleo y sí reciben tratamiento, grupo 4. Por lo tanto, en
los diseños unifactoriales, el número de valores de la variable
independiente se corresponde con las condiciones del estudio y si el
diseño no es unifactorial, sino que es unifactorial, entonces las
condiciones se corresponden con las combinaciones de valores de un número
de variable independiente, ¿veis? Unifactorial o factorial, ¿vale? Se
corresponden con la combinación de valores de la variable independiente,
¿vale? Bien. Eso sí hay en el caso en que tuviera ahí más de una
variable independiente. Entonces, condiciones hace referencia a valores.
Entonces, cuando el diseño, cuando estamos hablando de una estrategia,
cuando la estrategia es intergrupo, yo voy a tener tantos grupos como
condiciones, grupos. Cuando la estrategia es intragrupo, ¿sí? Voy a
tener, ¿sí? Como es un solo grupo, ¿sí? Voy a tener tantos momentos.
¿Veis? momentos de medida tantos momentos de medida como condiciones por
qué porque si es intra grupo si es un diseño intra grupo como es el mismo
grupo el que pasa por todas las condiciones si las condiciones son si las
condiciones es el tratamiento y las condiciones son imaginaros los
tratamientos si sólo fuese el tratamiento de tratamiento no tratamiento si
solamente tengo un grupo de personas pues yo tengo que medir la depresión
sin tratamiento a 20 personas y después en un momento uno esto es un
momento uno observación uno y después en un segundo momento observación
dos a este mismo grupo de personas a estas mismas 20 le aplicó el
tratamiento unido la depresión en el diseño esto sería una estrategia
intra intra grupo porque porque es el mismo grupo el que pasa por las dos
condiciones cuando la estrategia en vez de intra es inter cuando es inter
grupo claro como yo tengo el tratamiento si tratamiento no sí y como aquí
tengo un grupo y aquí tengo otro grupo son 20 y 20 distintos En un mismo
momento yo puedo medir la depresión, ¿vale? Yo puedo medir la depresión
al grupo 1 y al grupo 2 a la vez. ¿Por qué? Porque son distintos. En
cambio, en la estrategia intragrupo yo no puedo medir la depresión a la
vez, condición sí, condición no, porque como son las mismas personas
pues tienen que pasar por una condición, las mido y después la otra
condición y las mido, ¿vale? ¿Vale? Entonces, estas preguntas hay veces
que las ponen en el examen. Es decir, en el examen os pueden preguntar
cuántos grupos hay en el estudio, ¿sí? Pues hay, si es una estrategia
intragrupo, tantos grupos como valores de variable independiente.
¿Cuántos momentos de medida? Si es intragrupo, tantas como condiciones
del estudio, ¿sí? ¿Vale? Bueno, duda. ¿Oíste o hay algo? Sí. Sí, muy
bien, de verdad. Salvador, ¿y te lo preguntan así como momentos? Lo que
te van a preguntar, normalmente lo de momentos de medida te lo pueden
preguntar de distintas formas. Lo que te suelen preguntar es, todos los
sujetos pasan por todas las condiciones, ¿sí? Pero vamos, yo como siempre
digo, estamos en metodología, no creeros lo que yo os digo. O vosotros.
Vais a los exámenes y veis cómo se preguntan. Es que deprime, es de
una… ¿Deprime? Pues imagínate si estuviésemos en Derecho o Derecho,
¿por qué se caracteriza un abogado o una abogada? porque hablan una jerga
que no hay quien lo entienda por eso tiene que contratar nosotros también
tenemos que tener nuestra jerguilla la malicia es la que preguntan no es
malicia, no es maldad no es maldad se quiere constatar vuestro conocimiento
para que os lo caigáis diseño de grupo aleatorio intergrupo, ¿eso qué
será? pues son grupos, como dice grupos aleatorios o intergrupos distintos
grupos, ¿qué sucede aquí? aquí, diseño de grupo aleatorio es que tengo
dos grupos o más de dos grupos dos grupos o multigrupos ya esto es muy
fácil, diseño con medida post tratamiento, ¿eso qué será? pues que yo
hago la intervención y solamente mido después del tratamiento no antes,
diseño con medida pre y post tratamiento, porque yo mido antes del
tratamiento y después del tratamiento en los dos grupos es simple, ¿no?
aquí, imaginaros, diseño con medida post tratamiento, como tengo dos
grupos ¿no? aquí, en este caso pues yo tengo voy a poner aquí para no
salirme de pantalla que después no sale yo tengo grupo uno y grupo dos
porque son dos grupos solo mide después del tratamiento el grupo uno,
imaginaros que el grupo uno es el control y el grupo dos es el experimental
pues solamente tengo una medida aquí ¿vale? y ya está ese es muy mal
diseño porque como no sabe muy bien el nivel previo no sabe si este cambio
es realmente significativo ahí dice, diseño con medida pre y post
tratamiento en dos grupos pues igual, ¿no? yo tengo grupo uno y grupo dos
¿Qué pasa? Que el grupo control, ¿sí? Este era el control, este es el
grupo control, ¿sí? Hago una primera observación, ¿vale? Y en el grupo
experimental también hago una primera observación, ¿no? Pues a las 20
personas con depresión les mido la depresión y a las otras 20 personas
con depresión que les voy a aplicar tratamiento les mido la depresión. Al
grupo control no lo hago nada, ¿sí? Aquí sería en blanco y aquí la X
representa la intervención y después hago una segunda medida, ¿vale?
Entonces, ¿qué sería? Diseño con medida pre y post tratamiento, ¿vale?
Esto es fácil, ¿sí? La VD se mide antes y después del tratamiento en
los dos grupos. ¿Multigrupo? ¿Qué significará multigrupo? Pues
significa que hay multigrupo. ¿Más de dos qué? ¿Multigrupo? No, más de
dos dependiendo. ¿Y multigrupo? ¿Independiente o dependiente?
Independiente. ¿Sí? ¿Sí? ¿Lo veis todo? Toda. Multigrupo,
multivariado. Aquí dice aquí multivariado. Independiente. ¿Hay
multivariado que se refiere a multigrupo? ¿Cuántas variables tiene? No,
ahí se refiere a la VI. La VI tiene más de dos valores o niveles, ¿vale?
Entonces, cuando... O, ¿por qué os lo he preguntado? Porque aquí pone,
veis, multigrupo. Y aquí, si os dais cuenta, indica... ... y te dicen más
de dos valores de la uv de multivariado esto es lo mismo no porque un
multivariado desde la web no tienen más de más de dos variables
independientes puede ser factorial o multi grupo y la ue tiene más de dos
valores o niveles beige pues nada permite estudiar esto lo mismo de siempre
efectos de la idea con medida por tratamiento de comodidad pero igual que
antes estoy igual que antes pero en vez de 1 y 2 podría 1 2 3 4 lo que sea
esto fácil bueno esto es lo que acabo de explicar grupo control grupo
experimental para que se toman medidas antes y después bueno se supone que
se toma la medida previa para ver la equivalencia de los grupos y la medida
posterior informa de las efectos diferenciales entre los grupos y la medida
y comparar la previa con la posterior y ves el cambio y normalmente el
grupo control en el grupo control no recibe tratamiento y lo que sirve o se
le da un placebo o algún o algún tipo de intervención que no provoque
efecto diseño unifactorial entonces en multigrupos hay más de dos grupos
independientes en multigrupos hay más de dos grupos hay más de dos grupos
porque la variable independiente tiene más de dos más de dos niveles y
ves multigrupo la uve y tiene más de dos valores o niveles vale m delegado
1127 bueno muy lento diseño unifactorial inter grupo que es unifactorial
muy bien porque unifactorial es una variable independiente intergrupo qué
será inter que tiene varios grupos con lo cual ya sabe que la estrategia
es transversal un diseño aleatorio y unifactorial intergrupo utiliza un
diseño de estrategia longitudinal transversal o mixta si yo estoy
preguntando por el diseño de la estrategia de diseño que estrategia de
diseño tiene este tipo de diseño unifactorial es verdad transversal
longitudinal o mixta transversal transversal y fuera longitudinal no sería
intra grupo 5 si fuera mixta implicaría que usa y intra estaría mixta
implicaría que usa transversal y longitudinal las dos a la vez si usa las
dos a la vez como mínimo tienes que tener dos variables independientes
Como solamente tiene una, porque es unifactorial, pues entonces es
transversal. ¿Vale? Bueno, diseño de grupo aleatorio, ¿qué será? Pues
la asignación aleatoria, diseño de grupo de bloque, pues igual. Asignar
un sujeto por bloqueo aleatorio. Chiquillo. Y ya está, esto es lo mismo,
¿no? Estrategia intergrupo, diseño de bloque aleatorio, diseño de grupo
equilibrado. Claro, cuando dice diseño de grupo equilibrado, lo que sucede
es que en vez de utilizar el balanceo, lo que tú haces es que te aseguras
de que los valores de la variable que puedan estar afectando tengan, estén
igual repartidos en un grupo que en otro. Que se podía hacer o bien por el
bloqueo o por el balanceo. ¿Esto es lo mismo que marching? Marching, eso
es marching, sí, pero eso no es lo mismo que marching. Marching grupo.
Bueno, y ahora tenemos con los diseños unifactoriales intragrupo. ¿Qué
es intragrupo? ¿Logitudinal, transversal o mixto? Logitudinal.
Logitudinal, muy bien. ¿Vale? No puede ser mixto porque es unifactorial,
solamente una VI. Eso ya lo he explicado. ¿Vale? Diseño intragrupo. El
problema que tienen los intragrupos es el efecto del orden. ¿Vale? Eso
siempre se ve muy fácil con el ejemplo del café. Si yo quiero ver si con
el café voy a tener más o menos, sí, pues yo digo, a ver, si le doy un
café... Una taza de café, ¿no? Te doy un café... A ver la atención que
tiene, ¿no? Y a vosotros, después de la siguiente clase, os doy dos
cafés, ¿vale? A ver el nivel de atención que tenéis. Dice, aquí
atiende cinco y aquí atiende ocho. Dice, ah, pues claro, dos cafés mejor
que uno, ¿no? Dice, claro, pero el problema que tiene es que como es
intragrupo, aquí no están midiendo el efecto de dos cafés, están
midiendo dos y el que te tomaste antes, son tres. O sea, el efecto
acumulativo. También puede ser porque aprende la condición, ¿sí?
¿Vale? Entonces, ¿qué se hace? Pues lo que se llaman los efectos
residuales, ¿no? Entonces, tú ya realmente no estás viendo el efecto de
dos cafés, estás viendo el efecto de dos cafés más la condición
previa. Pues lo que se hace es lo que se denomina la técnica del
contrabalanceo, ¿sí? ¿Qué es el contrabalanceo? El contrabalanceo es
aplicar, hacer distintos órdenes de presentación, de tal manera que si yo
tengo un distinto orden de presentación, yo ya sé qué efecto tiene si
aplico primero un café y después dos cafés. Y si aplico dos cafés,
después un café. Entonces, tengo equilibrado ese efecto de orden, ¿vale?
El contrabalanceo, esto es algo que creo que en la tutoría anterior me lo
preguntaron y lo expliqué un poco rápido. El contrabalanceo puede ser, me
acabo de acordar ahora del director de tesis que le encantaba los diseños
longitudinales, el pobre que en paz descanse, le encantaba esto de los
contrabalanceos. Y contrabalanceo puede ser, ahora os digo los ejemplos que
hacíamos. Contrabalanceo intrasubjeto e intragrupo. ¿Qué es
intrasubjeto? Intrasubjeto es cada participante recibe las condiciones en
un determinado orden y a continuación el inverso. Es decir, el
intrasubjeto es que cada individuo recibe, imaginaos, si es un café y dos
cafés, aquí pone el café. Primero te doy un café, te mido la atención,
después te doy dos cafés, te mido la atención y después, cuando ya se
supone que haya pasado el efecto de los cafés, en otro momento, el jueves
que viene, os voy a empezar dando dos cafés y después te voy a dar un
café. Con lo cual tengo los dos órganos. ¿Vale? Eso es intrasubjeto.
Ahora dice, ¿intragrupo qué es lo que se hace? Lo que yo hago es, el
grupo que tengo, como es un lío, pues digo, voy a formar distintos grupos
y a los distintos grupos, ¿veis? Divido al grupo en varios subgrupos y a
cada grupo de ellos le aplico un orden distinto. ¿Vale? Los órdenes de
aplicación pueden ser completos o incompletos. El número de secuencias
sabéis que es el factorial. Si yo tengo una variable independiente con dos
valores, pues el número de orden es el dos factorial, que es dos
factoriales, dos por uno. ¿Sí? Entonces, si son dos valores y los valores
son, si los valores son A y B, pues tengo dos formas. Primero presento A y
después B, o primero presento B y después A. Es muy fácil. ¿Y por qué
no es entre grupos? Si en realidad divide el grupo. No, no, si es
intragrupo, por ejemplo, intrasujeto, ¿no? Sí, eso lo entendí. Eso lo
entendí, ahora, intragrupo, porque esto imagínate, este ejemplo que te he
puesto es un lío, tengo que venir hoy jueves, ¿no? Claro, pero entonces
sería intergrupo, porque hay dos grupos. ¿Aquí? Claro. No es el mismo
grupo, pero no, porque son los mismos, no, esto es el efecto de orden de
tratamiento, junto, todos los sujetos, a ver, la pregunta es, ¿pasan todos
los sujetos por todas las condiciones? No. Sí. Ah, vale, que entonces,
vale, yo no soy de los animales. Que ese es el longitudinal, por eso yo
antes te di cuenta como inmediatamente digo, espérate, responde a esto.
¿Pasan todos los sujetos por todas las condiciones? Sí, porque mira,
porque sí, todos van a pasar por A y por B. Lo que pasa, que la mitad...
Uno va a pasar primero por A y después por B, el subgrupo va a poner
subgrupo 1 y el otro subgrupo va a pasar primero el subgrupo 2, va a pasar
primero por B, van a pasar por las mismas condiciones, las condiciones son
A y B, pero en distinto orden. ¿Sí? Vale, eso puede ser completo o
incompleto. ¿Qué es completo e incompleto? ¿Qué quieres, un completo o
un incompleto? Completo es, imagina lo que tenéis, cuatro valores, ¿sí?
Pues cuatro valores. Tres, cuatro, por tres, por dos, por uno. Tienes
cuatro por tres, doce, doce por dos, veinticuatro órdenes distintas. Es un
jaleo. Tenéis que ir buscando 24 subgrupos y asignar... Entonces, ¿qué
sucede? Se puede hacer. Es decir, que se hagan secuencias posibles, tantas
secuencias de órdenes como subgrupos, ¿vale? Y el incompleto es, bueno,
pues elijo alguna secuencia de las posibles al azar y esas son las que
aplica, ¿vale? De hecho, eso fue un estudio que hacíamos entre da igual o
no da igual. Venga, pues vamos a verlo. Íbamos a los colegios y a los
niños les poníamos unas tareas, ¿sabes? Les poníamos triángulos rojos,
una serie de figuritas y les decíamos que identificara cuál era la
correcta, ¿no? Entonces, hacíamos esto, contrabraseo completo o
incompleto. Porque yo decía, esto no da igual. Esto, ¿cómo va a ser lo
mismo completo que incompleto? Venga, pues vamos a hacerlo. Y ahí estaba
yo toda la mañana pasándole figuritas a los niños, ¿sí? Y era igual.
Básicamente daba los mismos datos, ¿vale? En el incompleto os pueden
preguntar por el cuadrado latino y el aleatorio. Realmente, yo no... Pocas
veces he visto yo que pregunten esto en un caso. Pero, bueno, ahora lo
enseño, ¿vale? ¿Qué significa cuadrado latino aleatorio? Bueno,
cuadrado latino es... Se utiliza en tantas secuencias como tratamiento,
¿vale? Si yo tengo cuatro tratamientos, pues cuatro secuencias, cuatro
órdenes, ¿vale? Y se seleccionan las que garantice que cada tratamiento
ocupa un lugar en la posición de orden y solo una vez. Ahora lo vemos. Y
aleatorio, pues nada, aleatorio se selecciona la secuencia a tantas
secuencias, se selecciona al azar tantas secuencias como un número de
participantes. Yo tengo 8 participantes, 8 secuencias, ¿vale? Tanto en un
caso como en otro es incompleto. Bueno, el que tenéis aquí,
contrabalanceo, este es el intrasubjeto, ¿sí? Todos los participantes
hacen la doble secuencia. Si los valores son A, B, pues todos pasan por A y
después B, y todos pasan por B y después A, ¿vale? El de grupo, pues un
subgrupo pasa primero A, B y otro A, ¿vale? Ahora, fijaros,
contrabalanceo, contrabalanceo completo, intragrupo. Intragrupo, como
tengo, ¿sí? Como aquí tenéis tres valores, ¿sí? Esto quiere decir que
el factor, que la VI tiene tres valores, ¿sí? Tiene A, B y C. Tokiki, el
editor mundo, ¿sí? Pasa por la A, por la B y por la C. Posibles valores
de secuencia, pues, primero la A, después la B y la C, primero la B, ¿no?
Después la C y la A, ¿no? Y así va cambiando. Primero, ¿qué sería? B,
¿qué? B, A, B, A. B, C, B, A, C. ¿Qué más queréis? Me falta una B,
¿no? ¿Está bien, no? ¿A la que sería? A, C, B también. A, C, B, la A,
C, B, ¿sí? Ese es el concepto, ¿no? ¿Qué más? ahora lo sé ahora lo
sé, pues ya lo sabes dímelo, venga C, A, B y C, D, A ¿no? A, B, 1, 2, 3
4, 5, 6, ¿veis? si tenéis, como tenéis 3 valores el 3 factorial es 3 por
2 por 1 ¿vale? contrabalanceo completo intragrupo, pues yo hago tanto
subgrupito, ¿sí? como, y a cada uno de ellos le parece una posible
secuencia ¿vale? contrabalanceo incompleto, intragrupo incompleto lo puedo
hacer de dos formas con un contrabalanceo incompleto de cuadrado latino que
era que se suponía que era, si os vais para atrás que yo tengo que hacer
se utilizan tantas secuencias como tratamiento se seleccionan las que
garantice que cada tratamiento ocupa cada una de las posiciones de orden,
¿no? y solo una ¿vale? entonces tenéis fijaros, la A ¿dónde está? en
la primera, aquí está, ¿no? y a la A no vuelve a aparecer aquí, ¿veis?
la A aparece aquí ¿veis? aquí ¿ves? aquí y aquí y aquí, ¿veis? la A
aparece una vez en cada una de las posibles posiciones y así con todas,
eso sería cuadrado latino porque es incompleta porque tú tienes 1, 2, 3,
4 y 5 y tiene condiciones y los valores son 1, 2, 3, 4, 5 1, 2, 3, 4 y 5
sería 5 por 4 por 3 por 2, por 1 sería 5 por 4, 20 20 por 3, 60 60 por 2,
tenés que hacer 120 órdenes y solamente has hecho tantos órdenes ¿sí?
tantos órdenes como valores de la variable independiente asegurándote de
que al menos cada valor de variable independiente ocupe un lugar en cada
uno de los órdenes con el número de valores de la variable ¿sí? porque
tú aquí el número de secuencias que pones es igual al número de valores
de la variable independiente ¿cuántos valores tiene la variable
independiente? 5, ¿eh? secuencia 1, secuencia 2, secuencia 3, secuencia 4,
secuencia 5 5 secuencias y al mismo tiempo tienes que tener en cuenta que
cada uno de los valores ocupa un lugar en esa secuencia en cada una de
ellas por ejemplo la A, ¿no? la A está aquí, B en primer lugar aquí
está en último lugar aquí está en penúltimo, aquí está en medio y
aquí está en segundo lugar y así con todas, la B, segundo lugar primero,
último antepenúltimo, tercero esas son las maneras y el cuadrado contra
balanceo incompleto aleatorio es pues simplemente seleccionar
aleatoriamente tantas secuencias como participante ¿Tengo 20
participantes? Pues 20 órdenes. Diseños factoriales. El diseño factorial
se caracteriza por qué. ¿Cuántas variables independientes? ¿Dos o más?
¿Más? ¿Dos o más? ¿Más de una? ¿Dos o más? Eso es. ¿O más de una?
Varias. Muy bien. Varias, ¿no? Muy bien. Variables factoriales al menos
dos o más, ¿sí? Aquí lo complicado es que la gente muchas veces le
cuesta trabajo ver es que las condiciones en los diseños factoriales es la
combinación de valores, ¿vale? Ok. Five minutes. Cinco minutitos más
tenemos. Entonces, si yo os digo voy a ver cómo afecta en vuestra
atención, ¿sí? La luz que puede ser baja, media o alta, ¿sí? La
temperatura de la sala que va a ser, os voy a poner a 25 grados. A 30
grados y a 35 grados, ¿vale? Y el tipo de diapositiva, ¿vale? Imaginaros
que sea texto, gráfico. o mezclado mezclado no mezcla vale cuántas
condiciones tiene el estudio bueno bueno bueno perdón y esto afecta sobre
la atención vale voy a empezar cuántas variables independientes tiene
estamos de acuerdo todos de acuerdo si tengo tres variables independientes
y una es la luz o de la temperatura y otra el contenido de la diapositiva
no vale cuántos valores tiene cada uno cada una de las variables
independientes complicado vale cuántas condiciones tiene el estudio las
condiciones del estudio es 3 x 3 x 3 es un diseño factorial de 3 x 3 por 3
son 27 condiciones vale esto es un poco que cuesta a veces trabajo ahora
dentro de eso tenéis el efecto principal y el efecto interactivo que el
efecto principal cuando yo quiero estudiar el efecto de una solo de una de
ellas sobre la atención voy a ver cómo incluye la luz cambiando la luz
bajo la luz y va a afectar y lo otro no voy también a la temperatura
¿Vale? Solo la temperatura, efecto principal de temperatura o solo las
diapositivas. El efecto principal es analizar el efecto de cada una de
ellas de manera independiente sin tener en cuenta las otras. ¿Vale? El
efecto interactivo quiere decir estudiar cómo una variable afecta a la
variable dependiente dependiendo del valor de la otra. Eso sería efecto
interactivo. Por ejemplo, mira, pues parece que la gráfica, cuando le
pongo gráfico, cuando lo pongo mezclado atiende más. Pero además de
esto, estén a 35 grados no se enteran. Se duermen. ¿Vale? Se enteran con
30 grados. Eso sería un efecto interactivo. ¿Vale? Y esto es la manera de
representarlo. Bueno, aquí me han puesto unos facilitos. Un diseño
factorial de 2 por 3. ¿Sí? Una variable tiene dos valores y otra variable
tiene tres. Uno, dos y tres. ¿Condiciones? Seis. Tres por dos, seis. Son
seis condiciones. Tenéis dos VI. Uno VI con dos y otro VI con tres.
¿Vale? Aquí tenéis la representación gráfica de cuando hay o no efecto
interactivo. Si yo grafico, yo grafico y lo que aparecen son líneas
paralelas, no hay efecto interactivo. Si se cruzan, sí. En la siguiente
clase nos vamos a... Vamos a dedicar solo a casos prácticos. Si veis aquí
en la carpeta de al lado, en lista de documentos tenéis. caso práctico
del tema 5 que ese lo he elaborado yo porque no he encontrado ningún
examen solo de esto entonces, caso práctico del tema 5, ¿veis? y también
que os lo podéis cargar ahora y también tenéis dos exámenes, examen de
febrero del 20 un caso experimental y de septiembre del 15 un diseño
experimental ¿vale? y también os he dejado, pero no nos va a dar tiempo
seguro la semana que viene, que es el diseño cuasi experimental que ya ese
es el tema 6 ¿vale? entonces la semana que viene lo voy a meter
directamente con esos casos prácticos, ¿vale? es importante que lo
traigáis leídos sí, dígame ¿qué es lo que