Comparación de grupos
El profesor Stephens quiere saber si los estudiantes aprenden más de la tarea que hacen en papel o la tarea que se completa a través de un programa de computadora. Para encontrar la respuesta, podría mirar dos clases diferentes, una en la que todos los estudiantes completan su tarea en papel y otra en la que todos los estudiantes completan su tarea usando un programa de computadora, y comparar sus calificaciones en un examen final. Sin embargo, este enfoque puede presentar algunos desafíos.
Por ejemplo, el profesor Stephens puede no saber si los profesores que impartieron las dos clases cubrieron el material de la misma manera o si los exámenes finales fueron exactamente los mismos. Además, es posible que no sepa si hubo otros factores atenuantes, como si los estudiantes de una clase tuvieran promedios de calificaciones (GPA) más altos que los estudiantes de la otra clase.
Para averiguar qué método de tarea promueve un mayor nivel de aprendizaje, el profesor Stephens podría pedirle a un profesor que requiera que los estudiantes de una de sus clases hagan sus tareas exclusivamente en papel, mientras que los estudiantes de una segunda clase usan un programa de computadora. Esto aseguraría que todos los estudiantes cubrieran el mismo material y recibieran el mismo tipo de instrucción; sin embargo, no abordaría todos los factores atenuantes que podrían afectar el estudio del profesor Stephens.
El profesor Stephens también podría seleccionar 50 estudiantes para dividirlos en dos clases de 25 impartidas por el mismo maestro y dedicadas a tareas en papel o en computadora. Con base en los GPA de los estudiantes, podría crear 25 pares de estudiantes y asignar cada mitad de un par a una de las clases, logrando así algún tipo de equilibrio académico. Al final del curso, pudo ver cómo les fue a los pares emparejados en sus exámenes finales y ver si había una diferencia en sus calificaciones en función de si hicieron sus deberes en papel o en una computadora. Este es un ejemplo de un diseño de pares combinados.
Diseño de pares combinados
Un diseño de pares emparejados es un tipo de diseño de bloques aleatorios que tiene dos condiciones de tratamiento y empareja sujetos basados en variables comunes, como edad, calificaciones, nivel de salud o sexo. El diseño de bloques aleatorios es aquel en el que un experimentador distribuye a los sujetos de un experimento en subgrupos más pequeños. Los sujetos de estos subgrupos tendrán algo en común para disminuir la variabilidad durante el experimento.
Las condiciones se basan en el propósito del experimento y tratan de controlar la confusión o algo que pueda afectar los resultados. Un diseño de pares emparejados solo funciona con dos condiciones de tratamiento o circunstancias que podrían marcar la diferencia en un estudio. Por ejemplo, en el experimento del profesor Stephens, las dos condiciones de tratamiento serían la tarea en papel y la tarea en computadora.
Uso en diseño de investigación
Entonces, ¿por qué un investigador querría utilizar un diseño de pares combinados en lugar de algún otro tipo de diseño de investigación? Existen otros diseños diferentes que se pueden utilizar para experimentos, como el diseño de grupos independientes o medidas repetidas. Cada diseño funciona mejor con un cierto tipo de experimento. Como herramienta de investigación, el diseño de pares emparejados sería una buena opción en las siguientes circunstancias:
- Cuando solo hay dos condiciones de tratamiento
- Cuando los sujetos se pueden agrupar en pares en función de variables comunes, lo que puede ayudar a eliminar cualquier influencia externa o variable extraña que podría afectar los resultados del experimento.
- Al intentar controlar las variables que acechan, como la edad o el sexo
Si bien el diseño de pares combinados tiene algunas ventajas, puede llevar mucho tiempo organizar pares de participantes que reflejen una coincidencia sólida.
Resumen de la lección
Un diseño de pares emparejados es un tipo de diseño de bloques aleatorios que tiene dos condiciones de tratamiento y sujetos de pares basados en variables comunes. Un diseño de bloque es aquel en el que un experimentador distribuye a los sujetos de un estudio en subgrupos más pequeños que tienen variables comunes. Las condiciones de tratamiento son aquellas circunstancias que pueden marcar la diferencia en el diseño de una investigación. Aunque requiere mucho tiempo, una ventaja del diseño de pares coincidentes es que puede ayudar a limitar cualquier variable extraña o influencias externas que puedan sesgar los resultados de un experimento.
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