Ventajas y desventajas de varios diseños experimentales

Publicado el 21 septiembre, 2020

Diseño experimental

Lisa y Henry son psicólogos que investigan cómo tratar la ansiedad. Lisa quiere ver si una nueva píldora es más eficaz para tratar la ansiedad que las píldoras que los médicos han estado usando. Henry no está interesado en introducir una nueva píldora en el mercado. Él piensa que agregar una lección sobre técnicas de respiración profunda reducirá los síntomas de las personas que ya están tomando medicamentos contra la ansiedad tradicionales.

¿Cómo deberían Lisa y Henry hacer sus estudios? El diseño experimental es el proceso de decidir cómo implementar la investigación científica. Hay muchos tipos de diseño experimental, todos los cuales tienen ventajas y desventajas. Veamos más de cerca las fortalezas y limitaciones de varios tipos diferentes de diseños experimentales.

Entre vs. Dentro

Lisa está interesada en saber si una nueva píldora funciona mejor que las antiguas para tratar la ansiedad, mientras que Henry quiere saber si agregar una lección sobre técnicas de respiración al plan de tratamiento ayudará a tratar la ansiedad. Una de las primeras preguntas que Lisa y Henry querrán responder es cómo dividir a sus sujetos en grupos. Un diseño entre grupos implica tener dos o más grupos diferentes de sujetos y dar a cada uno un tratamiento o ningún tratamiento.

Por ejemplo, Lisa podría querer dividir a sus sujetos en dos grupos. Un grupo recibiría la píldora tradicional para tratar la ansiedad, mientras que el otro recibiría su nueva píldora. Luego podría comparar cuán ansiosos están los dos grupos para ver qué píldora es mejor.

La principal fortaleza de un diseño entre grupos es que permite al investigador observar los efectos de un tratamiento de forma aislada. Si Lisa les dio ambas píldoras a todos sus sujetos, no hay forma de que pueda saber si la mejoría se debe a una de las píldoras oa la combinación de las dos píldoras. Incluso si los sujetos tomaran una pastilla durante un mes y otra durante el mes siguiente, el primer mes de toma de pastillas podría influir en el segundo mes. Un diseño entre grupos le permite aislar los efectos de ambas píldoras.

Pero también existen limitaciones para un diseño entre grupos. La principal desventaja es el problema de asegurarse de que los grupos sean equivalentes. Por ejemplo, ¿qué pasaría si Lisa terminara con personas que están menos ansiosas en el grupo que toma su píldora que en el grupo que toma la otra píldora? Sus resultados pueden deberse a diferencias en los grupos, no a las píldoras.

Lo contrario de un diseño entre grupos es un diseño dentro de los grupos , que implica tener un grupo de sujetos y comparar sus respuestas a diferentes tratamientos. ¿Recuerdas a Henry? Es posible que desee utilizar un diseño dentro de los grupos para probar si sus técnicas de respiración ayudan. Podría medir la ansiedad de sus sujetos cuando solo están tomando las pastillas, y luego enseñarles las técnicas de respiración y luego medirlas nuevamente. Básicamente, los está comparando con ellos mismos.

Al igual que el diseño entre grupos, un diseño dentro de los grupos tiene fortalezas y limitaciones. Una de las fortalezas del diseño intragrupal es que no hay duda de si los grupos son equivalentes o no. Estás comparando personas consigo mismas, por lo que son equivalentes. Y debido a que solo tiene un grupo, en lugar de dos o más, un diseño dentro de los grupos requiere menos sujetos.

La principal desventaja de un diseño intragrupal es que, a diferencia de un diseño entre grupos, es difícil aislar los tratamientos entre sí. Siempre existe el riesgo de que los tratamientos se afecten entre sí. Por ejemplo, ¿Henry ve una mejora porque sus técnicas de respiración funcionan o porque los pacientes han estado tomando las pastillas contra la ansiedad por más tiempo? Es difícil decirlo con certeza.

Factores únicos frente a múltiples

Además de entre grupos y dentro de los grupos, otra forma en que se separan los diseños experimentales es observando el número de variables independientes o factores que un investigador está analizando. Las variables independientes son las que (con suerte) están haciendo cambios en los sujetos. Volvamos a Lisa por un momento. Está interesada en cómo se compara su píldora con las píldoras tradicionales. Tiene un factor (tipo de medicación) que influye en la variable dependiente del nivel de ansiedad. Como solo tiene un factor, está haciendo un diseño de un solo factor .

Una ventaja de los diseños de factor único es que son simples. Cuanto más simple sea una pregunta de investigación, más claros serán los resultados de analizar. Un diseño de factor único es el más simple de todos los diseños: tiene una variable independiente y una variable dependiente. Pero la simplicidad de un diseño de factor único también es una debilidad. ¿Es la vida real simple? Por lo general, no. Un diseño de factor único es simple, lo cual es excelente para ver los resultados con claridad, pero también conduce al problema de no poder responder preguntas de investigación complicadas.

Para responder una pregunta de investigación complicada, necesita un diseño factorial , también llamado diseño de factores múltiples , que es un estudio realizado con más de una variable independiente o factor. Por ejemplo, ¿qué pasa si Henry decide que quiere saber si el efecto de su técnica de respiración es diferente cuando se combina con las píldoras de Lisa en comparación con la píldora tradicional? Henry está analizando dos factores, la técnica de respiración y la medicación, por lo que está haciendo un diseño factorial.

La fortaleza de un diseño factorial, como ya hemos visto, es que puede responder preguntas de investigación más complicadas que los diseños de un solo factor. Pero esa también es su debilidad; Cuantos más factores observe, más complicados serán los resultados. En cierto momento, resulta difícil discernir qué factores son los más importantes, lo que puede llevar a resultados confusos.

Debido a que todos los diseños experimentales tienen ventajas y desventajas, los investigadores deben tomar decisiones. No existe un diseño experimental perfecto, por lo que comprender las fortalezas y debilidades de cada uno le permite al investigador elegir el mejor diseño para su estudio en particular.

Resumen de la lección

El diseño experimental es el proceso mediante el cual un investigador decide cómo realizar su estudio. Hay ventajas y desventajas en todo tipo de diseño experimental. Un diseño entre grupos permite a los investigadores ver los efectos sin preocuparse de que los tratamientos se influyan entre sí, pero puede ser problemático si los grupos no son equivalentes. Un diseño intragrupal garantiza grupos equivalentes, pero corre el riesgo de que un tratamiento afecte los resultados de tratamientos futuros. Un diseño de factor único ofrece resultados simples y claros, pero solo puede responder preguntas de investigación simples, mientras que un diseño factorial puede responder preguntas de investigación complicadas, pero no ofrece resultados simples y claros.

Los resultados del aprendizaje

Una vez que haya terminado con esta lección, tendrá la capacidad de:

  • Explicar la importancia del diseño experimental.
  • Diferenciar entre un diseño entre grupos y un diseño dentro de los grupos y explicar las ventajas y desventajas de cada uno
  • Describir las diferencias en un diseño de factor único y un diseño factorial e identificar las fortalezas y debilidades de cada uno.

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