1) El documento trata sobre diseños de investigación, específicamente sobre diseños experimentales y no experimentales. 2) Explica conceptos como variables independientes, variables dependientes, grupos de comparación, equivalencia de grupos, y tipos de diseños como preexperimentos, experimentos puros, cuasiexperimentos, diseños transversales y longitudinales. 3) También define conceptos como universo, población, muestra y unidad de muestra que son fundamentales para la investigación.

1. Diseños de Investigación
Clase 13

2. Revisión Encargo
Seleccionar una investigación y/o publicación a libre elección, leer y estudiar
compresivamente, en vías de dar cuenta de manera clara y precisa de los
siguientes puntos que deben ser capaces de explicar ante alguna consulta:
1° De qué trata centralmente el articulo
2° Qué conceptos o aspectos conceptuales son los más relevantes en
cuanto su relación con la Kinesiología, es decir alrededor de qué
conceptos se centra la investigación.
3° ¿El articulo o publicación está centrado en un área específica de la
Kinesiología? si es así, indique cuál.
4° ¿El articulo y/o publicación plantea una pregunta de investigación?
Indique cuál.
5° ¿Cuáles son los objetivos de investigación?
6° ¿El articulo y/o publicación menciona algún método especifico
mediante el cual se realizó la investigación? Indique cuál.
7° ¿Qué "Síntesis" puede usted distinguir respecto del articulo? revise
contenido pertinente a "Método Sintético" PPT Clase 2, Unidad I.

3. Diseños de Investigación
Experimentales, no experimentales, Universo,
Población, Muestra y Unidad Muestra.

4. ¿Qué es un
Diseño de
Investigación?
• El término “diseño se refiere al
plan o estrategia concebida para
responder a las preguntas de
investigación
• El diseño señala al investigador lo
que debe hacer para alcanzar sus
objetivos de estudio, contestar las
interrogantes que se ha planteado
y analizar la certeza de la(s)
hipótesis formuladas en un
contexto en particular.

5. Tipos de
Diseños
° Diseños no experimentales:
Transeccionales o Tesis
Transversales y Diseños
Longitudinales.
° Diseños Experimentales:
Preexperimentos, Experimentos
“Puros” Verdaderos y
Cuasiexperimentos.

6. Experimento
• El término "experimento" puede tener -al
menos- dos acepciones, una general y otra
particular. La general se refiere a "tomar una
acción" y después observar las consecuencias
de una acción.
• La acepción particular que va más de acuerdo
con un sentido científico del término, se refiere
a "un estudio de investigación en el que se
manipulan deliberadamente una o más
variables independientes (supuestas causas)
para analizar las consecuencias de esa
manipulación sobre una o más variables
dependientes (supuestos efectos), dentro de una
situación de control para el investigador".

7. Experimentos
“Puros” o
Verdaderos
• El primer requisito de un
experimento puro es la
manipulación intencional de una
o más variables independientes.
La variable independiente es la
que se considera como supuesta
causa en una relación entre
variables, es la condición
antecedente; y al efecto
provocado por dicha causa se le
denomina variable dependiente

8. • 1) grupos de
comparación
<manipulación de la
variable independiente o
de varias independientes)
y
• 2) equivalencia de los
grupos.

9. “Un experimento se lleva a cabo
para analizar si una o mas
variables independientes afectan
a una o más variables
dependientes y por qué las
afectan.”

10. • La “Variable Independiente” se
modifica para verificar el “efecto”
que produce en las distintas
intensidades de su aplicación sobre
la “Variable Dependiente”.
• El efecto de la “Variable
Independiente” en la “Variable
Dependiente” se mide o registra y es
importante que esta sea valida y
confiable. “Esta(s) puede(n) ser
medida(s) de diversa(s) manera(s);
cuestionarios, escalas, observación,
entrevistas, mediciones fisiológicas,
análisis de contenido, etcétera.”

11. • El tercer requisito que todo
experimento “verdadero” debe
cumplir es el control o validez
interna de la situación
experimental. El término “control”
tiene diversas connotaciones
dentro de la experimentación; sin
embargo, su acepción mas común
se refiere a que si se observa con el
experimento que una o más
variables independientes al ser
manipuladas hacen variar a la(s)
dependiente(s), la variación de
estas últimas se deba a la
manipulación de la(s)
independiente(s) y no a otros
factores o causas.

12. Consideraciones
sobre los
Experimentos
puros
• Fuentes de invalidación Interna
(Historia, Maduración,
Inestabilidad, Administración de
pruebas, Instrumentación,
regresión estadística, Selección,
etc.
• Control
• Validez

13. “Control y
Validez
Interna”
El control en un experimento logra
la validez interna, y el control se
alcanza mediante:
• 1) varios grupos de comparación
(dos como mínimo) y
• 2) equivalencia de los grupos en
todo, excepto la manipulación de
la variable o las variables
independientes.

14. Equivalencia
de los grupos
° “Pero para tener control no
basta con tener dos o más
grupos, sino que éstos deben ser
similares en todo, excepto la
manipulación de la variable
independiente.”
° Existe un método ampliamente
difundido para alcanzar dicha
equivalencia que se conoce
como “asignación aleatoria o al
azar de los sujetos a los grupos
del experimento”

15. Validez
Externa
“La validez externa tiene que
ver con qué tan generalizables
son los resultados de un
experimento a situaciones no
experimentales y a otros sujetos
o poblaciones. Responde a la
pregunta: ¿Lo que encontré en
el experimento a qué sujetos,
poblaciones, contextos,
variables y situaciones puede
aplicarse?”

16. Contexto de
los
Experimentos
• “En la literatura sobre la
investigación del
comportamiento se ha
distinguido entre dos contextos
en donde puede tomar lugar un
diseño experimental:
Laboratorio y campo.”
• “Experimento de Campo”: “Es
un estudio de investigación en
una situación realista en la que
una o más variables
independientes son manipuladas
por el experimentador en
condiciones tan cuidadosamente
controladas como lo permite la
situación”

17. ¿Qué tipo de
estudio son los
Experimentos?
• “Debido a que analizan las
relaciones entre una o varias
variables independientes y una o
varias dependientes y los efectos
causales de las primeras sobre
las segundas, son estudios
explicativos (y —asimismo—
abarcan correlaciones).”

18. Diseño
Preexperimental
• “Los “Preexperimentos” se llaman
así porque su grado de control es
mínimo.”
• “ Los Diseños preexperimentales
no son adecuados para el
establecimiento de relaciones
entre la variable independiente y
la variable dependiente o
dependientes. Son diseños que
han recibido bastante crítica en la
literatura experimental, y con
justa razón porque son débiles en
cuanto a la posibilidad de control
y validez interna. Algunos autores
consideran que su uso debe
restringirse a que sirvan como
ensayos de otros experimentos
con mayor control.”

19. Diseño Cuasi
Experimental
• “Los diseños cuasiexperimentales
también manipulan
deliberadamente al menos una
variable independiente para ver su
efecto y relación con una o más
variables dependientes, solamente
que difieren de los experimentos
“verdaderos’ en el grado de
seguridad o confiabilidad que pueda
tenerse sobre la equivalencia inicial
de los grupos. En los diseños
cuasiexperimentales los sujetos no
son asignados al azar a los grupo, ni
emparejados; sino que dichos
grupos ya estaban formados antes
del experimento, son grupos
intactos (la razón por la que surgen
y la manera como se formaron
fueron independientes o aparte del
experimento).”

20. Consideraciones
Comparativas
• “Estos diseños se utilizan
cuando no es posible asignar al
azar a los sujetos a los grupos
que recibirán los tratamientos
experimentales. La falta de
aleatorización introduce
posibles problemas de validez
interna y externa”.

21. Sub categorías de Diseños
Cuasiexperimentales
1. Diseño con postprueba únicamente y grupos
intactos.
2. Diseño con preprueba-postprueba y
grupos intactos (uno de ellos de
control).
3. Diseños cuasiexperimentales de series
cronológicas.

22. Diseño con postprueba únicamente y
grupos intactos.
•“Este primer diseño utiliza a dos grupos,
uno recibe el tratamiento experimental
y el otro no. Los grupos son
comparados en la postprueba para
analizar si el tratamiento experimental
tuvo un efecto sobre la variable
dependiente (01 con 02).”

23. Diseño con preprueba-postprueba y
grupos intactos (uno de ellos de control).
“Este diseño es similar al de con postprueba
únicamente y grupos intactos, solamente que a los
grupos se les administra una preprueba. La cual
puede servir para verificar la equivalencia inicial de
los grupos (si son equiparables no debe haber
diferencias significativas entre las prepruebas de los
grupos).”

24. Diseños cuasiexperimentales de series
cronológicas.
• En ocasiones el investigador puede pretender analizar
efectos al mediano y largo plazo o efectos de
administrar varias veces el tratamiento experimental,
y no cuenta con la posibilidad de asignar al azar a los
sujetos a los grupos del experimento. En este caso,
pueden utilizarse los diseños cuasiexperimentales
salvo que los grupos son intactos. En ambos tipos de
diseños se aplican mediciones repetidas de la
variable dependiente y se inserta el tratamiento
experimental entre dos de esas mediciones en al
menos un grupo, mientras que a otro grupo no se le
aplica ningún tratamiento en el periodo de
experimentación”.

25. Diseños no
Experimentales
• “La investigación no experimental
es aquella que se realiza sin
manipular deliberadamente
variables. Es decir, es investigación
donde no hacemos variar
intencionalmente las variables
independientes. Lo que hacemos
en la investigación no experimental
es observar fenómenos tal y como
se dan en su contexto natural, para
después analizarlos.”

26. En un
Experimento…
• “En un experimento, el
investigador construye
deliberadamente una situación
a la que son expuestos varios
individuos. Esta situación
consiste en recibir un
tratamiento, condición o
estímulo bajo determinadas
circunstancias, para después
analizar los efectos de la
exposición o aplicación de dicho
tratamiento o condición. Por
decirlo de alguna manera, en un
experimento se ‘construye” una
realidad.”

27. En Cambio…
• “En un estudio no experimental no
se construye ninguna situación, sino
que se observan situaciones ya
existentes, no provocadas
intencionalmente por el
investigador. En la investigación no
experimental las variables
independientes ya han ocurrido y no
pueden ser manipuladas, el
investigador no tiene control directo
sobre dichas variables, no puede
influir sobre ellas porque ya
sucedieron, al igual que sus
efectos.”

28. Tipos de Diseños no
Experimentales
1)Investigación
transeccional o
transversal
2)Investigación
Longitudinal

29. Investigación transeccional o
transversal
• “Los diseños de investigación transeccional o
transversal recolectan datos en un solo momento,
en un tiempo único. Su propósito es describir
variables, y analizar su incidencia e interrelación en
un momento dado. Es como tomar una fotografía
de algo que sucede. Por ejemplo, investigar el
número de empleados, desempleados y
subempleados en una ciudad en cierto momento.”

30. DISEÑOS TRANSECCIONALES
DESCRIPTIVOS
• “Los diseños transeccionales descriptivos tienen
como objetivo indagar la incidencia y los valores en
que se manifiesta una o más variables. El
procedimiento consiste en medir en un grupo de
personas u objetos una o —generalmente— más
variables y proporcionar su descripción. Son, por lo
tanto, estudios puramente descriptivos que cuando
establecen hipótesis, éstas son también
descriptivas.”

31. DISEÑOS TRANSECCIONALES
CORRELACIONALES/CAUSALES
• “Los diseños transeccionales
correlacionales/causales tienen como objetivo
describir relaciones entre dos o más variables en un
momento determinado. Se trata también de
descripciones, pero no de variables individuales
sino de sus relaciones, sean éstas puramente
correlacionales o relaciones causales. En estos
diseños lo que se mide es la relación entre variables
en un tiempo determinado.”

32. Investigación longitudinal
• “En ciertas ocasiones el interés del investigador es
analizar cambios a través del tiempo en
determinadas variables o en las relaciones entre
éstas. Entonces se dispone de los diseños
longitudinales, los cuales recolectan datos a través
del tiempo en puntos o periodos especificados, para
hacer inferencias respecto al cambio, sus
determinantes y consecuencias.”

33. Tipos de Diseños “Longitudinal”
•Diseños de tendencia (trend)
•Diseños de análisis evolutivo de grupos
(cohort)
•Diseños panel

34. Diseños Longitudinal de tendencia
• “Los diseños de tendencia o trend son aquellos que
analizan cambios a través del tiempo (en variables
o sus relaciones) dentro de alguna población en
general. Por ejemplo, una investigación para
analizar cambios en la actitud hacia el aborto en
una comunidad. Dicha actitud se mide en varios
puntos en el tiempo (digamos anualmente durante
10 años) y se examina su evolución a lo largo de
este periodo.”

35. Diseños Longitudinal de análisis
evolutivo de grupos
• “Los diseños de evolución de grupo o estudios
“cohort” examinan cambios a través del tiempo en
subpoblaciones o grupos específicos. Su atención
son las “cohorts” o grupos de individuos vinculados
de alguna manera —generalmente la edad, grupos
por edad— (Glena, 1977). Un ejemplo de estos
grupos (“cohoris”) sería el formado por las
personas que nacieron en 1930 en Brasil”

36. • “Los diseños de los que estamos hablando hacen
seguimiento de estos grupos a través del tiempo.
Usualmente en estos diseños se extrae una
muestra cada vez que se mide al grupo o
subpoblación más que incluir a toda la
subpoblación.”

37. Diseños Longitudinal de panel
• “Los diseños panel son similares a las dos clases de
diseños vistas anteriormente, sólo que el mismo
grupo específico de sujetos es medido en todos los
tiempos o momentos.”
• “Un ejemplo lo sería una investigación que
observara anualmente los cambios en las actitudes
de un grupo de ejecutivos en relación a un
programa para elevar la productividad, digamos
durante cinco años.”

38. Universo,
Población,
Muestra y Unidad
Muestral.
Universo ---) “Conjunto
de elementos – personas,
personas, objetos,
sistemas, sucesos, entre
otras – finitos e infinitos a
los que pertenece la
población y las muestra
de estudio en estrecha
relación con las variables
y el fragmento
problemático de la
realidad (Problema de
estudio)”

39. Población y
Muestra
• Para delimitar y establecer
una población y una muestra, se
debe precisar ¿Quiénes serán
medidos? El ‘quiénes van a ser
medidos”, depende de precisar
claramente el problema a
investigar y los objetivos de la
investigación. Estas acciones nos
llevarán al siguiente paso, que es
el de delimitar una población.

40. Población
• “Una vez que se ha definido cuál
será nuestra unidad de análisis, se
procede a delimitar la población
que va a ser estudiada y sobre la
cual se pretende generalizar los
resultados. Así, una población es el
conjunto de todos los casos que
concuerdan con una serie de
especificaciones (Selítiz, 1974).”

41. Muestra
• “Para seleccionar la muestra
deben delimitarse las
características de la
población.”
• Se aconseja establecer
claramente las
características de la
población, a fin de delimitar
cuáles serán los parámetros
muestrales y esto se da en
la medida en se consideran
los objetivos de
investigación.

42. ¿CÓMO
SELECCIONAR
LA MUESTRA?
• “La muestra es, en esencia, un
subgrupo de la población.
Digamos que es un subconjunto de
elementos que pertenecen a ese
conjunto definido en sus
características al que llamamos
población.”
• “En realidad, pocas veces se puede
medir a toda la población, por lo
que obtenemos o seleccionamos
una muestra y se pretende —
desde luego— que este
subconjunto sea un reflejo fiel del
conjunto de la población.”

43. Tipos de muestra
• “Las “muestras no
probabilísticas” y las
“muestras
probabilísticas”. En estas
últimas todos los
elementos de la población
tienen la misma
posibilidad de ser
escogidos.”

44. Muestras no
Probabilísticas
• “En las muestras no probabilísticas,
la elección de los elementos no
depende de la probabilidad, sino de
causas relacionadas con las
características del investigador o
del que hace la muestra. Aquí el
procedimiento no es mecánico, ni
en base a fórmulas de
probabilidad.”

45. Muestra Probabilística
Tipo de muestra que busca constituirse como
representativa de una población mayor, lo cual
propicia la posibilidad de generalizar los resultados
de una investigación.