Diseño de estudio experimental

Definición del diseño experimental

La investigación experimental es una investigación realizada con un enfoque científico que utiliza dos conjuntos de variables. El primer conjunto actúa como una constante, que se utiliza para medir las diferencias del segundo conjunto.  Los métodos de investigación cuantitativa, por ejemplo, son experimentales.

Cualquier investigación realizada en condiciones científicamente aceptables utiliza métodos experimentales. El éxito de los estudios experimentales depende de que los investigadores confirmen que el cambio de una variable se basa únicamente en la manipulación de la variable constante. La investigación debe establecer una causa y un efecto notables.

1. Diseño de investigación preexperimental:  Un grupo, o varios grupos, se mantienen en observación después de aplicar los factores de causa y efecto. Esta investigación se lleva a cabo para comprender si es necesario realizar una investigación adicional en estos grupos concretos.

2. Diseño de investigación experimental verdadero:  La investigación experimental verdadera se basa en el análisis estadístico para probar o refutar una hipótesis, lo que la convierte en la forma más precisa de investigación. De los tipos de diseño experimental, sólo el diseño verdadero puede establecer una relación causa-efecto dentro de un grupo. En un experimento verdadero, deben cumplirse tres factores:

Estudios experimentales en epidemiología

Diseño del estudioDiseños de estudios experimentales: Ensayos clínicos aleatoriosConsiderados el «patrón oro» de los diseños de investigación porque proporcionan las pruebas más convincentes de la relación entre la exposición y el resultado. Sólo los ensayos de control aleatorios pueden cumplir los criterios de inferencia causal, lo que significa establecer una relación de causa y efecto.

En un ensayo de control aleatorio, los sujetos se inscriben en el estudio sobre la base de un conjunto preestablecido de criterios de inclusión y exclusión. A continuación, los sujetos se asignan al azar a un tratamiento (grupo de tratamiento) o a otro tratamiento o placebo (grupo de comparación o control). Este tratamiento, o exposición, es lo que se pretende evaluar como «causa» de un resultado específico.    La aleatorización es el sello de estos experimentos y la razón por la que se consideran el estándar de oro de la evidencia científica. El objetivo de la aleatorización es eliminar las diferencias entre los grupos, o crear grupos lo más parecidos posible. De este modo, se elimina cualquier sesgo o confusión que las diferentes características de los grupos puedan tener sobre la relación específica entre la exposición y el resultado que se está evaluando. Después de la aleatorización, se realiza un seguimiento de los sujetos durante un periodo de tiempo y se mide y compara la incidencia del evento que interesa.

Ejemplo de diseño de investigación experimental

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El diseño de experimentos (DOE, DOX o diseño experimental) es el diseño de cualquier tarea que tiene como objetivo describir y explicar la variación de la información bajo condiciones que se hipotetizan para reflejar la variación. El término se asocia generalmente a los experimentos en los que el diseño introduce condiciones que afectan directamente a la variación, pero también puede referirse al diseño de cuasi-experimentos, en los que se seleccionan para su observación las condiciones naturales que influyen en la variación.

En su forma más sencilla, un experimento pretende predecir el resultado introduciendo un cambio de las condiciones previas, que está representado por una o más variables independientes, también denominadas «variables de entrada» o «variables predictoras». Por lo general, se hipotetiza que el cambio de una o más variables independientes dará lugar a un cambio en una o más variables dependientes, también denominadas «variables de salida» o «variables de respuesta.» El diseño experimental también puede identificar variables de control que deben mantenerse constantes para evitar que factores externos afecten a los resultados. El diseño experimental implica no sólo la selección de las variables independientes, dependientes y de control adecuadas, sino la planificación de la realización del experimento en condiciones estadísticamente óptimas dadas las limitaciones de los recursos disponibles. Existen múltiples enfoques para determinar el conjunto de puntos de diseño (combinaciones únicas de los ajustes de las variables independientes) que se utilizarán en el experimento.

Diseño experimental en la investigación cuantitativa

En esta sección, examinaremos algunas formas diferentes de diseñar un experimento. La principal distinción que haremos es entre los enfoques en los que cada participante experimenta un nivel de la variable independiente y los enfoques en los que cada participante experimenta todos los niveles de la variable independiente. Los primeros se denominan experimentos entre sujetos y los segundos, experimentos dentro de los sujetos.

En un experimento entre sujetos, cada participante se somete a una sola condición. Por ejemplo, un investigador con una muestra de 100 estudiantes universitarios podría asignar a la mitad de ellos a escribir sobre un acontecimiento traumático y a la otra mitad a escribir sobre un acontecimiento neutral. O un investigador con una muestra de 60 personas con agorafobia grave (miedo a los espacios abiertos) podría asignar a 20 de ellas a recibir cada uno de los tres tratamientos diferentes para ese trastorno. En un experimento entre sujetos es esencial que el investigador asigne a los participantes a las condiciones de manera que los diferentes grupos sean, en promedio, muy similares entre sí. Los participantes en una condición de trauma y en una condición neutral, por ejemplo, deben incluir una proporción similar de hombres y mujeres, y deben tener cocientes de inteligencia (CI) promedio similares, niveles de motivación promedio similares, números promedio similares de problemas de salud, etc. Este emparejamiento consiste en controlar estas variables extrañas de los participantes en todas las condiciones para que no se conviertan en variables de confusión.