Si bien hay muchos tipos de diseños de investigación cuantitativa, generalmente caen en uno de los dos paraguas: investigación experimental e investigación no experimental. Los diseños de investigación experimentales son lo que muchos laicos piensan cuando piensan en la investigación; Por lo general, implican la manipulación de variables y la asignación aleatoria de los participantes a las condiciones. Un experimento tradicional puede implicar la comparación de un grupo de control con un grupo experimental que recibe un tratamiento (es decir, se manipula una variable). Cuando se realizan correctamente, los diseños experimentales pueden proporcionar evidencia de causa y efecto. Debido a su capacidad para determinar la causalidad, los diseños experimentales son los estándares de oro para la investigación en medicina, biología, etc. Sin embargo, tales diseños también se pueden usar en las «ciencias suaves», como las ciencias sociales. La investigación experimental tiene estándares estrictos de control dentro del diseño de la investigación y para establecer validez. Estos diseños también pueden ser muy intensivos en recursos y laborales. Además, puede ser difícil justificar la generalización de los resultados en un entorno experimental muy controlado o artificial. Sin embargo, si se hace bien, los métodos de investigación experimentales pueden conducir a algunos resultados muy convincentes e interesantes.
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La investigación no experimental, por otro lado, puede ser igual de interesante, pero no puede sacar las mismas conclusiones de ella que pueda con la investigación experimental. La investigación no experimental suele ser descriptiva o correlacional, lo que significa que está describiendo una situación o fenómeno simplemente tal como está, o está describiendo una relación entre dos o más variables, todo sin ninguna interferencia del investigador. Esto significa que no manipula ninguna variable (por ejemplo, cambia las condiciones que experimenta un grupo experimental) o asigna a los participantes al azar a un grupo de control o tratamiento. Sin este nivel de control, no puede determinar ningún efecto causal. Si bien la validez sigue siendo una preocupación en la investigación no experimental, las preocupaciones son más sobre la validez de las mediciones, en lugar de la validez de los efectos.
Entonces, ¿cómo eliges entre los dos diseños? Esto dependerá de su tema, sus recursos disponibles y el objetivo deseado. Por ejemplo, ¿quieres ver si una intervención particular alivia los sentimientos de ansiedad? Los resultados más convincentes para eso provendrían de un verdadero diseño experimental con muestreo aleatorio y asignación aleatoria a grupos. En última instancia, esta es una decisión que debe tomarse en estrecha colaboración con su asesor. Por lo tanto, recomiendo discutir los pros y los contras de cada tipo de investigación, lo que podría significar para su proceso de disertación personal y lo que se requiere de cada diseño antes de tomar una decisión.
¿Qué significa diseño experimental?
Hay varios ejemplos de diseño de investigación experimental. El ejemplo se basa en los tipos de diseño de investigación experimental que se han considerado. Uno de los ejemplos importantes de diseño de investigación experimental son los experimentos de laboratorio que podrían diferir en su naturaleza en función del tema de la investigación.
Otros ejemplos de diseño de investigación experimental son la evaluación de los exámenes al final del semestre, la evaluación de las habilidades de los empleados en una empresa o una organización, y la evaluación de los diferentes métodos de enseñanza de maestros por parte de las escuelas.
Algunas de las diferentes variaciones del diseño de la investigación experimental incluyen el diseño de investigación cuasi-experimental, el diseño de investigación verdadero-experimental y el diseño de investigación preexperimental.
El diseño cuasi-experimental se refiere al diseño parcial y es similar al verdadero diseño experimental con pocas diferencias. El diseño cuasi-experimental se usa comúnmente en la investigación educativa donde los administradores deben permitir la selección aleatoria de los estudiantes con el propósito de muestras experimentales. Parte de este diseño experimental incluye series de tiempo, diseño contradalancado y ningún diseño de grupo de control equivalente.
El verdadero diseño de investigación experimental es la forma ideal para el diseño de la investigación experimental, ya que se basa en hipótesis estadísticas para probar o refutar la hipótesis. Este método se utiliza principalmente en la ciencia física. Algunos de los factores vitales que deben satisfacerse en este método incluyen variables aleatorias, variables fácilmente administradas por investigadores, grupos de control y grupos experimentales.
¿Cómo hacer un diseño experimental ejemplos?
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Si se realiza con técnicas manuales, los estudios del DOE con más de dos factores requieren un esfuerzo experimental significativo, ya que es necesario monitorear simultáneamente todos los parámetros dentro de un tiempo de reacción prolongado. Los reactores de síntesis química hacen que sea más fácil controlar simultáneamente todos los parámetros de una manera precisa y, por lo tanto, permiten obtener resultados de calidad de los resultados del DOE, que se registran y se pueden recuperar fácilmente para un procesamiento adicional. Además, la receta de reacción programada a través del software Icontrol garantiza la regulación oportuna de los factores individuales basados en el protocolo del DOE y puede reutilizarse fácilmente para cualquier experimento posterior.
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¿Cómo saber si una investigación es experimental o no experimental?
La investigación experimental, también llamada Experimentation, es una investigación realizada utilizando un enfoque científico utilizando al menos dos variables. La primera variable es una constante que puede manejar para ver las diferencias causadas en la segunda variable. La mayoría de los estudios realizados en el contexto de los métodos de investigación cuantitativa son de naturaleza experimental. La investigación experimental lo ayuda a recopilar los datos necesarios para que pueda tomar mejores decisiones sobre su hipótesis básica. El éxito de la investigación experimental generalmente confirma que el cambio observado en la variable estudiada solo se basa en la manipulación de la variable independiente.
En una experiencia, lo independiente es el factor controlable que usan los investigadores de marketing para influir en los cambios en los valores de las variables dependientes. La variable independiente podría ser el precio, el producto, el lugar o la promoción, porque los gerentes de investigación de mercado pueden manejar o modificar intencionalmente estos factores y ver los efectos sobre las ventas, el crecimiento, los ingresos, etc. Los factores que cambian debido a los cambios en las variables independientes se denominan variables dependientes. El propósito de utilizar la investigación experimental para estudiar el mercado es maximizar los resultados de las variables dependientes (ventas, ingresos, satisfacción del consumidor) al encontrar la combinación perfecta de variables independientes. Por lo tanto, los investigadores tienen como objetivo modificar tantas variables independientes como sea posible para determinar si estas estrategias son efectivas para crear los cambios deseados en la organización.
Por ejemplo, si un investigador quiere saber si su producto antipelicular logra deshacerse de la caspa, y la única diferencia entre los dos grupos de estudio es el producto del interés (el grupo 1 usa dicho producto mientras el grupo 2 usa un placebo), luego la caspa podría considerarse como la variable dependiente y el producto que elimina el cuero cabelludo se llamaría una variable independiente. Sin embargo, la variable independiente aquí está «manipulada» en el sentido de que un grupo está expuesto y otro no. Todas las cosas son constantes, si el producto cura la caspa en el Grupo 1 en comparación con el grupo que usa un placebo, los resultados de la investigación experimental son exitosos. Esto ayudará a establecer una relación de causa y efecto, el producto «causando» el tratamiento («efecto») de la caspa.
En consecuencia, la investigación experimental esencialmente incluye una hipótesis, una variable que se mide, una variable que se puede manipular entre los grupos, y estas dos variables pueden calcularse y compararse. La investigación experimental generalmente se lleva a cabo en un entorno de laboratorio controlado. El investigador recopila datos que apoyarán o rechazarán la hipótesis gracias a su análisis. La investigación experimental también a veces se llama prueba de hipótesis o método de investigación deductiva. El objetivo de la investigación experimental es determinar la relación entre dos variables (dependientes e independientes). Esta relación es generalmente de naturaleza causal. Los datos recopilados en el marco de la investigación experimental deben ser digitales o cuantificados. Deben ser medibles, sujetos a un análisis estadístico y comparable. Si los datos son observables en la naturaleza, como la satisfacción o la depresión, entonces se debe desarrollar una escala Likert para convertir esta entidad observable en una línea medible.
¿Cuáles son las características de la investigación no experimental?
1. La mayoría de los estudios se basan en eventos que ocurrieron anteriormente y se analizan más adelante.
En este método, los experimentos controlados no se realizan por razones como la ética o la moral.
Por el contrario, las muestras o participantes ya existen en su entorno.
3. El investigador no interviene directamente en el entorno de la muestra.
El investigador puede seguir reprogramando el tiempo de recopilación de datos para capturar el comportamiento correcto. Es decir, es posible que el investigador recopile datos relacionados con el tema en su estado fenomenal natural cuando ocurre la oportunidad de hacerlo.
El investigador está en una posición de medir la característica del tema con precisión. Esto ayuda a mejorar la validez de los resultados de la investigación.
3. El fenómeno que influye en el comportamiento del tema es bien conocido.
Es decir, el investigador está familiarizado con el entorno que rodea el tema y, por lo tanto, es posible interrogar la influencia que tiene en la variable de criterio.
1. Este tipo de investigación está sujeto a la parcialidad del investigador
La metodología utilizada por el investigador puede sufrir parcialidad en lo que respecta al juicio. Esto puede afectar negativamente la validez de los resultados finales obtenidos.
2. El grupo de estudio seleccionado puede no ser un verdadero representante de la población.
Es decir, el tamaño de la muestra o grupo es lo suficientemente bueno como para retratar las características de toda la población.
¿Qué diferencia hay entre los diseños experimentales cuasi experimentales y no experimentales?
2 La introducción del diseño casi supervisión y experimental elimina algunas amenazas contra la validez interna (amenazas) que limitan la «fuerza» del dibujo de antes y después, el diseño más simple de una eficiencia de intervención. En esta lección se discutirá antes de cómo Un dibujo de antes y después puede evolucionar a un diseño casi supervisado con la adición de uno o más elementos y luego de diseños experimentales. En el lugar de trabajo, los dibujos de casi supervisión son más factibles que los diseños experimentales.
3 Existen cinco estrategias para mejorar el diseño de primer y estrategia 1: Agregue un grupo de ControlyoStrategy 2: tome más medidas antes y después de la implementación de la interventostrategia 3: Muestre la introducción de la intervención entre grupos: Agregue una fase de Eliminación de InterventoStrategia 5: Utilice medidas de resultados adicionales
4 Estrategia 1 Agregue un grupo de control previo a la publicación con controles no ranomizados x oo o
5 previos a las publicaciones con verificaciones sin carreras Como en el diseño experimental, hay al menos un grupo que recibe la intervención (grupo de intervención) y un grupo que no lo recibe (grupo de control). La diferencia radica en la forma en que los participantes son asignados a grupos para intervención y evaluación. En un experimento, los participantes son asignados a aleatorios; En los dibujos casi supervisados, la asignación a menudo es determinada por la organización del trabajo.
6 Para constituir los grupos (intervención y control) en los estudios de casi supervisión, el principio fundamental en la elección no aleatoria de grupos para un diseño casi supervisión es hacerlos comparables. Deben ser similares en todos los aspectos, excepto la intervención. Al comparar dos departamentos, es necesario encontrar dos que sean similares al tipo de actividad laboral. Para seleccionar grupos que se parezcan, puede buscar departamentos similares en diferentes entornos de trabajo, preferiblemente en el mismo tipo de industria.
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