Los diseños de investigación experimentales son uno de los enfoques clásicos para la investigación empírica: recolectar datos de investigación de una manera que sea verificable por observación o experiencia. Pero, ¿qué es exactamente un diseño de investigación experimental y cómo puede usar uno en su propia investigación? En esta guía en profundidad, le daremos una visión general de la investigación experimental, describiremos los diferentes tipos de diseño experimental, discutiremos las ventajas y desventajas de este enfoque y lo guiaremos a través de los cuatro pasos para completar la investigación experimental.
La investigación experimental es una investigación cuantitativa impulsada por científicamente que involucra dos conjuntos de variables. El primer conjunto de variables, conocidas como variables independientes, son manipuladas por el investigador, para determinar el impacto en el segundo conjunto de variables: las variables dependientes. Usando el método experimental, puede probar si, y cómo las variables independientes afectan la variable dependiente, lo que puede ayudar a apoyar una amplia gama de decisiones en áreas como:
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Estas son solo algunas áreas diferentes de investigación del consumidor que son adecuadas para la investigación experimental. Sin embargo, no todos los diseños de investigación experimentales son equivalentes. Echemos un vistazo a los tres tipos diferentes de diseño experimental que podría considerar usar, y algunos de los tipos de preguntas de investigación para las que podrían usarse.
¿Cuáles son los principios básicos del diseño experimental?
La aleatorización es la piedra angular subyacente al uso de métodos estadísticos en diseños experimentales. La aleatorización es el proceso aleatorio de asignar tratamientos a las unidades experimentales. El proceso aleatorio implica que cada asignación posible de tratamientos tiene la misma probabilidad. Por ejemplo, si el número de tratamiento = 3 (digamos, a, b y c) y replicación = r = 4, entonces el número de elementos = t * r = 3 * 4 = 12 = n. La replicación significa que cada tratamiento aparecerá 4 veces como R = 4. Deje que el diseño sea
Nota de los elementos de diseño 1, 7, 9, 12 se reservan para el tratamiento A, el elemento 3, 6, 8 y 11 están reservados para el tratamiento B y los elementos 2, 4, 5 y 10 están reservados para el tratamiento C. P (a) = 4/12, p (b) = 4/12 y p (c) = 4/12, lo que significa que el tratamiento A, B y C tienen las mismas posibilidades de su selección.
- Replicación
Por replicación, queremos decir que la repetición de los experimentos básicos. Por ejemplo, si necesitamos comparar el rendimiento del grano de dos variedades de trigo, entonces cada variedad se aplica a más de una unidades experimentales. El número de veces que se aplican a las unidades experimentales se denominan su número de replicación. Tiene dos propiedades importantes:
- Replicación
Se ha observado que toda la fuente de variación extraña no se elimina mediante aleatorización y replicación, es decir, incapaz de controlar la fuente de variación extraña. Por lo tanto, necesitamos un refinamiento en la técnica experimental. En otras palabras, necesitamos elegir un diseño de tal manera que toda la fuente de variación extraña se controle. Para este propósito, utilizamos el control local, un término que se refiere a la cantidad de (i) equilibrio, (ii) bloqueo y (iii) agrupación de unidades experimentales.
¿Cuáles son los principios básicos de un diseño experimental?
Los principios básicos de los diseños experimentales son la aleatorización, la replicación y el control local. Estos principios hacen posible una prueba válida de importancia. Cada uno de ellos se describe brevemente en las siguientes subsecciones.
(1) aleatorización. El primer principio de un diseño experimental es la aleatorización, que es un proceso aleatorio de asignación de tratamientos a las unidades experimentales. El proceso aleatorio implica que cada asignación posible de tratamientos tiene la misma probabilidad. Una unidad experimental es la división más pequeña del material experimental, y un tratamiento significa una condición experimental cuyo efecto debe ser medido y comparado. El propósito de la aleatorización es eliminar el sesgo y otras fuentes de variación extraña que no son controlables. Otra ventaja de la aleatorización (acompañada de replicación) es que forma la base de cualquier prueba estadística válida. Por lo tanto, los tratamientos deben asignarse al azar a las unidades experimentales. La aleatorización generalmente se realiza dibujando tarjetas numeradas de un paquete de cartas bien emplomado, dibujando bolas numeradas de un contenedor bien sacudido o utilizando tablas de números aleatorios.
(2) Replicación. El segundo principio de un diseño experimental es la replicación, que es una repetición del experimento básico. En otras palabras, es una ejecución completa para todos los tratamientos que se prueben en el experimento. En todos los experimentos, se introduce algún tipo de variación debido al hecho de que las unidades experimentales como individuos o parcelas de tierra en experimentos agrícolas no pueden ser físicamente idénticos. Este tipo de variación se puede eliminar utilizando una serie de unidades experimentales. Por lo tanto, realizamos el experimento más de una vez, es decir, repitimos el experimento básico. Una repetición individual se llama replicar. El número, la forma y el tamaño de las réplicas dependen de la naturaleza del material experimental. Se utiliza una replicación para:
(i) asegurar una estimación más precisa del error experimental, un término que representa las diferencias que se observarían si los mismos tratamientos se aplicaran varias veces a las mismas unidades experimentales;
¿Cuáles son los tres principios para el diseño experimental postulados por Fisher?
Si analiza datos no experimentales, ¿es útil comprender los principios de diseño experimentales?
¡Si, absolutamente! Comprender el diseño experimental puede ayudarlo a reconocer las preguntas que puede y no puede responder con los datos. También lo ayudará a identificar posibles fuentes de sesgo que pueden conducir a resultados indeseables. Finalmente, le ayudará a proporcionar recomendaciones para que los estudios futuros sean más eficientes.
Un experimento involucra uno o más tratamientos, cada uno con dos o más condiciones. La característica definitoria de un experimento es que el investigador puede asignar sujetos a grupos de tratamiento.
Hay tres principios que subyacen a cualquier experimento. Estos a menudo se llaman las tres RS de diseño experimental, y son:
- Aleatorización
- Replicación
- Reducción de la varianza
Veamos cada principio en el contexto de un experimento específico.
En este experimento, un investigador asignó cada sujeto a uno de los dos grupos de entrenamiento de ejercicios diferentes. El objetivo de este experimento es comparar su tiempo para correr una milla después del entrenamiento durante cuatro semanas.
La aleatorización es la asignación de los sujetos en el estudio a los grupos de tratamiento de manera aleatoria. Este es uno de los aspectos más importantes de un experimento.
Asegura que la única diferencia sistemática en los grupos sea la condición de tratamiento. En el experimento de entrenamiento, esto significaría que cualquier diferencia en los resultados entre los dos grupos se debe a la capacitación. En otras palabras, la asignación aleatoria le permite demostrar la causalidad.
¿Cómo se hace un diseño experimental de investigación?
El diseño de la investigación (también diseño de examen, plan de examen, plan de prueba o disposición experimental) es la base de cualquier examen científico en áreas de trabajo que tienen que ver con los sujetos de prueba u otros temas vivos. Por lo tanto, es particularmente importante en ciencias sociales, psicología, biología y medicina. Describe cómo se debe examinar la cuestión empírica y determina qué indicadores deben registrarse cuando, con qué frecuencia, dónde y cómo en qué objetos (población, muestra). El diseño de la investigación establecido es crucial para la importancia de los resultados de la prueba.
También son necesarias consideraciones y planificación comparables para algunos experimentos en ciencias naturales, tecnología y otras áreas. Sin embargo, los términos descritos a continuación esencialmente se refieren a las ciencias sociales.
Se utilizan arreglos de Facto ex-post si no se cumple el requisito para los estudios experimentales ni de los estudios cuasi-experimentales. Se miden las variables independientes y dependientes y las variables de interferencia no se pueden verificar. Por esta razón, los diseños de Facto ex-post solo permiten declaraciones correlativas. La ventaja es que con poco esfuerzo financiero y personal, se pueden recopilar muchos datos, principalmente en una encuesta. Las generalizaciones son posibles a través de procesos de selección apropiados. Los arreglos de Facto de Ex-Post son la forma más común de examen en las ciencias sociales. Se pueden dividir en estudios longitudinales y transversales. Dependiendo de la cuestión de la investigación, una forma diferente de examen es ideal.
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