Los tres tipos de experimentos tienen características en común. Todos tienen:
- una variable independiente (i.v.) que se manipula o una variable natural que ocurre
- una variable dependiente (d.v.) que se mide
- Habrá al menos dos condiciones en las que los participantes producen datos.
Nota: los experimentos naturales y cuasi a menudo se usan sinónimo, pero no son estrictamente lo mismo, como con los experimentos cuasi, los participantes no se pueden asignar aleatoriamente, por lo que en lugar de que haya una condición, hay una condición.
Estos se llevan a cabo en condiciones controladas, en las que el investigador cambia deliberadamente algo (i.v.) para ver el efecto de esto en otra cosa (D.V.).
Control: los experimentos de laboratorio tienen un alto grado de control sobre el medio ambiente y otras variables extrañas, lo que significa que el investigador puede evaluar con precisión los efectos del I.V, por lo que tiene una mayor validez interna.
Replicable: debido a los altos niveles de control del investigador, los procedimientos de investigación se pueden repetir para que se pueda verificar la confiabilidad de los resultados.
Carece de validez ecológica: debido a la participación del investigador en la manipulación y el control de las variables, los resultados no pueden generalizarse fácilmente a otros entornos (de la vida real), lo que resulta en una validez externa deficiente.
Estos se llevan a cabo en un entorno natural, en el que el investigador manipula algo (i.v.) para ver el efecto de esto en algo más (D.V.).
¿Cómo elegir el tipo de diseño experimental?
El uso de organizadores visuales es una forma efectiva de hacer que sus estudiantes funcionen como científicos en la clase.
Hay muchas maneras de utilizar estas herramientas de planificación de investigación para andamios y estructurar el trabajo de los estudiantes mientras trabajan como científicos. Los estudiantes pueden terminar la fase de planificación que usa áreas de texto y diagramas, o imprimirlos y pedirles a los estudiantes que los completen a mano. Otra forma de usarlos es proyectar la hoja de planificación en una mesa blanca interactiva y determinar cómo completar los documentos de planificación del grupo. Proyectarlo en una pantalla y solicitar a los estudiantes que anoten sus respuestas en notas autoadhesivas y ponga sus ideas en la sección correcta del documento de planificación.
¡Los alumnos muy jóvenes siempre pueden comenzar a pensar como científicos! Tienen muchas preguntas sobre el mundo que los rodea y puedes comenzar a señalarlas en una tarjeta mental. A veces incluso puedes comenzar a «investigar» estas preguntas a través del juego.
El recurso básico está destinado a estudiantes de primaria o para aquellos que necesitan más ayuda. Está diseñado para seguir exactamente el mismo proceso que los recursos más importantes, pero ligeramente facilitados. La principal diferencia entre los dos recursos radica en los detalles que los estudiantes deben pensar y en el vocabulario técnico utilizado. Por ejemplo, es importante que los estudiantes identifiquen variables al diseñar sus encuestas. En la versión superior, los estudiantes no solo deben identificar las variables, sino también formular otros comentarios, como la forma en que medirán la variable dependiente. Además de la diferencia en el andamio entre los dos niveles de recursos, es posible que desee diferenciar más por la forma en que los alumnos son atendidos por los maestros y asistentes presentes en la sala.
¿Cómo identificar el tipo de diseño experimental?
¿Cuáles son los tres aspectos clave de un diseño experimental? Identifique un proyecto de investigación que utilice modelos de grupos de comparación. Explique cómo determinaría la validez y la confiabilidad tanto para el diseño como para los métodos de su investigación.
Cuando decimos un diseño experimental, se refiere a cómo se asignan los participantes a los diferentes grupos en un experimento. Los tipos de diseño incluyen medidas repetidas, grupos independientes y diseños de pares coincidentes.
El investigador debe decidir cómo él/ella asignará su muestra a los diferentes grupos experimentales. Por ejemplo, si hay 10 participantes, ¿participarán los 10 participantes en ambos grupos (por ejemplo, medidas repetidas) o los participantes se dividirán a la mitad y participarán en un solo grupo cada uno?
- Diseño de medidas independientes (entre grupos): cada condición del experimento incluye un grupo diferente de participantes. Las medidas independientes implican el uso de dos grupos separados de participantes; uno en cada condición.
- Diseño de medidas repetidas (diseño dentro de los sujetos): los mismos participantes participan en cada condición de la variable independiente. Esto significa que cada condición del experimento incluye el mismo grupo de participantes.
- Diseño de pares emparejados: en el que un par de participantes coinciden en términos de variables clave, como la edad o el estado socioeconómico. Luego se coloca un miembro de cada par en el grupo experimental y el otro miembro en el grupo de control.
La fiabilidad y la validez son conceptos utilizados para evaluar la calidad de la investigación. Indican qué tan bien un método, técnica o prueba mide algo. La fiabilidad se trata de la consistencia de una medida, y la validez se trata de la precisión de una medida.
¿Que hay que considerar para elegir un diseño de investigación?
La metodología de investigación es una técnica científica y lógica que lo ayuda a decidir un método de investigación apropiado para recopilar datos. Cuando comienzas tu investigación, la primera pregunta que golpea tu mente es «¿Qué tipo de investigación necesito para cumplir con mis objetivos de investigación?» Seleccionar una metodología de investigación es uno de los factores más críticos que pueden hacer o romper su proyecto de investigación. Los siguientes son los factores a considerar al decidir su metodología de investigación:
Piense en sus objetivos de investigación. Considere lo que su proyecto de investigación quiere lograr, lo que lo ayudará a decidir el diseño de la investigación. ¿Necesita encontrar toda la información de un Swoop Fell o desea realizar investigaciones de seguimiento? Si tiene un resumen de la información que necesita al final del proyecto de investigación, podrá utilizar la metodología correcta para elegir el método de investigación correcto.
Otro factor esencial a considerar al elegir la metodología de investigación son los resultados estadísticos. Si necesita resultados de investigación claros y altamente basados en datos o respuestas estadísticas, necesitará datos cuantitativos. Sin embargo, si sus preguntas de investigación se basan en la comprensión de razones, opiniones, percepciones y motivaciones, sus datos serán menos estadísticos y más temáticos.
Su metodología de investigación decidirá si necesita cualitativa o cuantitativa o ambos métodos. Si desea capturar ideas en un problema para desarrollar ideas para una solución, utilizará datos cualitativos. Utilizará herramientas cualitativas como entrevistas abiertas para recopilar datos del público objetivo. Sin embargo, si tiene alguna pregunta, las herramientas cuantitativas como las encuestas pueden ser el mejor enfoque para lograr los resultados deseados.
¿Qué diseño de experimentos?
El diseño de experimentos (DOE) se define como una rama de las estadísticas aplicadas que se ocupa de la planificación, realización, análisis e interpretación de pruebas controladas para evaluar los factores que controlan el valor de un parámetro o grupo de parámetros. DOE es una poderosa herramienta de recopilación de datos y análisis que se puede utilizar en una variedad de situaciones experimentales.
Permite que se manipulen múltiples factores de entrada, determinando su efecto en una salida deseada (respuesta). Al manipular múltiples entradas al mismo tiempo, el DOE puede identificar interacciones importantes que se pueden perder al experimentar con un factor a la vez. Se pueden investigar todas las combinaciones posibles (factorial completo) o solo una parte de las posibles combinaciones (factorial fraccional).
Un experimento estratégicamente planificado y ejecutado puede proporcionar una gran cantidad de información sobre el efecto en una variable de respuesta debido a uno o más factores. Muchos experimentos implican mantener ciertos factores constantes y alterar los niveles de otra variable. Sin embargo, este enfoque «un factor a la vez» (OFAT) para el conocimiento del proceso es ineficiente en comparación con los niveles de factor cambiantes simultáneamente.
Muchos de los enfoques estadísticos actuales para los experimentos diseñados se originan en el trabajo de R. A. Fisher a principios del siglo XX. Fisher demostró cómo tomarse el tiempo para considerar seriamente el diseño y la ejecución de un experimento antes de intentarlo ayudó a evitar problemas con frecuencia en el análisis. Los conceptos clave para crear un experimento diseñado incluyen bloqueo, aleatorización y replicación.
¿Qué es diseño de experimento?
El diseño experimental es una técnica que permite a los científicos e ingenieros evaluar eficientemente el efecto de múltiples entradas o factores, en medidas de rendimiento o respuestas. En comparación con los enfoques de prueba y error de un factor en el tiempo, un experimento bien diseñado puede proporcionar resultados claros al tiempo que reduce drásticamente la cantidad requerida de pruebas.
Los experimentos para la mayoría de nosotros son demostraciones de principios científicos. Recordamos la clase de ciencias donde pusimos papel de fuego en un vaso de precipitados de jugo de limón y lo vimos en color rosa.
En la investigación científica, muchos investigadores aún construyen experimentos para agregar apoyo a una hipótesis actual o tal vez refutarla. Tales experimentos pueden requerir solo una carrera de la maquinaria experimental. Cualquier ejecución posterior es solo para verificar el resultado de la primera demostración.
Entonces, cuando digo que mi área de investigación es un diseño experimental, la gente pregunta: «¿Quieres decir que muestras a la gente cómo tener mucho cuidado cuando establecen su experimento?» Ciertamente, la configuración, la observación y la medición cuidadosa son importantes en cualquier tipo de experimento. Pero de esto no se trata el diseño experimental.
Quiero explicar qué es el diseño experimental. También quiero motivar el uso de experimentos diseñados en la resolución de problemas de ingeniería. Pero primero necesito señalar que los productos de hoy, y los procesos para hacer estos productos, son mucho más complejos de lo que eran hace una década. La fabricación de las unidades de procesamiento que entran en su teléfono celular pueden requerir docenas de pasos, cada una con múltiples controles. ¡Incluso hacer papel higiénico es un proceso de alta tecnología!
¿Que se busca en el diseño de experimentos?
Antes de que podamos hablar sobre qué diseñar un experimento, primero tenemos que
Sepa qué es un experimento en un contexto estadístico.
Un experimento diseñado es un controlado
estudio en el que uno o más tratamientos se aplican a
Unidades (sujetos). El experimentador luego observa el efecto de
variando estos tratamientos en una variable de respuesta.
Ya puedes ver que tenemos bastantes términos. Tú
Es posible que desee obtener la hoja de definición que comenzamos en la sección
1.1.
Unidad experimental: persona u objeto sobre el cual el
Se aplica el tratamiento
Tratamiento: condición aplicada a la unidad experimental
Factores: variables que afectan la variable de respuesta
Para ayudar a aclarar toda esta terminología, consideremos un ejemplo simple:
Considere el estudio que analizamos en el Ejemplo 3 en la Sección 1.2. Fue
del New England Journal of Medicine y se refería a la dieta baja en carbohidratos. Si necesita un repaso,
Aquí hay un enlace al resumen del informe en el New England Journal of Medicine.
Si desea más detalles, hay una copia del artículo completo a través de
el nuevo
Inglaterra Journal of Medicine. Centrarse en la sección «Métodos»
Para detalles sobre el diseño experimental y el procedimiento de muestreo.
Una vez que hayas releido los artículos, intente determinar las unidades experimentales,
Variable de respuesta, tratamiento y factores del estudio. Cuando estas
Listo, haga clic en los enlaces de la tabla a continuación para revelar la respuesta.
¿Qué tipo de estudios son experimentos?
La investigación sociológica sigue siendo un uso modesto de experimentos, en comparación con lo que sucede en disciplinas similares, como la economía o la ciencia política (Jackson y Cox, 2013). Los experimentos ponen a los investigadores en la condición de manipular un aspecto de la realidad (a través de una intervención) y analizar los efectos causales, en una o más variables de interés, como resultado del cambio introducido por el investigador. Tenga en cuenta que los experimentos no son la única forma en que podemos hacer una inferencia causal al cuantificar los efectos; De hecho, hay muchas otras técnicas de análisis que conducen a este objetivo, pero que requieren aceptar suposiciones más importantes y menos creíbles que las impuestas por los experimentos (para una revisión en italiano de estas técnicas, consulte Martini y Sisti, 2009 ). Luego hay un gran conjunto de técnicas de investigación, principalmente cualitativamente, que permiten hacer que la inferencia causal no tenga como objetivo cuantificar los efectos, sino que intentan describir los procesos subyacentes. En esta perspectiva, las cadenas de acciones y reacciones de los actores (en contextos), que conducen de la causa (la intervención) al efecto (la modificación del resultado de interés, atribuible a la intervención) se reconstruyen. Más allá de la existencia de esta variedad de técnicas para el estudio de procesos causales, el experimento sigue siendo una herramienta analítica sin igual cuando el investigador quiere cuantificar el efecto aleatorio de una variable independiente en una variable de empleado; Esta conclusión no cambia ni siquiera tener en cuenta los límites bien conocidos que presentan estudios experimentales (Berk, 2005), cuyos límites se dirán más adelante.
2 El hecho de que los sociólogos (aún) usan los experimentos, por lo tanto, no implica que sean impulsados inferencias causales de la corte, pero implica que las obtenidas por ellos a menudo no tienen cuantificaciones y/o no son muy creíbles para los supuestos que requieren. Por lo tanto, es claro solo circunstancial en los procesos causales. Este es un límite importante para el desarrollo de la disciplina, especialmente si apunta a su papel activo en la definición de políticas. De hecho, no saber qué efectos se producen al mover una palanca social limita la capacidad de la sociología para formular indicaciones sobre cómo intervenir para cambiar la realidad. Un ejemplo puede ayudar a aclarar el punto: tenemos una buena razón para creer que la falta de información sobre los diferentes cursos escolares después de la licencia de la escuela secundaria de primer grado puede ser un factor para reforzar las desigualdades sociales. La falta de información que los delincuentes tendrían estudiantes de orientación social más bajas para emprender el canal de la escuela secundaria, reduciendo así sus posibilidades de acceder a las rutas de estudio universitarios a largo plazo. Una consiguiente prescripción de la política, que probablemente muchos sociólogos firmarían, es proporcionar a los estudiantes y a los padres información objetiva y clara sobre el empleo y los destinos de estudio a los que generalmente se alcanza después de las diferentes direcciones de la escuela secundaria. ¿Pero estamos seguros de que es una intervención efectiva? Teniendo en cuenta las limitaciones de gasto que cada política tiene que enfrentar, con qué grado de confianza sugeriríamos esta iniciativa a un tomador de decisiones ilustrado y equipado con recursos escasos (muchos se encuentran con la segunda característica, menos en su lugar con la primera). ¿Podrían gastarse mejor los fondos públicos destinados a la intervención de la información, adoptando otras medidas más efectivas en desigualdades educativas contrastantes? ¿Nuestro conocimiento teórico y empírico de los mecanismos sociales es suficiente para correr el riesgo de cometer un error e invertir gravemente los recursos (a menudo pocos) disponibles? Preguntas como estas nos ponen frente al existente existente entre el conocimiento sociológico, a menudo teórico y conjetural, y la necesidad de una acción efectiva sobre la realidad y su rugosidad. Probablemente, nos sentiríamos más seguros sobre la relevancia real de la palanca de información como un factor causal subyacente a las elecciones escolares y, por lo tanto, como una posible palanca de intervención, si pudiéramos contar con un experimento anterior en el que proporcionar información se ha traducido en una escuela secundaria menos desigual opciones (como, por ejemplo, en el caso descrito en Baron et al., 2018). Estaríamos aún más convencidos de la bondad de nuestra receta si los experimentos realizados fueran muchos y (al menos tendencionialmente) convergentes al mostrar los beneficios derivados de proporcionar información sobre las direcciones escolares. Como dijeron, el hecho de que los sociólogos hagan pocos experimentos hace que este último escenario sea poco probable y, por lo tanto, impregna nuestras recomendaciones sobre «¿Qué hacer?» ante los problemas sociales. En otras palabras, según el escritor, un mayor uso de los experimentos podría dar a los sociólogos una mayor autoridad en la contribución a los procesos de formulación de políticas. Cabe señalar que, en general, no tener una evidencia causal robusta también implica la dificultad de sacudir nuestras pinturas teóricas del número infinito de mecanismos sociales que suponemos someterse a cada fenómeno, centrándose solo en los más relevantes. Evitaríamos, al menos en parte, aprovecharnos en debates teóricos infinitos (si no ideológicos) sobre los determinantes de los fenómenos sociales y en los mecanismos sociales debajo de ellos, sin comprender realmente qué causas tienen efectos significativos y cómo intervenir para modificar efectivamente el mundo social.
Entonces, ¿los sociólogos usan poco los experimentos? Debe reconocerse que existen varias buenas razones por las cuales, en nuestra disciplina, prevalece el dominio de la inferencia causal basada en el análisis asociativo, con una apelación contenida en el método experimental (Gangl, 2010; Goldthorpe, 2016). Vale la pena revisar rápidamente algunos. En primer lugar, debe considerarse que los experimentos no se pueden aplicar a muchos problemas sociológicos fundamentales. De hecho, la realización de un experimento implica que la variable independiente puede ser manipulada con una intervención por parte del investigador. La mayoría de las variables independientes de interés sociológico no tienen esta característica. Piense, por ejemplo, del género o la clase social, que el investigador no puede cambiar, si no en contextos muy particulares, como en los dibujos animados de estudio o, por ejemplo, en las investigaciones en las que trabaja con los planes de estudio. Incluso cuando estamos en presencia de variables independientes manipulables (por ejemplo, el grado de información de los actores en una elección de fechas), los experimentos plantean problemas éticos, a veces difíciles o imposibles de resolver. Además de esto, los experimentos a menudo son logísticamente exigentes y caros (especialmente debido a la necesidad de implementar las intervenciones destinadas a manipular la variable independiente). Por lo general, los experimentos producen resultados caracterizados por una validez externa limitada, por lo tanto, no se generalizan fuera del contexto y la muestra en la que se realizaron. Por último, pero no menos importante, los experimentos requieren tiempo y energía para los investigadores antes de llegar y transformarse en publicaciones y un contexto disciplinario que no mejora la lógica experimental, los incentivos académicos para los investigadores están a favor de la realización de nuevos datos secundarios de encuestas o análisis. que la conducta de experimentos.
4 Estas importantes restricciones para el uso y los límites de los experimentos, en las últimas décadas se ha afirmado una comunidad internacional de sociólogos (y otros científicos sociales)) que reconocen en el método experimental una poderosa herramienta de investigación, que otros acompañan al funcionamiento del funcionamiento del mundo social. Esta comunidad ciertamente es impulsada por académicos de países anglo -saxon y, en particular, por aquellos que operan en la evaluación de políticas en el campo educativo. En este sentido, emblemáticos son dos realidades que han dado un impulso formidable a la propagación de experimentos controlados: la casa estadounidense Whats Wories Clearing y la Fundación de Endowment de la Educación en Inglés. Paralelamente a este empuje, redes y herramientas destinadas explícitamente a apoyar a los académicos que dirigen experimentos en el campo social, incluida: la Conferencia de ensayos controlados aleatorios en las ciencias sociales, promovida por la Universidad de York y ahora en 2018 a la decimotercera edición, emergió. ; La afirmación de la Sociedad para la Investigación sobre Efectividad Educativa (SREE) en los Estados Unidos; la propagación de registros para la publicación de protocolos experimentales en el campo extramédico; La consolidación de repositorios que recopilan los resultados de los experimentos realizados y los traducen en metanálisis, como la colaboración de Campbell o, para los estudios sobre educación, la mejor evidencia enciclopedia. También en Italia se ha movido algo: estamos presenciando una creciente presencia de experimentos realizados por sociólogos o que ven colegas de nuestra disciplina en los equipos de investigación (revisiones, ahora fechadas, de experimentos italianos en el campo educativo están presentes en Argentina y Molina, 2018 y en Argentin, 2016); La Compañía SAPIE – Nació la Compañía de Aprendizaje y Educación informada por evidencia; Recientemente se ha establecido el portal que difunde los resultados de los estudios de evaluación basados en evidencia rigurosa, IPSEE – Inventario de problemas, soluciones y evidencia sobre los efectos. Por lo tanto, en unos pocos años, hubo una presencia esporádica de experimentos en la investigación social a un flujo de estudios que, aunque limitado en comparación con la de otras disciplinas y otros países, tiene dimensiones crecientes.
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