En el diseño de investigación previa a la supervisión, se observa un grupo o varios empleados para el efecto de la aplicación de una variable independiente que se supone que causa un cambio. Es la forma más simple de diseño de investigación experimental y se trata sin un grupo de control.
Aunque muy práctica, la investigación experimental carece de diferentes áreas de los criterios de supervisión verdadera. El diseño de investigación previa a la supervisión se divide en tres tipos
- Diseño de investigación de estudio de caso de un solo disparo
En este tipo de estudio experimental, solo se considera un empleado o grupo variable. El estudio se lleva a cabo después de un cierto tratamiento que se supone que ha causado un cambio, lo que lo convierte en un estudio posterior a la prueba.
- Diseño de investigación de estudio de caso de un solo disparo
Este diseño de investigación combina los estudios y las pretensiones realizando una prueba en un solo grupo antes de administrar el tratamiento y después de administrar el tratamiento. El primero se administra al comienzo del tratamiento y el segundo al final.
- Diseño de investigación de estudio de caso de un solo disparo
En un estudio de confrontación a grupos estáticos, se colocan 2 o más grupos bajo observación, donde solo uno de los grupos está sometido a algún tratamiento, mientras que los otros grupos se mantienen estáticos. Todos los grupos son posteriores a las pruebas, y las diferencias observadas entre los grupos se toman como resultado del tratamiento.
La palabra «casi» significa parcial, medio o pseudo. Por lo tanto, la investigación casi supervisión tiene una similitud con la verdadera investigación experimental, pero no la misma. En la casi supervisión, los participantes no se asignan al azar y, como tal, se usan en contextos en los que la aleatorización es difícil o imposible.
¿Qué es diseño de investigación experimental y no experimental?
Esta es una parte fundamental del método científico y el proceso de diseño experimental. A los estudiantes les gusta hacer preguntas. La formulación de preguntas es una actividad profunda y significativa que puede dar a los estudiantes la propiedad en su trabajo. Una excelente manera de inducir a los estudiantes a pensar en ver sus preguntas es usar un guión gráfico del mapa mental.
Pida a los estudiantes que piensen en cualquier pregunta que quieran responder sobre el universo o que les hagan pensar en las preguntas que tienen sobre un tema en particular. Todas las preguntas son buenas preguntas, pero algunas son más fáciles de probar que otras.
Una hipótesis se conoce como una hipótesis cultivada. Una hipótesis debe ser una declaración que pueda verificarse científicamente. Al final del experimento, mira hacia atrás para ver si la conclusión respalda la hipótesis o no. Formar buenas hipótesis puede ser difícil de entender para los estudiantes. Es importante recordar que la hipótesis no es una pregunta, es una afirmación verificable.
Una forma de formar una hipótesis es formarla como una declaración «si… entonces…». Ciertamente, esta no es la única o la mejor manera de formular una hipótesis, pero puede ser una fórmula muy simple para usar para los estudiantes en el primer comienzo. Una educación «si… entonces…» requiere que los estudiantes identifiquen las variables primero y esto podría cambiar el orden en que completen las fases del organizador visual.
¿Cuál es el diseño de la investigación experimental?
- Variable
La investigación experimental contiene variables dependientes, independientes y extranjeras. Las variables dependientes son las variables tratadas o manipuladas y a veces se denominan sujeto de investigación.
Las variables independientes son el tratamiento experimental ejercido en variables dependientes. Las variables extranjeras, por otro lado, son otros factores que afectan la experiencia que también pueden contribuir al cambio.
- Variable
El escenario es el lugar donde se realiza la experiencia. Se llevan a cabo muchos experimentos en el laboratorio, donde el control se puede ejercer en variables extranjeras, lo que hace posible eliminarlas.
Otras experiencias se llevan a cabo en un marco menos controlable. La elección del marco utilizado en la investigación depende de la naturaleza de la experiencia realizada.
- Variable
La investigación experimental puede incluir varias variables independientes, por ejemplo, tiempo, habilidades, resultados de pruebas, etc.
La concepción de la investigación experimental se puede utilizar principalmente en ciencias físicas, ciencias sociales, educación y psicología. Se utiliza para hacer predicciones y sacar conclusiones sobre un tema.
Ciertos usos del diseño de la investigación experimental se destacan a continuación.
- Variable
¿Qué lleva un diseño experimental?
- Explique la diferencia entre experimentos entre sujetos y sujetos dentro de los sujetos, enumere algunos de los pros y los contras de cada enfoque, y decida qué enfoque usar para responder una pregunta de investigación particular.
- Defina la asignación aleatoria, distinguirla del muestreo aleatorio, explicar su propósito en la investigación experimental y utilizar algunas estrategias simples para implementarla.
- Defina qué es una condición de control, explique su propósito en la investigación sobre la efectividad del tratamiento y describe algunos tipos alternativos de condiciones de control.
- Definir varios tipos de efecto de arrastre, dar ejemplos de cada uno y explicar cómo el contrapeso ayuda a lidiar con ellos.
En esta sección, observamos algunas formas diferentes de diseñar un experimento. La distinción principal 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 se denominan experimentos dentro de los sujetos.
En A, cada participante se prueba en una sola condición. Por ejemplo, un investigador con una muestra de 100 estudiantes de la universidad podría asignar la mitad de ellos para escribir sobre un evento traumático y la otra mitad escriba sobre un evento neutral. O un investigador con una muestra de 60 personas con agorafobia severa (miedo a los espacios abiertos) podría asignar 20 de ellas para recibir cada uno de los tres tratamientos diferentes para ese trastorno. Es esencial en un experimento entre sujetos que el investigador asigne a los participantes a las condiciones para que los diferentes grupos sean, en promedio, muy similares entre sí. Aquellos en una condición de trauma y una condición neutral, por ejemplo, deben incluir una proporción similar de hombres y mujeres, y deben tener cocientes de inteligencia promedio (IQ) similares, niveles promedio similar de motivación, números promedio similar de problemas de salud, y así en. Esta coincidencia es una cuestión de controlar estas variables participantes extrañas en todas las condiciones para que no se conviertan en variables de confusión.
Se llama a la forma principal en que los investigadores logran este tipo de control de las variables extrañas en todas las condiciones, lo que significa usar un proceso aleatorio para decidir qué participantes son probados en qué condiciones. No confunda la asignación aleatoria con muestreo aleatorio. El muestreo aleatorio es un método para seleccionar una muestra de una población, y rara vez se usa en la investigación psicológica. La asignación aleatoria es un método para asignar participantes en una muestra a las diferentes condiciones, y también es un elemento importante de todas las investigaciones experimentales en psicología y otros campos.
En su sentido más estricto, la asignación aleatoria debe cumplir con dos criterios. Una es que cada participante tiene la misma posibilidad de ser asignado a cada condición (por ejemplo, un 50% de posibilidades de ser asignado a cada una de las dos condiciones). El segundo es que cada participante es asignado a una condición independientemente de otros participantes. Por lo tanto, una forma de asignar a los participantes a dos condiciones sería voltear una moneda para cada una. Si la moneda aterriza, el participante se asigna a la condición A, y si aterriza las colas, el participante se asigna a la condición B. Para tres condiciones, se podría usar una computadora para generar un entero aleatorio de 1 a 3 para cada participante. Si el entero es 1, el participante se asigna a la condición A; Si son 2, el participante se asigna a la condición B; y si son 3, el participante se asigna a la condición C. En la práctica, una secuencia completa de condiciones, una para cada participante que se espera que esté en el experimento, generalmente se crea con anticipación, y cada nuevo participante se asigna a la siguiente condición en la secuencia a medida que se prueba. Cuando el procedimiento está computarizado, el programa de computadora a menudo maneja la asignación aleatoria.
Un problema con el volteo de monedas y otros procedimientos estrictos para la asignación aleatoria es que es probable que generen tamaños de muestra desiguales en las diferentes condiciones. Los tamaños de muestra desiguales generalmente no son un problema grave, y nunca debe tirar los datos que ya ha recopilado para lograr tamaños de muestra iguales. Sin embargo, para un número fijo de participantes, es estadísticamente más eficiente dividirlos en grupos de igual tamaño. Es una práctica estándar, por lo tanto, utilizar un tipo de asignación aleatoria modificada que mantenga el número de participantes en cada grupo lo más similar posible. Un enfoque es. En la aleatorización del bloque, todas las condiciones ocurren una vez en la secuencia antes de que se repita cualquiera de ellas. Luego, todos vuelven a ocurrir antes de que cualquiera de ellos se repita nuevamente. Dentro de cada uno de estos «bloques», las condiciones ocurren en un orden aleatorio. Nuevamente, la secuencia de condiciones generalmente se genera antes de que se pruebe a cualquier participante, y cada nuevo participante se asigna a la siguiente condición en la secuencia. La Tabla 6.2 muestra tal secuencia para asignar nueve participantes a tres condiciones. El sitio web de Investigation Randomizer generará secuencias de aleatorización de bloque para cualquier número de participantes y condiciones. Nuevamente, cuando el procedimiento está computarizado, el programa de computadora a menudo maneja la aleatorización del bloque.
¿Qué es la observación experimental y no experimental?
Los estudios experimentales y los estudios de observación son dos tipos de estudios entre los cuales se pueden determinar varias diferencias. Al realizar estudios de investigación, el investigador puede usar varios tipos de investigación para concluir. Los estudios experimentales y de observación son dos de esas categorías. La principal diferencia entre los estudios experimentales y de observación es que un estudio experimental es un estudio en el que el investigador tiene control sobre la mayoría de las variables. Por otro lado, un estudio de observación es un estudio en el que el investigador solo observa el sujeto sin verificar ninguna variable. Este artículo intenta ilustrar la diferencia entre los dos en profundidad.
Un estudio experimental es un estudio en el que el investigador tiene control sobre la mayoría de las variables. Tan pronto como se ha formado el problema de la investigación, el investigador organiza un estudio que le permite encontrar respuestas al problema de la investigación. En este caso, el investigador lleva a cabo el estudio en un determinado entorno, p. B. en un laboratorio en el que puede controlar las variables. Sin embargo, esto no significa que todas las variables se puedan controlar. Por el contrario, algunas variables pueden estar fuera del control del investigador.
Los estudios experimentales se llevan a cabo principalmente en las ciencias naturales. Esto no significa que los estudios experimentales no se puedan llevar a cabo en las ciencias sociales. Se pueden llevar a cabo. El problema es que las variables de control pueden ser un negocio sensible en las ciencias sociales. Esto se debe a que estamos tratando con personas.
Un estudio de observación es un estudio en el que el investigador solo observa el sujeto sin verificar las variables. Estos tipos de estudios se utilizan principalmente en ciencias sociales. En disciplinas como la sociología, la antropología, etc., los estudios de observación se utilizan para comprender el comportamiento humano. Los estudios de observación también se pueden llevar a cabo en las ciencias naturales para comprender los patrones de comportamiento.
Cuando habla de estudios de observación, hay dos técnicas de investigación principales que se pueden utilizar. Son la observación natural y la observación de los participantes. En el investigador de la técnica de observación natural, los temas de investigación observan sin formar parte de ellos. En la observación de los participantes, el investigador se convierte en parte de la sociedad para que reciba una perspectiva interna. También se convierte en parte de la comunidad de temas de investigación y comprende las interpretaciones subjetivas que las personas tienen.
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