Diseños de Investigación: Pre-experimentales, Cuasi-experimentales y Experimentales

PREEXPERIMENTAL

1 GRUPO CON PRE Y POST

G	GC	PRE	VI	POST
1	N	O1	X	O2

«solo permite conclusiones tentativas, compara muestras relacionadas» O1 y O2 para valorar efecto tratamiento

Para comparar dos muestras relacionadas necesitamos prerrequisitos: se han de cumplir unas condiciones de normalidad.
O1 y O2 deben seguir una distribución normal. Para ello usaremos las pruebas de normalidad:

**KS (estadístico de contrastes = máx dif en valores absolutos de la varible encontrada)
Contrastar Ho: F = Fe «La muestra procede de una población en que la distribución de X es ígual a una distribución teórica normal–> Ho: F= Normal

**KSL

-> Variante más precisa (dif en todos los valores absolutos variable) Contrastar Ho: –> P<0,05 ho=»» (rech)=»» –=»»> no se asume normalidad en la distribución (Vía no paramétrica) P>0,10 (acept) Se asume normalidad en la distribución (Vía paramétrica)–
–>

**Prueba T:

nos permite comprarar dos muestras relacionadas (exige) «hay normalidad distri = valores comparables» Ho: μx = μy «La muestra procede de una población en que las medias de X e Y son iguales» P<0,05 (rech=»» ho,=»» acept h1)=»» p=»»>0,10 (acept Ho)

Vía no paramétrica:

los métodos paramétricos analizan el «rango» y no los verdaderos valores de la variable , por ello la potencia de la prueba (cap detectar diferencias) dsiminuye frente a los métodos no paramétricos. Cuando hay problemas de normalidad, estos métodos son más eficientes, muchas veces la naturaleza cualitativa ordinal lo requiere. **

Prueba de los signos

Muestra en que se miden al menos dos variables de cada indv en escala ordinal x e y, cuyos valores son comparables Ho: p(xy) «la muestra procede de una población en la que la probabilidad de que x sea mayor que y es la misma que de que sea menor» P<0,05 (rech)=»» p=»»>0,10 (acep) **

Prueba de Wilcoxon:

muestra en que se miden al menos dos variables de cada indv en escala ordinal x e y, cuyos valores son comparables Ho: m+ = m- «la muestra procede de una población en la que la magnitud de las diferencias de las diferencias positivas y negativas entre los valores de la variable de X e Y son iguales» P<0,05 (rech)=»» p=»»>0,10 (acep)

CUASIEXP – SERIES CRONOLÓGICAS

G	GC	PRE	VI	POST
1	N	O1 O2 O3	X	04 05 06

Repetición de medidas antes y después del trat, mayor control de variables extrañas . Val int casi aceptable. Val ext no acept. Del conjunto de observaciones se calcula una medida de tendencia central (Media), sustituyendo esta medida a cada valor de la variable = Pretest 1 grupo

PREEXP: EX-POST-FACTO

G	GC	PRE	VI	POST
1	N	– –	X	O1
2	N	– –	– –	O2

Se compara O1 y O2 para valorar el efecto del tratamiento en dos grupos de sujetos independientes. Falta control situación inicial. Validez interna muy deficiente. Para comparar dos muestras independientes, necesitamos unos prerrequisitos: 1.Normalidad: ambos conjuntos de datos deben seguir una distribución normal 2. Varianza: Ambos conjuntos de datos deben presentar una dispersión similar.

Pruebas de normalidad:

**KS (estadístico de contrastes = máx dif en valores absolutos de la varible encontrada)
Contrastar Ho: F = Fe «La muestra procede de una población en que la distribución de X es ígual a una distribución teórica normal–> Ho: F= Normal

**KSL

Levene:

Ho: σ1 = σ2 «La varianza de uno de los grupos es igual a la del otro» P<0,05 (rech)=»» p=»»>0,10 (acept) Si asumimos normalidad y varianza similar en la distribución. Vía paramétrica –> Prueba T.

**Prueba T:

nos permite comprarar dos muestras independientes (exige) «hay normalidad distri y varianza similar = valores comparables» Ho: μx1 = μx2 «La muestra procede de dos subpoblaciones en las que las medias de X son iguales» P<0,05 (rech=»» ho,=»» acept h1)=»» p=»»>0,10 (acept Ho)

Vía no paramétrica:

** Mann-Whitney

Poseemeos dos muestras de dos subpoblaciones en las que se mide al menos una variable de cada ind en escala ordinal X.
Ho: Px1Px2 «probabilidad de obtener en la 1ºpoblación un resultado de x menor que en la 2ºpoblación es igual a la probabilidad de obtener un resultado mayor» P<0,05 (r)=»» p=»»>0,10(A) **

KS para dos muestras

Poseemeos dos muestras de dos subpoblaciones en las que se mide al menos una variable de cada ind en escala ordinal X. Ho: F1 = F2 » La distribución de la variable analizada X es la misma en las dos subpoblaciones» P<0,05 (r)=»» p=»»>0,10 (A)

EXPERIMENTAL PRE Y POST

G	GC	PRE	VI	POST
1	N Aleat	O1	X	O2
2	N Aleat	O3	– –	O4

1º Comparar O1 y O2: determina el efecto del trat buscando dif significativas. Prereq: Normalidad – KS y KSL
Ho: F = Fe Prueba T para dos muestras relacionadas Ho: μx=μy

2º Comparar O3 y O4: asegurar la variable del estudio no se modifica con el tiempo, en los suj sin tratamiento. Variaciones alterarían el restulado. Ídem Análisis. (^^)

3º Comparar O2 y O4: determinar el efecto del trat. Prereq. Normalidad (KS y KSL) Igualdad de Varianzas (Levene–
Ho:σ1 = σ2) Prueba T para dos muestras independientes Ho: μx1=μx2

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