Investigación Experimental: Elementos Clave y Metodología

Elementos Básicos de la Investigación Experimental

Según Balluerka Lasa y Vergara Iraeta (2002), los elementos básicos de la investigación experimental son:

Variable independiente: Es la variable que se manipula en el estudio. Es la causa que se está investigando para ver su efecto sobre otra variable.
Variable dependiente: Es la variable que se mide en el estudio. Es el efecto que se está midiendo y que puede ser influenciado por la variable independiente.
Grupo experimental: Es el grupo que se somete a la manipulación de la variable independiente. Es el grupo que se utiliza para comparar con el grupo de control.
Grupo de control: Es el grupo que no recibe la manipulación de la variable independiente. Este grupo se utiliza para comparar los resultados con el grupo experimental.
Asignación aleatoria: Es el proceso de asignar a los participantes aleatoriamente al grupo experimental o al grupo de control. Esto ayuda a garantizar que los grupos sean similares en términos de características que puedan influir en los resultados.
Medición: Es el proceso de medir la variable dependiente. Se utilizan diferentes tipos de medidas dependiendo de la variable que se esté midiendo.
Diseño experimental: Es el plan general del estudio, incluyendo la forma en que se manipula la variable independiente, la forma en que se miden las variables dependientes y cómo se asignan los participantes a los grupos.
Análisis estadístico: Es el proceso de analizar los datos recopilados para determinar si la manipulación de la variable independiente tuvo un efecto significativo en la variable dependiente.

En conjunto, estos elementos básicos son fundamentales para la investigación experimental y ayudan a garantizar que los resultados sean confiables y válidos.

El Problema de Investigación

Se refiere a la cuestión o problema que se pretende abordar a través de una investigación (Caamaño y Corominas, 2004). Es la pregunta central que guía todo el proceso de investigación y ayuda a definir los objetivos, la metodología y los resultados esperados.

El problema de investigación debe ser claro, específico y relevante para el área de estudio en cuestión (Schwarz-Díaz, 2018). Debe plantear una cuestión o problema importante que requiere una respuesta o solución, y debe ser lo suficientemente delimitado para poder abordarse de manera efectiva a través de la investigación.

La lectura es muy importante, ya que el problema de investigación surge de una revisión de la literatura existente y de la identificación de lagunas o brechas en el conocimiento actual. Una vez que se ha identificado el problema de investigación, se pueden definir los objetivos específicos, la metodología adecuada y los criterios de evaluación para el éxito de la investigación.

Hipótesis

En la investigación, una hipótesis es una afirmación tentativa o una explicación preliminar sobre el fenómeno que se está investigando (Tello, 2011). Es una suposición o una predicción que se formula como respuesta tentativa a una pregunta de investigación o a un problema planteado.

Las hipótesis se derivan a partir de la revisión de la literatura existente y de la observación del fenómeno en cuestión. La hipótesis se formula a partir de una observación inicial y se basa en una explicación tentativa que se puede probar a través de la investigación.

Existen dos tipos de hipótesis: la hipótesis nula y la hipótesis alternativa.

La hipótesis nula es una afirmación que se formula como una respuesta alternativa a la hipótesis de investigación. Es una afirmación que se considera verdadera hasta que se demuestre lo contrario.
La hipótesis alternativa, por otro lado, es una afirmación que se formula como una respuesta a la pregunta de investigación. Es una afirmación que se quiere probar a través de la investigación.

Recuerda, las hipótesis son importantes porque ayudan a guiar el diseño y la ejecución de la investigación. También ayudan a definir los criterios de evaluación y los resultados esperados. La hipótesis es un elemento importante del proceso de investigación porque permite probar la validez de las suposiciones y las predicciones iniciales.

Variables

Una variable es cualquier característica, propiedad o condición que cambia de una observación a otra, que puede ser observable o no y que puede ser medida o manipulada en un estudio (Rodríguez, et. al, 2021). Las variables son importantes porque permiten a los investigadores observar y analizar las relaciones entre diferentes fenómenos.

Las variables pueden ser de diferentes tipos. Las variables independientes son aquellas que se manipulan en el estudio para observar su efecto en otras variables. Las variables dependientes son aquellas que se miden o observan para evaluar los efectos de las variables independientes. Las variables controladas son aquellas que se mantienen constantes en el estudio para asegurarse de que los efectos observados se deban únicamente a las variables manipuladas.

Las variables también pueden ser cuantitativas o cualitativas. Las variables cuantitativas son aquellas que se pueden medir numéricamente, como la edad, el peso, la altura, etc. Las variables cualitativas son aquellas que describen características no numéricas, como la raza, el género, la nacionalidad, etc.

Las variables son importantes en la investigación porque permiten a los investigadores obtener datos empíricos y cuantificables sobre los fenómenos que se están estudiando. También permiten a los investigadores controlar y manipular factores para determinar sus efectos sobre otras variables, lo que ayuda a establecer relaciones causa-efecto y a hacer inferencias sobre la población en general.

Tipo de Estudio

El tipo de estudio se refiere a la forma en que se realiza la investigación. Existen varios tipos de estudios que se pueden utilizar en la investigación científica, y la elección del tipo de estudio depende de los objetivos de la investigación, la naturaleza del fenómeno que se está estudiando y la disponibilidad de recursos (Rodríguez Müggenburg y Perez Cabrera, 2007).

A continuación, se presentan algunos de los tipos de estudio más comunes:

Estudio descriptivo: Se utiliza para describir las características o propiedades de un fenómeno sin manipular las variables.
Estudio correlacional: Se utiliza para examinar la relación entre dos o más variables, sin manipular las variables.
Estudio experimental: Se utiliza para investigar los efectos de una variable sobre otra, mediante la manipulación de una variable independiente y la observación de los efectos en la variable dependiente.
Estudio longitudinal: Se utiliza para observar los cambios en las variables a lo largo del tiempo.
Estudio transversal: Se utiliza para examinar las diferencias entre grupos en un punto específico en el tiempo.
Estudio de caso: Se utiliza para investigar en profundidad un caso o situación particular, utilizando varias fuentes de información.
Estudio de encuesta: Se utiliza para recopilar datos a través de cuestionarios o entrevistas con una muestra representativa de una población.

Cada tipo de estudio tiene sus fortalezas y limitaciones, y el investigador debe elegir el tipo de estudio que mejor se adapte a su pregunta de investigación y a sus recursos disponibles.

Población y Muestra

Una población se refiere al conjunto total de personas, objetos, eventos o fenómenos que se desean estudiar (Bencardino Martínez, 2019). Es el grupo que se desea analizar y obtener conclusiones acerca de él. Por ejemplo, si se desea estudiar la inteligencia de todos los estudiantes de una universidad en particular, la población serían todos los estudiantes matriculados en esa universidad.

La muestra, por otro lado, es un subconjunto de la población que se selecciona para ser estudiado (Cepeda Cuervo, 2008). La muestra es un grupo más pequeño de individuos, objetos, eventos o fenómenos que se seleccionan para representar a la población. Por ejemplo, si se desea estudiar la inteligencia de los estudiantes universitarios, se puede seleccionar una muestra de estudiantes universitarios para ser evaluados. La muestra debe ser representativa de la población, es decir, debe incluir individuos que reflejen las características importantes de la población en general.

La selección de una muestra representativa es importante en la investigación porque permite obtener conclusiones sobre la población a partir de los datos de la muestra (González y Salazar, 2009). Si la muestra no es representativa, las conclusiones obtenidas a partir de ella no pueden ser generalizadas a la población en general (Giménez, 2012).

Es importante señalar que la elección del tamaño de la muestra también es un factor crítico en la investigación. Si la muestra es demasiado pequeña, los resultados pueden no ser representativos de la población y las conclusiones obtenidas a partir de ellos pueden ser inexactas. Si la muestra es demasiado grande, puede ser costosa y consumir mucho tiempo y recursos. Por lo tanto, el tamaño de la muestra debe ser cuidadosamente seleccionado para equilibrar la precisión de los resultados y la eficiencia de la investigación (Leguía Cerna, et. al, 2012).

Instrumentos

Los instrumentos en la investigación psicológica se refieren a las herramientas utilizadas para recopilar datos y medir variables de interés (Muñiz y Fonseca-Pedrero, 2019). Estos instrumentos pueden ser de diferentes tipos, dependiendo del tipo de datos que se deseen recopilar y la forma en que se deseen medir.

Algunos ejemplos de instrumentos utilizados en la investigación psicológica incluyen:

Cuestionarios y encuestas: Estas son preguntas que se hacen a los participantes para recopilar información sobre sus pensamientos, sentimientos, comportamientos y otras variables de interés.
Entrevistas: Las entrevistas son conversaciones dirigidas en las que el investigador realiza preguntas específicas para obtener información detallada sobre las experiencias, opiniones y comportamientos de los participantes.
Pruebas psicológicas: Estas son herramientas estandarizadas que se utilizan para medir diferentes aspectos de la personalidad, la inteligencia y otras variables psicológicas.
Observación: La observación se refiere a la recopilación de datos mediante la observación directa del comportamiento de los participantes en situaciones específicas.
Medición fisiológica: La medición fisiológica implica la medición de respuestas corporales como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y la actividad cerebral para evaluar la respuesta de los participantes a estímulos específicos.

Es importante que los instrumentos utilizados en la investigación psicológica sean válidos y confiables, lo que significa que miden lo que se supone que miden de manera precisa y consistente. Además, recuerda que el buen investigador debe tener en cuenta la ética al utilizar estos instrumentos, asegurándose de obtener el consentimiento informado de los participantes y protegiendo su privacidad y confidencialidad.

Tipos de Diseño Experimental

El tipo de diseño experimental se refiere a la forma en que se organiza y se controla el experimento para responder a la pregunta de investigación (Agudelo Viana y Aigneren Aburto, 2008). Hay varios tipos de diseños experimentales que se utilizan en la investigación psicológica, algunos de los cuales son:

Diseño entre grupos: En este diseño, los participantes se asignan aleatoriamente a diferentes grupos experimentales. Cada grupo recibe un tratamiento o manipulación diferente de la variable independiente.
Diseño intra-grupos: Este diseño implica que cada participante recibe todos los tratamientos o manipulaciones de la variable independiente. Cada participante actúa como su propio control.
Diseño factorial: Este diseño implica la manipulación de dos o más variables independientes, lo que permite estudiar cómo interactúan estas variables y cómo afectan a la variable dependiente.
Diseño de grupo de control: En este diseño, se compara el grupo experimental con un grupo de control que no recibe tratamiento o manipulación de la variable independiente.
Diseño de medidas repetidas: Este diseño implica que los participantes se miden varias veces a lo largo del experimento, lo que permite estudiar cómo cambian las variables dependientes con el tiempo.

Es importante seleccionar cuidadosamente el tipo de diseño experimental para la pregunta de investigación, ya que cada diseño tiene sus propias ventajas y desventajas en términos de la validez interna y externa, la sensibilidad estadística y la eficiencia.

Diseño Estadístico

El diseño estadístico se refiere a la planificación y organización de los procedimientos estadísticos que se utilizarán para analizar los datos en una investigación (Díaz, 2009). En otras palabras, es el proceso de determinar qué estadísticas se utilizarán para analizar los datos y cómo se llevará a cabo ese análisis.

Aspectos de un Buen Diseño Estadístico

La selección de la prueba estadística adecuada para los datos que se están analizando.
El tamaño de la muestra, que debe ser suficientemente grande para obtener resultados estadísticamente significativos.
La elección de los niveles de significación y potencia adecuados para la prueba estadística seleccionada.
La identificación y control de los factores de confusión que podrían afectar los resultados.
La realización de análisis exploratorios y de sensibilidad para garantizar la robustez de los resultados.

Un diseño estadístico adecuado es fundamental para la validez y fiabilidad de los resultados de una investigación. Un diseño estadístico pobre o inadecuado puede llevar a conclusiones erróneas o a resultados que no sean generalizables a la población objetivo.

La Experimentación

La experimentación es una metodología de investigación científica que busca establecer relaciones causales entre variables (Hidalgo Vásquez, 2005). En un experimento, el investigador manipula una variable independiente (causa) y observa los efectos de esta manipulación en una o más variables dependientes (efecto). El objetivo de la experimentación es determinar si la manipulación de la variable independiente causa cambios en las variables dependientes y, de ser así, cuál es la naturaleza de esa relación causal.

La experimentación se lleva a cabo en condiciones controladas, es decir, se busca controlar todas las variables que podrían influir en los resultados del experimento, excepto la variable independiente que se está manipulando (Baray y Ávila, 2006). Este control permite que el investigador pueda determinar con mayor precisión si la manipulación de la variable independiente está causando los cambios en las variables dependientes observadas.

La experimentación es una herramienta poderosa para establecer relaciones causales, pero es importante destacar que no todos los fenómenos pueden ser estudiados experimentalmente, especialmente cuando se trata de estudiar procesos complejos en entornos naturales y con seres humanos. Además, la experimentación tiene algunas limitaciones éticas que deben ser consideradas, especialmente en cuanto a la manipulación de variables que puedan poner en riesgo la salud, seguridad o bienestar de los participantes.

Definición de Experimentación

La experimentación se define como el método científico de investigación que consiste en el estudio de un fenómeno bajo condiciones controladas con el fin de producir una explicación científica del mismo autor (Igartua y Humanes, 2004). Se basa en la reproducción de un fenómeno en un entorno controlado, y en la manipulación de las variables involucradas para poder analizar su influencia en el fenómeno en cuestión. La experimentación es un método común en las ciencias experimentales y en las tecnologías, y tiene como objetivo producir pruebas empíricas para apoyar o refutar una hipótesis.

Es decir que la experimentación se puede definir como el proceso de diseñar y llevar a cabo pruebas controladas en un entorno científico para investigar una hipótesis o responder a una pregunta de investigación. En general, la experimentación implica la manipulación de una o más variables independientes (factores) para observar el efecto en una o más variables dependientes (resultados).

La experimentación se utiliza comúnmente en áreas como la ciencia, la psicología, la ingeniería y la medicina para establecer relaciones causales y para recopilar datos cuantitativos y cualitativos. El objetivo final de la experimentación es obtener conclusiones precisas y confiables sobre cómo funcionan las cosas en el mundo real y cómo se pueden mejorar o aplicar en diferentes situaciones.

Características de la Experimentación

Según Salas Blas (2013), las principales características de la experimentación son las siguientes:

Manipulación de variables: En un experimento, el investigador manipula una o más variables independientes para observar sus efectos en las variables dependientes. Esta manipulación permite establecer relaciones causales entre variables.
Control de variables: Para evitar que los resultados sean influenciados por variables no relacionadas con la hipótesis que se está probando, el investigador debe controlar cuidadosamente todas las variables que puedan influir en los resultados. Esto implica establecer condiciones controladas para la realización del experimento.
Repetición: Los experimentos deben ser repetibles y los resultados deben ser consistentes y confiables. Por lo tanto, el investigador debe llevar a cabo el experimento varias veces para asegurarse de que los resultados no son el producto del azar o de factores externos que puedan haber afectado los resultados.
Aleatorización: Para minimizar la influencia de factores desconocidos, el investigador debe asignar aleatoriamente a los participantes en grupos experimentales y de control. Esto ayuda a garantizar que cualquier diferencia en los resultados se deba a la manipulación de la variable independiente y no a factores aleatorios o preexistentes.
Medición: El investigador debe medir las variables relevantes con precisión y fiabilidad. Además, el investigador debe utilizar herramientas y técnicas de medición válidas y fiables para obtener datos precisos.

En general, la experimentación es una herramienta poderosa para establecer relaciones causales entre variables. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los resultados de un experimento pueden estar limitados por las condiciones controladas en las que se llevó a cabo el experimento y que la experimentación no es la única forma de obtener resultados válidos y confiables en investigación.

Fuentes Especiales de Error

Para autores como Martin (2008), en la experimentación, hay varias fuentes de error que pueden influir en los resultados y afectar la interpretación de los hallazgos. A continuación, se presentan algunas de las fuentes de error más comunes en la experimentación:

Error experimental: Este tipo de error se produce cuando hay errores en la manipulación de las variables independientes o en la medición de las variables dependientes. Esto puede deberse a factores como la falta de experiencia o el uso de equipos defectuosos.
Error de selección: Este tipo de error se produce cuando los grupos experimentales y de control no son equivalentes antes del inicio del experimento. Esto puede deberse a una asignación no aleatoria de los participantes o a la influencia de factores de confusión que no fueron considerados en el diseño del experimento.
Error de medición: Este tipo de error se produce cuando las medidas utilizadas en el experimento no son precisas o fiables. Esto puede deberse a la falta de sensibilidad de los instrumentos de medición, a la falta de habilidad del observador o a la falta de estandarización en la administración de los instrumentos.
Error de interacción: Este tipo de error se produce cuando los efectos de una variable independiente dependen de otra variable independiente. Esto puede dificultar la interpretación de los resultados y limitar la capacidad del experimento para establecer relaciones causales.
Error de historia: Este tipo de error se produce cuando los cambios en los resultados pueden ser atribuidos a factores que no estaban relacionados con la variable independiente. Por ejemplo, esto puede ocurrir si los participantes experimentan un evento significativo durante el transcurso del experimento que influye en sus respuestas.

Es importante tener en cuenta que, aunque es imposible eliminar completamente todos los errores en la experimentación, el investigador puede tomar medidas para minimizar su impacto y garantizar la validez y fiabilidad de los resultados obtenidos.

Propiedades que se Deben Exigir a los Experimentos

Hay varias propiedades que se deben exigir a los experimentos para garantizar su validez y fiabilidad. Autores como Kantowitz, et. al, (2005) señalan que estas propiedades incluyen:

Validez interna: Se refiere a la capacidad del experimento para establecer relaciones causales entre las variables independientes y dependientes. Para lograr la validez interna, es importante controlar los factores de confusión y asegurarse de que las diferencias observadas entre los grupos experimentales y de control sean realmente atribuibles a la variable independiente.
Validez externa: Se refiere a la capacidad del experimento para generalizar los resultados a otras poblaciones, entornos y situaciones. Para lograr la validez externa, es importante utilizar una muestra representativa y asegurarse de que las condiciones del experimento sean similares a las situaciones reales.
Fiabilidad: Se refiere a la capacidad del experimento para producir resultados consistentes y reproducibles. Para lograr la fiabilidad, es importante utilizar medidas precisas y fiables, y asegurarse de que las condiciones del experimento sean las mismas para todos los participantes.
Sensibilidad: Se refiere a la capacidad del experimento para detectar las diferencias entre los grupos experimentales y de control. Para lograr la sensibilidad, es importante utilizar medidas sensibles y adecuadas para la variable dependiente.
Control experimental: Se refiere a la capacidad del experimento para controlar los factores de confusión y asegurarse de que las diferencias observadas entre los grupos experimentales y de control sean realmente atribuibles a la variable independiente.
Aleatorización: Se refiere a la asignación aleatoria de los participantes a los grupos experimentales y de control. Esto ayuda a minimizar los sesgos y a garantizar que los grupos sean equivalentes antes del inicio del experimento.

Toma en cuenta que para que un experimento sea considerado válido y fiable, es importante que tenga una alta validez interna y externa, fiabilidad, sensibilidad, control experimental y aleatorización.

La Experimentación Psicológica

La experimentación psicológica consiste en el diseño y realización de experimentos para estudiar el comportamiento humano y los procesos mentales en un entorno controlado (Fontes de Gracia, et. al, 2020). En este tipo de experimentos, se manipula una o varias variables independientes para examinar su efecto sobre una variable dependiente.

Por ejemplo, un experimento en psicología podría involucrar la manipulación de un estímulo visual o auditivo para evaluar cómo afecta a la capacidad de atención o memoria de los participantes. Otro ejemplo podría ser el estudio del efecto de la privación de sueño en la cognición y el rendimiento en tareas específicas.

La experimentación psicológica a menudo se lleva a cabo en laboratorios y se utiliza una variedad de técnicas y herramientas, como la medición de respuestas fisiológicas, la observación del comportamiento, la entrevista y el cuestionario, para recopilar datos y analizar los resultados.

La experimentación psicológica puede tener aplicaciones en áreas como la psicología clínica, la psicología social, la psicología del desarrollo, la neuropsicología y la psicología cognitiva.

Módulo 3

Plan Experimental

El plan experimental en psicología se refiere al diseño detallado y la organización del proceso de experimentación para investigar una pregunta o hipótesis específica en el campo de la psicología (Ramos, 2019).

El plan experimental en psicología incluye la identificación de las variables independientes y dependientes, la definición de la población o muestra a utilizar en el estudio, la selección de los sujetos de prueba, el diseño del experimento y la elección de los métodos de recopilación de datos y análisis estadístico.

El objetivo principal del plan experimental en psicología es maximizar la validez interna del estudio, es decir, garantizar que los resultados obtenidos se deban exclusivamente a la manipulación de las variables independientes y no a otros factores externos o variables extrañas.

Además, el plan experimental en psicología también busca maximizar la validez externa, es decir, garantizar que los resultados sean generalizables a otras poblaciones y situaciones similares en el mundo real.

En general, el plan experimental en psicología es un elemento esencial en la investigación científica de la psicología y permite obtener resultados precisos y confiables para responder a preguntas específicas en el campo.

El Informe de Evidencias

El informe de evidencias en el plan experimental generalmente incluye una descripción detallada del experimento, la hipótesis que se pretende probar, el diseño del experimento, la selección y caracterización de los participantes, la manipulación de las variables independientes, la medición de las variables dependientes, y los métodos estadísticos utilizados para analizar los datos (Flores Ríos, 2013).

Además, el informe de evidencias en el plan experimental también debe incluir una discusión de los resultados obtenidos, su interpretación y su relación con las hipótesis planteadas. También se debe discutir la validez interna y externa del experimento, es decir, la capacidad del experimento para medir lo que se supone que mide y la capacidad de generalizar los resultados a otras situaciones, respectivamente.

El informe de evidencias en el plan experimental es una herramienta fundamental en la investigación psicológica ya que permite comunicar de manera clara y precisa los resultados obtenidos, contribuyendo así al avance del conocimiento en esta área.

Métodos para Obtener el Informe de Evidencia

Existen diferentes métodos para obtener el informe de evidencia en la investigación psicológica, los cuales pueden variar dependiendo del tipo de estudio y los objetivos específicos del mismo. A continuación, se presentan algunos de los métodos más comunes:

Experimentos controlados: En estos estudios, los investigadores manipulan las variables independientes y miden los efectos sobre las variables dependientes. Los resultados se presentan en forma de estadísticas descriptivas y análisis inferenciales.
Observación naturalista: En esta técnica se observa el comportamiento humano en situaciones naturales sin manipular las variables. Los datos se recogen mediante la observación directa y el registro de notas o grabaciones de audio o video.
Estudios correlacionales: Estos estudios miden la relación entre dos o más variables y la fuerza de esta relación. Se presentan en forma de correlaciones estadísticas, como el coeficiente de correlación de Pearson.
Estudios longitudinales: Estos estudios se realizan a lo largo del tiempo para medir cambios en una variable o en varias variables a lo largo del tiempo. Se presentan en forma de gráficos o estadísticas descriptivas.
Estudios de caso: Estos estudios se centran en el análisis detallado de un individuo o grupo de individuos. Se presentan en forma de informes detallados que describen la historia y las características del caso, así como los resultados de la intervención o tratamiento.

Tipos de Experimentos

Según los autores Ato, et. al, (2013) existen varios tipos de experimentos en la investigación psicológica. A continuación, se describen brevemente algunos de los tipos de experimentos más comunes:

Experimentos de laboratorio: Se llevan a cabo en un entorno controlado, donde los investigadores manipulan las variables independientes y miden los efectos en las variables dependientes.
Experimentos de campo: Se realizan en entornos naturales y no controlados, como en la vida diaria de las personas.
Experimentos correlacionales: Miden la relación entre dos o más variables y la fuerza de esta relación, sin manipular las variables.
Experimentos cuasi experimentales: No hay un grupo de control aleatorio, por lo que se comparan dos o más grupos que difieren en una variable importante.
Experimentos de doble ciego: Tanto los participantes como los investigadores no saben quiénes están recibiendo el tratamiento experimental y quiénes están en el grupo de control.
Experimentos de pre test y pos test: Miden los efectos de una intervención o tratamiento al medir la variable dependiente antes y después de la intervención.
Experimentos de grupos controlados por placebo: Se utiliza un grupo de control que recibe un tratamiento placebo para comparar los efectos del tratamiento experimental.
Experimentos factorial: Investigan los efectos de dos o más variables independientes en la variable dependiente, lo que permite determinar las interacciones entre las variables.

Estos son solo algunos de los tipos de experimentos que existen en la investigación psicológica. Cada tipo de experimento tiene sus propias fortalezas y limitaciones, y la elección del tipo de experimento dependerá de los objetivos específicos de la investigación.

Planeación de un Experimento

La planificación de un experimento es una etapa crucial en la investigación psicológica, ya que es la base sobre la cual se construye todo el estudio (Echevarría, 2016). A continuación, se describen algunos de los pasos importantes que deben considerarse en la planificación de un experimento:

Identificación del problema de investigación: Se debe identificar claramente el problema de investigación que se quiere abordar, ya sea para probar una hipótesis o explorar un fenómeno desconocido.
Revisión de literatura: Se debe revisar la literatura relevante para el problema de investigación y obtener información sobre estudios anteriores que hayan abordado el tema.
Selección de variables: Se deben identificar las variables independientes y dependientes que se medirán y controlarán durante el experimento.
Diseño del experimento: Se debe diseñar un plan experimental adecuado para probar la hipótesis, decidir la cantidad de grupos y condiciones que se requerirán, y establecer el orden de presentación de los estímulos.
Selección de participantes: Se debe definir el grupo de participantes adecuado para el experimento y establecer criterios de inclusión y exclusión claros.
Selección de medidas: Se deben seleccionar medidas válidas y fiables para evaluar las variables dependientes.
Diseño de procedimientos: Se debe diseñar los procedimientos experimentales con atención a los detalles, de tal forma que se minimice la variabilidad y se asegure la validez interna del experimento.
Consideración de la ética: Se deben tener en cuenta los aspectos éticos y de consentimiento informado en la planificación del experimento.
Consideración del análisis de datos: Se deben definir los métodos y herramientas de análisis de datos que se utilizarán para evaluar los resultados del experimento.

Estos son solo algunos de los pasos importantes que se deben considerar en la planificación de un experimento en psicología. La planificación adecuada del experimento es fundamental para garantizar la validez y fiabilidad de los resultados y para evitar posibles sesgos y errores en la interpretación de los datos.

Control Experimental

El control experimental se refiere a la manipulación y medición cuidadosa de las variables en un experimento con el fin de minimizar la influencia de factores no deseados y asegurar que cualquier cambio observado en una variable dependiente se deba únicamente a la manipulación de las variables independientes (Anguera Argilaga, 1995). En otras palabras, el control experimental implica establecer condiciones experimentales cuidadosamente diseñadas y controladas para garantizar que cualquier efecto observado se deba a la variable independiente que se está manipulando y no a otros factores externos. Esto permite a los investigadores establecer relaciones causales entre las variables y hacer inferencias precisas sobre la naturaleza de estas relaciones.

La Naturaleza del Control Experimental

La naturaleza del control experimental se refiere a la capacidad de los investigadores para establecer condiciones experimentales cuidadosamente diseñadas y controladas con el fin de minimizar la influencia de factores no deseados y asegurar que cualquier cambio observado en una variable dependiente se deba únicamente a la manipulación de las variables independientes (Agudelo Viana y Aigneren Aburto, 2008).

Para lograr esto, los investigadores deben establecer un grupo experimental y un grupo de control, y manipular una o más variables independientes en el grupo experimental mientras mantienen todas las demás variables constantes (Flores Ríos, 2013). El grupo de control es utilizado para establecer una línea base o referencia para la variable dependiente, y se mantiene constante mientras se manipulan las variables independientes en el grupo experimental.

Además, los investigadores deben ser cuidadosos al elegir a los participantes para el estudio y al asignarlos al grupo experimental y al grupo de control. También deben utilizar medidas confiables y válidas para medir las variables dependientes y establecer criterios claros para definir y medir las variables independientes.

Es muy importante recordar que la naturaleza del control experimental se trata de tener un alto nivel de rigurosidad en el diseño del experimento para poder establecer relaciones causales entre las variables y hacer inferencias precisas sobre la naturaleza de estas relaciones.

Algunos Problemas del Control Experimental

Para autores como Kantowitz, et. al, (2005) algunos problemas del control experimental incluyen:

La dificultad de controlar todas las variables: Es difícil controlar todas las variables que podrían influir en los resultados de un experimento. A menudo, hay variables no deseadas, como factores ambientales o de personalidad de los participantes, que pueden afectar los resultados y no se pueden controlar por completo.
El efecto de la experiencia previa: La experiencia previa de los participantes con el experimento o con tareas similares puede influir en los resultados. Por ejemplo, si los participantes ya han realizado una tarea similar, es posible que sepan cómo hacerlo mejor y esto podría afectar los resultados.
El efecto del placebo: En algunos casos, los participantes pueden experimentar mejoras simplemente porque creen que están recibiendo un tratamiento o intervención. Esto se conoce como el efecto placebo y puede influir en los resultados de un estudio.
La selección de participantes: La selección de participantes puede ser un problema si los grupos de control y experimental no son equivalentes en términos de características importantes. Por ejemplo, si los participantes del grupo de control son significativamente más jóvenes que los del grupo experimental, esto podría influir en los resultados.
La falta de generalización: Es posible que los resultados de un experimento no se generalicen a la población en general o a otras situaciones. Por ejemplo, si un experimento se lleva a cabo en un ambiente controlado de laboratorio, los resultados pueden no ser aplicables a situaciones del mundo real.
La amenaza de la reactividad: La reactividad se refiere a la posibilidad de que los participantes cambien su comportamiento simplemente porque están siendo observados. Este efecto puede influir en los resultados de un estudio, especialmente si los participantes saben que están siendo observados o que están participando en un experimento.

En general, el control experimental es fundamental para establecer relaciones causales entre variables, pero es importante tener en cuenta estos posibles problemas al diseñar y realizar un experimento.

Diseños Experimentales

Los diseños experimentales son planes detallados para llevar a cabo un experimento científico. Un diseño experimental incluye la selección de participantes, la manipulación de variables independientes

, la medición de variables dependientes y la asignación aleatoria de participantes a diferentes grupos (Rodríguez N. , 2011 ). También puede incluir procedimientos para controlar variables de confusión y estrategias para analizar los datos. El objetivo del diseño experimental es maximizar la validez interna, es decir, la capacidad de atribuir los efectos observados a la manipulación de la variable independiente.