TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACION

SE DEFINE COMO
1. Un plan estructurado de accion que esta orientado a la obtencion datos que apoyen los objetivos de la investigacion
DISEÑOS EXPERIMENTALES CLASICOS
1. se define como
  1. plan estructurado de accion tendente a la demostracion de relaciones de caracter causal entre la variable dependiente e independiente
2. presupuestos de este diseño
  1. -Aleatorizacion -Control -Manipulacion
3. caracteristicas del diseño experimental
  1. Manipulacion de la(s) variable(s) independiente
    1. esto conlleva a
      1. MAYOR validez interna y MENOR validez ecologica
      2. MAXIMIZAR la variancia sistematica primaria MINIMIZAR la variancia del error y CONTROLAR la variancia de error
        de la variable dependiente
  2. contro de variables extrañas
  3. Equivalencia inicial de grupos
4. Clasificacion
  1. numero de variables dependientes que se registren
    1. Diseños univariables
    2. Diseños multivariables
  2. en funcion de
    1. numeros de variables independientes que se manipulan
      1. Diseños Simples ( una sola variable)
      2. Diseños factoriales ( dos o mas variables)
    2. numero de observaciones por sujeto y condicion experimental
      1. diseño transversal (una sola medida)
      2. diseño longitudinal ( mas de una medida)
    3. Capacidad pára controlar las variables extrañas y reducir la varianza error
      1. diseños de grupos al azar
      2. diseños de bloques al azar
      3. diseños de medida repetida
5. analisis de datos
  1. analisis de varianza
    1. AVAR
      1. nos permite estudiar el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente
      2. tipos
        Avar unifactorial para muestras independientes
        permite concluir si hay diferencias significativas globales en los grupos
        Avar multifactorial para muestras independientes
        analiza variables por separado y su efecto interactivo
        permite llevar a cabo contrastes parciales
        Avar unifactorial para muestras relacionadas
        puede plantearse en dos modelos estructurales
        modelo no aditivo
        Hay interacion entre los individuos y la variable a analizar
        modelo aditivo
        No hay interacion entre individuos y la variable a analizar
      3. supuestos para aplicarlo
        independencia de las observaciones
        normalidad de los datos
        homocedasticidad
Diseños no experimentales
1. se observan los fenomenos tal como ocurren de forma natural
2. los datos se recolectan y luego se interpretan
3. no hay aleatoriedad en los grupos
4. no establece causalidad
5. no hay manipulacion de la variable independiente
diseño experimental 1 = N
1. Se registra la conducta en fases
2. manipulacion de la variable independiente
3. trabaja con un solo sujeto
4. Establece relaciones causales
Diseño cuasiexperimentales
1. Aleatorizacion en los grupos
2. Escaso control de variables
3. Manipulacion de variable independiente
tipos de diseño
1. No reversibles
  1. intra- series
  2. de series mixtas
2. Reversibles
  1. intra- series
  2. series mixtas
  3. entre series

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