El diseño experimental es clave en la investigación científica para establecer relaciones causales. Incluye la manipulación de variables independientes, la medición de variables dependientes y el uso de grupos de control y experimental. La asignación aleatoria y el cegamiento son esenciales para la validez y confiabilidad de los resultados, permitiendo así confirmar o refutar hipótesis científicas.
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El diseño experimental es una metodología estadística que busca discernir relaciones causales entre variables
Variable independiente
El investigador manipula intencionadamente la variable independiente para observar su efecto en la variable dependiente
Variable dependiente
La variable dependiente refleja los resultados de la manipulación de la variable independiente
La validez de la investigación se alcanza cuando se demuestra que las variaciones en la variable independiente provocan cambios significativos en la dependiente
Las variables son esenciales en el diseño experimental para probar una hipótesis específica
La variable independiente es manipulada por el investigador para probar la hipótesis
La variable dependiente es medida para evaluar el impacto de la manipulación de la variable independiente
Los grupos de control y experimental son fundamentales en el diseño experimental para comparar resultados y validar hipótesis
La asignación aleatoria de participantes a los grupos es esencial para prevenir sesgos y asegurar la integridad de los resultados
La comparación de resultados entre el grupo experimental y el de control es crucial para validar la hipótesis planteada
El diseño experimental busca generar conclusiones válidas y confiables sobre una pregunta de investigación
Diseño pre-experimental
El diseño pre-experimental consiste en una observación preliminar sin manipulación activa de la variable independiente
Diseño experimental verdadero
El diseño experimental verdadero incorpora un análisis estadístico riguroso para validar hipótesis y determinar relaciones causales
Diseño cuasiexperimental
El diseño cuasiexperimental es similar al experimental verdadero pero con una selección de grupos que no es completamente aleatoria
Un diseño experimental verdadero requiere la presencia de un grupo de control
El grupo de control debe estar expuesto a las mismas condiciones que el grupo experimental, excepto por la variable independiente
La selección aleatoria de sujetos para los grupos es esencial para minimizar sesgos y garantizar la integridad de los resultados
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Manipulación de la variable independiente
El investigador ajusta la variable independiente para probar la hipótesis y observar efectos en la dependiente.
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Medición del efecto en la variable dependiente
Se evalúa cómo los cambios en la variable independiente alteran la variable dependiente, reflejando los resultados.
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Validez en la investigación experimental
Se alcanza cuando las variaciones en la independiente causan cambios significativos en la dependiente, demostrando la relación causal.
