Un experimento es un estudio en el que el investigador manipula el nivel de alguna variable independiente y luego mide el resultado. Los experimentos son técnicas poderosas para evaluar las relaciones de causa y efecto. Muchos investigadores consideran que los experimentos son el «estándar de oro» frente al cual deben juzgarse todos los demás diseños de investigación. Los experimentos se realizan tanto en el laboratorio como en situaciones de la vida real.

Tipos de diseño experimental

Hay dos tipos básicos de diseño de investigación:

• Experimentos verdaderos
• Cuasi-experimentos

El propósito de ambos es examinar la causa de ciertos fenómenos.

Verdaderos experimentos, en los que todos los factores importantes que pueden afectar los fenómenos de interés están completamente controlados, son el diseño preferido. A menudo, sin embargo, no es posible o práctico controlar todos los factores clave, por lo que se hace necesario implementar un diseño de investigación cuasi-experimental.

Similitudes entre experimentos verdaderos y cuasiexperimentos:

• Los participantes del estudio están sujetos a algún tipo de tratamiento o condición
• Se mide algún resultado de interés
• Los investigadores prueban si las diferencias en este resultado están relacionadas con el tratamiento

Diferencias entre experimentos verdaderos y cuasiexperimentos:

• En En un verdadero experimento, los participantes se asignan al azar al grupo de tratamiento o al grupo de control, mientras que no se asignan al azar en un cuasi-experimento
• En un cuasiexperimento, los grupos de control y de tratamiento difieren no solo en en términos del tratamiento experimental que reciben, pero también de otras formas, a menudo desconocidas o incognoscibles. Por lo tanto, el investigador debe tratar de controlar estadísticamente tantas de estas diferencias como sea posible.
• Debido a que los cuasi-experimentos carecen de control, puede haber varias «hipótesis rivales» que compitan con la manipulación experimental como explicaciones de resultados

Componentes clave del diseño de investigación experimental

La manipulación de variables predictoras

En un experimento, el investigador manipula el factor que se supone que afectar el resultado de interés. El factor que se manipula se suele denominar tratamiento o intervención. El investigador puede manipular si los sujetos de la investigación reciben un tratamiento (p. Ej., Medicamento antidepresivo: sí o no) y el nivel de tratamiento (p. Ej., 50 mg, 75 mg, 100 mg y 125 mg).

Suponga , por ejemplo, un grupo de investigadores se interesó por las causas del empleo materno. Podrían plantear la hipótesis de que la provisión de cuidado infantil subsidiado por el gobierno promovería dicho empleo. Luego podrían diseñar un experimento en el que a algunos sujetos se les brindaría la opción de subsidios para el cuidado de niños financiados por el gobierno y a otros no. Los investigadores también podrían manipular el valor de los subsidios para el cuidado infantil para determinar si los valores más altos de los subsidios podrían resultar en diferentes niveles de empleo materno.

Asignación aleatoria

• Participantes del estudio son asignados al azar a diferentes grupos de tratamiento
• Todos los participantes tienen la misma probabilidad de estar en una condición determinada
• Los participantes se asignan al grupo que recibe el tratamiento, conocido como el «experimental grupo «o» grupo de tratamiento «, o al grupo que no recibe el tratamiento, denominado» grupo de control «
• La asignación aleatoria neutraliza factores distintos de las variables independientes y dependientes, lo que permite inferir directamente causa y efecto

Muestreo aleatorio

Tradicionalmente, los investigadores experimentales han utilizado el muestreo por conveniencia para seleccionar a los participantes del estudio. Sin embargo, a medida que los métodos de investigación se han vuelto más rigurosos y los problemas con la generalización de una muestra de conveniencia a una población más grande se han vuelto más evidentes, los investigadores experimentales están recurriendo cada vez más al muestreo aleatorio. En los estudios de investigación de políticas experimentales, los participantes a menudo se seleccionan al azar de las bases de datos administrativas del programa y se asignan al azar a los grupos de control o de tratamiento.

Validez de los resultados

Los dos tipos de validez de los experimentos son internos y externos. . A menudo es difícil lograr ambos en experimentos de investigación en ciencias sociales.

Validez interna

• Cuando un experimento es válido internamente, estamos seguros de que la variable independiente (p. Ej., Niño subsidios de atención) causaron el resultado del estudio (por ejemplo, empleo materno)
• Cuando los sujetos se asignan al azar a grupos de tratamiento o control, podemos suponer que la variable independiente causó los resultados observados porque los dos grupos no deberían han diferido entre sí al comienzo del experimento
• Por ejemplo, tome el ejemplo anterior de subsidio para el cuidado de niños.Dado que los sujetos de la investigación se asignaron al azar a los grupos de tratamiento (subsidios de cuidado infantil disponibles) y control (no hay subsidios de cuidado infantil disponibles), los dos grupos no deberían haber diferido al comienzo del estudio. Si, después de la intervención, las madres del grupo de tratamiento tenían más probabilidades de estar trabajando, podemos suponer que la disponibilidad de subsidios para el cuidado infantil promovió el empleo materno

Una posible amenaza para la validez interna de los experimentos ocurre cuando los participantes abandonan el estudio o se niegan a participar en el estudio. Si determinados tipos de personas abandonan o se niegan a participar con más frecuencia que las personas con otras características, esto se denomina desgaste diferencial. Por ejemplo, suponga que se realiza un experimento para evaluar los efectos de un nuevo plan de estudios de lectura. Si el nuevo plan de estudios fuera tan difícil que muchos de los lectores más lentos abandonaran la escuela, la escuela con el nuevo plan de estudios experimentaría un aumento en los puntajes promedio de lectura. Sin embargo, la razón por la que experimentaron un aumento en las calificaciones de lectura es porque los peores lectores abandonaron la escuela, no porque el nuevo plan de estudios mejorara las «habilidades de lectura de los estudiantes.

Validez externa

• La validez externa también es de particular interés en los experimentos de ciencias sociales
• Puede ser muy difícil generalizar los resultados experimentales a grupos que no fueron incluidos en el estudio
• Estudios que seleccionan al azar a participantes de las poblaciones más diversas y representativas tienen más probabilidades de tener validez externa
• El uso de técnicas de muestreo aleatorio facilita la generalización de los resultados de los estudios a otros grupos

Para Por ejemplo, un estudio de investigación muestra que un nuevo plan de estudios mejoró la comprensión lectora de los niños de tercer grado en Iowa. Para evaluar la validez externa del estudio, se preguntará si este nuevo plan de estudios también sería eficaz con los estudiantes de tercer grado en Nueva York o con los niños de otros grados de primaria. .

Glo Términos generales relacionados con la validez:

• validez interna
• validez externa
• desgaste diferencial

Ética

Es particularmente importante en la investigación experimental seguir las pautas éticas. Es imperativo proteger la salud y la seguridad de los sujetos de investigación. Para garantizar la seguridad del sujeto, todos los investigadores deben hacer que su proyecto sea revisado por las Juntas de Revisión Institucional (IRBS). Los Institutos Nacionales de Salud proporcionan pautas estrictas para la aprobación de proyectos. Muchas de estas pautas se basan en el Informe Belmont (pdf).

Los principios éticos básicos:

• Respeto por las personas: requiere que los sujetos de la investigación no sean obligados a participar en un estudio y requiere la protección de sujetos de investigación que tienen una autonomía disminuida
• Beneficencia: requiere que los experimentos no dañen a los sujetos de investigación y que los investigadores minimicen los riesgos para los sujetos mientras maximizan los beneficios para ellos
• Justicia: requiere que todas las formas de trato diferenciado entre los sujetos de investigación estén justificadas

Ventajas y desventajas del diseño experimental

Ventajas

El entorno en el que se lleva a cabo la investigación a menudo se puede controlar cuidadosamente. En consecuencia, es más fácil estimar el verdadero efecto de la variable de interés sobre el resultado de interés.

Desventajas

A menudo es difícil asegurar la validez externa del experimento, debido a los procesos de selección frecuentemente no aleatorios y la naturaleza artificial del contexto experimental.