Psicología Online PIR Diseños de Investigación Diseño multigrupo aleatorios

Psicología Experimental: Diseños Unifactoriales: Intersujetos e Intrasujeto

3.Diseño multigrupo

Características

Utiliza tres o más valores de la variable independiente

La asignación de los sujetos a los grupos o condiciones experimentales se hace de forma aleatoria.

Se utiliza para verificar la relación funcional entre la variable independiente y la dependiente. Además de comprobar si el tratamiento influye sobre la conducta del sujeto nos da información sobre el tipo de relación que existe entre las dos variables (lineal, U invertida, etc.)

Clasificación Diseño multigrupo aleatorio sólo con medida postratamiento

El proceso para la realización de este tipo de diseño es igual que en el diseño de dos grupos, excepto que en el análisis de datos, aquí se usa un análisis de la varianza (ANOVA) para ver si hay diferencias entre las medidas postratamiento.

En la siguiente tabla tenemos una representación simbólica del diseño multigrupo sólo con medida postratamiento y grupo control con placebo, donde Z simboliza que se aplica un placebo.

Grupos Formación de grupos Medida pretratamiento Tratamiento experimental Medida postratamiento
Experimental A - X1 O1
Experimental A - X2 O2
Control A - Z O3

Diseño multigrupo aleatorio con medida pre y postratamiento

El proceso para la realización de este tipo de diseño es igual que en el diseño de dos grupos, excepto que en el análisis de datos, aquí se usa un análisis de la varianza (ANOVA) para ver si hay diferencias entre las medidas pre y postratamiento y se puede usar también un análisis de covarianza (ANCOVAR) utilizando la medida pretratamiento como variable covariada.

En la siguiente tabla tenemos una representación simbólica del diseño multigrupo con medida pre y postratamiento y todos los grupos experimentales.

Grupos Formación de grupos Medida pretratamiento Tratamiento experimental Medida postratamiento
Experimental A O1 X1 O2
Experimental A O3 X2 O4
Experimental A O5 X3 O6

Aunque los factores que amenazan tanto a la validez interna como a la externa son básicamente los mismos que sus correspondientes diseños de dos grupos, el diseño multigrupo mejora respecto a los anteriores al utilizar más valores de la variable independiente y saber qué tipo de relación existe entre la variable dependiente y la independiente.

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