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Psicología Experimental: Diseños Unifactoriales: Intersujetos e Intrasujeto

2. Diseños de bloques aleatorios

Los diseños de bloques utilizan para la formación de los grupos la puntuación obtenida por los sujetos en una variable extraña muy relacionada con la variable dependiente. A esta variable se le llama variable de bloqueo.

Una vez que se han formado los bloques de sujetos con puntuaciones similares en la variable bloqueada, aleatoriamente se asigna el mismo número de sujetos de cada uno de los bloques a los diferentes grupos experimentales o condiciones. Así, se asegura la equivalencia de los grupos.

Los diseños de bloques aleatorios pueden ser:

Completos, cuando cada bloque es una réplica exacta del experimento, ya que dentro de cada bloque se administran todos los niveles de la variable independiente.

Incompletos, que se usan cuando se cuenta con un número elevado de tratamientos y un número reducido de sujetos dentro de cada bloque. En este caso, se pueden aplicar sólo algunas condiciones dentro de cada bloque, en lugar de todos los tratamientos.

Los diseños de bloques aleatorios (BA) sólo utilizan una variable de bloqueo y una o más variables independientes. El número de grupos puede ser de dos o más.

A continuación tenemos la representación simbólica del diseño unifactorial (una VI) de bloques aleatorios con tres grupos: dos experimentales y uno de control.


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

El procedimiento que tenemos que seguir es el siguiente:

Medimos la variable de bloqueo en todos los sujetos de la muestra y decidimos, en función de la variabilidad de las puntuaciones y del problema que estemos investigando, el número de bloques que vamos a formar. Cuanto mayor es la variabilidad de las puntuaciones mayor tiene que ser el número de bloques.

Una vez formados los bloques, asignamos aleatoriamente a cada grupos experimental el mismo número de sujetos de cada bloque, eliminándose los sujetos restantes de forma aleatoria.

Realizamos el análisis estadístico de los resultados utilizando una diferencia de medidas (si solo tenemos dos condiciones experimentales) o un ANOVA cuando tenemos más de dos tratamientos. Interpretamos los resultados, extraemos conclusiones, las generalizamos y redactamos el informe de la investigación.

Este diseño tiene mayor validez interna y menor validez externa que el diseño de grupos aleatorios.

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