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psicología -fundamentos de investigación 2017
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Título del Test:
psicología -fundamentos de investigación 2017 Descripción: corregido libre de fallos tema 5.1 Autor:
Fecha de Creación: 17/06/2017 Categoría: UNED Número Preguntas: 28 |
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Cuando en una investigación se decide ensayar un experimento con pocos sujetos y valorar los aspectos como la posible influencia de una variable extraña, el número de estímulos, el tiempo que se utiliza en realizar la tarea, etc., se está: realizando un experimento piloto realizando un experimento de campo creando las condiciones necesarias para que aparezca la variable independiente. Cuando la situación en la que se realiza la investigación es en el ambiente natural del sujeto y se produce la manipulación controlada de la variable independiente se crea un experimento: de laboratorio de campo correlacional. En un diseño experimental: es importante seleccionar aleatoriamente los valores de las variables se asignan aleatoriamente los sujetos a los grupos se busca cualquier tipo de relación entre la variable independiente y la dependiente. En los diseños de grupos aleatorios la estrategia de aleatorización utilizada es: restringida completa de bloques. En un diseño de dos grupos aleatorios, si tenemos garantía de la equivalencia inicial de los grupos, es más aconsejable tomar: sólo la medida postratamiento una medida pre y otra postratamiento la medida pretest en el grupo control y la postest en los dos grupos. El diseño Solomon tiene como finalidad controlar la interacción de la medida: pretratamiento con la variable independiente pretratamiento y la medida postratamiento postratamiento y la variable independiente. La letra “O mayúscula” con un subíndice se utiliza para simbolizar: sólo la medida post la medida de la variable dependiente (pre y post) sólo la medida pre. En un diseño de dos grupos aleatorios con dos valores de la variable independiente (ausencia y presencia de la misma): Se debe utilizar una muestra pequeña pero no es necesario asignar aleatoriamente los sujetos a las condiciones Al utilizar un valor cero de la variable independiente hay dos grupos control El grupo con ausencia de V. independiente es el grupo control. Un diseño Solomon se realiza con: Dos grupos con medida pre y post con tratamiento; y otros dos grupos que tienen sólo medida pre, uno con tratamiento y otro sin tratamiento Dos grupos, uno con tratamiento y otro sin tratamiento; y otros dos grupos, uno con medida pre y otro sólo con medida post Dos grupos que tienen medida pre y post, uno con tratamiento y otro sin tratamiento; más dos grupos, uno con tratamiento y sólo medida post; y otro grupos, sin tratamiento y sólo con medida post. La ventaja que tiene el diseño Solomon con respecto a los diseños pre-post es que: Valora los efectos del tratamiento mejor que otros diseños Valora los efectos de la posible sensibilidad de la medida previa al tratamiento Resulta sencillo para formar los grupos de sujetos. Un diseño factorial: permite estudiar el efecto diferencial entre las variables tiene una validez interna que aumenta a medida que aumenta el número de variables independientes debe tener un número de grupos igual a la suma de los niveles de las variables independientes. En los diseños de grupos aleatorios: La obtención de resultados similares en las diferentes condiciones después de aplicar los tratamientos significa que existe igualdad inicial entre los grupos Se deben garantizar la equivalencia inicial de los grupos Cada uno de los grupos debe recibir todos los tratamientos. El diseño multigrupo: Utiliza tres o más valores de la variable dependiente Utiliza tres o más valores de la variable independiente Sólo tiene medidas postratamiento. El diseño multigrupo Es muy útil cuando queremos conocer la relación que existe entre la variable independiente y la variable dependiente Permite estudiar la interacción entre la medida pre y la variable dependiente Debe utilizar un número mayor de sujetos en cada grupo que el diseño factorial. En un diseño factorial, los efectos diferenciales: son los efectos principales entre cada dos niveles diferentes de un mismo factor cuantifican un rasgo son los efectos principales comparando con la mediana de la distribución. Para estudiar el efecto de cuatro niveles distintos de una misma variable independiente, un investigador diseña: dos experimentos con dos grupos aleatorios un diseño Solomon un diseño multigrupo. En un diseño AxBxC: se consideran tres variables independientes tiene que existir más de una muestra de sujetos sólo se consideran variables independientes cuantitativas. Si existen garantías de equivalencia entre dos grupos, lo más recomendable es utilizar: un diseño de dos grupos aleatorios sólo con medidas postratamiento un diseño de dos grupos aleatorios con medidas pre y pos un diseño de bloques aleatorios con medidas pre y post. El diseño Solomon consta de: cuatro grupos, dos con medidas pre y post y dos con medidas solo post tres grupos, de los cuales uno de ellos ejerce la función de control de la medida pretratamiento cuatro grupos a los que se les aplican cuatro niveles diferentes de la variable independiente. Una ventaja fundamental del diseño Solomon es: considerar grupos de miembros de una misma familia ser económico poder comprobar una posible interacción entre la medida pre y el tratamiento. ¿Qué tipo de diseño experimental es el que se utiliza si se pretende valorar el efecto conjunto de estas dos variables independientes, edad y tipo de eventos que debe recordar el sujeto, en el rendimiento de recuperación de memoria?: factorial intra-sujeto factorial mixto multigrupo. Un efecto de interacción se puede estudiar en los diseños: de dos grupos con medida pre y post factoriales multigrupo. En un diseño factorial el efecto de una variable independiente sin considerar los efectos de las otras variables independientes, se denomina: simple de interacción principal. Un diseño factorial 2x4x3 consta de: 24 condiciones 9 tratamientos 3 variables dependientes con 2, 4 y 3 niveles respectivamente. El efecto de interacción se produce cuando los efectos de los valores de una variable independiente dependen de los valores de las otras variables independientes extrañas dependientes. En un diseño factorial: el efecto de interacción trata de contrastar si el valor que toma la variable dependiente en un nivel de una de las variables independientes, está condicionado por el nivel de la otra variable independiente cuando las líneas resultantes de su representación gráfica son paralelas indica la existencia de interacción AxBxC podemos estudiar como máximo tres posibles interacciones. Los tratamientos a considerar en un diseño 3x2x5 son: 10 30 3. En un diseño factorial, los efectos principales se dan cuando el efecto de una variable independiente: depende de los valores de la otra variable independiente es el mismo en todos los valores de la otra variable independiente no depende de las variables extrañas no controladas. |
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