EMCE (Tema 2)

Una de las ventajas de los diseños experimentales con medidas repetidas (comparado con los diseños experimentales con muestras independientes) es: Pérdida de participantes entre las condiciones. Son diseños más económicos en cuanto a los participantes. Efecto de orden. Se necesitan diferentes listas de estímulos.

En un diseño multigrupos al azar, si el investigador desea realizar comparaciones a posteriori entre todos los pares de medias, en el caso de cumplimiento de los supuestos del modelo estadístico y para garantizar la mayor potencia y control del error de tipo I, la prueba más adecuada es: El procedimiento de Bonferroni. Prueba HSD de Tukey. Prueba de Dunnet. Prueba de Fisher.

¿Cuál de los siguientes diseños de investigación es un diseño estructuralmente incompleto?: Diseño jerárquico. Diseño de bloques aleatorios. Diseño de covarianza. Diseño con grupo de control no equivalente.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es una característica del diseño de bloques aleatorios?: Se asume la interacción entre la variable manipulada y la de bloqueo. Permite reducir la heterogeneidad de las unidades experimentales y, por lo tanto, aumentar la potencia de la prueba F utilizada para analizar el efecto del tratamiento. La variable de bloqueo no debe estar correlacionada con la variable dependiente. Utiliza una estrategia de control estadístico denominada técnica de bloqueo.

Atendiendo a las características del diseño de covarianza, señale la afirmación INCORRECTA: El análisis asociado a este diseño es el análisis de covarianza, el cual combina las ventajas del análisis de la varianza y el análisis de regresión. Se trata de un diseño en el que se utiliza un procedimiento de control experimental sobre la variable perturbadora o covariable. Es un diseño que permite reducir la varianza de error e incrementar la potencia estadística. Este diseño se utiliza en la metodología cuasiexperimental con el propósito de controlar el sesgo de selección.

El diseño de bloques aleatorios NO tiene como objetivo: Utilizar un proceso de aleatorización completo. Controlar una variable perturbadora mediante un procedimiento de estratificación. Reducir la varianza de error y, por lo tanto, incrementar la potencia estadística. Incrementar la homogeneidad en cada condición experimental.

Para interpretar adecuadamente los resultados obtenidos mediante un análisis factorial de la varianza debe tenerse en cuenta (indique la afirmación INCORRECTA): Cuando el efecto de interacción es estadísticamente significativo, el interés de los efectos principales se reducen en cierta medida dado que su interpretación depende de los niveles del resto de factores. El análisis de los efectos simples implica interpretar el efecto de un factor cuando se tiene en cuenta un único nivel del otro factor. El análisis de los efectos simples sólo tiene sentido cuando la interacción entre los factores es estadísticamente significativa. El efecto de interacción solo será estadísticamente significativo si los efectos principales también lo son.

Un investigador desea analizar el impacto de una intervención para mejorar las capacidades de lectoescritura. Para ello, antes de aplicar la intervención mide la capacidad de lecto-escritura en la muestra y establece un punto de corte. Los sujetos con puntuaciones por encima del punto de corte constituirán el grupo de control y aquéllos por debajo del punto de corte recibirán la intervención (grupo experimental).Tras la intervención, el investigador medirá nuevamente la capacidad en lecto-escritura de todos los sujetos. Según este enunciado, señale la opción INCORRECTA: Se ha utilizado una regla de asignación no aleatoria pero conocida. Se trata de un diseño de discontinuidad en la regresión. Se trata de un diseño con grupo de control no equivalente. Se ha utilizado un diseño cuasi-experimental pretestpostest con grupo de control.

En relación con los diseños de investigación en Psicología, indique cuál de las siguientes afirmaciones es INCORRECTA: El diseño de bloques tiene como objetivo, entre otros, el análisis de la interacción entre la variable de tratamiento y la variable de bloqueo. El diseño de cuatro grupos de Solomon permite analizar el posible efecto de sensibilización del pretest, en el efecto del tratamiento. En los diseños de medidas repetidas, el principal problema es el derivado de la secuencialidad en la que se aplican los tratamientos. Los diseños experimentales de covarianza tienen como objetivo la reducción de la varianza de error, incluyendo variables cuantitativas como covariables.

En relación con los diseños factoriales, indique por favor la afirmación CORRECTA: Una de las ventajas del diseño factorial en comparación con el diseño multigrupos es que permite examinar los efectos de interacción entre las variables independientes y las variables dependientes. En los diseños factoriales, cuando la interacción es estadísticamente significativa, los efectos principales no son consistentes y se aconseja interpretar los efectos simples. Los resultados obtenidos mediante un diseño factorial aleatorio, pueden analizarse tanto mediante análisis factorial de la varianza como mediante análisis factorial de componentes principales. Los diseños factoriales de medidas parcialmente repetidas se caracterizan por la utilización de dos o más variables dependientes.

En el ámbito de los diseños de investigación, indique la afirmación CORRECTA: El diseño con grupo de control no equivalente es un diseño experimental prototipico. Los diseños de series temporales interrumpidas se caracterizan por el registro de múltiples medidas antes y después de introducir la intervención o el tratamiento. En los diseños cuasíexperimentales de grupo único la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida. Los diseños de discontinuidad en la regresión se definen por la utilización de una variable de asignación no aleatoria ni conocida.

En lo que respecta a la validez interna del diseño, indique cuál de las siguientes afirmaciones es INCORRECTA: En los diseños de medidas repetidas, las amenazas a la validez interna provienen de los efectos de orden y residuales. Los efectos de orden y residuales pueden ser controlados mediante técnicas de eliminación. En los diseños N=1 se utilizan técnicas de control como la equiponderación. En los diseños intersujeto, la equivalencia inicial de los grupos se garantiza utilizando la regla de asignación aleatoria.

En el ámbito de la validez de conclusión estadística, indique la afirmación INCORRECTA: La baja potencia estadística puede implicar un alto riesgo de cometer un error de tipo II. La escasa habilidad de las medidas utilizadas puede influir en las conclusiones sobre covariación. Existen estadísticos que de manera sistemática infraestiman o sobreestiman la magnitud de un efecto, lo cual amenaza a la validez de la conclusión estadística. La heterogeneidad de las unidades muéstrales incrementa la probabilidad de detectar el efecto objeto de estudio.

En el contexto de los diseños experimentales, es necesario utilizar alguna(s) de las siguientes estrategias de control para garantizar la validez interna. Indique la opción INCORRECTA: Técnicas de equilibración como la asignación aleatoria. Selección aleatoria de la muestra. Técnicas de constancia, utilizando un único valor de la variable perturbadora en todos los grupos. Equiponderación en el caso de diseños experimentales con medidas repetidas.

En el ámbito de la metodología observacional, señale la afirmación INCORRECTA: El método observacional se caracteriza por la no intervención del investigador en el fenómeno de estudio y por la no restricción de las repuestas de los sujetos a través de las tareas o los instrumentos de evaluación. En la metodología observacional, el sistema de categorías puede considerarse el instrumento de medida. El método observacional se caracteriza por la búsqueda de relaciones causales y el control del comportamiento de los sujetos. En los diseños observacionales, para calcular la fiabilidad interobservadores se puede utilizar el índice de Kappa.

En relación con las características de los diseños factoriales aleatorios, podemos decir que: Son diseños cuasi-experimentales en los que se manipulan dos o más variables independientes. Permiten analizar tanto los efectos principales de los factores sobre la variable dependiente, como el efecto de interacción entre dichos factores. Son diseños cuya técnica de análisis principal es el análisis factorial de componentes principales. Son diseños en los que las variables independientes pueden ser de naturaleza tanto intrasujeto como intersujeto.

En una investigación, se decide utilizar una muestra compuesta solo por mujeres para controlar el efecto del género y se utiliza un diseño de dos grupos al azar. Según este enunciado, para controlar las amenazas a la validez interna del diseño se han utilizado técnicas de: Eliminación y constancia. Eliminación y equilibración. Constancia y equilibración. Eliminación y aleatorización.

Con relación al tipo de regla de asignación utilizada en los diseños de investigación, indique cuál de las siguientes afirmaciones es CORRECTA: En un diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente, la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida. En un diseño de discontinuidad de la regresión, la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida. En un diseño simple de series temporales interrumpidas, la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida. En un diseño de medidas totalmente repetidas, la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida.

En lo que respecta a las características de los diseños de investigación y a las técnicas de análisis asociadas a los mismos, indique cuál de las siguientes afirmaciones es CORRECTA: En el diseño de bloques aleatorios se lleva a cabo una restricción a la aleatorización, de modo que los tratamientos se asignan aleatoriamente a los sujetos en función del bloque al que pertenecen. En los diseños de medidas totalmente repetidas, además de la homocedasticidad, es necesario garantizar el supuesto de esfericidad para poder utilizar pruebas paramétricas. En un diseño factorial AxB, cuando los resultados indican que tanto los efectos principales como el de interacción son estadísticamente significativos, deben interpretarse en primer lugar los efectos principales y posteriormente el efecto de interacción. En los diseños multigrupos aleatorios, la presencia de interacción entre variables puede interpretarse como un efecto moderador.

En lo que respecta al uso de la aleatorización como regla de asignación, indique cuál de las siguientes afirmaciones es CORRECTA: Los diseños experimentales y cuasiexperimentales se caracterizan por utilizar, como técnica de control, la asignación aleatoria de los sujetos a los tratamientos. La aleatorización o utilización de una regla de asignación aleatoria es la técnica de control más importante de los diseños experimentales debido a que su efectividad es independiente del tamaño muestral. Todos los diseños, tanto los intersujeto como los intrasujeto, deben incorporar la regla de asignación aleatoria para ser considerados diseños experimentales. La aleatorización, como técnica de equilibración, es una estrategia de control que persigue reducir el sesgo de selección.

En un diseño cuasi-experimental de cohortes: La cohorte anterior al grupo experimental hace las funciones de grupo de control no equivalente. Podemos concluir relaciones de causalidad entre las variables en estudio. No se puede introducir una intervención como variable independiente porque solo es aplicable para el estudio de fenómenos naturales. Debemos obtener una amplia serie temporal de medidas pre y post para poder destacar la amenaza de la selección diferencial.

En el apartado de Resultados de un informe de investigación, debemos: Reflejar los datos resumidos y los resultados de los análisis estadísticos. Reproducir los datos brutos del estudio para permitir comprobaciones externas. Relacionar los resultados de los análisis con las hipótesis de trabajo y con otras investigaciones del campo de estudio. Describir cómo se ha realizado la investigación para garantizar su replicabilidad.

Con un diseño de investigación ex post facto de “casos y controles” en el que comparamos un grupo seleccionado por poseer una determinada característica (casos) y el otro por no poseerla (controles): Aseguramos la relación antecedenteconsecuente entre la variable independiente y la dependiente. Podemos descartar la existencia de hipótesis alternativas de explicación debidas a variables enmascaradas. No debemos extraer conclusiones de causalidad porque existen amenazas a la validez interna del estudio debidas a variables extrañas no controladas. No podemos considerar variables como el género o la edad como variables de estudio por no ser manipulables. Los datos deben ser analizados en términos de cambio por su carácter longitudinal.

En las investigaciones de encuesta se trabaja con una muestra representativa de la población. ¿Qué supone esto?: La muestra refleja fielmente las variables que caracterizan a la población y su tamaño es adecuado. Las conclusiones del estudio sólo describen a la muestra concreta y no son generalizables. Obtenemos información incompleta y sesgada por las características de la muestra. El criterio básico de inclusión en la muestra es la accesibilidad de los participantes. El tamaño de la muestra debe ser lo más próximo posible al de la población.

¿Qué se denomina “línea base” en los diseños de investigación de caso único o diseños N=1?: La diferencia existente entre las medidas pretest y postest del participante. La referencia normativa de la población con la que comparar los resultados de la intervención. Los cambios detectados en la variable dependiente como consecuencia de la aplicación del tratamiento. La serie de observaciones de la variable dependiente realizadas antes de aplicar el tratamiento. La ausencia de variabilidad en las observaciones de la variable dependiente.

Los diseños de investigación experimentales intrasujeto: Utilizan variables independientes no manipuladas directamente por el investigador sino a través de la selección de los participantes. Se basan en la comprobación de grupos independientes asignados a las condiciones experimentales. Combinan dos variables independientes basadas en las características de los participantes. Tienen menor validez interna que los diseños intersujetos al no utilizar la asignación aleatoria. Utilizan técnicas de control específicas para controlar los efectos asociados al orden de la aplicación de las condiciones experimentales.

¿Cuál es la característica de la estrategia de investigación cuasi-experimental que la diferencia de la estrategia experimental?: Se estudian casos únicos o muy pequeños. El estudio se realiza en contextos simulados. No se realiza asignación aleatoria de los participantes a las distintas condiciones de estudio. Se utilizan varias variables dependientes. Se realiza con muestras de participantes obtenidas por muestreo probabilístico.

Los diseños experimentales factoriales o también denominados diseños experimentales complejos: Estudian el efecto de una variable independiente sobre varias variables dependientes. Estudian los efectos principales de varias variables independientes y su posible efecto conjunto o de interacción. Son poco adecuados si se sospecha que algunas de las variables del estudio pueden tener efectos de interacción. Pueden prescindir de las técnicas de control experimental por su complejidad. Se basan en la aplicación de todas las condiciones experimentales al mismo grupo de participantes.

¿Qué procedimiento específico de la estrategia experimental hace que sea la más adecuada para contrastar hipótesis de causalidad?: El muestreo representativo de los participantes. La manipulación de la variable independiente con control de las posibles variables extrañas. La realización del estudio en contextos reales con grupos naturales. La identificación de posibles variables predictoras a través del análisis retrospectivo del fenómeno de estudio. La aplicación de técnicas estadísticas para el análisis de los datos.