Metodología 23/24

Estrategias generales de control de variables: Control por constancia de condiciones. Mantener las variables constantes para todos los sujetos. Asignar sujetos al azar a las condiciones experimentales. Incluir las variables como factores o bloques en el experimento. Medir las variables y controlar su efecto.

Estrategias generales de control de variables: Control por aleatorización. Mantener las variables constantes para todos los sujetos. Asignar sujetos al azar a las condiciones experimentales. Incluir las variables como factores o bloques en el experimento. Medir las variables y controlar su efecto.

Estrategias generales de control de variables: Control estadístico - analisis de covarianza. Mantener las variables constantes para todos los sujetos. Asignar sujetos al azar a las condiciones experimentales. Incluir las variables como factores o bloques en el experimento. Medir las variables y controlar su efecto.

Representatividad. Capacidad de poder atribuir los resultados registrados en los participantes al resto de la población a la que pertenecen. Propiedad que resume las características que deben tener los participantes para que se pueda estudiar un determinado fenómeno. Facilidad de un grupo de personas para participar en una investigación.

Idoneidad. Capacidad de poder atribuir los resultados registrados en los participantes al resto de la población a la que pertenecen. Propiedad que resume las características que deben tener los participantes para que se pueda estudiar un determinado fenómeno. Facilidad de un grupo de personas para participar en una investigación.

Accesibilidad: Capacidad de poder atribuir los resultados registrados en los participantes al resto de la población a la que pertenecen. Propiedad que resume las características que deben tener los participantes para que se pueda estudiar un determinado fenómeno. Facilidad de un grupo de personas para participar en una investigación.

En los diseños no experimentales descriptivos es falso que: Suponen el resumen de datos. No requieren hipotesis causal. Las correlaciones presuponen causalidad. Pueden ser exploratorios de muestras de representativas.

No es un tipo de diseño pre-experimentales: Una sola medida. Un solo grupo. Grupos estáticos. Grupos no equivalentes.

Es falso que en los diseños cuasi - experimentales: No existe asignación aleatoria. No existe control de variables extrañas. Los tipos son: experimentos naturales, grupos no equivalentes, cohortes y longitudinales, diseño de discontinuidad en la regresión.

Es falso en cuanto a los diseños experimentales: Se pueden realizar en laboratorio o en el mundo real. No hay asignación aleatoria de los participantes a los grupos pero sí de los grupos a las condiciones experimentales. Manipulación de la VI por parte del investigador permite máximo control de variables extrañas, máxima validez interna y contraste de hipótesis causal. Se puede inferir causalidad.

Los análisis correlacionales. Requieren varios grupos, se estudian relaciones entre diferentes grupos. No requieren varios grupos, se estudian relaciones entre diferentes variables.

En el diseño de Solomon: No hay pre-test en 3 y 4 para eliminar los efectos que pueda tener en el post-test. Hay pre-test en 3 y 4 pero no en 1 y 2. Hay pre-test en 1, 2, 3 y 4. No hay post-test en 3 y 4 porque lo que importa es el pre-test.

El diseño de cruce/crossover: No hay pre-test en 3 y 4 para eliminar los efectos que pueda tener en el post-test. Sirve para ver si influye el orden de aplicación. No interesa "el tiempo".

Cual es correctas?. El nº de grupos en un diseño de grupos viene función de los niveles de la VI. El nº de grupos en un diseño de grupos viene función del nº de VIs.

Diseño de grupos: Dos o más grupos reciben los distintos tratamientos, intervenciones o condiciones experimentales. Se le conoce como estrategia entre - sujetos o intersujeto/intergrupos. A y B son correctas.

Si la muestra de un diseño de grupos no se ha obtenido de manera aleatorizada, el diseño tampoco es aleatorizado. Verdadero. Falso.

Ventaja de la asignacion aleatoria en los grupos: Permite asumir equivalencia incial de los grupos respecto a las variables desconocidas. No se podrán comparar los grupos. No hace falta trabajar con grupos grandes.

Si no se puede aleatorizar completamente: Grupos aleatorios con bloques. Medidas repetidas. Diseño mixto. Asignación de grupos ya formados.

En los grupos aleatorios con bloques, que variable pasa a ser bloqueada?. VI. VD. Variable extraña. Variable control.

En cuanto al bloqueo de variables, es falso que: Solo se puede bloquear una variable a la vez. Se suelen bloquear variables relacionadas con la VD. El bloqueo es más efectivo que el equilibrado en grupos pequeños. Se puede realizar el blolqueo de tal forma que solo exista un individuo por nivel y bloque.

En la asignación de grupos ya formados es falso que: Existen restricciones que impiden la creación aleatoria de los grupos experimentales por lo que deja de ser experimental. Se puede utilizar control estadístico/por análisis. Se puede utilizar control metodológico/por diseño.

Significación estadística. Criterio para evaluar en qué medida un valor se aleja de lo esperado, basándose en modelos probabilísticos. Técnica estadística que contrasta la posibilidad de que un grupo de medidas provenga de poblaciones con valores de medias iguales.

Análisis de varianza. Criterio para evaluar en qué medida un valor se aleja de lo esperado, basándose en modelos probabilísticos. Técnica estadística que contrasta la posibilidad de que un grupo de medidas provenga de poblaciones con valores de medias iguales.

Comparación de medidas entre 2 grupos independientes (1VI --> 2 niveles) Inter. Prueba t de student de muestras independientes - U de Mann Whitney. ANOVA de un factor - U de Mann Whitney. Prueba t de student de muestras independientes - Kruskal Wallis. ANOVA de un factor - Kruskal Wallis.

Comparación de medidas entre más de 2 grupos (1VI; más de dos grupos). Prueba t de student de muestras independientes - U de Mann Whitney. ANOVA de un factor - U de Mann Whitney. Prueba t de student de muestras independientes - Kruskal Wallis. ANOVA de un factor - Kruskal Wallis.

Comparación de medidas entre 2 grupos independientes (1VI --> 2 niveles) Inter: TAMAÑO DEL EFECTO. D de Cohen. ANOVA de un factor. Prueba t de student de muestras independientes. ETA cuadrado.

Comparación de medidas entre 2 grupos independientes (1VI --> 2 niveles) Inter: SI NO ASUMIMOS HOMOCEDASTICIDAD. D de Cohen. ANOVA de un factor. Prueba t de student de muestras independientes. Corrección de Levene.

Comparación de medidas entre más de 2 grupos (1VI; más de dos grupos): TAMAÑO DEL EFECTO. Prueba t de student de muestras independientes. ANOVA de un factor. D de Cohen. ETA cuadrado.

Comparación de medias entre más de dos grupos: contrastes parciales: CORRECCIÓN. Bonferroni. Levene. Eta cuadrado. d de cohen.

Diseño intrasujetos. Cada sujeto pasa por varias condiciones experimentales o varias medidas. Cada sujeto pasa por una concidión experimental o una medida. Un individuo recibe dos o más tratamiento. Un solo grupo de sujetos recibe un tratamiento.

En que situación no se utiliza un diseño de medidas repetidas. Evaluación longitudinal del cambio a lo largo del tiempo. Evaluación de la actuación de los sujetos bajo diferentes condiciones de tratamientos. Comparar puntuaciones de los mismos sujetos en diferentes pruebas psicométricas --> análisis de perfiles. Comparar las puntuaciones de dos grupos de sujetos bajo una condición de tratamiento.

Para los diseños intrasujeto. A. Se necesita menos muestra (se aumenta el nº de observaciones sin incrementar nº de participantes). B. Aumenta la varianza de error asociada a las diferencias individuales. C. Aumenta la presencia de varianza sistemática secundaria. B y C son falsas. Mejora la validez por conclusión estadística.

Reequilibración/contrabalanceo. a. Técnica de control al efecto del orden. b. Técnica de control al efecto residual. c. Hacer una repetición de la secuencia de presentación de los niveles en orden inverso. a. y c. son correctas.

Técica de control tanto de efecto residual como de efecto de orden. Espaciado entre intervenciones. Reequilibrado o contrabalanceo. Debriefing. Descanso para recuperar el estado inicial.

Comparación de dos medidas relacionadas: T de student - Wilcoxon. T de student - Friedmann. Anova de medidas repetidas - Wilcoxon. Anova de medidas repetidas - Friedmann.

Comparación de medidas entre más de dos medidas repetidas. T de student - Wilcoxon. T de student - Friedmann. Anova de medidas repetidas - Wilcoxon. Anova de medidas repetidas - Friedmann.

Estrategias generales de control de variables: Control por diseño. Mantener las variables constantes para todos los sujetos. Asignar sujetos al azar a las condiciones experimentales. Incluir las variables como factores o bloques en el experimento. Medir las variables y controlar su efecto.

Estrategias generales de control de variables: Control estadístico - análisis de covarianza. Mantener las variables constantes para todos los sujetos. Asignar sujetos al azar a las condiciones experimentales. Incluir las variables como factores o bloques en el experimento. Medir las variables y controlar su efecto.

Los diseños mixtos son lo mismo que tener dos casos de unifactorial?. No, porque también importa la interacción. Sí, es lo mismo.

Cual es incorrecta?. El diseño mixto mezcla intrasujeto e intersujeto. Los diseños factoriales no engloban a los mixtos. Los diseños factoriales podrían ser ambas inter o ambas intra. Los diseños factoriales englobal a los mixtos, en los que hay al menos una intra y al menos un inter.

Diseño de medidas parcialmente repetidas. Diseño de medidas repetidas multigrupo. En un mismo experimento combina el procedimiento de grupos independienres y el procedimiento cono sujetos de control propio. Al menos dos VIs: una entre (inter?) o de agrupación y una intra o de medidas repetidas. Todas son correctas.

Diferencia entre diseño factorial mixto y el diseño split-plot. El split-plot las variables entre sujetos no son experimentales sino que son variables de sujeto. El diseño factorial mixto las variables entre sujetos no son experimentales sino que son variables de sujeto. El split-plot las variables entre sujetos son experimentales. El diseño factorial mixto las variables entre sujetos son experimentales.

Diseños multifactoriales: Puede tratarse de distintos niveles de VI asociados a grupos diferentes. Puede tratarse de distintos niveles de VI asociados a un solo grupo ( distintos momentos de medida). Pueden ser mixtos. Todas son correctas.

Cuál es un caso de diseño mixto?. Varias VI con varios niveles cada una: Un solo grupo y medidas repetidas. Varias VI con varios niveles cada una: Un grupo para cada combinación de variables. Varias medidas de una misma VI con distintos niveles: Al menos dos grupos con varias medidas cada grupo (a lo largo del tiempo).

En diseño s bifactoriales qué efecto se tiene principalmente en cuenta?. Efecto principal. Efecto diferencial. Efecto de interacción.

Efecto principal: Influencia de cada variable independiente, tomada separadamente, sobre la dependiente. Se detecta mediante el estudio del efecto principal y es la diferencial entre dos niveles diferentes de un mismo factor. Aparece cuando la influencia de una VI sobre la VD varía en función de los valores que toman otras VI.

Efecto diferencial: Influencia de cada variable independiente, tomada separadamente, sobre la dependiente. Se detecta mediante el estudio del efecto principal y es la diferencial entre dos niveles diferentes de un mismo factor. Aparece cuando la influencia de una VI sobre la VD varía en función de los valores que toman otras VI.

Efecto de interacción. Influencia de cada variable independiente, tomada separadamente, sobre la dependiente. Se detecta mediante el estudio del efecto principal y es la diferencial entre dos niveles diferentes de un mismo factor. Aparece cuando la influencia de una VI sobre la VD varía en función de los valores que toman otras VI.

En los diseños expostfacto. El investigador tiene control sobre las variables. El investigador no tiene control sobre las variables.

En cuanto a la selección de sujetos en los diseños expostfacto, es falso: En general los participantes se escogen después de que haya ocurrido la VI (o la VD). La VI (o VD) pertenece al sujeto y no procede de una manipulación experimental. Hay asignación aleatoria a los grupos.

Diseño exposfacto, señala la respuesta incorrecta. Los grupos se forman por seleccion de valores de la VI que ya existe. No se garantiza igualdad en el resto de variables extrañas. Gana en validez externa. Gana en validez interna.

En los diseños exposfacto. Se puede hablar de causalidad. Se puede hablar de correlación.

Diseños exposfacto. A. No se puede hablar de correlación. B. La diferencia entre VI y VD es solamente teórica. C. La hipótesis se plantean como causa - consecuencia. D. Las hipótesis se plantean como diferencias de grupos o como relacionales. B y D son correctas. B y C son correctas.

Cual no es una técnica de control de los diseños exposfacto. Emparejamiento de sujetos. Análisis de covarianza (ANCOVA). Introducción de variables relacionadas con la variable dependiente. Constancia y equilibrado.

Cual gana en validez interna?. Diseños retrospectivos. Diseños prospectivos.

Variables categóricas en: Retrospectivo de comparación de grupos. Retrospectivo de grupo único. Retrospectivo simple.

Gana en validez externa. Retrospectivo de comparación de grupos. Retrospectivo de grupo único. Retrospectivo simple.

Gana en validez interna. Retrospectivo de comparación de grupos. Retrospectivo de grupo único. Retrospectivo simple.

Cual es correcta?. En el estudio de caso no se prueba, se describe. En el diseño de caso único sí hay manipulación experimental. En el estudio de caso no se describe, se prueba. En el diseño de caso único sí hay manipulación experimental. En el estudio de caso no se prueba, se describe. En el diseño de caso único no hay manipulación experimental. En el estudio de caso no se describe, se prueba. En el diseño de caso único no hay manipulación experimental.

En el diseño de caso único, es falso: Registro sucesivo a lo largo del tiempo, de la conducta de un sujeto o un grupo reducido de personas, antes, durante y tras la retirada de tratamiento en condiciones muy controladas. También se conoce como diseño de replicación intrasujeto. Se puede realizar el promediado de varias personas. El sujeto es su propio control.

Causalidad, es falso. Contingencia temporal: VI antecede a VD. Co-Variación entre VI y VD. Contingencia temporal: VD antecede a VI. No espuriedad.

Cual es complicado que se cumpla en los diseños de caso único. Contingencia temporal entre VI y VD. Co-Variación. No espuriedad.

En cuanto a la intervención en los diseños de caso único: Se considera un nivel de la VI. No se considera un nivel de la VI.

Construcción de gráficas de diseños de caso único. a) VD: Eje Y. b) VI: Eje Y. c) VI: Etiquetas sobre los datos. d) VD: Eje X. a) y c) son correctas.