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Métodos cuantitativos: Investigación experimental [3.1] ¿Cómo estudiar este tema?

[3.2] Conceptos clave en el enfoque metodológico cuantitativo [3.3] El diseño experimental

TEMA

[3.4] El diseño cuasi-experimental

TEMA 3 – Esquema

2 Diseño intrasujetos Diseños simples Diseños factoriales

Variable independiente Variable dependiente

Diseño de series temporales

Diseños con grupo de control no equivalente

Diseño entregrupos

Diseños experimentales Diseños no experimentales

El diseño cuasi experimental

El diseño experimental

Conceptos clave

Métodos cuantitativos: Investigación experimental

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Esquema

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Ideas clave 3.1. ¿Cómo estudiar este tema?

Para estudiar este tema deberás consultar el documento extraído de la obra: Navarro, E. (coord.), Jiménez-García, E., Rappoport, S. y Thoilliez, B. (2016).

Introducción a la investigación e innovación en educación. Manuscrito en preparación.

Accede al artículo a través del aula virtual.

También debes leer el caso práctico resuelto recogido en la sección «Casos prácticos» del tema que te señalamos a continuación:

Broc

Cavero,

M.A.

(2010).

Estudio

investigación valorativa de la eficacia del Programa de Refuerzo, Orientación y Apoyo (PROA) en alumnos de Educación Secundaria Obligatoria. Revista de educación, 352, 405-429.

Accede al documento a través del aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual Este tema constituye la primera parte de los contenidos dedicados a la metodología cuantitativa y estará dedicado a conceptos relacionados con la investigación cuantitativa y a las características y aplicación de distintos diseños de investigación experimental y cuasi-experimental.

A continuación encontrarás, para cada uno de los apartados que componen el tema, aquellas ideas esenciales cuya comprensión es fundamental para lograr un conocimiento claro de los conceptos implicados.

3.2. Conceptos clave en el enfoque metodológico cuantitativo En primer lugar vamos a repasar las características fundamentales de los métodos cuantitativos de investigación: » Consideran la realidad como única y objetiva, y se puede descomponer en variables medibles. » El objetivo de la investigación es la explicación del fenómeno a estudiar mediante el establecimiento de relaciones entre las variables implicadas.

TEMA 3 – Ideas clave

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» El razonamiento implicado es fundamentalmente el hipotético-deductivo. » Los diseños de investigación empleados son el experimental, el cuasi-experimental y el ex post facto. » Para la recogida de datos se utilizan pruebas estandarizadas, cuestionarios, observación, entrevistas, etc. » Los resultados obtenidos con estos métodos pueden ser generalizados al resto de la población.

La estructuración de la investigación cuantitativa comienza definiendo las variables que están implicadas en las hipótesis de partida, de forma que éstas puedan ser contrastables empíricamente. Una variable sería una representación simbólica de un atributo que presentan las unidades de observación (por ejemplo: los participantes en un experimento) y en el cual difieren. Hay que resaltar en este punto que la variable no es el atributo. Por ejemplo, el atributo «estatura» puede ser representado simbólicamente por «el número de centímetros que mide una persona», pero siendo estrictos sería un error hablar de la variable estatura. Pero esto es siendo estrictos, porque resulta muy habitual en la literatura confundir el atributo con la variable.

Para clasificar las variables que pueden aparecer en una investigación, vamos a recurrir a dos criterios: » La escala. » El papel metodológico.

Tipos de variables en función de la escala Si conocemos la escala de medida de una variable, conocemos sus propiedades, sus transformaciones admisibles y cómo podemos interpretar los valores de la misma. » Variables cualitativas: o Escala nominal. o Escala ordinal. » Variables cuantitativas: o Escala de intervalo. o Escala de razón.

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Veamos brevemente las características de cada escala:

Tipos de escalas

Escala nominal

Escala de intervalo

Escala ordinal

Escala de razón

Figura 1. Esquema de los tipos de escalas.

» Escala nominal: La única relación empírica posible entre modalidades o características en esta escala es la de igualdad-desigualdad.

Ejemplos de variables nominales serían: la provincia de procedencia del alumnado o el género, masculino o femenino. Cuando una variable tiene dos valores se llama variable dicotómica.

Transformación admisible: podemos sustituir los valores de la variable por cualquier otro, siempre que mantengamos la relación de igualdad-desigualdad de la característica.

Es decir, en la variable «género» podemos etiquetar masculino como «1» y femenino como «2», pero también como «126» y «325», ya que en ambos casos esos valores solo representan una diferencia, no una relación numérica. » Escala ordinal: Además de la relación de igualdad-desigualdad, en esta escala también pueden darse relaciones de orden.

Un ejemplo de esta variable podría ser la nota media del expediente académico. Notable no solo es diferente de Aprobado, sino que además supone una nota mayor.

Transformación admisible: cualquiera que preserve el orden creciente o decreciente de magnitud en la que los objetos presentan una característica determinada.

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» Escala de intervalo: En esta escala podemos establecer la igualdad o desigualdad de las diferencias entre las magnitudes de los objetos que medimos. Es decir, nos proporciona una unidad de medida en la que el cero no significa la ausencia de la característica.

Un ejemplo típico de esta variable es la temperatura, en donde el cero no significa ausencia de temperatura, sino que es un valor más de este atributo.

Transformación admisible: las transformaciones admisibles de los valores de una escala de intervalo debe ser de tipo lineal. » Escala de razón: La escala de razón nos permite establecer «razones» entre los valores de una característica. Aquí el cero significa ausencia de característica.

Un ejemplo podría ser el peso: si un objeto pesa 0 kg es que no tiene peso. Un objeto que pesa 30 kg pesa el doble que otro que pesa 15 kg.

Transformación admisible: f(x) = bx; siendo b>0. Esta transformación solo cambia la unidad de medida (por ejemplo: de kilómetros a millas).

Tipos de variables en función del papel metodológico En una investigación de corte experimental encontraremos dos grandes grupos de variables: las variables relevantes y las variables dependientes. Las variables relevantes son aquellas que influyen en la variable dependiente. Dentro de las variables relevantes podemos encontrar la variable independiente, que es aquella que manipulamos expresamente para producir cambios en la variable dependiente, y las variables extrañas, que son aquellas que también producen cambios en la variable dependiente pero que escapan a nuestro control.

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Imagina que queremos evaluar la eficacia de un nuevo programa para la enseñanza de las matemáticas. Nuestras variables son la aplicación del programa (es una variable nominal con dos valores: aplicación sí-aplicación no) y la puntuación en matemáticas de los alumnos que hemos evaluado (que sería una variable de intervalo). En este caso, la variable independiente sería la aplicación o no del programa (lo aplicamos en un grupo de alumnos y en otro grupo no, para comparar las puntuaciones en matemáticas de uno y otro y ver, de esa forma, si el programa ha tenido efecto) y la variable dependiente sería la puntuación en matemáticas de los alumnos de ambos grupos. En esta puntuación también pueden estar influyendo variables extrañas, como el nivel de maduración de los alumnos, el ruido, etc. Estas variables deben ser eliminadas y, como esto no siempre es posible, controladas. Por ejemplo: podemos asignar al azar a los alumnos a los dos grupos (el que recibirá el programa y el que no) para que se distribuyan homogéneamente las características del alumnado que pueden influir en sus puntuaciones en matemáticas.

Pues bien, todos los diseños cuantitativos implican medir de forma objetiva las variables objeto de estudio. Las diferencias entre ellos vienen dadas por otros aspectos. En función de en qué medida podemos manipular la variable independiente podemos distinguir los diseños experimentales de los no experimentales. En el primer caso, la manipulación es total y, en el segundo, no hay manipulación alguna. En este tema nos ocuparemos de los primeros.

3.3. El diseño experimental El objetivo del diseño experimental es la inferencia causal. Esto es, establecer relaciones causa-efecto entre las variables que explican un fenómeno. Para ello, es imprescindible la manipulación expresa de la variable independiente y un control absoluto de las variables extrañas, que son aquellas variables que pueden contaminar los resultados de la investigación. Para ese control es fundamental, y esto es lo que diferencia a un diseño experimental puro de cualquier otra cosa, hacer una asignación aleatoria de los participantes a las distintas condiciones experimentales (niveles de la variable independiente).

Fíjate en el texto escrito en negrita porque ahí reside uno de los errores más frecuentes a la hora de diferenciar un diseño experimental de otro que no lo es. Se trata de asignar al azar a los participantes en la investigación a cada condición experimental, no de seleccionar al azar a esos participantes. Veamos esto retomando el ejemplo del punto

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anterior: para poner a prueba el programa para el aprendizaje de las matemáticas vamos a seleccionar a una muestra de alumnos. Esta muestra puede ser seleccionada al azar o de forma intencional, da igual, lo que determina que nuestro diseño de investigación sea experimental o no es cómo asignemos a los alumnos a cada uno de los dos grupos que tenemos (al que vamos a pasar el programa y al que no). Podemos, por ejemplo, asignar un número a cada alumno y asignar a los pares al grupo experimental (al que aplicamos el programa) y a los impares al grupo control (al que no asignamos el programa). Como en este caso cada alumno tiene la misma probabilidad de ser asignado a un grupo o a otro, estaríamos ante un diseño experimental.

Podemos llevar a cabo una clasificación de los diseños experimentales en función de distintos criterios. Recogeremos aquí algunos de ellos: » Atendiendo a la variable independiente: o En función de la manipulación de la variable independiente: Diseño intergrupos o entregrupos.

Diseño intrasujetos o de medidas repetidas (IS). o En función del número de variables independientes: Diseños unifactoriales o simples.

Diseños factoriales. » En función del número de variables dependientes: o Diseños univariados. o Diseños multivariados.

Diseños entregrupos En los diseños entregrupos, cada uno de los grupos que participa en el experimento pasa por un nivel o valor de la variable independiente. Imagina que queremos ver si la presencia de una música concreta interviene en la ejecución de una prueba de memoria en alumnos y alumnas de Educación Primaria. Antes todo, distribuimos al azar a la mitad del alumnado al grupo experimental (el que va a recibir esa música mientras realiza la prueba de memoria) y a la otra mitad al grupo control (el que realiza la prueba de memoria sin ser expuesto a la música). Una vez realizado el experimento, comprobamos si hay diferencia en la prueba de memoria entre los dos grupos.

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Podemos representar de forma gráfica los distintos diseños entregrupos en función de si se hace observaciones pretratamiento o pretest (antes de introducir el tratamiento), postratamiento o postest, etc. » Diseño postratamiento con grupo control: Grupo Experimental Control

Asignación R R

Medida pre

Tratamiento A -

Medida post O O

Tabla 1. Diseño postratamiento con grupo control.

Esta nomenclatura significa que los participantes han sido asignados al azar (Random) a los dos grupos; que el que recibe el tratamiento (A) es el llamado grupo experimental; y que después se ha llevado a cabo una medida u observación (O) de la variable dependiente en ambos grupos. Si el tratamiento ha tenido efecto deberíamos encontrar diferencias entre el grupo experimental y el grupo control en las medidas post. » Diseño con dos grupos pre y postratamiento: Grupo Experimental Control

Asignación R R

Medida pre

Tratamiento A -

Medida post O O

Tabla 2. Diseño con dos grupos pre y postratamiento.

No siempre tenemos que trabajar con dos grupos. También es posible incluir varios grupos experimentales, a los que se aplicarían sendas modalidades del tratamiento (por ejemplo distintas dosis de un fármaco). Seguiríamos en este caos hablando de diseños simples o unifactoriales ya que seguimos teniendo una única variable independiente. Un ejemplo de diseño con más de dos grupos podría ser el siguiente: o Diseño multigrupo con medida postratamiento: Grupo Experimental_1 Experimental_2 Control

Asignación R R R

Medida pre

Tratamiento A1 A2 -

Medida post O1 O1 O1

Tabla 3. Diseño multigrupo con medida postratamiento.

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Diseños factoriales En un diseño factorial se manipulan, al mismo tiempo, dos o más variables independientes para ver el efecto que tienen en una variable dependiente. Esto nos permite estudiar el efecto que tienen sobre esa variable dependiente cada una de las variables independientes y la interacción entre ellas.

Detengámonos un poco en el concepto de interacción de variables. Como acabamos de decir, cuando manipulamos dos variables independientes para ver el efecto que tienen sobre la variable dependiente podemos encontrar tres efectos: » El efecto aislado de la variable independiente 1 (VI_1) sobre la variable dependiente (efecto principal 1). » El efecto aislado de la variable independiente 2 (VI_2) sobre la variable dependiente (efecto principal 2). » El efecto de la interacción de las dos variables independientes sobre la variable dependiente.

Veámoslo con un ejemplo: Queremos evaluar los efectos del tiempo de estudio (VI_1) y el momento del día en que se estudia (VI_2) sobre el rendimiento en la asignatura Medición, Investigación e Innovación Educativa (VD). Una vez realizado el estudio, encontramos los siguientes resultados:

Momento Noche Tarde Mañana Media

<25% 2 3 4 3

Tiempo de estudio 25% >25% 2 2 5 7 7 10 4.6 6.3

Media 2 5 7

Tabla 4. Ejemplo.

Como puede verse, las dos variables han afectado de forma diferente a la VD. Por un lado, aparentemente (para saberlo con seguridad debemos hacer una prueba estadística que veremos en próximos temas) la variable «tiempo de estudio» afecta por sí sola al rendimiento: cuando se estudia menos de un 25% de tiempo se obtiene un 3 en el examen, mientras que si estudiamos más del 25%, la nota mejora sustancialmente (6,3).

Ese sería el efecto principal de la variable «tiempo de estudio». Lo mismo ocurre con el

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momento del día. Como podemos apreciar en la tabla, el rendimiento es distinto según el momento, por tanto podríamos decir que hay efecto principal de la variable «momento del día». Por último, nos preguntamos si hay efecto de la interacción entre ambas variables. Si hay interacción, una VI afecta de forma diferente a la VD en cada uno de los niveles de la otra VI. Esto es, el tiempo de estudio no afecta por igual al rendimiento en función del momento. Y esto es lo que podemos ver en la tabla. El tiempo de estudio no produce una mejora del rendimiento cuando se estudia de noche (la nota no pasa de 2), mientras que sí lo hace cuando se estudia por la tarde y, sobre todo, por la mañana.

Diseños intragrupo, intrasujetos o de medidas repetidas El los diseños intragrupo, todos los participantes en el experimento pasan por todos los niveles de la variable independiente para ver el efecto de cada uno sobre la variable dependiente. Por ejemplo, si queremos comprobar el efecto que tiene el orden de las tareas en su ejecución, podemos hacer que un grupo de alumnos haga primero la tarea A y después la tarea B, y otro grupo haga primero la tarea B y después la tarea A. Tendríamos así un diseño entregrupos. Si, en lugar de eso, hacemos que en un grupo el orden de las tareas sea A-B y después hacemos que ese mismo grupo pase primero por la tarea B y después por la A, tendremos un diseño intragrupo. Esto es, en este caso comparamos la ejecución de un mismo grupo de sujetos en las distintas condiciones experimentales.

3.4. El diseño cuasi-experimental Hay circunstancias en las que pretendemos establecer relaciones de causalidad entre variables y podemos controlar las variables extrañas que puedan afectar a nuestro experimento, pero no es posible asignar al azar a los sujetos a los distintos grupos que componen el experimento. En este caso no podríamos hablar de diseños experimentales, sino que se trataría de un diseño cuasi-experimental.

Por seguir con uno de los ejemplos que venimos utilizando en esta asignatura, imagina que queremos evaluar cómo influye la conciencia fonológica en la competencia lectora.

Para comprobarlo podemos diseñar una investigación en la que comparemos las puntuaciones en competencia lectora de un grupo de alumnos que han obtenido bajas puntuaciones en conciencia fonológica con las puntuaciones de otro grupo que haya obtenido puntuaciones altas. Este diseño no puede ser experimental porque no podemos

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asignar al azar a los sujetos al grupo de baja conciencia fonológica y al de alta conciencia fonológica, ya que esta es una característica que ya tiene cada uno de los sujetos. Es decir, podemos hacer que un alumno participe en un programa de intervención determinado, pero no podemos hacer que un alumno tenga un nivel determinado de conciencia fonológica. » Diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente: Grupo Experimental Control

Asignación

Medida pre O1 O1

Tratamiento A -

Medida post O2 O2

Tabla 5. Diseño pretest- postest con grupo de control no equivalente.

» Diseño de series temporales: Grupo Experimental Control

Asignación

Medida pre OOOO OOOO

Tratamiento A -

Medida post OOOO OOOO

Tabla 6. Diseño de series temporales.

Veamos un ejemplo práctico de las circunstancias en que debemos optar por un diseño experimental o cuasi-experimental: Un equipo de investigación de la Universidad de Málaga pretende realizar una investigación en centros de Educación de Infantil y Primaria de Andalucía para explorar la influencia diferencial de un tratamiento cognitivo-conductual para reducir las conductas disruptivas en el aula en alumnos con y sin TDAH. Su hipótesis de partida es que este tratamiento será efectivo sólo en el grupo sin TDAH. Con este fin se han seleccionado 36 alumnos con TDAH y 54 sin ese trastorno.

El objetivo y la hipótesis de partida están claramente expresados en el enunciado. Lo que debemos plantearnos ahora es cómo vamos a llevar a cabo la investigación para poner a prueba esa hipótesis, por lo que debemos decidir el diseño de investigación que seguiremos. Parece obvio que la investigación consistirá, como mínimo, en aplicar el tratamiento a un grupo de niños con TDAH y a otro grupo de niños sin TDAH, de forma que al final podamos comparar las conductas disruptivas de uno y otro grupo. La pregunta que debemos hacernos ahora es si podemos asignar a los participantes al azar a los dos grupos, y la respuesta es no, ya que un niño con TDAH no podrá ser asignado al grupo sin TDAH, es decir, la probabilidad de ese niño de pertenecer a ese grupo es

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cero. Por tanto, ya hemos descartado el diseño experimental. Puesto que parece que podemos tener un control adecuado de variables extrañas, podemos adoptar un diseño cuasi-experimental. Más concretamente, para poder extraer conclusiones fiables puesto que los dos grupos no son equivalentes, deberíamos tomar una medida pre y una medida post en los dos grupos, de forma que podamos hacer comparaciones entre grupos y, lo que resulta más interesante, hacer comparaciones entre las medidas pre y post dentro de cada grupo.

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Casos Prácticos Clases magistrales Métodos cuantitativos: Investigación experimental En esta magistral vamos a retomar el ejemplo que habéis empleado en este para ver el concepto de interacción de variables, ya que es importante que se os quede claro.

Accede a la lección magistral a través del aula virtual

Casos prácticos resueltos Estudio investigación valorativa de la eficacia del Programa de Refuerzo, Orientación y Apoyo (PROA) en alumnos de Educación Secundaria Obligatoria Broc Cavero, M.A. (2010). Estudio investigación valorativa de la eficacia del Programa de Refuerzo, Orientación y Apoyo (PROA) en alumnos de Educación Secundaria Obligatoria. Revista de educación, 352, 405-429.

Descripción y relación con el tema: en este artículo se presenta una investigación de tipo cuasi-experimental sobre la eficacia del Programa de Refuerzo, Orientación y Apoyo (PROA) en alumnos de Educación Secundaria Obligatoria.

Accede al documento a través del aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual

TEMA 3 – Casos Prácticos

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Efectos de la aplicación de un programa de educación para la convivencia sobre el clima social del aula en un curso de 2º de ESO Pérez-Pérez, C. (2007). Efectos de la aplicación de un programa de educación para la convivencia sobre el clima social del aula en un curso de 2º de ESO. Revista de educación, 343, 201-222.

Descripción y relación con el tema: en este artículo se presenta una investigación cuasiexperimental para evaluar el impacto de un programa de educación para la convivencia en un instituto de Educación Secundaria Obligatoria de Valencia.

Accede al vídeo a través del aula virtual o desde la siguiente dirección web: http://www.revistaeducacion.mec.es/re343/re343_21.pdf

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+ Información A fondo Clasificación de los diseños de investigación Montero, I. y León, O.G. (2005). Sistema de clasificación del método en los informes de investigación en Psicología. International Journal of Clinical and Health Psychology, 5, 115-127.

En este trabajo se presenta una clasificación de los diseños de investigación recogidos en este tema y en el siguiente.

Accede al artículo a través del aula virtual o desde la siguiente dirección web: http://www.aepc.es/ijchp/SCMIIP.pdf Uso del diseño cuasi experimental en educación Huertas, A. y Pantoja, A. (2016). Efectos de un programa educativo basado en el uso de las TIC sobre el rendimiento académico y la motivación del alumnado en la asignatura de tecnología de educación secundaria. Educación XX1, 19(2), 229-250 En este artículo tienes un ejemplo de aplicación de un diseño cuasi-experimental a la investigación educativa.

Accede al artículo a través del aula virtual o desde la siguiente dirección web: http://revistas.uned.es/index.php/educacionXX1/article/view/16464/14159 Diseños experimentales en educación Rodríguez, N. (2011). Diseños experimentales en educación. Revista de Pedagogía, 91, 147-158.

Este trabajo presenta una revisión somera de las características de los diseños experimentales en educación.

TEMA 3 – + Información

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Accede al artículo a través del aula virtual o desde la siguiente dirección web: http://www.redalyc.org/pdf/659/65926549009.pdf Métodos y diseños de investigación en educación Pérez-Juste, R., Galán-González, A. y Quintanal-Díaz, J. (2012). Métodos y diseños de investigación en educación. Madrid: UNED - Universidad Nacional de Educación a Distancia.

En los capítulos 4, 5 y 6 de este libro se detallan los diseños de tipo cuantitativo, como los no experimentales, cuasi-experimentales, experimentales y la investigación ex post facto.

Accede al libro a través de la Biblioteca Virtual de UNIR Métodos, diseños y técnicas de investigación psicológica Navas-Ara, M. J. (2001). Métodos, diseños y técnicas de investigación psicológica.

Madrid: UNED - Universidad Nacional de Educación a Distancia.

En el capítulo 9 de este libro se revisan las principales características de la metodología experimental y cuasi-experimental.

Accede al libro a través de la Biblioteca Virtual de UNIR

Bibliografía Arnau Grass, J. (1990). Diseños experimentales en Psicología y Educación (2ª ed.), Vol 1. México: Trillas.

Arnau Grass, J. (1990). Diseños experimentales en Psicología y Educación (2ª ed.), Vol 2. México: Trillas.

Campbell, D. y Stanley, J. (2012). Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación social. Buenos Aires: Amorrurtu.

TEMA 3 – + Información

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Cohen, L. y Manion, L. (1990). Métodos de investigación educativa. Madrid: La Muralla.

Gambara, H. (2002). Métodos de investigación en Psicología y Educación: cuaderno de prácticas. Madrid: Mc Graw-Hill.

Gambara, H. (2002). Diseño de Investigaciones. Cuaderno de prácticas. Madrid: McGraw Hill.

León, O. y Montero, I. (1999). Diseño de Investigaciones. Madrid: McGraw-Hill.

León, O. y Montero, I. (2004). Métodos de Investigación en Psicología y Educación. (3ª ed.) Madrid: McGraw-Hill.

McMillan, J.S. y Schumacher, S. (2005). Investigación educativa: una introducción conceptual. Madrid: Pearson.

Río Sadornil, D. del (2003). Métodos de investigación en educación. Proceso y diseños no complejos (Vol. I). Madrid: UNED.

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Actividades Caso práctico: Investigación experimental Descripción de la actividad Se trata de que pongas en práctica los conocimientos adquiridos hasta el momento respondiendo a las siguientes cuestiones, a partir del caso práctico que se presenta a continuación.

Caso. Un grupo de investigación de la UNIR está interesado en comprobar la influencia que, sobre la competencia matemática, tiene un nuevo método de enseñanza de las matemáticas, diseñado por ellos mismos para mejorar esa competencia, en comparación con el método de enseñanza tradicional. Para llevar a cabo la investigación se cuenta con una muestra de 1594 alumnos y alumnas de entre 6 y 11 años, desde 1º hasta 6º de Educación Primaria. Para evaluar la competencia matemática emplearán el Test para el Diagnóstico de las Competencias Básicas en Matemáticas (TEDI-MATH).

Responde a las siguientes cuestiones: » Identifica el problema de investigación y formula los objetivos y las hipótesis de investigación. » Una vez realizada la investigación, los investigadores de este grupo deben redactar un informe para dar a conocer los resultados. Confecciona un guion del marco teórico que debería incluir ese informe. » Plantea formalmente el diseño de investigación que emplearías. Justifica tu decisión. » Describe los pasos que seguirías para llevar a cabo la investigación.

Objetivos de la actividad » Desarrollo de la capacidad analítica. » Saber identificar los conceptos estudiados en el temario. » Saber relacionar las ideas del temario con problemas de investigación. » Profundizar en las características, oportunidades y limitaciones que ofrecen los diseños de investigación estudiados. » Saber exponer las propias ideas de un modo preciso, riguroso y argumentado.

TEMA 3 – Actividades

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Metodología » Redacción de un análisis de la investigación propuesta en el que queden recogidas las respuestas a las cuestiones planteadas. Es decir, no se trata de ir contestando a cada una de las preguntas, sino de que en la redacción queden todas tratadas y argumentadas.

Criterios de evaluación A la hora de evaluar esta actividad se tendrán en cuenta los siguientes aspectos: » Que los objetivos que se proponen queden respondidos. » Que los temas fundamentales del temario se han comprendido y se han aplicado correctamente al caso propuesto. » Que se ha seleccionado un diseño de investigación adecuado para el problema de investigación propuesto y se ha justificado debidamente.

Extensión máxima: 3 páginas, fuente Georgia 11 e interlineado 1,5.

TEMA 3 – Actividades

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Test 1. Señala la opción correcta en relación con los métodos cuantitativos: A. Los resultados obtenidos pueden ser generalizados a la población.

B. La recogida de información se basa en la percepción subjetiva del investigador.

C. Se basan en el razonamiento deductivo.

2. Si queremos medir el efecto del estilo de aprendizaje sobre el rendimiento académico, ¿cuál sería la variable dependiente?

A. El estilo de aprendizaje.

B. El rendimiento académico.

C. Ninguna de las anteriores.

3. ¿Qué es lo que diferencia a los diseños experimentales de los no experimentales?

A. En los primeros la manipulación de variables es total.

B. En los no experimentales la manipulación de variables es total.

C. En los experimentales apenas hay control de variables.

4. ¿Cuál es la variable que manipulamos para ver el efecto que tiene sobre otra variable?

A. La variable dependiente.

B. La variable independiente.

C. La variable extraña.

5. ¿Qué nombre reciben los diseños de investigación en los que interviene más de una variable independiente?

A. Diseños entregrupos.

B. Diseños simples.

C. Diseños factoriales.

6. Un diseño en el que todos los participantes pasan por todas las condiciones experimentales recibe el nombre de: A. Diseño entregrupos.

B. Diseño intragrupo.

C. Diseños simples.

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7. La siguiente tabla presenta los resultados obtenidos en una investigación en la que se pretendía evaluar la influencia del género y de la inteligencia general en el rendimiento académico de alunos de 3º de Educación Primaria. Para ello, se han agrupado las puntuaciones obtenidas en un test de inteligencia en menos de 75, entre 75 y 100 y más de 100. Como medida del rendimiento académico se han tomado las calificaciones medias del segundo trimestre. Obsérvala y señala la opción correcta:

Género Masculino Femenino Media

-75 5.5 5.5 5.5

Inteligencia general 75-100 +100 7.3 9.2 7.3 9.2 7.3 9.2

Media 7.3 7.3

A. El rendimiento se ve afectado por la interacción entre las dos variables.

B. La variable «género» afecta al rendimiento.

C. La variable «inteligencia» afecta al rendimiento.

8. Observa la tabla anterior y señala la opción correcta: A. Hay diferencias en inteligencia en función del género.

B. No hay diferencias en rendimiento en función de la inteligencia.

C. No hay diferencias en rendimiento en función del género.

9. Observa la siguiente tabla y señala la opción correcta: Grupo Experimental Control

Asignación R R

Medida pre O1 O1

Tratamiento A -

Medida post O2 O2

A. Es un diseño experimental con dos grupos pretest-postest.

B. Es un diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente.

C. Es un diseño postest con grupo de control.

10. Observa la siguiente tabla y señala la opción correcta: Grupo Experimental Control

Asignación

Medida pre O1 O1

Tratamiento A -

Medida post O2 O2

A. Es un diseño experimental con dos grupos prestest-postest.

B. Es un diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente.

C. Es un diseño postest con grupo de control.

TEMA 3 – Test

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TEMA 3 – Test

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