02 DCA Simple PDF

 

Diseños de Investigación en Psicología Grado en Psicología

Diseños Experimentales Terminología básica general   Experimento: forma particular de investigación en la que se observa la respuesta a un tratamiento o manipulación experimental frente a una situación de comparación (no tratamiento, placebo, tratamiento estándar, …). Idealmente se desarrolla en un contexto de control que garantice la no influencia de posibles variables extrañas.   Variable de respuesta: Variable Variable dependiente en la que se rregistra egistra la respuesta a un tratamiento. En la investigación psicológica son muy frecuentes variables cuantitativas. Sin embargo, cada vez aparecen más trabajos con variables de respuesta categórica, sobre todo dicotómicas.   Unidad experimental: unidad mínima de la que se registran datos. La forma más habitual en Psicología suele ser una persona, aunque también son frecuentes una diada o pareja, una familia, un grupo, un animal, …   Tratamiento : cualquier tipo de manipulación que el investigador administra o presenta a las unidades experimentales.









  nan : variable (independiente) de naturaleza categórica. Sus valores se denomiFactor  niveles .   Factor experimental: variables cuyos niveles o valores representan intervenciones o manipulaciones experimentales por parte del investigador. La ausencia de tratamiento también se considera un modo de intervención. Variable manipulada de naturaleza categórica.   Forma de administración de los niveles n iveles del factor. o  Intersujetos: para cada  nivel se utiliza un grupo  diferente de unidades experimentales. o  Intrasujetos: para todos los niveles se utiliza el mismo grupo de unidades experimentales.   Tipo de factor : o  De efectos fijos: los niveles del factor han sido elegidos por el investigador. investigador.









o

 



 



 



 



 



 

  De factor han sido seleccionados aleatoefectos riamente de aleatorios un conjunto: los de niveles posiblesdel n iveles. niveles. Combinaciones experimentales: Cuando hay más de un factor, son las combinaciones entre los niveles de los factores contemplados en el diseño. Si hay un factor con 4 niveles y otro factor con 3 niveles, el número de combinaciones experimentales es de 4x3 = 12. Asignación aleatoria: proceso por el que se asigna aleatoriamente un nivel de un factor experimental a cada unidad experimental. Réplicas: número de unidades experimentales a las que se les aplica el mismo tratamiento o número de unidades experimentales por cada nivel del factor. Si un factor tiene 3 niveles, y en cada nivel hay 5 sujetos, el diseño tiene 5 réplicas. Diseño: plan de investigación desarrollado por el investigador para probar sus hipótesis. En los estudios experimentales, uno de los objetivos del diseño es controlar la variabilidad natural de las unidades experimentales, para evitar que influyan sobre la variable de respuesta. Factor de bloque o factor de bloqueo : variable cuyos niveles reflejan valores de una variable no manipulada (sexo: hombre – Mujer; edad: joven – adulto – mayor; Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

1 

 

grado de anorexia: bajo – medio – alto; estudios: primarios – secundarios – bachillerato – universitarios). Es una variable en la que para cada uno de sus niveles el tratamiento puede actuar de manera diferente. De no utilizarse en la investigación sería una variable extraña. Se introduce en el diseño para controlar su efecto sobre la variable de respuesta. V Variable ariable medida (no manipulada) de naturaleza categórica.   Va Variable riable concomitante, covariable o covariante: variable cuantitativa no manipulada. Representa una característica heterogénea de las unidades experimentales relacionada con la variable de respuesta. De no utilizarse en la investigación sería una variable extraña. Se introduce en el diseño para controlar (estadísticamente) su efecto sobre la variable de respuesta.   Relación entre los factores: Las formas más habituales de relación son: o  De cruce: en un nivel o valor de un factor aparecen todos los niveles del otro. o  De anidamiento: en un nivel de un factor sólo aparecen algunos niveles del otro.





Una investigación quiere probar la eficacia de la vareniclina como tratamiento para dejar de fumar. Mediante anuncios en prensa se solicitan personas voluntarias voluntari as fumadoras que deseen dejar de fumar. De las personas que se presentan se excluyen las que han intentado dejar de fumar 2 o más veces, las que fuman menos de 20 cigarrillos/día, las que padecen algún trastorno de personalidad y las que presentan algún problema anímico. Finalmente son seleccionadas 40 personas. Los investigadores quieren probar la eficacia de la vareniclina (VRC) en la mitad de las personas. La otra mitad no tomará este principio activo. Además quieren comprobar el efecto de un programa de terapia comportamental (TC) combinado con el anterior. Deciden formar 4 grupos: VRC y TC; VRC no TC; no VRC y TC; no VRC y no TC. Uno a uno van asignando aleatoriamente a cada uno de los 40 participantes a una de las 4 condiciones o combinaciones, resultando 10 personas en cada una de las combinaciones o grupos. Durante 3 meses se desarrolla la intervención en cada uno de los grupos. 15 días después des pués de terminar se solicita a cada uno de los participantes que indique el número de cigarrillos que fuma cada día. Las hipótesis de los investigadores son las siguientes:   La vareniclina es efectiva para dejar dejar de fumar: las personas que tomaron este compuesto fuman menos que las personas que no lo tomaron.   La terapia comportamental es efectiva para dejar de fumar: las las personas que recibieron recibieron TC fuman menos que las que no la recibieron.   La aplicación aplicación de vareniclina es más efectiva cuando va acompañada de TC: las personas que tomaron vareniclina y recibieron TC fuman menos que las que sólo tomaron vareniclina.







  Variable de respuesta: nº de cigarrillos fumados al día. No confundir con los datos que se presentan en un reporte de investigación. En un artículo puede aparecer una tabla o un gráfico que muestre el promedio de cigarrillos por cada uno de los grupos. Esto puede dar lugar a pensar, erróneamente, que la variable de respuesta es el promedio de cigarrillos. La variable de respuesta es el dato, valor o respuesta que se obtiene de una unidad experimental, en este caso de un sujeto, y sería el nº de cigarrillos que consume al día.   Unidades experimentales o participantes: 40 sujetos.   Tratamientos  aplicados: o  Vareniclina y No vareniclina (VRN / nVRN nVRN)) o  Terapia comportamental comportamental y no terapia comportamental comportamental (TC / nTC)



 

 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

2 

 

  Factores experimentales: 2 factores o  Vareniclina: Sí y No (categórica, 2 niveles). Efectos fijos. Intersujetos. o  Terapia comportamental: comportamental: Sí y No (ca (categórica, tegórica, 2 niveles). Efectos fijos. Intersujetos.   Relación entre los factores: de cruce (en un nivel de un factor aparecen todos los niveles del otro). En VRN se encuentra TC y nTC. En nVRN se encuentra TC y nTC.   Combinaciones experimentales: 4 (2x2)   Réplicas: 10 (sujetos que hay en cada combinación o grupo)   Asignación aleatoria: Sí   Diseño experimental: Sí (los factores son manipulados).   Factores de bloque: no los hay. hay. Podría haberse considerado, por ejemplo, nivel de motivación: alta, media, baja, porque puede influir en la variable de respuesta o variable dependiente: los participantes con menos motivación pueden mostrar menos efectividad en el tratamiento que los más motivados. Como no se ha tenido t enido en cuenta es una variable extraña potencial.   Covariantes: no las hay. Podría haberse considerado, por ejemplo, el nº de años fumando. Personas con más adicción podrían mostrar menos efectividad al tratamiento.   Procedimientos de control: las exclusiones en el procedimiento de selección muestral suponen procedimientos de control, posibles variables extrañas ext rañas que crean heterogeneidad entre los participantes y que pueden influir en la variable dependiente (resistencia a dejar de fumar, fumar, nivel de consumo y problemas de personalidad o anímicos). La asignación aleatoria también es un procedimiento de control, permite distribuir de manera homogénea posibles variables extrañas no identificadas.







   





Diseños Experimentales Los diseños experimentales se caracterizan por: por : 1. Incluir, al menos, un un factor de naturaleza experimental experimental o manipulada. manipulada. 2. Utilizar la aleatorización para asignar a ca cada da participante a un nivel del factor. factor. 3. Según tengan o no factores intrasujetos, intrasujetos, se clasifican en dis diseños eños experimentales intersujetos e intrasujetos.

Diseños Intersujetos: para cada nivel o combinación de niveles se utiliza un grupo diferente de participantes. Cada participante debe asignarse aleatoriamente a los niveles o combinaciones de los factores experimentales. Los diseños d iseños experimentales intersujetos se clasifican en:   Diseños Completamente Aleatorios (DCA): aquéllos cuyos factores son todos manipulados y los participantes se asignan aleatoriamente a sus niveles (diseños simples) o a sus combinaciones experimentales (diseños factoriales). o  Simples: 1 factor expe experimental rimental con 2 o más niv niveles eles manipulados. Los ssujetos ujetos son asignados aleatoriamente a los distintos niveles. o  Factoriales: 2 o más factores experimentales, c cada ada uno d de e ellos ccon on 2 o más niveles manipulados. Los sujetos son asignados aleatoriamente a una de las combinaciones entre los factores.   Diseños Jerárquicos (DJE): también denominados diseños anidados, son aquéllos en los que dos factores tienen una relación de anidamiento. Los niveles de uno de





 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

3 

 

los factores no se reproducen exactamente en cada nivel del otro.   Diseños de Bloques Aleatorios (DBA): diseño factorial que en su forma más simple presenta un factor experimental y un factor de bloque.   Diseños con Variables Concomitantes (DVC): también denominados diseños con covariantes o diseños ANCOVA, por el procedimiento estadístico usado cuando la variable dependiente es cuantitativa.





Diseños Intrasujetos: aquellos que contemplan algún factor intrasujeto, en el que para todos sus niveles se utiliza el mismo grupo de unidades experimentales o participantes. No obstante, para poder considerarse diseño experimental, el orden en el que un participante recibe cada tratamiento debe ser fijado aleatoriamente. Los diseños experimentales intrasujetos se clasifican en:   Diseños de medidas totalmente repetidas (DMTR): en general diseños intrasujetos, en los que todos los factores son intrasujeto y, por tanto, en todos los niveles o combinaciones experimentales se utiliza el mismo grupo de participantes. o  Simples: utilizan un único factor intrasujeto. o  Factoriales: contemplan dos o más factores fa ctores intrasujeto.   Diseños de medidas parcialmente repetidas (DMPR): o diseños inter-intra o diseños mixtos, por presentar tanto ta nto factores intrasujetos como intersujetos.





 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

4 

 

Diseños Experimentales Intersujetos DCA: Diseños Completamente Aleatorios DCA Simples   Un diseño se denomina simple cuando tiene un solo factor .



  Un diseño se denomina factorial cuando tiene más de un factor .



Un diseño completamente aleatorio simple contempla un factor experimental y la variable de respuesta. El factor experimental debe tener al menos 2 tratamientos. Si bien un experimento se puede realizar con sólo una observación por tratamiento, para poder estimar estadísticamente si hay diferencias entre los tratamientos serán necesarias 2 observaciones, unidades experimentales o réplicas por cada nivel. En diseños intersujetos, como el DCA, se entiende por réplica el número de observaciones por nivel.   Un diseño (simple o factorial) se denomina no replicado cuando tiene sólo una observación por nivel (o combinación de niveles en diseños factoriales).   Un diseño (simple o factorial) se denomina replicado cuando tiene más de una observación por nivel (o combinación de niveles en diseños factoriales).







  Un denomina el mismo diseño equilibrado número de observa (o combinaciones de cuando nivelestiene en diseños factoriales). ciones por se nivel

El efecto de un tratamiento es el cambio que produce la administración de ese tratamiento en la variable de respuesta yy,, generalmente, se evalúa como la dif diferencia erencia entre la media de ese tratamiento y la media global. Por ejemplo, en un diseño DCA se asignan aleatoriamente 20 estudiantes con problemas de ansiedad ante los exámenes a uno de dos tratamientos: (a) taller de control de la ansiedad; (b) grupo control. Uno de los grupos (a) asiste durante 2 meses a un taller de control, mientras que el otro ot ro grupo (b) no recibe ningún tipo de intervención específica. Una vez finalizada la intervención, se registran las calificaciones de ambos grupos. Se observa que el promedio de los 20 alumnos ha sido de 5,2. El grupo (a) obtuvo un promedio de 5,6 y el grupo (b) de 4,6. Por tanto, podemos observar:   Efecto del grupo experimental experimental (a): media (a) – media total: 5,6 – 5,2 = 0,4.   Efecto del grupo control control (b (b): ): media (b) – media to total: tal: 4,6 – 5,2 = -0,4.

 

Por tanto, el tratamiento presenta un efecto positivo. Para determinar la magnitud y significación de ese efecto, tendremos que utilizar procedimientos estadísticos. El desarrollo de un diseño experimental, y por tanto de un DCA simple, supone:   Determinar los tratamientos a administrar administrar.. Para cada tra tratamiento tamiento se creará un grupo. Según el tipo de tratamiento, denominaciones frecuentes son: o  Grupo experimental: experimental: recibe un tratamiento tratamiento experimental experimental y conocer su efecto es el objetivo de la investigación. o  Grupo control: no recibe ningún tratamie tratamiento nto (sirve como como comparac comparación ión para determinar el efecto del tratamiento t ratamiento experimental).



o

  cia Grupo placebo: places ebo: un falso tratamiento o tratamiento inocuo bajo la creende que unrecibe verdadero tratamiento (sirve como comparación).   Determinar la variable de respuesta (V (Variable ariable Dependiente). Dependiente). La mayor parte de las



 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

5 

 

investigaciones en Psicología utilizan variables de respuesta cuantitativas, no obstante cada vez se encuentran más trabajos con variables de respuesta categóricas, especialmente dicotómicas.   Identificar posibles variables extrañas extrañas y la posibilidad de su control. Algunas variables extrañas se pueden controlar en el proceso de selección de la muestra, con la aplicación de criterios de inclusión y exclusión (las técnicas de eliminación y constancia se realizan en esta fase). El control de variables extrañas también se puede realizar mediante procedimientos experimentales (bloqueo o diseños de bloques) o mediante procedimientos estadísticos (diseños con covariantes) teniendo una medida de la variable extraña en cada participante. Pero esto daría lugar a otros diseños, de bloques DBA y de variables concomitantes DVC, respectivamente.   Seleccionar la mue muestra stra de sujetos (o unidades unidades experimentales). La mayor parte de las investigaciones suelen utilizar un muestreo de conveniencia: formar la muestra con los sujetos más fácilmente accesibles. a ccesibles. La principal ventaja de este muestreo no aleatorio es la inmediatez en comparación con un procedimiento de selección aleatoria. Sin embargo, su principal inconveniente es el sesgo de selección: que no sea una muestra representativa. Por este motivo y para evitar posibles variables extrañas, es muy conveniente fijar criterios de selección que ayuden a mejorar la representatividad de la muestra. Son de dos tipos: o  Criterios de inclusión: c características aracterísticas que ha han n de cumplir los sujeto sujetoss para formar parte de la muestra.





o

  Criterios exclusión: características que d de e presentarla presentarlass un sujeto, ssería ería excluido dede la muestra.   Asignación aleatoria de los tratamientos. A cada sujeto de la muestra final se le asigna un tratamiento de forma aleatoria.   Administración de los tratamientos y registro de la variable d de e respuesta respuesta.. Es mu muyy importante que la administración de los tratamientos se realice en igualdad de condiciones para todos los participantes. Para ello e llo hay que garantizar: o  Que todos los s sujetos ujetos re reciban ciban las mismas ins instrucciones trucciones (cuando el tratamiento es de aplicación individual es conveniente grabar las instrucciones). o  Que se apliquen siempre siempre los mismos instrumentos, instrumentos, por los mismos experimentadores y en las mismas condiciones. o  Que los experimentadores desconozcan el grupo o condición al que pertenece un sujeto particular (experimentador ciego). o  Que los participantes d desconozcan esconozcan el grupo o condició condición n al que que han sido asignados (participantes ciegos). o  Que la investigación s se e desarrolle bajo un doble cie ciego go (la combinación de las dos recomendaciones anteriores). o  Evitar la comunicación entre participantes participantes hasta que hay haya a terminad terminado o la investigación.   Además, habrá habrá de tenerse en en cuenta las ind indicaciones icaciones del del códig código o deontológico deontológico para el desarrollo de investigaciones, en concreto:







  Artículo 18º Sin perjuicio de la legítima diversidad de teorías, escuelas y métodos, el/la Psicó-

o

 

o

logo/a no utilizará medios o procedimientos p rocedimientos que no se hallen suficientemente contrastados, dentro de los límites del conocimiento científico vigente. En el caso de investigaciones para poner a prueba técnicas o instrumentos nuevos, todavía no contrastados, lo hará har á saber así a sus clientes antes de su utilización. Artículo 34º En la investigación rehusará el/la Psicólogo/a absolutamente la producción en la  persona de daños permanentes, irreversibles o innecesarios para la evitación de otros mayores. La participación en cualquier investigación deberá ser autorizada explícitamente por la/s persona/s con la/s que ésta se realiza, o bien por sus padres o tutores en el caso de menores o inca pacitados.

 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

6 

 

  Artículo 35º Cuando la investigación psicológica requiera alguna clase de daños pasajeros y

o

 

o

molestias, como choques eléctricos o privación sensorial, el investigador, ante todo, se asegurará de que los sujetos participen en las sesiones experimentales con verdadera libertad, sin constricciones ajenas de tipo alguno, y no los aceptará sino tras informarles puntualmente sobre esos daños y obtener su consiguiente consentimiento. Aún habiendo inicialmente consentido, el su jeto podrá en cualquier momento decidir interrumpir su participación participación en el experimento. Artículo 36º Cuando la investigación requiera del recurso a la decepción o al engaño, el/la Psicólogo/a se asegurará de que éste no va a producir perjuicios duraderos en ninguno de los sujetos, y, en todo caso, revelará a éstos la naturaleza y necesidad experimental de engaño al concluir la

o la   sesión Artículo 37ºinvestigación. La investigación psicológica, ya experimental, ya observacional en situaciones na-

o

 

o

turales, se hará siempre con respeto a la dignidad de las personas, a sus creencias, su intimidad, su pudor, con especial delicadeza en áreas, como el comportamiento sexual, que la mayoría de los individuos reserva para su privacidad, y también en situaciones -de ancianos, accidentados, enfermos, presos, etc. -que, además de cierta impotencia social entrañan un serio drama dr ama humano que es preciso respetar tanto como investigar. Artículo 38º La experimentación con animales evitará también, o reducirá al mínimo, los sufrimientos, daños y molestias que no sean imprescindibles y justificables en atención a fines de reconocido valor científico y humano. Las operaciones quirúrgicas sobre animales se s e efectuarán con anestesia y se adoptarán medidas apropiadas para evitar las posibles complicaciones. El  personal directamente implicado implicado en la investigación con animales seguirá en su práctica práctica los procedimientos de alojamiento, manejo experimental y eliminación eutanásica de los animales, que se recogen en la Guía para la conducta ética en el cuidado y utilización de animales editada por el Colegio Oficial de Psicólogos y que se s e atiene a las normas internacionales.

  la También se será rárealiza necesario necesario revisar los requerimientos éticos de la investigación. En UMU los la Comisión dereque Éticarimientos de la Investigación. En la dirección: https://www.um.es/web/comision-etica-investigacion/comision-etica se  se ofrece inhttps://www.um.es/web/comision-etica-investigacion/comision-etica formación así como un cuestionario de autoevaluación para saber si un proyecto pr oyecto de investigación requiere la supervisión de la comisión ética de investigación.



Por último, es deseable antes de planificar una investigación, realizar un estudio piloto que permita identificar potenciales problemas en la administración de los tratamientos o en el registro de la variable de respuesta.

Análisis estadístico del DCA El análisis de varianza (ANOVA) (ANOVA) es la técnica más utilizada. Permite comprobar si los efectos de los distintos tratamientos difieren entre sí. En el caso de sólo 2 grupos puede utilizarse la prueba t de Student, que ofrece of rece idéntico resultado. La utilización de estas pruebas requiere cumplir ciertos supuestos; lo más importantes son:   Variable Variable Dependiente Cuantitativa. Existen otros procedimientos para VD ordinales (Kruskal-Wallis) y para VD nominales (Regresión Logística).    Normalidad de los residuales (diferencia entre la puntuación observada en la VD y la puntuación pronosticada por el modelo). Para probar este supuesto se puede utilizar: o  Shapiro-Wilk ( ≤ 50). Hipótesis nula (Ho): La distribución es normal. o  Kolmogorov-Smirnov ( > 50) 50). Ho: La distribución es normal.





 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

7 

 

  Medios gráficos: gráficos: Q-Q plot. Es un gráfico del aju ajuste ste de una muestra de datos con una distribución teórica. Un gráfico Q-Q plot normal representa el ajuste de la muestra de residuales (eje vertical) con respecto a una distribución teórica normal (eje horizontal). Suele contener una línea diagonal o de ajuste perfecto y una serie de puntos más o menos próximos que representan cada puntuación de la muestra. Si los datos siguen una distribución normal, los puntos se aproximarán a la línea teórica. El gráfico superior indica normalidad; el inferior no.

o

Si se incumple el supuesto de normalidad de los residuales se puede: o  Transformar Transformar la variable de respuesta respuesta (p.e. transformar cada puntuación de la VD, por ejemplo, a su logaritmo u otra función con la que se cumpla el supuesto de normalidad. o  Utilizar procedimientos estadísticos no paramétricos:   U de Mann-Whitney (si se comparan sólo 2 grupos)   Kruskal-Wallis Kruskal-Wallis (si hay más de 2 grupos).   Homogeneidad de las varianzas de la variable de respuesta en cada grupo. La



varianzade deLevene la VD en loslas distintos grupos ser parecida. Puede probarse con la  (Ho: varianzas sondebe homogéneas). prueba o  En el caso caso de incumplir el supuesto de homoge homogeneidad neidad de varianzas, es posible calcular una prueba estadística robusta con la que obviar este supuesto (F robusta de Welch o F robusta de Brown-Forsythe). La utilización del ANOVA ANOVA implica la existencia de uno de 2 modelos posibles:   H1: Los tratamientos tienen un efecto diferente. El promedio de la VD difiere entre los grupos o niveles del factor. Por tanto, la puntuación de un sujeto   es igual a la media de todos los sujetos () más el efecto ef ecto del tratamiento recibido ( ) más un error de cada sujeto ( ). Los sujetos difieren según el tratamiento administrado, además de un posible error aleatorio.



  =  +  +      Ho: Los tratamientos tienen el mismo efecto y no difieren entre sí. Los grupos no difieren. La puntuación de un sujeto   es igual a la media de todos los sujetos ()   más un error de cada sujeto ( ). Todos los grupos, todos los sujetos son iguales y sólo se diferencia por un error aleatorio.



  =  +    Cualquiera de los dos modelos es una representación de la variable de respuesta investigada. Para determinar qué modelo es el más conveniente, se ajusta un modelo  ANOVA  ANOV A simple. simple. Para decidir qué modelo adoptar, para decidir si los grupos difieren, si hay diferencia

 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

8 

 

entre los efectos de los tratamientos, se utiliza la tabla ANOVA, que tiene la siguiente estructura: Fuente Factor (A) Residual (Error) Total

Suma de cuadrados SCA SCR SCA+SCE

gl (grados de libertad) a-1 n-a-1 n-1

Media cuadrática MCA=SCA/(a-1) MCR=SCR/(n-a-1)

F

Sig.

MCA/MCR

p

Claves: a: niveles del factor experimental n: nº = deSCA sujetos SCT + SCR MC = SC / gl

En esta tabla se calcula la prueba global F, con la que se determina que modelo es el más adecuado para los datos. Una probabilidad significativa ( ≤ 0.05), es el criterio usualmente utilizado para admitir la Hipótesis Alternativa (H1), esto es, que los grupos diferen. Por tanto, una probabilidad no significativa ( > 0.05) es el criterio para admitir la Hipótesis Nula (H0), que los grupos no difieren. Sin embargo, una prueba F significativa sólo informa que los grupos difieren, pero no nos indica qué grupos difieren entre sí. Para ello será necesario realizar contrastes posthoc. Estos contrastes se realizan con diferentes procedimientos, siendo el más utilizado el de Bonferrroni. Este procedimiento hace una corrección en la significación según el número de contrastes a realizar. Cuantos más niveles tiene un factor, más contrastes se pueden realizar, y mayor es la probabilidad de que resulte una diferencia estadísticamente significativa por puro azar. Para evitarlo, el procedimiento de Bonferroni establece un criterio de significación estadística más exigente cuantas más comparaciones hay que realizar. Comprobada la significación de la prueba F global del modelo y las diferencias entre los niveles del factor, quedaría calcular el tamaño del efecto de estas pruebas.

 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

9 

 

 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

10 10  

 

Diseño Completamente Aleatorio Simple (DCA simple) Procedimiento estadístico con JAMOVI Se realiza una prueba de razonamiento espacial en 3 ambientes distintos. Para ello 30 sujetos fueron aleatoriamente asignados a uno de 3 tratamientos: Música de Mozart, Música relajante y Sin música. Los datos de la prueba de razonamiento fueron los siguientes (datos ficticios): Música de Mozart 6 4 5 7 8 7 6 5 8 7

Relajación 4 5 3 6 6 3 3 4 4 2

Control 5 4 6 2 2 2 6 4 3 5

En JAMOVI creamos un nuevo archivo de datos, con 2 variables, Razonamiento y Condición, tal como se muestra a continuación. Picando sobre Condición, es necesario indicar que es una variable Nominal, y donde aparecen los valores 1, 2 ó 3, podemos reescribir las etiquetas de esos valores. Observa los iconos de variable continua (regla) y variable nominal (círculos). Los factores de los diseños deben introducirse como variables Nominales. Las variables dependientes y otras variables cuantitativas, deben introducirse como Continuas.

En JAMOVI, para los DCA y en general para cualquier diseño intersujetos simple, se puede utilizar:   T-Tests para un DCA simple con solo 2 grupos.   ANOVA – One Way ANOVA para un DCA simple. En JAMOVI es el procedimiento que ofrece la corrección de Welch (sólo aplicable a modelos simples) cuando no se cumple el supuesto de homogeneidad de varianzas.





  ANOVA  para DCA simple opost-hoc. factorial. Ofrece tamaños del efecto, tanto – ANOVA del modelo como de las un comparaciones



 

Área de Metodología de las Ciencias del Comportamiento Departamento de Psicología Básica y Metodología. Facultad de Psicología

11  11 

 

 Aunque en algunos casos se utilizará el módulo Linear Models, que por defecto no aparece y se puede incorporar picando, a la derecha, en el signo + de Módulos, seleccionando en “Jamovi Library” el módulo GAMLj (con INSTALL). INSTALL).

Propuesta: utilizar ANOVA-ANOVA como procedimiento por defecto para modelos DCA simples, y en general para diseños intersujetos simples. Reservar ANOVA – One Way ANOVA  para los casos en los que hay que utilizar la corrección de Welch por no cumplir el supuesto de homogeneidad de varianzas. En este caso, el factor tiene 3 niveles  ANOVA Seleccionar el procedimiento ANOVA-ANOVA   Identificar la Variable Dependiente y el Factor



Parece que el modelo ANOVA ANOVA se ajusta a los datos (F 2,27=9.05; p