Diseños.

Manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más variables de presencias dependientes en cada una de las variables independientes. Todos los niveles de cada variable independiente son tomados en combinación con todos los niveles de variables dependientes.

10. A veces el investigador desea analizar el efecto de aplicar los diversos tratamientos experimentales a todos los sujetos. En estos casos, se pueden utilizar los tratamientos múltiples. La aplicación puede ser individual o grupal.

11. Requisitos: Manipulación intencional de una o más variables independientes. Se mide el efecto que la variable independiente tiene en la dependiente. Control o validez interna de la situación experimental.

12. Tienen grupo de control Tienen grupos de comparación Tienen equivalencia de grupos.

13. Laboratorio La varianza (efecto) de todas, o casi todas, las posibles variables independientes que tiene influencia, sin pertenecer al problema de investigación inmediato, se mantienen reducidas (su efecto) al mínimo. (Kerlinger y Lee, 2002) Campo Efectuados en una situación realista en la que una o más variables independientes son manipuladas por el experimentador en condiciones tan cuidadosamente controladas como le permita la situación. (Kerlinger y Lee, 2002)

14. Ventajas 1. La asignación aleatoria de las unidades de análisis a los grupos experimental y control permite controlar la validez interna del experimento. 2. Las posibles diferencias que manifiesten en los grupos son producto de la casualidad. 3. La utilización de la preprueba permite cuantificar el cambio inducido por el tratamiento experimental. 4. La asignación por pareamiento aleatorio permite controlar las diferencias entre las unidades de análisis. Desventajas La validez interna pudiera ser afectada por la preprueba. 2. El pareamiento aleatorio es útil cuando se trabaja un experimento en el que los grupos están integrados por 12 o 14 unidades de análisis, es decir, es aplicable en grupos pequeños.

15. Son estudios explicativos, determinando correlaciones, debido a que analizan las relaciones entre una o más variables independientes y una o más variables dependientes, así como sus efectos causales. Su enfoque es cuantitativo. Su paradigma deductivo. Se basan en hipótesis preestablecidas. El investigador debe centrarse en la validez, el rigor y el control de la situación de la investigación.  Su fin es estimar efectos causales (Feuer, Towne y Shavelson, 2002)

16. Variables independientes se representan con la X. Variables dependientes se representan con la O de observación porque éstas se miden. Los grupos se representan con la G y cuando son seleccionados al azar se les anticipa una R de random.

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