Psicología experimental capitulo 8

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Universidad del Valle de México- campus Tlalpan

Alumna: Mónica Romina Pérez Carballo

Trabajo: Psicología experimental capitulo 8

Diseño experimental: el caso de dos grupos pareados 

El diseño e dos grupos al azar de basa en la suposición de que la casualidad de asignación dará como resultado dos grupos esencialmente iguales. Se dice que el grado en el que se justifica esta suposición aumenta con el número de participantes utilizados. 

La lógica básica de todo diseño experimental es la misma: comenzar con un grupo que son esencialmente iguales, administrar el tratamiento experimental a uno y al otro no, y observar los cambios en la variable dependiente.  Si los dos grupos tuvieron promedios equivalentes en la variable dependiente antes de la administración del tratamiento experimental, si resulta una diferencia confiable entre los promedios de los grupos de la variable dependiente después de la administración del tratamiento experimental y si han controlado adecuadamente las variables externas, entonces atribuimos las diferencia al tratamiento experimental.  

El diseño de dos grupos pareados es simplemente la forma de ayudar a satisfacer la suposición de que los dos grupos tienen valores de la variable dependiente esencialmente iguales,  antes de la administración del tratamiento experimental.  

Por ejemplo si quisiéramos probar la hipótesis de que la lectura y la recitación juntas conducen a una mejor retención, que la lectura únicamente. Podemos formar dos grupos de participantes uno para aprender el material mediante la lectura y recitación, y el segundo para dedicar todo su tiempo sólo a la lectura. Si utilizamos un diseño de grupos al azar, asignamos participantes a los dos grupos al azar sin tomar en cuenta características personales. Sin embargo con el diseño de grupos pareados se utilizan puntuaciones en una medición inicial llamada variable de pareametro, para asegurar la equivalencia de los grupos, digamos que utilizamos la puntuación de las pruebas de inteligencia como variable de pareametro. 

El significado de la correlación, se simboliza con r, representa el coeficien

te de correlación del producto momento de Pearson y nos dice el grado en el que están relacionadas las variables. Su valor puede ir desde +1.0 que es una correlación positiva perfecta y -1.0 que indica una correlación negativa perfecta.  

En la ciencia buscamos encontrar relaciones entre variables y una relación negativa o correlación, tiene la misma importancia que una positiva. Una correlación negativa no es indeseable o que indique falta de relación.  

Al patear a los participantes ser ha intentado igual los grupos respecto a sus valores promedio en la variable dependiente ,  se ha seleccionado alguna medida inicial de habilidad en la cual parear a los participantes y asignarlos a dos grupos con base en estos valores, de manera que sean esencialmente iguales. Si la variable de pareametro tiene bastante correlación con las puntuaciones de la variable dependiente, el pareametro ha sido exitoso por que igualando los grupos en sus valores de variable independiente, utilizando la medición indirecta de la variable de pareametro.  Si las puntuaciones en la variable de pareametro y la dependiente no se correlacionan en un grado notable, entonces el pareametro no tuvo éxito.  

Una variable de pareametro que se utiliza bastante en los estudios de aprendizaje humano, es la medición de inteligencia. La suposición es que mientras más alta es la inteligencia, mejor es la capacidad de aprendizaje.  

Otra posibilidad general es parear participantes en más de una variable, en un experimento de aprendizaje podemos patear participantes sobre puntuaciones iniciales de aprendizaje e inteligencia.   

Si una variable de pareametro no se correlaciona bastante con la variable dependiente, no debe usarse el diseño de grupos pareados, debe tenerse la certeza de que existe una elevada correlación entre las variables.  

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