Page 173 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

142 Capítulo 7 Concepción o elección del diseño de investigación

1. Diseño con posprueba únicamente y grupo de control

Este diseño incluye dos grupos: uno recibe el tratamiento experimental y el otro no (grupo de con-
trol). Es decir, la manipulación de la variable independiente alcanza sólo dos niveles: presencia y
ausencia. Los sujetos se asignan a los grupos de manera aleatoria. Cuando concluye la manipulación,
a ambos grupos se les administra una medición sobre la variable dependiente en estudio.
El diseño se diagrama de la siguiente manera:

RG X 0
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RG — 0
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En este diseño, la única diferencia entre los grupos debe ser la presencia-ausencia de la variable
independiente. Inicialmente son equivalentes y para asegurarse de que durante el experimento conti-
núen siéndolo (salvo por la presencia o ausencia de dicha manipulación) el experimentador debe obser-
var que no ocurra algo que sólo afecte a un grupo. La hora en que se efectúa el experimento debe ser la
misma para ambos grupos (o ir mezclando un sujeto de un grupo con un sujeto del otro grupo, cuan-
do la participación es individual), al igual que las condiciones ambientales y demás factores mencio-
nados al hablar sobre la equivalencia de los grupos.
Wiersma y Jurs (2008) comentan que, de preferencia, la posprueba debe administrarse inmedia-
tamente después de que concluya el experimento, en especial si la variable dependiente tiende a
cambiar con el paso del tiempo. La posprueba se aplica de manera simultánea a ambos grupos.
La comparación entre las pospruebas de ambos grupos (0 y 0 ) nos indica si hubo o no efecto de
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la manipulación. Si ambas difieren significativamente (0 ≠ 0 ), esto nos indica que el tratamiento
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experimental tuvo un efecto a considerar. Por tanto, se acepta la hipótesis de diferencia de grupos. Si
no hay diferencias (0 = 0 ), ello indica que no hubo un efecto significativo del tratamiento experi-
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mental (X ). En este caso se acepta la hipótesis nula.
En ocasiones se espera que 0 sea mayor que 0 . Por ejemplo, si el tratamiento experimental es un
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método educativo que facilita la autonomía por parte del alumno, y si el investigador formula la
hipótesis de que incrementa el aprendizaje, cabe esperar que el nivel de aprendizaje del grupo experi-
mental, expuesto a la autonomía, sea mayor que el nivel de aprendizaje del grupo de control, no
expuesto a la autonomía: 0 > 0 .
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En otras ocasiones se espera que 0 sea menor que 0 . Por ejemplo, si el tratamiento experimental
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es un programa de televisión que supuestamente disminuye el prejuicio, el nivel de éste en el grupo
experimental deberá ser menor que el del grupo de control: 0 < 0 . Pero si 0 y 0 son iguales, quiere
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decir que tal programa no reduce el prejuicio. Asimismo, puede suceder que los resultados vayan en
contra de la hipótesis. Por ejemplo, en el caso del prejuicio, si 0 es menor que 0 (el nivel del prejui-
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cio es menor en el grupo que no recibió el tratamiento experimental, esto es, el que no vio el progra-
ma televisivo).
Las pruebas estadísticas que suelen utilizarse en este diseño y en otros que a continuación se
revisarán, se incluyen en el capítulo 10, “Análisis de los datos cuantitativos”, y en el capítulo 8 adicio-
nal del centro de recursos en línea del libro, “Análisis estadístico: segunda parte”.
El diseño con posprueba únicamente y grupo de control puede extenderse para incluir más de
dos grupos (tener varios niveles o modalidades de manipulación de la variable independiente). Los
efectos de los tratamientos experimentales se investigan comparando las pospruebas de los grupos.

10 Los estudiantes preguntan frecuentemente qué es una diferencia significativa. Si el promedio en la posprueba de un grupo en alguna
variable es de 10 (por ejemplo), y en el otro es de 12, ¿esta diferencia es o no significativa? ¿Puede o no decirse que el tratamiento tuvo un
efecto sobre la variable dependiente? A este respecto, hay pruebas o métodos estadísticos que indican si una diferencia entre dos o más cifras
(promedios, porcentajes, puntuaciones totales, etc.) es o no significativa. Estas pruebas toman en cuenta aspectos como el tamaño de los
grupos cuyos valores se comparan, las diferencias entre quienes integran los grupos y otros factores. Cada comparación entre grupos es
distinta y ello lo consideran los métodos, los cuales se explicarán en el capítulo 10, “Análisis de los datos cuantitativos”. No resultaría conve-
niente exponerlos aquí, porque habría que clarificar algunos aspectos estadísticos en los cuales se basan tales métodos, lo que provocaría
confusión, sobre todo entre quienes se inician en el estudio de la investigación.

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