Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2022

[Solebo]

¿Cuál de los siguientes diseños de investigación es un diseño estructuralmente incompleto?
1. Diseño jerárquico.
2. Diseño de bloques aleatorios.
3. Diseño de covarianza.
4. Diseño con grupo de control no equivalente.

[JoseM]

Ni pajolera idea, así te lo digo La he pensado un poco, pero no creo que me haya servido de mucho

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RC: 4
No la cambio, pero he vuelto a leerla y no sé por qué me ha venido a la cabeza lo de los diseños jerárquicos...

[Arantxut]

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no entiendo ni la pregunta...
pero a ver...DISEÑOS: pues experimental, cuasi experimental y correlacional (o la observación q se obtienen correlaciones ¿No?
Y 'casi completo' pues el único 'diseño' que hay en las alternativas es el de grupo de control no equivalente ¿No? Osea...cuasi experimental

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pues la 4

[JoseM]

¿Cuál de los siguientes diseños de investigación es un diseño estructuralmente incompleto?
1. Diseño jerárquico.
2. Diseño de bloques aleatorios.
3. Diseño de covarianza.
4. Diseño con grupo de control no equivalente.

Vale, acabo de llegar a esto estudiando los apuntes y he soltado un "C*ño, ¡la pregunta de Sole!"
No cambio la respuesta porque sería un poco trampa (aunque haya sido casualidad), pero desde luego que ya no se me olvida

[Solebo]

V0 34/2021.- ¿Cuál de los siguientes diseños de investigación es un diseño estructuralmente incompleto?
1. Diseño jerárquico.
2. Diseño de bloques aleatorios.
3. Diseño de covarianza.
4. Diseño con grupo de control no equivalente.

RC 1

Me extiendo en la justificación por si acaso les da por hacer alguna pregunta complementaria.
Si después tengo tiempo subrayo la explicación como a mí me gusta y si no, cuando suba el examen comentado la tendréis con negrita y subrayado, para que podáis sacar un esquema breve con lo relevante

Diseños de investigación en psicología, página 23. Nekane Balluerka (2002)
La configuración completa o incompleta de las combinaciones experimentales permite distinguir entre diferentes modalidades de diseño.
Los diseños completos son aquellos que poseen unidades experimentales en todas las combinaciones de tratamientos. Los diseños incompletos, por el contrario, son las estructuras caracterizadas por no disponer de unidades experimentales en alguna combinación de tratamientos. En función del motivo por el que se carece de dichas combinaciones, es posible subdividir los diseños incompletos en dos categorías: diseños estructuralmente incompletos y diseños accidentalmente incompletos. En los primeros, la omisión de ciertas combinaciones tiene una justificación de naturaleza metodológica. En los segundos, por el contrario, se carece de tales combinaciones porque, simplemente, no se han podido administrar, lo que posee claras implicaciones de cara al análisis estadístico de los datos.

Dentro de los diseños estructuralmente incompletos, cabe destacar 5 modelos de diseño: los diseños jerárquicos (opción 1 CORRECTA), los diseños de cuadrado latino y de cuadrado grecolatino intersujetos, los diseños de bloques incompletos y los diseños fraccionados.

El diseño jerárquico, o con variables anidadas, es una modalidad de diseño en la que los niveles de un factor, que normalmente es de clasificación y que se denomina factor anidado, están representados en un solo nivel de otro factor de naturaleza experimental.
El diseño de cuadrado latino intersujetos se caracteriza por utilizar dos factores de clasificación con el objetivo de controlar dos variables extrañas mediante la técnica de bloqueo. En este diseño, los niveles de un factor experimental se administran en cada una de las categorías de dos factores de bloqueo, por lo que resulta necesario que todos los factores posean el mismo número de niveles. El diseño de cuadrado grecolatino sigue la misma lógica que el anterior, con la única diferencia de que en este último se utilizan 3 variables de bloqueo.
El diseño de bloques incompletos es un tipo de diseño factorial en el que se omite la estimación de determinados efectos factoriales, normalmente interacciones de escasa importancia, con el objetivo de eliminar el influjo de alguna variable extraña.
El diseño fraccionado es aquel diseño en el que el número de combinaciones experimentales se reduce a una fracción de la cantidad total de tales combinaciones.

Diseños de investigación en psicología, página 158. Nekane Balluerka (2002)
Los diseños asociados a la técnica de bloqueo reciben el nombre de diseños de bloques aleatorios o diseños parcialmente aleatorizados. La principal ventaja de estos diseños, con respecto a los diseños completamente aleatorios, radica en que permiten estimar, con mayor precisión, los efectos que ejerce(n) la(s) variable(s) independiente(s) sobre la(s) variable(s) dependiente(s). Esto es así porque la creación de grupos de sujetos equivalentes u homogéneos permite eliminar una potencial fuente de variabilidad extraña relacionada con las propias unidades experimentales y, en consecuencia, posibilita reducir la varianza de error. En definitiva, los diseños de bloques aleatorios son estructuras de investigación en las que se aplica la técnica de control experimental denominada técnica de bloqueo, con el objetivo de reducir el término residual del análisis de la varianza mediante el control de una variable extraña relacionada con la variable dependiente.
En principio, por su propia naturaleza, el diseño de bloques no asume interacción entre la variable manipulada y la de bloqueo, ya que su finalidad no radica en examinar los efectos de la variable de bloqueo como si se tratara de un factor explicativo, sino en reducir la varianza de error.

Diseños de investigación en psicología, página 208-209. Nekane Balluerka (2002)
Cuando el influjo de 1 o más variables extrañas no se puede eliminar mediante procedimientos de control experimental, cabe la posibilidad de controlarlo realizando determinados ajustes en el análisis estadístico. Si las variables extrañas son cuantitativas, el mejor procedimiento de ajuste es el análisis de la covarianza (ANCOVA). Los diseños que incorporan en su estructura esta técnica de control reciben el nombre de diseños de covarianza o diseños con covariables. Son diseños que incluyen variables cuantitativas y cualitativas en su componente sistemático, y cuyo objetivo fundamental consiste en eliminar la influencia que ejercen, sobre la VD, las variables cuantitativas o covariables. Así, la característica principal de este tipo de modelos es la aplicación de un control estadístico, que permite ajustar las puntuaciones de la VD y evitar el sesgo sistemático que pueden ocasionar, en los resultados, una o más covariables. En consecuencia, son diseños que proporcionan una estimación más precisa de la incidencia de los tratamientos administrados.

Fundamentos de investigación en psicología, página 237. Quintanilla, Fontes de Gracia y col. (2019). Para los que tengáis la edición 2010 de Fontes de Gracia, página 196
Una de las principales características de los diseños cuasiexperimentales es que los grupos no se han formado aleatoriamente. Dependiendo de que en la formación de los grupos se haya seguido una regla de asignación conocida o desconocida, podemos distinguir dos tipos de diseños:
a) Diseños de grupo de control no equivalente, en los que se trabaja con grupos ya formados, por lo que la regla de asignación a los grupos es desconocida.
b) Diseños de discontinuidad en la regresión, en los que se trabaja con grupos donde la regla de asignación para la formación de los grupos es conocida.

[Solebo]

Ains, que la he resuelto antes de tiempo

Si alguien desea poner una pregunta, adelanteeeee

[JoseM]

Me la adjudico, que tuve "El Pálpito" y luego lo confirmé porque estoy ahora mismo con Experimental
Además, ya la tengo hecha en Twitter, así que...

¿Qué técnica de control experimental de la varianza sistemática secundaria permite un mayor grado de validez interna en diseños de grupos independientes?

1. Bloques aleatorios
2. ANCOVA
3. Contrabalanceo completo
4. Grupos apareados

[lereme]

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4?

[Arantxut]

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4?
Umo hacéis preguntas en Twitter?
Qué cuenta tienes?

[arusa]

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Entre la 4 y la 1, digo la 4, pero sin saberlo seguro.

[JoseM]

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4?

¿Qué técnica de control experimental de la varianza sistemática secundaria permite un mayor grado de validez interna en diseños de grupos independientes?

1. Bloques aleatorios
2. ANCOVA
3. Contrabalanceo completo
4. Grupos apareados

Se pide técnica de control experimental, por lo que la opción 2 quedaría descartada, ya que se trata de una técnica de control estadístico que se aplica una vez que se tienen todos los datos recogidos.
Además, se habla de diseños de grupos independientes (situación experimental tipo I o intergrupo), en los que preocupan especialmente las variables sujeto, por lo que se buscará que todos los grupos sean lo más homogéneos posible. El contrabalanceo (o equiponderación) se centra en el error progresivo, algo propio de los diseños de medidas repetidas (situación experimental tipo II o intragrupo), así que también quedaría descartada.
Entre la opción 1 y 4, si bien los grupos apareados (apareamiento o emparejamiento) son una variante de los bloques aleatorios, en este último caso los bloques se realizan con sujetos similares en la variable de bloqueo, mientras que el apareamiento implica grupos con sujetos idénticos en la variable de bloqueo, consiguiendo así una mayor grado de equivalencia de los grupos y, por lo tanto, un mayor grado de validez interna.

¡Te toca, lereme!

[JoseM]

Umo hacéis preguntas en Twitter?
Qué cuenta tienes?

Pues no habitualmente; de hecho creo que es la 1ª que he hecho como tal este año, y quizás alguna más suelta por ahí en la convocatoria pasada
Si quieres leer chorradas varias mezcladas con algún que otro comentario serio sobre SM, y muy de vez en cuando capturas de pantalla de videojuegos y algo de música: @_PIKOLO

[lereme]

Los diseños experimentales factoriales o también denominados diseños experimentales complejos:
1. Estudian el efecto de una variable independiente sobre varias variables dependientes
2. Estudian los efectos principales de varias variables independientes y su posible efecto conjunto o de interacción
3. Son poco adecuados si se sospecha que algunas de las variables de estudio pueden tener efectos de interacción
4. Pueden prescindir de las técnicas de control experimental por su complejidad

[JoseM]

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RC: 2

[arusa]

Umo, gracias por la explicación detallada de la pregunta anterior, me ha servido y servirá de repaso!

Respuesta a la de ahora:

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La 2