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Diseños de investigación.
Por Ramos Plaza, Eduardo R., Iztacala- UNAM

El diseño de investigación es un elemento más de la metodología de la investigación
científica, es tan importante como la definición del problema y la selección de
instrumentos de observación.
Los especialistas señalan una serie de definiciones, que si bien cada una de ellas enfatiza
uno o varios elementos, nos proporcionan una idea clara acerca de las consideraciones
básicas para la selección del diseño de investigación.
Arnau (1986) define a un diseño de investigación como "un procedimiento de asignación
de sujetos a las condiciones experimentales, así como la selección de las técnicas
estadística de análisis adecuadas".
Para Kerlinger (1999), "El diseño de investigaciones es el plan de estructura de las
investigaciones concebidas de manera que se pueden obtener respuestas a las preguntas
de investigación.". El diseño de investigación es un plan, dado que este especifica lo que
se investigará al plantearse su o sus hipótesis y las manipulaciones necesarias o para la
recolección de datos. Asimismo es la estructura de la investigación, porque organiza o
configura todos elementos del estudio relacionándolos de manera específica es decir,
entre sí. En resumen para Kerlinger (1999), un diseño expresa la estructura del problema
así como el plan de la investigación, para obtener evidencia empírica sobre las relaciones
buscadas.
Otra forma de expresar estas ideas es simplemente decir que un diseño de investigación
es la forma de arreglar las condiciones de un experimento, con el fin de poder responder a
las preguntas formuladas sobre un evento o acontecimiento. Se relaciona con la
identificación de variables que determinan la producción de un fenómeno, así como la
evaluación de las condiciones experimentales para alcanzar las respuestas adecuadas a
las preguntas planteadas.
Una de las funciones más importantes de los diseños investigación es la de eliminar las
posibles fuentes de error para poder establecer relaciones inequívocas entre las variables
identificadas, que en este caso son: la variable independiente y la variable dependiente,
(Plutchick, 1975; Kratochwill, 1978 y Schmelkes, 1988). Una segunda función es la de
controlar las fuentes de error que pueden llevar erróneamente al investigador a afirmar
que los efectos observados en la variable dependiente se deben a las manipulaciones en
la variable independiente.
Estas fuentes de error según Campbell y Stanley (1978) pueden ser de dos tipos: las que
afectan la validez interna, entendida ésta como el mínimo control indispensable para
poder afirmar que los efectos observados en la variable dependiente se deben a las
manipulaciones realizadas en la variable independiente, y las que afectan la validez
externa entendida como el grado de generalización de los resultados obtenidos a otras
poblaciones, situaciones o individuos.
Idealmente los resultados que arroja un experimento deber tener tanto validez interna
como externa, pero en realidad son diversos los factores que afectan a ambas y
difícilmente se puede tener un control absoluto sobre ellos. A continuación se exponen las
diferentes fuentes de invalidez.
Factores que afectan la validez interna.

1. Historia. Son todos aquellos eventos ajenos a la variable independiente que ocurren de
forma concurrente a esta y que pueden producir cambios en la variable dependiente (no
se refiere al historia conductual del sujeto) por lo cual los efectos de la intervención
pueden ser confundidos con los generados por la historia.
Ejemplo: Supóngase que un terapeuta decidió probar una nueva técnica para el control de
la depresión en uno de sus pacientes. Durante el curso del tratamiento, el paciente es
despedido de su trabajo y notificado de la muerte de un familiar (dichos sucesos no son
comunicados al terapeuta), por lo cual su estado de depresión se acentúa en lugar de
mejorar. Ante dicha situación el terapeuta erróneamente descarta la técnica por su
supuesta ineficacia, siendo que existían factores ajenos a la misma que afectaron la
variable dependiente (depresión).
2. Maduración. Esta fuente se refiere los cambios físicos y psicológicos que ocurren en el
sujeto durante la implementación de la variable independiente, mismos que pueden
afectar los cambios observados en la variable dependiente. Sobre todo en diseño de
series temporales que se extienden por largos períodos de tiempo; en los cuales los
sujetos pueden estar más o menos motivados: tener más edad, sueño, período de celo,
cambios hormonales, etcétera.
Ejemplo: imaginemos que un investigador evaluó la eficacia de un programa de
estimulación temprana sobre el desarrollo psicológico en menores de un año de edad;
aplicándose dicho programa 10 niños a partir del primer mes de nacidos y hasta los doce
meses de edad. Si después de este período de tratamiento se evalúa el nivel de
desarrollo psicológico, tal investigador difícilmente podría dilucidar el efecto de programa
de aquellos generados por los cambios biológicos que sufrieron los infantes en el
transcurso del tiempo, pues éstos también tendrían efectos sobre el desarrollo psicológico
de los niños.
3. Administración de pruebas. Esta variable afecta sobre todo a los diseño pretest-postet y
se presenta como fuente de invalidez cuando una prueba o evaluación previa genera un
efecto reactivo por parte del sujeto y se vea afectada la variable dependiente, esto es,
cuando el solo proceso de medición es un estímulo para el cambio.
Ejemplo: de nueva cuenta imaginemos un investigador interesado en probar la hipótesis
de que el entrenamiento en habilidades matemáticas eleva el coeficiente intelectual. Para
tal efecto emplea un diseño pretest -postest, y evalúa de entrada el coeficiente intelectual
de cada uno de los sujetos participantes en el estudio, y posteriormente aplica un
programa de entrenamiento en habilidades matemáticas de cinco días de duración parar
finalmente poder devaluar el coeficiente intelectual de los participantes. En caso de que
este supuesto investigador encontrara un mayor coeficiente intelectual después del
tratamiento, no podría afirmarse con certeza que los cambios se debieron a la
intervención, ya que también pudieran ser efectos del conocimiento adquirido acerca de
cómo resolver la prueba en su primera aplicación.
4. Instrumentación. Esta fuente de error se presenta cuando se emplea en medidas poco conciliables e inconscientes. Se pueden observar cambios dramáticos en una serie de datos como función de la alteración del sistema de observación o medición de las variables dependientes: descompostura de los aparatos de registro, cambios de observadores o fatiga de los mismos, etcétera. Ejemplo: Supóngase un estudio cuyo objetivo es valorar los efectos de una droga en la ejecución de presionar una palanca durante un programa de intervalo fijo (IF). Si después de someter a tres ratas a este programa durante diez días, y el investigador observa que sus datos están por debajo de tres respuestas por minuto, podría suponer que la droga ha tenido un efecto inhibitorio sobre la conducta de los sujetos. Sin embargo si al revisar sus instrumentos encuentra que su contador ha sufrido una avería, con seguridad eliminaría dicha conclusión. Desafortunadamente, no siempre se descubren las fallas en los sistemas de obtención de datos. 5. Inestabilidad. Los experimentos que incluye medidas repetidas de un sujeto o grupos a lo largo del tiempo, con frecuencia muestran datos con algún grado de variabilidad. Si esta inestabilidad es grande, el investigador puede atribuir que los efectos se deben a la intervención realizada cuando únicamente puede ser una variación natural en la serie de datos. Ejemplo: En el caso hipotético de un niño autista, el psicólogo se interesa por disminuir la frecuencia de conductas de autoestimulación (rascarse, golpearse, etcétera.), para lo cual, toma una línea base de dichas conductas durante un periodo de tres días. Al término de dicho período introduce un tratamiento aversivo (castigo). Empero, la línea base muestra una gran inestabilidad en la frecuencia de las conductas de autoestimulación, mientras que en la fase de tratamiento se observa un ligero decremento. Dicho cambio no puede atribuirse con certeza al tratamiento aplicado, pues también puede deberse a las fluctuaciones propias de dichos comportamientos. 6. Mortalidad. La mortalidad o cambio en la composición de la unidad experimental afecta principalmente a los diseños que emplean grupos de comparación (grupo experimental y grupo control), ya que la pérdida, en cualesquiera de los grupos de sujetos con ciertas características, puede tener un efecto significativo sobre los resultados, esto es, los grupos pueden dejar de ser equivalentes para su comparación. Esta situación puede evitarse tomando los datos individuales y de grupo cuando la situación del estudio lo posibilita. Ejemplo: Pensemos en un grupo de investigadores que decidieron evaluar los efectos de dos técnicas de enseñanza sobre la aprendizaje de tareas de discriminación en dos grupos de seis estudiantes cada uno. Al grupo 1 se le aplicó la técnica denominada A y al el grupo 2 la B, sin embargo, en el transcurso del estudio del grupo 1 desertaron dos sujetos. Aún cuando en estas circunstancias los investigadores realizaran las comparaciones a fin de determinar cuál técnica es mejor, dicha conclusión se vería limitada dado que los datos obtenidos del grupo 1 ya no pueden ser comparados, en sentido estricto, con los datos del grupo 2, pues el primero sufrió la muerte experimental de dos sujetos y por tanto se tiene un menor número de datos, cuyos resultados podrían ser diferentes a los actuales si se contara con los faltantes. 7. Intervenciones reactivas. Las características del investigador: sexo, edad, personalidad, características físicas, color, etc., puede facilitar o impedir en algunos casos la obtención de ciertos resultados observados en la variable dependiente, confundiéndose con los
efectos de la intervención.
Ejemplo: reflexionemos sobre el siguiente caso hipotético, un individuo que presenta un
cuadro de depresión decide asistir a consulta psicológica para resolver su problemática,
encontrándose con un terapeuta cuyas características de amabilidad, confianza,
seguridad y afecto son significativas para el paciente. El terapeuta aplica a un tratamiento
X con el fin adicional de analizar su efectividad, obteniendo resultados positivos. En esta
situación valdría la pena cuestionarse si realmente los resultados obtenidos son efecto el
tratamiento o se deben a las características personales del terapeuta o ambos aspectos.
8. Regresión estadística. Esta fuente de validez puede presentarse cuando los sujetos
que participan en un estudio son seleccionados con base a puntajes extremos, los cuales
son obtenidos con base a una prueba, por lo tanto, se eligen a los sujetos con las
calificaciones más alta y más bajas. De esta manera una vez recibido cierto tratamiento y
aplicada una prueba los datos se ubicarán cerca de la media, es decir los sujetos que en
un inicio tenían puntuaciones baja aumentarán y los de calificaciones altas bajarán.
9. Sesgos de selección. Cuando se establecen los grupos tanto experimental como
control con base a una selección no aleatoria de los sujetos podemos encontrar que la
muestra revela una característica preponderante que no es representativa de la población
a la que se desea generalizar los hallazgos.
Ejemplo: Supongamos una investigación efectuada en una escuela primaria en donde
existieron impedimentos por parte de las autoridades para elegir aleatoriamente la
muestra de la población, por lo que se seleccionaron grupo ya formados, en este caso los
de mejor aprovechamiento. Si el estudio se hubiera realizado para valorar el grado de
aprovechamiento escolar de los estudiantes de la escuela, los datos obtenidos no podrían
ser representativos de todos los alumnos de la misma. En esta situación se dice que
existe un sesgo en los resultados por lo que éstos no pueden ser generalizados.
10. Selección e interacción de selección con lo otras formas de invalidez. En los diseños
que incluyen dos o más grupos, una selección diferencial de sujetos puede original que
los grupos sean diferentes aún antes de iniciar el experimento, esto puede actuar con
alguna otra forma de invalidez ocultando los verdaderos factores que los generaron. En
esta circunstancia considérese que la forma como son seleccionados los sujetos puede
interactuar con cualquiera de las otras formas de invalidez, es decir, pueden existir en un
estudio más de una fuente que atente contra la validez interna.
Factores que afectan la validez externa.

Como ya se mencionó anteriormente, la validez externa hace referencia al grado de
generalización de los resultados obtenidos a otras poblaciones, individuos o situaciones,
de tal forma que pueden efectuarse consideraciones de población y muestreo. Kratochwill
(1978) habla de dos factores importantes a considerar en la generalización: validez de la
población y generalización de grupos a individuos. Asimismo señalan las fuentes que
atentan contra la validez externa o generalización, denominándola validez ecológica.

Validez de la población.

Los diseños de series temporales pueden incluir a un solo grupo o un solo sujeto como
unidad experimental, haciendo comparaciones intra e inter sujeto. Esto nos lleva al
análisis de cuatro tipos de estudio y los factores a considerar en los mismos para la
generalización de los resultados.
Tipo 1. Son los experimentos en donde un solo grupo recibe todos los valores de la
variable independiente. En estos casos se requiere generalizar de la muestra observada o
bajo estudio a la población accesible y además, generalizar de la población accesible a la
población objetivo. Para poder llevar a cabo lo anterior es necesario contar con muestras
al azar tanto de la población accesible como de la muestra observada.
Ejemplo: suponiendo que se desee investigar el efecto del tabaquismo de la madre sobre
el crecimiento del bebé. Se define a la población objetivo como aquella en donde se
localizan mujeres embarazadas que consumen una cajetilla diaria de cigarros. Se elige la
población accesible de un grupo de madres que asisten a un centro de atención materno
infantil y que son fumadoras, de este grupo de madres se toma una muestra
aleatoriamente de tamaño N con quienes se realiza el estudio. Los resultados de la
población muestra se generalizarán a la accesible y de esta a la población objetivo.
Tipo 2. Cuando en los experimentos se cuenta con grupos independientes ya sea con
intervenciones iguales o diferentes. En estos casos además de considerar los aspectos
de población y muestreo, para generalizar los resultados obtenidos en cada grupo, los
sujetos deben asignarse aleatoriamente a las diferentes condiciones.
Ejemplo: un estudio en donde se pretende demostrar que la técnica de que sensibilización
sistemática es efectiva para eliminar la fobia a hablar en público. Se seleccionan al azar
veinte sujetos de una muestra de estudiantes universitarios que han reportado tener fobia
para hablar en público. Los sujetos son asignados aleatoriamente a dos grupos uno
experimental y otro control. Si los resultados mostraran diferencia entre ambos grupos,
existen buenas posibilidades de una posible generalización de los resultados a
poblaciones semejantes a la utilizada en dicho estudio.
Tipo 3. Cuando lo diseños experimentales son de N=1 por lo general los hallazgos no
pueden ser generalizados a una población ya que proceden del análisis de individuos.
Empero, se pueden efectuar generalizaciones siempre y cuando se consideren y
compartan las características particulares tanto del sujeto de donde provienen los
hallazgos como de aquellos a los que se quiere generalizar, en este sentido, tales
características deben ser similares (edad, sexo, nivel socioeconómico, etcétera). Se parte
del supuesto de que los individuos con características semejantes a las de los
participantes en el estudio, se comportarán de igual forma.
Ejemplo: Northup, Browssard, Jones, George, Vollmer y Herring (1995) llevaron a cabo un
estudio con niños autistas en donde demostraron que la técnica de RDO (reforzamiento
diferencial de otras conductas) elimina considerablemente las conductas de
autoestimulación. Estos mismos hallazgos fueron confirmados en un estudio posterior por
Iwata, De León, Woo y Smith (1997), en donde trabajaron con sujetos con las mismas
características que en el estudio de Northup (1995).
Otra manera de obtener generalidad en estos casos (validez externa) es mediante la
réplica del estudio con otro tipo de sujetos, situaciones etcétera, y si se obtienen
hallazgos semejantes se amplía el grado de generalización.
Tipo 4. Estudio donde se aplica una intervención en dos o más individuos de manera
secuencial y estando los sujetos expuestos a condiciones ambientales idénticas, estos
incluyen un alto grado de generalización cuando se han obtenido hallazgos consistentes,
ya que cada aplicación secuencial puede considerarse como una réplica.
Ejemplo: un ejemplo claro de este tipo de estudios que es sin lugar a dudas los diseños
de linea base múltiple en donde los tratamientos o intervenciones son introducidos de
manera secuencial a diferentes sujetos, conductas o ambientes. Si se pretende modificar
la conducta de tres niños que muestra la misma conducta, se toma en primera instancia la
línea base de la conducta en los tres sujetos, posteriormente sólo es introducida en el
sujeto 1, mientras los sujetos 2 y 3 permanecen en línea base, después de varias
sesiones se introduce el tratamiento al sujeto 2, mientras el sujeto tres permanece en
línea base, finalmente el tratamiento es introducido al sujeto 3. Cada una de las
intervenciones representa una réplica, lo que permite llegar a una generalización
confiable.
Generalización de grupos a individuos.

También existen problemas de validez externa al pretender generalizar los datos
obtenidos de un grupo a un individuo. Si el grupo con el que trabajamos tiene
características X y Y, y los individuos a los que se pretende generalizar cuentan con las
características A y B, difícilmente se puede esperar que esto se comporten de la misma
forma que el grupo estudiado. Por el contrario se podría hacer una buena generalización
si el grupo de sujetos con los que se trabaja tienen las características X y Y, y los
individuos a los que se quiere generalizar también cuentan con dichas características.
Validez ecológica. Se dice que un estudio tiene un buen nivel de validez el ecológica,
cuando los resultados obtenidos en un estudio en una situación particular, puede
generalizarse a situaciones diferentes a las del estudio original.
Fuentes que afectan a la validez ecológica.

Como ya se mencionó la validez ecológica se relaciona la generalización de los datos
obtenidos en una situación a otra. A continuación mencionaremos algunas de las fuentes
que pueden afectar el grado de validez ecológica.
1. Intervenciones múltiples. Cuando se aplican diversos tratamientos en una misma
unidad experimental, los cambios observados pueden ser producto de uno o varios de los
componentes de los diferentes tratamientos o intervenciones, o a la interacción de más de
uno de los elementos.
Ejemplo: Si deseamos disminuir la ocurrencia de tics en una persona y para ello
introducimos de manera secuenciada las técnicas A, B y C, aún cuando obtuviéramos
resultados positivos no se podría determinar con precisión el efecto de cada técnica así
como tampoco los posibles efectos de intervención entre una técnica y otra, ni el papel
jugado por el orden de presentación de las diversas técnicas, ya que hemos intervenido con múltiples tratamientos. 2. Efectos reactivos o de interacción de pruebas. Esta fuente de invalidez se presenta cuando por características particulares del sujeto bajo estudio, éste reacciona a algunos de los dispositivos experimentales, evaluaciones previas, lista de chequeo, inventarios, auto observaciones, etcétera, por lo que el comportamiento estudiado se ve alterado por estos aspectos más que por la variable independiente. Ejemplo: Imaginemos a un terapeuta que solicita a su paciente con problemas de obesidad, y antes de iniciar el tratamiento, que registre diariamente durante dos semanas su peso, para tomar línea base. Dichas observaciones pueden motivar al paciente a disminuir su consumo de calorías. El efecto anterior puede confundirse con los efectos propios del tratamiento. 3. Efectos placebo. Cuando un individuo tiene conocimiento de su participación en un experimento o tratamiento, o por administrarse un tratamiento que de antemano sabemos que no debe tener ningún efecto, pero el sujeto bajo estudio considera que le ayudará. Todas estas consideraciones pueden producir cambios en el comportamiento de los sujetos, pero no como resultado de la manipulación de la variable independiente sino por cierta predisposición del individuo. Ejemplo: pensemos en el clásico ejemplo de una persona conocida como hipocondríaca que asiste a consulta porque considera que está enferma. El medico al oscultarla y mediante la entrevista clínica concluye que no hay ninguna enfermedad de por medio, pero para que el paciente se sienta bien decide recetarle unas cápsulas que no contiene ningún medicamento, sólo azúcar; por supuesto, sin que esto lo conozca el paciente. Después de seguir las indicaciones sugeridas por el médico como tratamiento, la paciente se reporta totalmente aliviada. 4. Efectos reactivos a los dispositivos experimentales. En algunos casos las condiciones experimentales, cuando son muy controladas, puede generar que los efectos originados por la variable independiente no sean observados en individuos a los que se les intervenga en una situación natural o no experimental. Ejemplo: Un estudio cuyo objetivo es probar una técnica para eliminar fobias. Si el estudio se realiza empleando estímulos fóbicos imaginarios para producir la respuesta fóbica y se observa que la técnica empleada elimina dicha respuesta, puede suceder que aplicando la técnica con estímulos fóbicos reales, no se obtenga el mismo éxito. 5. Efectos del experimentador. Los experimentadores intencionalmente o no afectan el comportamiento de los sujetos bajo estudio, de tal forma que los mismos resultados pueden no ser obtenidos por otros experimentadores, por ejemplo, que den más o menos reforzamiento social, que sean más o menos agradables. La edad, sexo, etc., son elementos que pueden alterar dramáticamente los resultados y por tanto, no ser generalizables. Ejemplo: Si un estudio con el fin de resolver un problema de ansiedad, el experimentador tiene características que lo hacen agradable y simpático tales como trato amable, tranquilo y proporcionador de reforzamiento social con frecuencia, podría no encontrarse resultados semejantes en estudios similares, con experimentadores que no posean dichas
características.
6. Medición de la variable dependiente. Tanto la conceptualización como la definición
operacional de la variable dependiente son muy importantes en la generalización de los
resultados experimentales. Debe dedicarse considerable tiempo para explora qué
dimensión o dimensiones de la variable seleccionar, por ejemplo, las medidas de
frecuencia pueden ser preferibles a las de duración en algunas circunstancias. De igual
manera, la forma en que la variable independiente es definida puede garantizar o no que
la medida sea confiable y válida.
Ejemplo: pongamos por caso un estudio en donde el objetivo sea mejorar los hábitos de
estudio, de un grupo de estudiantes, para lo cual se desarrolla una técnica X que se
aplica a dichos estudiantes. Si otro investigador desea mejorar los hábitos de estudio de
un segundo grupo de estudiantes, requiere necesariamente analizar cómo se midieron en
los estudios previos los hábitos de estudio, pues si él maneja una medida o instrumento
diferente puede no obtener los mismos hallazgos.
7. Interacción entre el tiempo de medida y los efectos de la intervención. En algunos
diseños los efectos de la intervención son medidos en uno o quizá dos puntos en el
tiempo, lo cual puede limitar la validez externa. Pero si prolonga el número de mediciones
los resultados pueden mostrar efectos diferentes de la intervención.
Ejemplo: En un estudio para aprobar los efectos de un programa de tiempo fuera para
disminuir la conducta del berrinche, se hace una observación de la conducta antes de la
intervención y una después de ésta. Si se encuentra que los berrinche son menores en la
segunda observación, podría concluirse que el programa de reforzamiento fue efectivo en
la disminución de los berrinches. Sin embargo, dichos resultados pueden ser producto de
las fluctuaciones normales del comportamiento del individuo, la frecuencia de los
berrinches puede variar día a día. Se podían observar datos distintos con la realización de
un mayor número de observaciones.
Tipos de diseños.

Una vez revisadas las amenazas a la validez interna y externa, se exponen a continuación
diferentes tipos de diseño así como sus características, mismas que posibilitan disminuir
los efectos, eliminar o controlar las fuente que afectan tanto la validez interna como la
externa. Cabe aclarar al lector que varios de los diseños aquí mencionados se puede
encontrar con diferentes nombres en la literatura, sólo se presentan los que con mayor
frecuencia se emplean en el ámbito psicológico.
Llamamos diseños al arreglo de condiciones de investigación a las que serán sometidos
los sujetos bajo estudio, y que nos permiten establecer una relación entre la variable
independiente y la variable dependiente. Algunos de estos arreglos pueden ser más o
menos precisos para establecer la relación mencionada. De acuerdo al control que los
diseños pueden tener sobre las variables extrañas se clasifican como: preexperimentales,
cuasiexperimentales, experimentales de grupos y experimentales de N=1 o series de
tiempo (Campbell y Stanley, 1978; Kratochwill, 1978; Cook y Campbell, 1979; Hersen y
Barlow, 1976).

Diseños preexperimentales.

En la descripción de los diseños preexperimentales, cuasiexperimentales y
experimentales de grupo, se emplearán una serie de códigos y símbolos, a fin de
comprender la mayoría de sus características distintivas. Una X representada la
exposición del grupo a una variable o tratamiento, cuyos efectos se han de medir; O hará
referencia a la medición u observación del grupo o individuos; las X y O en fila dadas se
aplican a las mismas personas. La dimensión representada de izquierda a derecha indica
el orden temporal, las X y O en una fila dada dispuestas en forma vertical señalan la
presentación de simultaneidad. En los diseños más completos como los experimentales,
el símbolo R indica la asignación al azar de los sujetos a los grupos o tratamientos. Existe
otra convención gráfica; las filas paralelas continuas significan grupos de comparación no
igualados o grupos ya formados (Campbell y Stanley, 1978).
Se denomina diseño preexperimentales a aquellos que por sus características no tienen
control sobre las variables extrañas mencionadas, y por tanto presentan problemas de
validez interna y externa. Son cuatro las características principales de estos diseños:
a) Es difícil establecer una relación biunívoca entre variable dependiente e independiente.
b) No existe un control sobre la selección de sujetos.
c) La comparación formal entre dos o más observaciones es limitada.
c) Poco control de variables extrañas.
Campbell y Stanley (1978) mencionan tres de estos diseños:
Diseño de estudio de caso con una sola medición. En este diseño se estudia a un
grupo que ha sido sometido (por el experimentador o su ambiente) una variable
independiente, existiendo una sola medición posterior (postest) a dicha intervención.
X1---------------O1
Ya que se observa una sola vez a un grupo posterior a la aplicación de una variable
independiente, las conclusiones que se puedan obtener a partir de este diseño son
bastante limitadas, la mayoría de las amenazas a la validez interna y externa puede estar
presentes. Por carecer de control, su valor para establecer una relación biunívoca entre la
variable independiente (VI) y la variable dependiente (VD) es muy pobre.
Ejemplo: un ejemplo de este tipo de diseño lo encontramos en el estudio que reportan
Lourie, Campiglia y Dewitt (1979), quienes aplicaron un programa dirigido a adolescente
denominado "Youth in Need". un programa privado de servicio a la comunidad,
específicamente a adolescentes que huyen de sus casas y han sido maltratados y
descuidados por su familia. El programa se proponía descubrir el problema y aplicar de
inmediato las medidas necesarias, planear como manejar el caso, preparar los servicios
de ayuda que se requerían y atender el caso, conformando todo esto la intervención (X 1);
hasta llegar a una solución satisfactoria donde finalmente se realizaba su evaluación u
observación final por (O1).
Con lo anterior podemos notar que la principal desventaja del diseño radica, en que no es
posible determinar el debido efecto de la intervención (X) debido a que no se puede
comparar la observación final con el estado inicial del grupo.

Diseño pretest-postest de un solo grupo. En este diseño se efectúa una observación
antes de introducir la variable independiente (O1) y otra después de su aplicación (O2).
Por lo general las observaciones se obtienen a través de la aplicación de una prueba u
observación directa, cuyo nombre asignado depende del momento de aplicación. Si la
prueba se administrará antes de la introducción de la variable independiente se le
denomina pretest y si se administra después, entonces se llama postest.
O1------------X------------O2
Ejemplo: Pines (1960) emplea un diseño pretest-postest para demostrar que existe un
período crítico para el aprendizaje del lenguaje. Así pues, investigó el caso de una niña
que fue encontrada en Los Ángeles y quien desde los veinte meses de edad vivía en un
pequeño cuarto de su casa. Había estado atada a una silla con un orinal y sólo podía
mover manos y pies. Por la noche la metían en una especie de camisa de fuerza y la
encerraban en una cuna parecida a una jaula. La trataban como animal, no tenía control
de esfínteres y no podía mantenerse en pie. Estaba muy desnutrida y era incapaz de
masticar alimentos sólidos. También estaba muda, no hablaba, ni entendía el lenguaje. El
autor menciona que evaluó el desarrollo del lenguaje, lo que representa el pretest (O1) del
diseño, determinándose lo que comprendía y cuanto lenguaje había aprendido. Después,
aplicó un programa para el establecimiento de lenguaje usando un método similar al que
se aplica a niños pequeños, fase de intervención (X). Después de un año la niña comenzó
a combinar dos y tres palabras, posteriormente formó oraciones simples y aprendió la
palabra "no". Pese a ese progreso pronto se hizo evidente que el aprendizaje del lenguaje
estaba muy limitado, incluso después de cuatro años de enseñanza, no aprendió los
rudimentos de la gramática, tampoco la articulación. No sabía usar pronombres
personales, ni demostrativos, no fue capaz de formular preguntas. Una vez aplicado el
entrenamiento se observó la capacidad adquirida mediante la evaluación de una cuenta,
el desarrollo del lenguaje alcanzado, segunda fase (O2). El autor concluyó que al parecer
existe un período crítico para aprender el lenguaje.
En este diseño aún cuando los resultados después de la intervención pueden compararse
con los datos obtenidos antes de la misma, no proporcionan un fuerte argumento como
para sustentar la conclusión a la que llegó el autor. La intervención fue tan larga que con
seguridad se presentaron un sinfín de variables, que compitieron u ocultaron el efecto real
de la variable independiente; la situación que sólo podría haber sido conocida si se
hubiera utilizado otro sujeto con características semejantes al que participó en el estudio
pero que no hubiera sido expuesto a la intervención (sujeto control).
Diseño de comparación con un grupo estático. En este diseño se trabaja con dos
grupos, uno de ellos es denominado grupo experimental y es el que recibe la variable
independiente o tratamiento y otro llamado grupo control el cual no recibe ningún
tratamiento. La característica principal de este diseño es que ambos grupos son
observados o evaluados después de que un grupo experimental fue intervenido.
X1 O1
_______________
O2
Ejemplo: Un investigador desea estudiar si el método Kumon incrementa el aprendizaje
de las matemáticas a nivel secundaria. Para el estudio se selecciona a un grupo de primer
grado (el cual ya está formado) y es designado como el grupo experimental y se identifica
otro grupo de primer grado como control. Los alumnos del grupo experimental son
entrenados con el mencionado método durante todo el año escolar. Al finalizar el curso se
aplica una prueba de matemáticas (O1 y O2) a ambos grupos. Después de la aplicación
de la prueba, se analizan las puntuaciones obtenidas por ambos grupos, observando que
el grupo experimental obtuvo calificaciones más altas que el grupo no experimental.
Dado que las puntuaciones son más altas en el grupo experimental se podría concluir que
el método Kumon es efectivo para mejorar el aprendizaje de las matemáticas. Sin
embargo, al no conocer las posibles puntuaciones de ambos grupos antes de iniciar el
estudio, las conclusiones podrían ser erróneas, es posible que ya existieran diferencias
entre ambos grupos antes de iniciar el estudio, o que el grupo experimental desde un
principio ya mostrará una ventaja sobre el grupo control.
Como se puede observar en los diseños preexperimentales, dadas sus característica, son
diversas las fuente de invalidez que pueden afectar la generalización de los resultados
(validez externa) y los efectos reales de la variable independiente (validez interna), por lo
que se recomienda su uso cuando por las condiciones existentes, no se puede emplear
ningún otro tipo de diseño o cuando se van a efectuar estudios de tipo exploratorio.
Diseños cuasiexperimentales.

Los diseños cuasiexperimentales tienen dos características principales:
a) Carecen de control sobre la programación de variables (cuándo, a quién).
b) No existe un control sobre la selección de los sujetos, situación que se presenta por lo
regular en los estudios de campo o de tipo social.
Por estas razones el investigador debe tener conocimiento de aquellas variables que el
diseño no controla, minimizando su efecto hasta donde sea posible. Estos diseños
pueden ser de gran utilidad si se tiene presente que todo experimento es imperfecto y que
para obtener validez, el experimentador debe ser consciente de dichas imperfecciones en
el momento de interpretar sus datos y sacar conclusiones. Se sugiere su empleo en
situaciones de estudios de campo (Campbell y Stanley, 1978; Cook y Campbell, 1979).
Diseño de series cronológicas. Este diseño consiste en tomar una serie de mediciones
antes de introducir el tratamiento sobre un grupo o individuo, terminadas estas
observaciones se somete al grupo o sujeto a la intervención, la cual es retirada para
posteriormente volver a efectuar otro número de observaciones.
O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
Como se puede observar es un diseño parecido al de pretest-postest, la diferencia estriba
en que se tienen más observaciones antes y después de la introducción de la variable
independiente. Asimismo existe un mayor número de comparaciones formales, lo que
posibilita que puedan detectarse con mayor precisión posibles variables extrañas, así
como las fluctuaciones de la variable dependiente.
Ejemplo: Para ilustrar este tipo de arreglo mencionaremos un estudio, inédito, realizado
por un grupo de estudiantes de segundo semestre de la carrera de psicología, y en donde
tomaron como base algunos estudios de Bandura. Plantearon como objetivo, analizar el
efecto de los programas de televisión con tendencia agresiva sobre el comportamiento de
niños preescolares en una situación de juego libre. Primeramente realizaron cuatro
observaciones durante 20 minutos diarios en la situación de juego definida y observaron
diferentes categorías de conducta agresiva, previamente definidas. De esta forma
mediante un registro de frecuencia continua observaron durante cuatro sesiones las
conductas definidas (O1 O2 O3 O4). Posteriormente a las cuatro observaciones se les
proyectó a los niños a través de un aparato de video, dos programa de televisión, cuyos
personajes presentaba conductas agresivas (X). Después de lo anterior, se volvió a llevar
a los niños a la situación de juego libre durante cuatro días consecutivos, volviéndose a
registrar las conductas especificadas (O5 O6 O7 O8). Los resultados mostraron un
incremento en la frecuencia de respuestas agresivas durante el juego posterior a la
proyección de los programas.
La principal limitación de este diseño es no contar con un grupo de comparación que
permitiera identificar la presencia de otras variables extrañas (fuente de invalidez) durante
la intervención.
Diseño de muestras cronológicas equivalentes. Este arreglo consiste en seleccionar
dos muestras equivalentes de una población, e introducir de manera intermitente la
variable independiente o tratamiento en una de ellas, denominada experimental. La
muestra control es observada sin la introducción del tratamiento.
X1 O1 X0 O1 X1 O2 X0 O2
Ejemplo: supongamos que se realizó un estudio para investigar los efectos de la
retroalimentación verbal individual, y la ausencia de ésta, sobre el aprovechamiento
escolar. De tal forma que el grupo elegido como experimental se le proporcionaría
retroalimentación de forma individual (X1 O1) sobre los aciertos y errores cometidos, en
un momento posterior al grupo equivalente (control) no se le retroalimenta, sólo se miden
sus errores y aciertos (X0 O1), en la siguiente sesión al grupo experimental (X1 O2) se
retroalimenta sobre sus aciertos y errores y la siguiente no existe tratamiento para la
muestra equivalente o control (X0 O2). Si el análisis de los resultados mostrara que el
aprovechamiento de los alumnos del grupo experimental es superior al del grupo
equivalente, las conclusiones a las que se podría llegar sería que es efectivamente la
retroalimentación verbal una técnica efectiva para elevar el aprovechamiento escolar.
Las comparaciones se establecen principalmente contrastando las sesiones donde se
introduce la variable independiente con aquella donde no está presente.
Diseño de grupo control no equivalente. Este arreglo implica, contar con dos o más
grupos. Se denomina “de grupos no equivalentes”, porque por lo regular se emplean
grupos ya formados. Asimismo se designa al azar qué grupo será el control y cuál el
experimental y por ende cuál recibirá el tratamiento o variable independiente. En ambos
casos se llevan a cabo observaciones antes y después de la introducción de la variable
independiente o tratamiento, pero sólo el grupo experimental es sometido a tratamiento, el
grupo control no recibe ningún tratamiento, sólo es observado antes (pretest) y después
(postest) de la introducción de la variable independiente en el grupo experimental.
O1 X O2
_______________
O1
Ejemplo: Fuentes y Moreno (1984) llevaron a cabo una investigación cuyo objetivo fue diseñar y probar un paquete de entrenamiento sobre técnicas conductuales, dirigido al personal de enfermería de un hospital psiquiátrico. El hecho de que las enfermeras asistieran a turnos diferentes para laborar en el hospital, imposibilitó la asignación al azar del personal a los diferentes grupos, ya que ninguna estaba dispuesta a acudir al curso en un horario diferente al de su jornada de trabajo, razón por la cual se impartieron los cursos con los grupo ya formados. Cada turno de trabajo constituyó un grupo. El grupo experimental 1 se conformó con las enfermeras del turno especial; el grupo experimental 2 con las enfermeras del turno vespertino y el grupo control con las del turno nocturno. Cabe señalar que la asignación de la variable independiente se hizo al azar. La presentación esquemática del diseño fue la siguiente: Grupo Exp 1 O1 ___________________________ Grupo Control O1
Las condiciones a las que fueron sometidos los diferentes grupos fueron:
1) Aplicación de un pretest (O1) a los tres grupos.
2) Los grupo experimentales 1 y 2 recibieron un periodo de entrenamiento sobre la
aplicación de las técnicas conductuales.
3) los tres grupos fueron sometidos a un postest (O2) para evaluar su aprendizaje.
Los resultados demostraron que al inicio del estudio los tres grupos obtuvieron
puntuaciones muy bajas mientras que al término del estudio ambos grupos
experimentales en la aplicación del postest, mostraron una gran mejoría, quedando sin
cambios en el grupo control.
La primera limitación de este diseño es la no asignación al azar de los sujetos a los
diferentes grupos. Por otra parte si en el pretest las puntuaciones son significativamente
diferentes entre los grupos, las conclusiones en el postest serán parciales, dado que se
espera que la medición inicial (O1) no muestre grandes diferencias entre los grupos. Este
tipo de diseño es de gran utilidad en los casos de investigaciones de campo.
Uso de los diseños cuasiexperimentales. Se recomienda su empleo en los casos de
investigaciones de campo.
Diseños experimentales de grupo.

Según Castro (1976) se les denomina diseños experimentales a aquellos que poseen las
siguientes características:
a) Existencia de al menos una comparación formal entre dos o más observaciones,
medidas o grupos.
b) Control de variables extrañas.
c) Manipulación de la variable dependiente por parte del experimentador.
d) Relación biunívoca entre variable independiente y dependiente.
e) Selección de sujetos por parte del experimentador.
f) Asignación al azar de los sujetos a los diferentes grupos.
Dentro de estos diseños tenemos aquellos denominados de grupo y los llamados N=1 ó
de series temporales. En los diseños de grupo generalmente participan dos grupos
denominados como experimental o control. El primero de ellos es el que recibe el
tratamiento y el segundo es observados sin la introducción de un tratamiento o variable
independiente. Es importante señalar que ambos grupos pueden estar constituidos por
uno o más sujetos, asimismo la determinación del efecto de la variable independiente
sobre la variable dependiente se establece comparando los datos de las pruebas (O)
aplicadas antes y/o después del tratamiento en el grupo experimental y/o control.
Diseño de grupos aleatorios. Para emplear este diseño es sumamente importante:
a) Determinar con precisión la población de interés.
b) Tomar una muestra representativa (al azar) de dicha población.
c) Asignar a aleatoriamente a los sujetos tanto del grupo experimental como control.
d) Aplicación de una prueba u observación a ambos grupos antes (O1) y después (O2) de
la introducción del tratamiento.
La ventaja principal de este diseño es su gran poder de generalización y cuando el
método aleatorio haya sido empleado cuidadosamente para la selección y asignación de
los sujetos a los diferentes grupos y que la muestra sea lo suficientemente representativa
de la población. La selección y asignación aleatoria presupone que los grupos son
equivalentes antes de iniciar el manejo de variables (teóricamente). Desde el punto de
vista práctico raras veces se cumplen todo los requisitos de este diseño, no obstante
continua siendo de gran utilidad sobre todo si se pretenden generalizar los resultados.
Los problemas principales que pueden afectar este arreglo de condiciones son:
a) Mortalidad, que afecta la equivalencia de los grupos.
b) La toma de muestras pequeñas y no representativas, que repercute en la
generalización.
c) Prestar mayor atención al grupo experimental durante la intervención respecto al grupo
control, pudiéndose generalizar en los sujetos del grupo experimental más motivación,
convirtiéndose esto en una variable extraña.
R O1----X----O2
R O1----------O2
Ejemplo: Mathes, Howard, Allen y Fuchs (1998), llevaron a cabo un estudio en donde
emplearon este diseño. En dicho estudio se examinó la efectividad del método de PALS
1º Grado (Estrategias de Aprendizaje Asistido por Pares para Lectores de Primer Grado)
como una herramienta para mejorar el desempeño en la lectura de diferentes tipos de
estudiantes, especialmente estudiantes de bajo rendimiento. Participaron 20 profesores y
46 estudiantes de bajo rendimiento,20 de medio rendimiento y 20 de alto rendimiento, 86
en total, los cuales fueron asignados a los grupos, experimental y control.10 profesores
implementaron el PALS en sus programas de lectura y 10 profesores siguieron
enseñando como lo hacían normalmente. Los datos demostraron grandes diferencias
entre los sujetos que fueron entrenados con el PALS, y los que siguieron con su curso
normal. Lo que demostró que el PALS influyó positivamente en todos tipos de sujetos,
siendo los estudiantes de bajo rendimiento los más beneficiados.
Diseño de grupos apareados. Este diseño se caracteriza por la asignación de los
sujetos a los grupos control y experimental con base en una prueba preliminar aplicada a
los sujetos, de tal forma que ambos grupos quedan constituidos por parejas con
características similares. El apareamiento puede ser de diversas formas, las más usuales
son las siguientes:
a) Apareamiento de variables correlacionadas, consiste en aparear a los sujetos en
función de alguna variable que se cree está relacionada con la que se estudia (edad,
sexo, nivel socioeconómico, etcétera.).
b) Apareamiento por parejas similares, se selecciona un par de sujetos, con
características comunes (gemelos).
c) Apareamiento por criterio de ejecución, se selecciona los pares que hayan obtenido
puntuaciones similares en una prueba u ensayo determinado previamente.
La representación gráfica es la siguiente:
R O1----X----O2
R O1----------O2
Este diseño tiende a eliminar cualquier ambigüedad relacionada con la igualdad de los
grupos en el momento de iniciarse el experimento. Produce diferencias confiables entre
los grupos y el control, con un número reducido de sujetos (6 o 10). Además la prueba
preliminar disminuye la variabilidad de los sujetos.
Dentro de sus limitaciones se observa que el procedimiento generalmente requiere tiempo
para poder realizar el apareamiento, clasificación y establecimiento de los grupos. Por
otro lado, entre más riguroso y cuidadoso sea la apareamiento, menor generalidad
tendrán los resultados. También se puede ver afectado este diseño seriamente por la
mortalidad, que evidentemente afecta a la generalidad de los hallazgos.
Ejemplo: supongamos que un grupo de investigadores estudiaron los efectos de un
programa de estimulación temprana sobre el desarrollo de los niños (apareamiento por
ejecución), de tal forma que estos factores fueran controlados y no afectaran la variable
dependiente. De esta forma se seleccionaron 30 niño de dos meses de edad que habían
obtenido puntuaciones iguales en una prueba de desarrollo previamente aplicada; 15 de
ellos se asignaron al grupo experimental y 15 al grupo control. Al grupo experimental se le
sometió a un programa de estimulación temprana y al término de este a ambos grupos se
les aplicó una prueba de desarrollo. Se observó que a los niños a quienes se les
administró el programa de estimulación temprana obtuvieron puntuaciones mayores en la
segunda prueba de desarrollo en contraste con aquellos a quienes no se les suministró
esta variable.
Diseño contrabalanceando. Este diseño también se conoce con el nombre de diseño
cruzado, de bloque aleatorio o cuadro latino. Consiste en que a un sujeto o grupo de
sujetos se les prueba en determinada secuencia de condiciones (por ejemplo, cuando se
cuenta con más de una variable independiente), mientras que otro sujeto o grupo se
prueba en una secuencia diferente. En ambos casos los sujetos deben ser asignados a
las diferentes secuencias en forma aleatoria. Es importante señalar que este tipo de
diseños responde a preguntas de investigación en donde se pretende evaluar los efectos
secuenciales de tratamientos. Las siglas en este tipo de diseños cambia por consonantes,
en donde éstas son equivalentes a pruebas o intervenciones.
Una de las ventajas es que cada sujeto o grupo constituye su propio control. Por otra
parte no es necesaria ninguna prueba preliminar para igualar los grupos , puesto que la
comparación se establece a partir de las ejecuciones del mismo grupo o individuos en las
diferentes condiciones.
Grupo 1 A B C
Grupo 2 B A C
La principal limitación del diseño puede ser que el orden o secuencia de los tratamientos
afecte los resultados de las manipulaciones posteriores. El cuadro latino puede emplearse
con cualquier número de condiciones, por ejemplo:
Grupo 1 A B C
Grupo 2 B C A
Grupo 3 C A B
Grupo 4 C B A
Ejemplo: Imaginemos que se realizó un estudio a fin de investigar la efectividad de dos
tipos de tratamiento (A y B) para eliminar el alcoholismo en varios individuos. El
tratamiento A consistió en la administración de fármacos (antabuse) que al ingerir alcohol
provocar vómito; mientras que el tratamiento B consistió en el entrenamiento de
habilidades sociales (resistencia a la persuasión, manejo de conflicto y negociación). Los
imaginarios investigadores supusieron que era probable que el tratamiento que se
administrará primero, en caso de ser eficaz, podría confundir el análisis de los efectos del
segundo, razón por la cual se usó un diseño contrabalanceando. De tal forma que los
sujetos se dividieron en dos grupos (1 y 2) administrando se las variables independientes,
durante un mes, para el grupo 1 la secuencia fue A B y para el grupo 2 B A. Los
resultados mostrarán que el antabuse produjo los mismos efectos en ambos grupos, ya
que logró reducir significativamente la ingestión de alcohol, sin embargo, el efecto del
tratamiento B no fue claro ya que en el grupo 1 se eliminó por completo el alcoholismo,
pero en el grupo 2 se observó un decremento no significativo. Resultados como los
mencionados podrían llevar a la conclusión de que la secuencia en que son suministrados
tratamientos, a afecta de alguna manera la variable dependiente.
Diseño factorial. Los diseños factoriales son de gran utilidad cuando se tienen 2 ó más
variables independientes o varios niveles de una o varias de ellas. Para llevarlo a efecto
se requieren tantos grupos como combinaciones posibles que existan entre las variables o
niveles. Por ejemplo, si tenemos dos variables independientes con dos niveles cada una,
contaríamos con un diseño factorial 2 X 2, lo cual implica contar con 4 grupos
experimentales, un diseño factoral 3 X 2 indica que existen dos variables independientes,
la primera con tres valores y la segunda con dos. Se pueden tener tantas variables
independiente y niveles como requiera la investigación.
Los diseños factoriales responden a preguntas de investigación muy específicas,
concretamente aquellas encaminadas a evaluar los efectos de interacción de las variables
independientes especificadas, es decir, los efectos generados sobre una variable
dependiente cuando las variables independientes ocurren juntas y no de una manera
independiente.
La ventaja de estos diseños consiste en poder conocer los efectos de más de una variable
independiente sobre una variable dependiente así como los efectos de las interacciones
mismas. Además constituye una ahorro en tiempo y número de variables y niveles,
representando una desventaja sobre todo para el análisis de los resultados, ya que se
pueden volver diseños muy complicados cuando se tiene un número elevado de grupos.
Ejemplo: Moreno y Echevarri (1987) llevaron a cabo una investigación que ejemplifica de
manera clara este diseño. El objetivo fue evaluar las características de lenguaje de
sujetos esquizofrénicos y normales en dos condiciones comunicativas. Diseñaron las
condiciones mediante un diseño factorial 2 X 2. Las variables manejadas fueron tipo de
hablante y tipo de escucha; cada variable tuvo dos valores. Tanto los hablantes como los
escuchas podían ser sujetos esquizofrénicos o normales. Se grabaron y transcribieron
muestras de habla continua de 100 y 200 palabras de 24 pacientes esquizofrénicos y 24
sujetos normales en dos condiciones experimentales: monólogos y diálogos. Los
resultados demostraron una gran interacción entre los valores de las variables, es decir
las características del diálogo o monólogo dependieron del tipo de escucha y tipo de
hablante. El análisis de los resultados demostraron que los sujetos esquizofrénicos
obtuvieron puntuaciones muy bajas cuando reconstruyeron las de verbalizaciones de los
sujeto esquizofrénicos a diferencia de los sujetos normales cuando se les solicitó que
reconstruyeran lo dicho por sujetos esquizofrénicos.
Diseños de series de tiempo ó N=1.

Los diseños de series de tiempo son denominados de esta manera porque la N que es
igual a 1, es decir, el experimento se realiza con un solo sujeto. Dichos diseños surgen
como una estrategia alternativa a los diseños de grupo, y son dos las consideraciones que
no deben perderse de vista:
1) Esta estrategia enfatiza el tomar medidas repetidas de un mismo sujeto, a través del
tiempo. Este no debe confundirse con los diseños de medidas repetidas de grupo, ya que
la lógica empleada es la temporalidad y la historia como determinantes de un proceso.
Arnau (1986) considera que los términos "replicación intrasujeto" encierran un
presupuesto básico, la aplicación sistemática a lo largo del tiempo de una serie de
tratamientos o de un mismo tratamiento, a cada uno de los sujetos del experimentador.
Los diseños N=1 tienen como características las siguientes:
a) Realización de una serie de observaciones, a lo largo de un periodo de tiempo, el cual
es denominado línea base.
b) Cuando se observa estabilidad en la línea base, se introduce la variable independiente
o intervención y se continúa registrando la variable dependiente.
c) Se trabaja con un solo sujeto o grupos de sujetos, funcionando cada uno como su
propio control. Si se trabaja con más de un sujeto, el estudio es considerado de
replicación, aspecto que ayuda a corroborar la existencia de los hallazgos (Kratochwill,
1978). Existe una gran variedad de diseños N=1, pero antes de describirlos hablaremos
del concepto de línea base dado que representa una operación clave dentro del proceso
de investigación con diseños N=1.

Línea base.

Se define como línea base a la serie de observaciones o mediciones a lo largo del tiempo,
que se realizan antes de introducir la variable independiente (Hersen y Barlow, 1976).
Casi todos los diseños de N=1 cuentan con esta fase, donde no se aplican ninguna
intervención y comúnmente se le denomina fase "A". El objetivo central de toda línea base
es tener un criterio de comparación para evaluar la eficacia subsecuente de una
intervención experimental, además de que puede funcionar para predecir el nivel futuro de
la variable independiente.
Para obtener una línea base es indispensable contar con la definición clara y objetiva de
las conductas de interés así como el instrumento de observación adecuado. Por ejemplo,
si la frecuencia de la respuesta es lo que se medirá, se debe emplear un registro de
ocurrencia, o bien, si el dato básico es la duración del comportamiento o la topografía, se
elegirá el instrumento que permita obtener tal información.
Es necesario marcar la diferencia entre una línea base y un pretest, ya que es frecuente
que el estudiante confunda ambos conceptos o los ubique como sinónimos.
Pretest.
- El pretest sirve para establecer un nivel de comparación entre los datos obtenidos antes
de la aplicación de la variable independiente o tratamiento.
- El concepto de pretest se ubica en primera instancia con los diseños de grupo y consiste
por lo regular en la aplicación de una prueba, administrándose por lo común de forma
simultánea al grupo de sujetos participantes en el estudio, cuyas puntuaciones son
transformadas en promedios.
- Los datos obtenidos son considerados como una sola observación o medición. De ahí
que se enfatice la forma en que se comporta el grupo en su conjunto y no cada individuo.
Por eso a pesar de que pueda haber varias observaciones, una o más por cada sujeto,
todas son tratadas como una sola.
Línea base.
- La línea base sirve para establecer un nivel de comparación entre los datos obtenidos
antes de la aplicación de la variable independiente o tratamiento.
- Los datos de la línea base son recoletados para cada sujeto participante de manera
individual, tomando medidas repetidas de su comportamiento en un tiempo determinado.
- Es importante la estabilidad de los datos obtenidos para posteriormente efectuar la
intervención, por tanto una sola observación no es suficiente y se requiere por lo menos
tres.
- Si el estudio requiere de una línea base estable será necesario obtener más de tres
mediciones.
- Por lo general se espera que la línea base tenga una dirección contraria a lo que se
espera en el tratamiento.
La decisión de realizar una o más observaciones depende del planteamiento del
problema, las características de las variables especificadas en el estudio. Por ejemplo, si
se desea conocer el nivel de velocidad de lectura de un niño, tal vez sería suficiente
establecer un pretest, es decir, una prueba inicial en la que se establecen las condiciones
para evaluar la conducta y no necesariamente obtener una línea base con 6 sesiones de
registro, a menos que sospechemos o que tengamos elementos para suponer que existen
factores que generan que este comportamiento varíe.
Lo anterior es importante tenerlo presente porque incluso en la literatura podemos
encontrar varios casos en que los autores mencionan que realizaron una línea base y en
realidad sólo aplicaron un pretest (Achenbach, 1981), y dados los argumentos señalados,
estos estudios serían cuestionables.
Propiedades de la línea base.

Arnau (1986) señala que son tres las características con las que debe contar una línea
base para ser considerada como conciliable: sensibilidad, control de procesos
conductuales no deseado y estabilidad.
a) Sensibilidad.- Este proceso se refiere al hecho de que la línea base realmente refleje
los cambios del comportamiento, lo que está estrechamente relacionado con la definición
adecuada de la variable dependiente, así como el instrumento de observación elegido. Si
la conducta no está definida correctamente y se puede elegir un método de recolección de
datos inadecuados y muy probablemente no será posible obtener una muestra
representativa de los cambios en la conducta.
b) Control de procesos conductuales no deseados.- el investigador debe identificar los
factores que están propiciando la dirección que toma el comportamiento sobre todo
cuando los datos son demasiado variables.
c)Estabilidad.- Este es un aspecto de suma importancia. Se espera que la línea base ideal
sea estable en el sentido de que los datos obtenidos en las observaciones tengan valores
muy similares de una observación a otra; de lo contrario se deben identificar los procesos
conductuales no deseados, para determinar con mayor certeza el efecto de la variable
independiente.
Sidman (1973) señala que en circunstancias de laboratorio se puede tolerar hasta 150%
de variabilidad. Sin embargo, siempre es recomendable ampliar las sesiones de línea
base para ver si se encuentra un patrón de variabilidad o la variable dependiente se
estabiliza. Una forma de obtener una medida de comparación cuando la línea base no es
estable, es calcular la tendencia de los datos mediante el método de ajuste de una recta o
mínimos cuadrados (Kratochwill, 1978). También puede obtenerse el promedio de los
datos para su posterior comparación, o calcular el rango de variabilidad (Sidman, 1973;
Hersen y Barlow, 1976).
Es importante señalar que no existe una fórmula específica para terminar el número de
sesiones necesarias para una línea base, principalmente en situaciones aplicadas, sin
embargo, algunos autores señalan que se deben tener en cuenta en todo caso, las
políticas de la institución en la que se trabaja así como a los usuarios del servicio. En
muchos casos, no es posible alcanzar un patrón estable porque puede ser imprescindible
la intervención inmediata (Hersen y Barlow, 1976).
Por otra parte algunos autores como Silva (1992) recomiendan sólo tomar línea base
cuando la conducta de interés existe en el repertorio del sujeto, es decir, comportamientos
que ocurren al menos con frecuencias muy bajas.
Patrones de línea base.

Se entiende por patrón del línea base a las ejecuciones típicas que se observa durante el
período de observación en donde de aún no es introducida la variable independiente o
intervención. Para determinar los patrones de línea base se debe definir la tendencia de
los datos, entendida como una serie sucesiva de datos que siguen una dirección
determinada. La tendencia está dada por el tipo de dirección y por la inclinación de la
línea recta que es ajustada a los datos obtenidos y graficados. Cuando no se observa
orientación es probable que las variaciones mínima se deban al azar (Arnau, 1986).
Hersen y Barlow (1976) establecen cinco tipos de patrones de tendencia:
a) Patrón del línea base estable. Imaginemos un caso hipotético en donde el promedio de
tics faciales obtenidos mediante un registro de videotape de minutos durante seis días,
reveló que no existían grandes diferencias entre los incrementos y decrementos, siendo
los puntos casi paralelo a la abcisa en la gráfica de los datos. La variabilidad es mínima
pues se observa una frecuencia constante de tics. Una línea base de esta naturaleza
permitiría un análisis muy preciso de los efectos de la intervención, ya que existe una
estabilidad evidente, de tal forma que si observamos un cambio notable en la fase de
tratamiento, podríamos asegurar que dicho cambio se debió al tratamiento.
b) Línea base con tendencia a incrementar. Siguiendo con el mismo ejemplo de los tics,
cuando se muestra un incremento lineal en el número de tics, se espera que la variable
independiente produzca un efecto en dirección inversa al de la línea base una vez que se
introduzca la variable tratamiento. Pero si el tratamiento no es efectivo no habrá cambio
en la curva.
c) Línea base con tendencia a decrementar. Cuando en la gráfica observamos una
disminución línea de la frecuencia o porcentaje del comportamiento, dicho patrón es
inaceptable en el caso de que se esté interesado en decrementar la ocurrencia del
comportamiento como efecto del tratamiento, puesto que no se podrá evaluar de manera
certera los efectos de la intervención. Sería útil si se buscara que el efecto de la
intervención incremente el comportamiento. Si se prolonga este tipo de línea base quizás
se lograría encontrar la estabilidad, o bien identificar y analizar las variables que provocan
la disminución del comportamiento.
d) Línea base variable. Este tipo de línea base se presenta con frecuencia en
investigación clínica, requiriendo de varias estrategias para lograr que funcione como
medida de comparación: 1) ampliar el período de observación hasta obtener
sistemáticamente las fuente de variabilidad; 2) emplea estadística inferencial; y 3) evaluar
sistemáticamente las fuente de variabilidad.
Cómo se puede observar existe una gran variabilidad de una medición a otra, lo que no
permite hacer inferencias válidas acerca de los efectos de la variable independiente, dado
el estado de variación tan grande observado antes de su introducción.
e) Línea base incremento - decremento y decremento - incremento. Puede ser de utilidad
sobre todo si esperamos que la variable dependiente inclemente con la aplicación de la
intervención.
Una vez descritos los diferentes patrones de línea base con los que nos podemos
encontrar, pasemos ahora con la descripción de los diseños N=1 más comúnmente
empleados en la investigación experimental tanto básica como aplicada.
Al igual que lo diseños de grupo, en los diseños N=1 se utiliza cierta terminología para su
descripción. En este caso son letras mayúsculas, para representar una fase de línea base
o reversión se emplea la letra A mayúscula y las consonantes B, C y D para tratamientos
o intervenciones.
Diseños básicos A - B. este diseño consiste en tomar una serie de mediciones repetidas
de la variable dependiente (línea base) antes de introducir la variable independiente o
tratamiento. posteriormente se aplica el tratamiento, con lo que se inicia la fase
experimental del estudio, es importante señalar que durante esta fase se continua
midiendo el comportamiento hasta que se de por terminado el tratamiento.
A partir de las medidas repetidas de este diseño permite estudiar la confusión que origina
la historia, que no sería posible realizar con los diseños de una o dos mediciones.
Conocer la influencia de la historia permite al investigador controlarla en subscuentes
estudios, de igual forma disminuyen los problemas de maduración, además el periodo de
intervención por lo regular es corto. Sin embargo, algunos investigadores consideran
imposible descartar confusiones histórica pues dicen que es factible que exista alguna
tendencia de la conducta que lleve al cambios durante la fase B, independiente de la
intervención. Esto se observa sobre todo cuando la línea base no es estable antes de
pasar a la línea de intervención (Hersen y Barlow, 1976). El problema principal de este
diseño es no contar con una fase de reversión o de comparación, para poder asegurar
que los cambios en la variable dependiente se deben a nuestro tratamiento. Este diseño
puede ser útil cuando la conducta no es reversible, cuando la investigación sea
exploratoria o cuando no sea posible de emplear otro diseño que sea más idóneo
(Kratochwill, 1978).
Ejemplo: Rapp, Miltenberger, Galensky, Ellingson y Long (1999) evaluaron
experimentalmente las funciones de la conducta de jalarse y manipularse el cabello en
una mujer de 19 años quien tenía retardo mental moderado y parálisis cerebral. Durante
la línea base cuya duración fue de cinco días, un análisis funcional reveló que la mujer
jalaba y manipulaba su cabello durante largos períodos de tiempo, lo que sugirió a los
investigadores que dichas conductas probablemente estaban mantenida por alguna forma
de reforzamiento automático, en este caso la estimulación táctil. Durante la fase B o
tratamiento se evaluó la naturaleza de la estimulación sensorial que mantenía la conducta
de jalarse el cabello y se introdujo el tratamiento que consistió en ponerle unos guantes al
paciente durante varios días y cortarle el pelo. Los resultados mostraron que a lo largo de
varias sesiones se produjo una rápida reducción en dicha conducta.
Diseño A - B - A. Con este tipo de arreglo se fortalece el análisis del control de los
efectos ocasionados por el retiro de la intervención, posibilitando con mucha certeza
responsabilizar a la variable independiente del cambio. Existen dos tipos de retiro de la
intervención, uno denominado "reversión terapéutica" que consiste en aplicar la
intervención a una variable dependiente distinta a la de interés mientras que está es deja
si intervención. Esto se hace con la finalidad que es tener mayor certeza de los efectos de
la variable independiente, ya que si la segunda variable dependiente a la que se aplica la
intervención cambia en la misma dirección que la primera no habrá duda del efecto de la
variable independiente manejada. El otro caso es la llamada simplemente "reversión", que
consiste en dejar de aplicar la variable independiente seleccionada, es decir volver a las
condiciones iniciales de línea base. La aplicación de este diseño con varios sujetos,
fortalece las conclusiones acerca de los efectos de la intervención; su mayor desventaja
es que termina en una fase de línea base, pudiéndose generar problemas prácticos y
éticos, por lo que no se recomienda su uso en situaciones en las cuales sea primordial la
solución de un problema. Otra desventaja de este diseño es la susceptibilidad a la
interferencia de intervenciones múltiples, asimismo los efectos observados en la línea
base final pueden no ser los mismos que los obtenidos bajo condiciones donde ninguna
intervención (previa) se ha aplicado.
Ejemplo: Foxx y Schaeffer (1981), dirigieron un estudio en donde una compañía
repartidora de mensajería, quería reducir el número de millas recorridas en auto por sus
empleados en auto para ahorrar gasolina. Los empleados fueron divididos en dos grupos
experimental y uno control. En la condición de línea base, ninguna consecuencia se
proporcionó a los empleados por las millas recorridas, los investigadores sólo se limitaron
a registrar el número de millas recorridas por los empleados. Posteriormente a la línea
base, Los empleados fueron reforzados para reducir su porcentaje promedio de millas
recorrida en relación con la línea base, mientras que el grupo control permaneció en línea
base. Finalmente los investigadores reinstalaron la condición de línea base. Los
resultados mostraron que durante la fase de reforzamiento, los sujetos experimentales,
redujeron su promedio diario en un 16.6% relativo a su línea base inicial, mientras que el
grupo control incrementó su porcentaje en un 21.2%. Asimismo ambos grupos excedieron
sus promedios iniciales cuando se volvió a línea base.
Diseño A - B - C. En este caso el investigador introduce sucesivamente dos o más
intervenciones clínicas en la misma unidad experimental, por lo que su principal ventaja
es la economía ya que se pueden probar diversas hipótesis sucesivamente.
Browing y Stower (1981) señalan que este diseño puede emplearse con éxito en
situaciones clínicas en donde la fase B fracasa al no producir los efectos esperados. En
este caso los datos obtenidos durante la fase B pueden ayudar a formular hipótesis que
pueden ser incorporadas en un segundo tratamiento aplicado subsecuentemente, fase C.
Otra situación en la que se recomienda su uso es en los casos donde no es posible
emplear comparaciones simultáneas de diferentes tratamientos debido a las políticas
institucionales. La principal desventaja de este diseño es la posible confusión que puede
originarse por los distintos tratamientos puestos en marcha. Sin embargo, aún cuando la
amenaza a la validez interna son múltiples, algunas modificaciones en el procedimiento
pueden fortalecer su validez.
Ejemplo: Hersen, Eisler y Watss (1974) analizaron los efectos del reforzamiento monetario
en un alcohólico de 48 años de edad. En la línea base (base A) se evaluó la
concentración de alcohol en la sangre. En la fase B (intervención), el sujeto recibía 3
dólares si el análisis de la muestra sanguínea era negativa. La siguiente fase de
reforzamiento no contingente (fase C) consistió en proporcionarle al sujeto los tres dólares
sin importar la concentración de alcohol en la sangre, finalmente se restituyó el
reforzamiento contingente (B). Los resultados demostraron que durante la fase de
reforzamiento contingente y no cont para bajaron notablemente ingente las puntuaciones
que indicaban la concentración de alcohol en la, que a sangre, siendo más evidente en
las fases de reforzamiento contingente en donde se alcanzaron niveles de 0.
Diseño A - B - A - B. Este es el diseño más utilizado en los estudios de modificación de
conducta. Carácter factores Hersen y Barlow (1976) lo han llamado diseño de replicación
puesto que las dos últimas fase réplica a las dos primeras. Como puede verse esta es una
variación, al igual que los casos anteriores, el diseño básico A - B. La reversión pueden
ser de los tipos ya mencionados cuando se habló de diseño A - B - A.
Se considera que este diseño tiene mayor validez que los anteriores, pues el efecto de la
intervención es replicado, lo cual reduce la posibilidad de confundir los efectos del
tratamiento con los de la historia. Sin embargo, este diseño no puede utilizarse cuando la
intervención produce cambios irreversibles, y el fracaso para volver a las condiciones de
línea base lleva a una mayor confianza en el control experimental. Puede resultar en
algunos casos problemática la retirada sucesiva de la intervención, lo cual en ocasiones
origina que el paciente presente conductas indeseables. Cuando el investigador quiere
determinar rápidamente los efectos de un intervención este diseño resulta poco práctico.
Una consideración final que es que en situaciones aplicadas, puede generar problemas
éticos, como justificar la reinstalación de conductas indeseables sólo con la finalidad de
cubrir los requerimientos del diseño.
Ejemplo: Dugan, Kamps, Leonard, Watkins, Rheingberg y Stackhaus (1995) investigaron
el uso del aprendizaje cooperativo como una estrategia instruccional para integrar a dos
niños autistas dentro de una clase normal de cuarto grado. La línea base consistió de 40
minutos de clase con el profesor durante una semana, que incluyó la lectura, preguntas y
discusión con los estudiantes y uso de mapas. Los investigadores registraron la
interacción de los estudiantes y el número de ítems resueltos. La condición de
intervención tuvo una duración de diez sesiones de 10 minutos cada una. En esta base el
profesor hacía una pequeña introducción acerca del material, e inmediatamente después
les pedía a los estudiantes que trabajar en grupos, y las medidas fueron las mismas que
en la fase de línea base. Después de este período se reinstalaron las condiciones de
línea base, seguida de una segunda intervención. Los resultados mostraron un
incremento en el número de ítems resueltos y por tantos puntos ganados, así como la
duración de las interacciones tanto de los sujetos autista como de los estudiantes
normales durante las fases de intervención, en comparación con las dos fases de línea
base.
Diseños de línea base múltiple. Se conoce como línea base múltiple al arreglo de
condiciones que empleando dos fases; una A y otra B e introducida de manera secuencial
a diferentes sujetos, conductas o situaciones, permiten tener una gran certeza de los
efectos de la variable independiente. Lo anterior se logra porque se toman diferentes
líneas base y se realizan también varias aplicaciones de la intervención.
Expliquemos por partes: primero se identifican varios sujetos (por lo general 3, S1, S2 y
S3) que presenta la misma conducta (línea base múltiple a través de sujetos), o se
identifica una conducta la cual es presentada por un mismo sujeto en varias situaciones
(Línea base múltiple a través de situaciones), o se identifica a un sujeto que presenta
varias conductas las cuales se requieren modificar (línea base múltiple a través de
conductas); segundo se toma de manera simultánea la línea base, ya sea por las
conductas que muestra un mismo sujeto, de la conducta que es mostrada por diferente
sujetos, o la conducta de un sujeto en ambientes diferentes; y tercero se establece la
secuencia de aplicación de la intervención. Es importante señalar que la intervención no
se aplica de manera simultánea sino de forma secuencial.
Como podemos observar podríamos contar con una serie de línea base (línea base
múltiple) que combinan situaciones, conductas y sujetos. El registro es no aplicar la
intervención de manera simultánea en las conductas, situaciones o sujetos. Implica tomar
las líneas base, posteriormente aplica la intervención de manera sucesiva a una sola
conducta, sujeto o situación, según sea el caso, mientras las otras situaciones, conductas
o sujeto continúan en línea base. Una vez concluida esa la primera intervención se
continúa con la siguiente hasta concluir con todas las intervenciones necesarias.
La aplicación potencial a diferentes individuos, situaciones o conductas y la posible
combinación de estos elementos, proporciona una gran variedad de opciones para la
investigación aplicada:
a) Promueve la medición simultánea de varios objetivos concurrente.
b) No se presentan problemas éticos.
c) Promueve mediciones concurrentes implica una aproximación a situaciones naturales.
d) Permite alcanzar la covariación conductual, sobre todo en el caso de diferentes
conductas y situaciones observadas en un individuo pues en ocasiones, al modificarse
una por efecto de la intervención se modifica otra.
e) Puede aplicarse este diseño cuando por cualquier razón no debe aplicarse una
reversión.
A continuación se describe cada tipo de diseño de línea base múltiple.
Línea base múltiple a través de conductas. El investigador evalúa dos o más conductas
o respuesta en un solo individuo o grupo. Una vez alcanzado un nivel estable en la línea
base, se introduce la intervención sobre una de las conductas y posteriormente de
manera sucesiva en las otras. Se espera que la intervención sólo modifique la conducta
en donde está siendo aplicada la intervención, lo cual refuerza la relación que existe entre
variable dependiente e independiente. En el caso de modificarse una de las conductas
observadas o no intervenidas se puede hablar de conductas dependientes o covariación.
Ejemplo: Para ejemplificar este diseño citaremos el trabajo de Liberman y Smith (1972) en
donde trataron de evaluar los efectos de la desensibilización sistemática sobre conductas
específicas. En este estudio se empleó el diseño de línea base múltiple a través de
conductas, el sujeto fue un paciente afeminado de 28 años de edad. Cuatro fueron las
conductas que trataron de modificarse: aislamiento, masturbación, masticar y lavarse los
dientes. Una vez que se determinaron dichas conductas se tomó una línea base de cada
uno de los comportamientos mencionados, midiéndose a través de autoreporte. Después
de cuatro semanas de línea base la primera conducta fue tratada con desensibilización
sistemática en vivo, mientras que el resto de las conductas permanecieron en observación
(línea base). A la sexta semana se aplicó tratamiento a la conducta de masturbación con
desensibilización imaginaria, las conductas de masticar y lavarse los dientes
permanecieron en línea base. Finalmente a la séptima y octava semana de haber iniciado
el estudio fueron tratadas las conductas restantes. Los resultados demostraron que la
aplicación secuencial del tratamiento a efecto la conducta particular que era intervenida.
Como no se observó generalización del tratamiento de una conducta a otra se puede
decir que estas conductas eran independientes entre sí. Los autores concluyen que es
necesario llevar a cabo nuevas investigaciones donde se realice una evaluación directa
de las conductas.
Línea base múltiple a través de situaciones. Puede emplearse para cambiar algunas
conductas manejando situaciones o periodos de tiempo en un sujeto o grupo. El
procedimiento es el el mismo que en el caso anterior: se definen las situaciones en donde
ocurren las conductas de interés y se observa. Se introduce la intervención en solo una de
las situaciones mientras la conducta de interés en las otras situaciones permanecen en
línea base.
Ejemplo: Allen en 1973 realizó una investigación que ejemplifica de una forma clara este
tipo de diseño. El estudio estuvo dirigido a un niño de 8 años de edad que tenía el
diagnóstico de daño cerebral mínimo. El objetivo fue reducir de una forma sistemática la
alta frecuencia de verbalizaciones bizarras en cuatro ambientes de actividades
(andadores, comedor, cabina y salón de clase). Durante los primeros seis días se obtuvo
una línea base, pidiéndole a los encargados que registraran las verbalizaciones del niño
en cada uno de los ambientes sin intervenir o cambiar su propio comportamiento. En el
séptimo día se les pidió ignorar (extinción) las verbalizaciones bizarras del niño pero sólo
en el primer ambiente (andadores), así mismo deberían continuar registrando las
verbalizaciones en las otras situaciones. Posteriormente se fue introduciendo el
tratamiento de forma secuencial al comedor, cabina y salón de clases, continuando con el
registro de las verbalizaciones bizarras. Los resultados demostraron que la aplicación
progresiva del tratamiento produjo una reducción de las conductas indeseables,
alcanzando en éstas puntuaciones cercanas a cero. Los autores concluyeron que la
técnica de extinción es efectiva para eliminar conductas problema. También señalan lo
fácil que es entrenar al personal en el manejo de estas técnicas.
Línea base múltiple a través de sujetos. Como en los dos casos anteriores la variable
independiente es introducida de una manera secuencial en cada sujeto bajo estudio
después de un período de línea base.
Ejemplo: Describiremos en este caso el estudio realizado por Charlop (1983). Los sujetos
que participaron en el estudio fueron tres niños autistas ecolálicos. Durante la fase de
línea base todos los sujetos fueron evaluados a través de una tarea que consistió en
presentarles pares de objetos ante los cuales el experimentador decía el nombre de uno
de ellos y el niño debía poner en la mano del experimentador el objeto mencionado, no
hubo ninguna consecuencia a la respuesta de los niños. Después de 8 sesiones de 20
bloques de ensayos cada una, el sujeto 1 fue sometido a una fase de entrenamiento
denominada ensayo y error, mientras que los sujetos restantes permanecieron en línea
base. Durante dicho entrenamiento los objetos eran puestos enfrente del niño, cuando el
niño estaba sentado y mostraba atención el experimentador estiraba su mano y entonces
decía el nombre del objeto, el niño debía poner en la mano del experimentador el objeto
nombrado. Si la respuesta era correcta el experimentador le entregaba comida, si la
respuesta era incorrecta, el investigador decía "no" e inmediatamente retiraba ambos
objetos. Y daba de nuevo la instrucción con objetos diferentes, este entrenamiento se
siguió hasta que el niño alcanzó 90% de respuestas correctas durante 20 ensayos
consecutivos. Posteriormente, el sujeto 2 inició dicho tratamiento y el sujeto 3 permaneció
en línea base, cuando el sujeto 2 terminó su entrenamiento el sujeto 3 lo inicio. Es
importante señalar que los 3 sujetos terminaron con una fase de revisión. Los resultados
demostraron que el entrenamiento facilitó el desarrollo de conducta verbal funcional, dado
que se disminuyo la conducta ecolálica de los sujetos.
Hasta aquí, hemos visto las diferentes maneras de planear experimentos con menor o
mayor validez interna y externa. Lo importante es tener claro el objetivo del estudio para
elegir la estrategia más adecuada, esto es, que nos permita responder a las preguntas
planteadas.
Descripción del diseño de investigación.

Una vez elegido el diseño de investigación, la descripción de cada una de sus partes es fundamental. En ella quedan plasmadas todas y cada una de las decisiones metodológicas tomadas por el investigador, permitiendo a cualquier persona realizar un análisis de la pertinencia metodológica de la investigación, la forma en que ésta fue realizada para una posible replicación. Regularmente se describen todas las decisiones tomadas en el apartado denominado Método, mismo que incluye las secciones siguientes: Sujetos.- Aquí se describe todo lo relativo al control para la selección de sujetos: de que población fueron extraídos, forma en que fueron seleccionados, características que los definen, edad, nivel socioeconómico, escolaridad, género, etc., número de los sujetos participantes, forma en que se asignan a las condiciones experimentales, etc. Situación experimental.- Se describe a detalle lo referente al control (diseño) de la situación donde se va a llevar a efecto el estudio. Tanto la situación física: espacio, mobiliario, equipo, luminosidad, ubicación del o los sujetos en dicho espacio, etc., así como la situación social: quienes estarán presentes y la ubicación de cada uno. Tipo de diseño.- En este apartado, únicamente se menciona el diseño seleccionado: preexperimental, experimental o de N=1 y el nombre específico (pretest - postest, de grupos aleatorios, A-B-A, etc.). En algunos casos se sugiere representarlo gráficamente, aún cuando no es necesario. Procedimiento.- Se desglosa paso a paso cada una de las actividades a realizar tanto por el experimentador (manipulaciones, instrucciones, presentación de materiales, etc.) como por los sujetos (conductas que deberán presentar y bajo que circunstancias). De igual forma se específica, en que momento se realizarán las observaciones o mediciones, quiénes las realizarán, con qué sistema de registro se recopilarán los datos, así como la forma de obtener confiabilidad en los mismos. Comúnmente la descripción del procedimiento se basa en la organización de éste en fases, la descripción o el rótulo específico de las fases del diseño seleccionado, por ejemplo línea base, pretest, postest, etc. Algunos otros elementos que deben ser considerados en la descripción del procedimiento se especifican a continuación. - Número de sesiones por fase o condición. - Número de ensayos por sesión. - Las instrucciones que se darán a los sujetos deberán ser citadas entre comillas y de manera textual. - Criterios para pasar de una fase a otra. - Duración de las sesiones. - Criterios para dar por terminada una fase. - Criterios para otorgar o eliminar contingencias. - Descripción de los procedimientos de recolección de datos. - Instrucciones o entrenamiento especial a para profesionales, cuando sea necesario.
BIBLIOGRAFIA

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Source: http://www.eva.com.mx/carreras/Psicologia/ACADEMICOS/Asignaturas/Cuatrim3/Asigna1/mai/Actividades/d_investigacion.pdf