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La investigación experimental se utiliza generalmente en ciencias tales

como la sociología y la psicología, la física, la química, la biología y la
medicina, entre otras.
Se trata de una colección de diseños de

investigación que utilizan la manipulación y las pruebas
controladas para entender los procesos causales. En
general, una o más variables son manipuladas para
determinar su efecto sobre una variable dependiente.
El método experimental
es un proceso sistemático y un aproximación

científica a la investigación en la cual el
investigador manipula una o más variables y
controla y mide cualquier cambio en otras
variables.
x
La Investigación Experimental se utiliza con frecuencia cuando:
https://explorable.com/es/investigacion-experimental 1/15
1. Hay prioridad temporal en una relación de causalidad (la

causa precede al efecto).
2. No hay consistencia en una relación de causalidad (una

causa siempre llevará al mismo efecto).
3. La magnitud de la correlación es grande.
(Referencia: en.wikipedia.org)
El término investigación experimental tiene una variedad de

definiciones. En sentido estricto, la investigación
experimental es lo que llamamos un verdadero experimento.
Se trata de un experimento en donde el investigador manipula una variable y controla/aleatoriza el resto de las
variables. Cuenta con un grupo de control, los sujetos han sido asignados al azar entre los grupos y el
investigador sólo pone a prueba un efecto a la vez. Asimismo, es importante saber qué variable(s) se desean
probar y medir.
Una definición muy amplia de la investigación experimental, o un cuasi experimento, es la investigación en donde
el científico influye activamente en algo para observar sus consecuencias. La mayoría de los experimentos
suelen ubicarse entre la definición estricta y la amplia.
Una regla práctica es que las ciencias físicas, tales como la física, la química y la geología, suelen definir los
experimentos más estrictamente que las ciencias sociales, tales como la sociología y la psicología, que llevan a
cabo experimentos más cercanos a la definición más amplia.
Objetivos de la Investigación Experimental x
Los experimentos se llevan a cabo con el objetivo de predecir fenómenos. Normalmente, un experimento es
construido para poder explicar algún tipo de causalidad. La investigación experimental es importante para la
sociedad: nos ayuda a mejorar nuestra vida diaria.
Identificación del Problema de Investigación
Después de decidir el tema de interés, el investigador trata de definir el problema de investigación. Esto lo ayuda
a enfocarse en un área de investigación más estrecha para poder estudiarla correctamente.
Generalmente, el problema de investigación es operacionalizado para definir la forma de medir el problema de

investigación. Los resultados dependerán de las medidas exactas que el investigador elija y puede ser puesto en
práctica de manera diferente en otro estudio para poner a prueba las conclusiones principales del estudio.
Definir el problema de investigación te ayuda a formular una hipótesis de investigación, que se pone a prueba en
contra de la hipótesis nula. Las variables conceptuales se expresan generalmente en términos generales,
teóricos, cualitativos o subjetivos y son importantes en el proceso de construcción de hipótesis.
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Un análisis ad-hoc es una hipótesis inventada después de
que la prueba se llevó a cabo, para tratar de explicar el por qué de la evidencia contraria. Un mal análisis ad-hoc
puede ser visto como la incapacidad del investigador de aceptar que su hipótesis es errónea. Por el contrario, un
gran análisis ad-hoc puede dar lugar a más pruebas y, posiblemente, a un descubrimiento importante.
Construcción del Experimento
Existen varios aspectos a tener en cuenta en la construcción de un experimento. La planificación anticipada

asegura que el experimento sea llevado a cabo correctamente y que los resultados reflejen el mundo real de la
mejor manera posible.
Armado de Grupos para Estudiar
Armar los grupos correctamente es especialmente importante cuando tenemos más de una condición en el
experimento. Un grupo de muestra generalmente sirve como un grupo de control, mientras que otros son
probados bajo las condiciones experimentales.
Decidir los grupos de muestra puede ser realizado por medio de muchas técnicas de muestreo diferentes. Un
muestreo de la población puede ser elegido por una variedad de métodos, tales como la aleatorización, la "cuasi
aleatorización" y el emparejamiento.
La reducción de errores de muestreo es fundamental para obtener resultados válidos en los experimentos. Por lo
general, los investigadores ajustan el tamaño de la muestra para minimizar las posibilidades de errores
aleatorios.
x
Estas son algunas técnicas de muestreo típicas:
muestreo probabilístico
muestreo no probabilístico
muestreo aleatorio simple
muestreo de conveniencia
muestreo estratificado
muestreo sistemático
muestreo por conglomerados
muestreo secuencial
muestreo desproporcionado
muestreo de juicio
muestreo de bola de nieve
muestreo estratificado
Creación del Diseño
El diseño de investigación es determinado de acuerdo a una serie de factores. Algunos factores importantes son
la viabilidad, el tiempo, el costo, la ética, los problemas de medición y lo que te gustaría probar. El diseño del
experimento es fundamental para la validez de los resultados.
Diseños y Características Típicas en el Diseño Experimental
Diseño de Prueba Previa y Posterior

Comprobar si los grupos son diferentes antes del comienzo de la manipulación y del efecto de la
manipulación. Las pruebas previas a veces influyen en el efecto.
Grupo de Control
Los grupos de control están diseñados para medir el sesgo de la investigación y los efectos de
medición, tales como el efecto Hawthorne o el Efecto Placebo. Un grupo de control es un grupo que no
recibió la misma manipulación que un grupo experimental. Generalmente, los experimentos tienen 2
condiciones, pero rara vez tienen más de 3 condiciones al mismo tiempo.
Ensayos Clínicos Controlados y Aleatorios

Muestreo aleatorio, comparación entre un Grupo Experimental y un Grupo de Control y
control/aleatoriedad estricta de todas las demás variables. x
Diseño de Cuatro Grupos de Solomon
Con dos grupos de control y dos grupos experimentales. La mitad de los grupos tienen una prueba
previa y la otra mitad no. Esto es para poner a prueba tanto el propio efecto como el efecto de la
prueba previa.
Diseño Entre Sujetos

Agrupación de los participantes según las Diferentes Condiciones.
Diseño Intra-Sujetos
Los participantes participan en las Diferentes Condiciones - Ver: Diseño de Medidas Repetidas.
Diseño de Medidas con Contrapeso

Probar el efecto del orden de los tratamientos cuando ningún grupo de control está disponible o es
ético.
Diseño de Sujetos Similares

Agrupar a los participantes para crear Grupos Experimentales y de Control Similares.
Experimentos de Doble Ciego

Ni el investigador ni los participantes saben cuál es el grupo de control. Los resultados pueden verse
afectados si el investigador o los participantes lo saben.
Probabilidades Bayesianas
Utilizar las probabilidades bayesianas para "interactuar" con los participantes es un diseño
experimental más "avanzado". Se puede utilizar para realizar ajustes cuando hay muchas variables
difíciles de aislar. El investigador comienza con un conjunto de creencias iniciales y trata de ajustarlas
dependiendo de la respuesta de los participantes.
Estudio Piloto
Puede ser conveniente llevar a cabo un estudio piloto o dos antes de realizar el experimento real. Esto asegura
que el experimento mida lo que debería y que todo esté correctamente configurado.
Durante este proceso se encuentran los pequeños errores, que podrían llegar a destruir el experimento. En un
estudio piloto se puede obtener información acerca de los errores y los problemas y mejorar el diseño, antes de
poner un gran esfuerzo en el experimento real.
Si los experimentos involucran seres humanos, una estrategia común es realizar primero un estudio piloto con
alguien involucrado en la investigación, pero no demasiado cerca, y luego organizar un piloto con una persona
que se parezca a el/los sujeto(s). Esos dos pilotos diferentes seguramente le brinden al investigador buena
información acerca de cualquier problema en el experimento.
x
La realización del experimento
Un experimento se lleva a cabo generalmente mediante la manipulación de una variable, llamada variable
independiente, afectando al grupo experimental. El efecto que le interesa al investigador, la(s) variable(s)
dependiente(s), es medido.
Es fundamental identificar y controlar los factores no experimentales que el investigador no quiere que influyan en
los efectos para llegar a una conclusión válida. Esto generalmente es llevado a cabo por variables de control, si
es posible, o por variables que aleatorizan para minimizar los efectos que pueden ser rastreados de nuevo en
terceras variables. Los investigadores sólo quieren medir el efecto de la(s) variable(s) independiente(s) en la
realización de un experimento, para que le permita llegar a la conclusión de que ésta era la razón para el efecto.
Análisis y Conclusiones
En la investigación cuantitativa, la cantidad de información medida puede ser enorme. La información que no está
preparada para ser analizada se denomina "información son procesar". La información sin procesar generalmente
es resumida como algo que se llama "información de salida", que por lo general consiste en una línea por cada
sujeto (o elemento). Una célula de la información de salida es, por ejemplo, un promedio de un efecto en muchos
ensayos para un sujeto. La información de salida es utilizada para análisis estadístico, por ejemplo, pruebas de
significancia, para ver si realmente hay un efecto.
El objetivo del análisis es llegar a una conclusión, junto con otras observaciones. El investigador puede
generalizar los resultados en un fenómeno más amplio, si no hay indicativos de variables de confusión que
"contaminen" los resultados.
Si el investigador sospecha que el efecto se debe a una variable diferente a la variable independiente, se requiere
más investigación para evaluar la validez de los resultados. Generalmente un experimento es llevado a cabo
debido a que el científico quiere saber si la variable independiente tiene algún efecto sobre la variable
dependiente. Las variables que correlacionan no son prueba de que existe causalidad.
Los experimentos son más a menudo de naturaleza cuantitativa más que cualitativa, aunque a veces éstas tienen
lugar.
Ejemplos de Experimentos
Este sitio web contiene muchos ejemplos de experimentos. Algunos no son verdaderos experimentos, sino que
incluyen algún tipo de manipulación para investigar un fenómeno. Otros cumplen la mayoría o la totalidad de los
criterios de los experimentos verdaderos. x
Estos son algunos ejemplos de experimentos científicos:
Psicología Social
Experimento de Stanley Milgram - ¿La gente obedece órdenes aunque sean claramente peligrosas?
Experimento de Asch - ¿La gente se ajusta a la conducta del grupo?
Experimento de la Cárcel de Stanford - ¿Cómo reaccionan las personas a los roles? ¿Te comportarías
de manera diferente?
Experimento del Buen Samaritano - ¿Ayudarías a un extraño? - Explicación del comportamiento de

ayuda.
Genética
Ley de la Segregación - El Experimento de los Guisantes de Mendel.
Principio de Tranformación - El Experimento de Griffith sobre Genética.
Física
Experimento de la Cometa de Ben Franklin - Alcanzada por un Rayo.
Experimento de Rayos Catódicos de JJ Thomson
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