6 Conceptos Clave del Diseño Experimental
El diseño de investigación experimental es una habilidad crucial que los nuevos estudiantes deben entender y, eventualmente, dominar. Un buen diseño experimental es absolutamente necesario para llegar a conclusiones objetivas a partir de un estudio. Aquí, cubrimos los conceptos principales que todo estudiante debe tener en cuenta.
1. Define Claramente Tus Variables Experimentales
Las variables deben definirse claramente desde el principio. La mayoría de los estudios querrán examinar la relación entre un(a):
- Variable independiente: El estímulo, condición o intervención que estás manipulando y controlando.
- Variable dependiente: El efecto posterior del cambio en la variable independiente.
Considera la pregunta de investigación: “¿Observar una emoción afecta la percepción del lenguaje escrito del participante?” Podrías preguntar esto si estás estudiando la percepción y estás interesado en el efecto de la activación de una emoción en cómo se interpreta el lenguaje escrito.
Por ejemplo, imagina al participante percibiendo a una persona feliz seguido de leer varios mensajes de texto como “No hables con extraños,” seguido de que el participante tenga que informar cómo percibe el mensaje de texto.
En este ejemplo, tus variables independientes y dependientes podrían ser cualquier número de cosas y es tu deber como investigador operacionalizarlas y definirlas.
- Para la variable independiente: imágenes de diferentes emociones o audio de voces expresando diferentes emociones
- Para la variable dependiente: una escala de Likert que evalúe diferentes dimensiones del mensaje de texto o incluso una pregunta que mida la probabilidad “¿Qué tan probable es que la persona que percibiste diga esta orden?”
Las variables independientes y dependientes están en el corazón de toda investigación, pero un buen diseño experimental también considera otras variables, como:
- Variables de control
- Variables de confusión
- Variables extrañas
Si conceptualizas y tomas en cuenta rigurosamente todas tus variables en la etapa de planificación, diseñar experimentos basados en la web y configurar variables en el editor de Labvanced se convierte solo en un asunto de aprender unos pocos clics.
También puedes subir diversos estímulos, desde visuales hasta auditivos, y probar el comportamiento de los participantes a través de características como el seguimiento ocular. ¡Consulta esta lista de reproducción sobre cómo se crean varios estímulos en Labvanced y se tratan como objetos para construir experimentos!
2. Entiende los Componentes Básicos del Diseño Experimental
Para ser bueno en diseño experimental y establecer un diseño que apoye tu pregunta de investigación y aísle tus variables, debes conocer los componentes básicos del diseño experimental como la palma de tu mano.
A saber, estos son:
- Ensayos: instancias individuales de una tarea particular o respuesta señalada a la presentación de un estímulo, como completar una carrera de laberinto o ver una cadena de letras.
- Bloques de ensayos: Un bloque está compuesto por múltiples ensayos, generalmente un experimento tendrá múltiples bloques.
- Sesiones: Relacionadas con el diseño longitudinal, las sesiones experimentales pueden extenderse a lo largo de múltiples días (incluso años) donde los participantes realizan nuevamente los ensayos en diferentes momentos.
Ensayos
Los ensayos son las unidades básicas de un experimento que, cuando se agrupan, forman bloques que componen sesiones. Los ensayos son típicamente instancias individuales de un estímulo.
Mira este video que explica cómo construir múltiples ensayos mostrando imágenes de mascotas (perros y gatos) y flores, pidiendo al participante que elija la mascota en cada ensayo, utilizando Labvanced:
Bloques
Una colección de ensayos forma un bloque. Los investigadores utilizan estos bloques por muchas razones, incluyendo para aleatorizar su estudio. Otro enfoque común para los bloques es darles un tema relacionado con la pregunta de investigación o relacionarlos con las diferentes etapas de aprendizaje que requiere un experimento.
Ejemplos de bloques en investigación:
- Pregunta temática: Los bloques de ensayos pueden seguir un tema de investigación específico. Por ejemplo, los bloques pueden seguir un cierto tema cognitivo como aspectos de la memoria de trabajo o incluso la forma del actor donde los movimientos presentados se agrupan por características de dirección y velocidad (Cook, Pan, & Bianchi-Berthouze, 2013).
- Elemento temporal: Bloques que van desde 'práctica' hasta 'entrenamiento' hasta 'experimental', típicamente visto en un diseño de estudio dentro de los sujetos. Por ejemplo, un estudio que utiliza Labvanced evaluando el rendimiento de niños en la tarea de tiempo de reacción serial en un experimento de lenguaje, utilizó bloques y midió diferencias entre el rendimiento de los participantes en el primer bloque de entrenamiento frente al bloque final (Marimon et al., 2021).
Sesiones
Las sesiones se refieren a diferentes momentos en que los participantes proporcionan respuestas a un estudio.
Considera este estudio de Polonen, Lappi, & Tervaniemi (2019) en Frontiers of Psychology donde el objetivo era evaluar el impacto del movimiento en el estado afectivo y flujo en practicantes de Qigong donde la primera sesión es una mezcla entre bloques de reflexión y ejercicio.
Las sesiones posteriores son típicamente en diferentes días (incluso meses) y pueden ser los mismos ensayos y bloques utilizados anteriormente, diferentes o una mezcla entre bloques nuevos y antiguos.
En un estudio reciente de Chládková et al., los investigadores reclutaron participantes para la Sesión 1 en la que se probaron 161 participantes y para la Sesión 2 donde 202 participantes diferentes. El objetivo era estudiar el efecto que un mandato de uso de mascarillas durante un mes tiene en la percepción del habla. Para hacer esto, los investigadores tuvieron la Sesión 1 antes del mandato y la Sesión 2 después del mandato de un mes. Para ambas sesiones, los estímulos eran exactamente los mismos, a saber, una colección de 48 ensayos que tomaron aproximadamente 10 minutos para completarse, evaluando la fuerza del Efecto McGurk.
3. Diseño entre sujetos y dentro de sujetos
En el ejemplo anterior, al discutir el experimento del Efecto McGurk de Chládková et al., se empleó un diseño entre sujetos (sesión 1 vs. sesión 2) ¡se utilizó!
A veces hay diferentes condiciones o tratamientos que los investigadores desean estudiar. En este caso, se debe seleccionar un diseño entre sujetos o dentro de sujetos.
Diseño entre sujetos
También conocido como ANOVA o diseño de medidas independientes, en el diseño entre sujetos los participantes solo pueden estar en una condición o tratamiento de los muchos que se están estudiando en el experimento.
Típicamente, este es el diseño experimental clásico donde los participantes son asignados a un grupo de control (a veces donde se observa un Efecto Placebo) o al grupo experimental.
A un nivel superficial, los casos de uso que típicamente utilizan el diseño entre sujetos son estudios en:
- Psicología Social
- Psicología de la Personalidad
- Estudios de Toma de Decisiones
Algunas ventajas del diseño de medidas repetidas/diseño entre sujetos incluyen:
- Sesiones más cortas: Debido a que no se espera que un participante pase por múltiples condiciones o tratamientos (como es el caso del diseño dentro de sujetos), las sesiones son más cortas.
- Reduce los efectos de arrastre: Dado que no se espera que un único participante complete múltiples condiciones o tratamientos, hay menos efecto de estar en una condición seguida de otra. Así, los investigadores no tienen que preocuparse por cosas como efectos de aprendizaje o de fatiga, como ocurre en el diseño dentro de sujetos.
Diseño dentro de sujetos
También conocido como diseño de medidas repetidas, en el diseño dentro de sujetos los participantes participan en una condición o tratamiento y luego en otra condición o tratamiento. Todos los estudios longitudinales que siguen a los participantes con el tiempo siguen un diseño dentro de sujetos porque están observando a los mismos participantes una y otra vez.
Este diseño es popular para estudiar efectos acumulativos, algo que se espera que emerja con el tiempo. Así, al medir al mismo participante una y otra vez, se pueden registrar los resultados deseados a medida que emergen.
El contrabalanceo es usado por los investigadores para asegurarse que el orden en que se recibe el tratamiento no afecta los resultados observables. Por ejemplo, en un estudio de medidas repetidas contrabalanceado, Sally experimenta la Condición A antes de la Condición B, pero Laura pasa por la Condición B antes de la Condición A.
Algunas ventajas del diseño de medidas repetidas/diseño dentro de sujetos incluyen:
- Se necesitan menos participantes: Debido a que más datos provienen de un solo participante, es posible detectar relaciones correlativas o incluso relaciones causales usando muestras pequeñas.
- Minimiza el ruido: Dado que los datos provienen del mismo participante, las diferencias individuales (es decir, el ruido) se minimizan ya que factores como la memoria o la inteligencia no cambian de una condición a otra.
A nivel superficial, los casos de uso que típicamente utilizan el diseño dentro de sujetos son estudios en/enfocados en (Keren & Lewis, 2014):
- Psicología Cognitiva y Neuropsicología
- Percepción
- Memoria
- Aprendizaje
- Psico-física
- Tiempo de reacción
4. Aleatorización y Equilibrio

La aleatorización es la asignación aleatoria de participantes a diferentes condiciones experimentales y está en el corazón del diseño experimental porque ayuda a eliminar los sesgos y el efecto de variables desconocidas que podrían explicar estadísticamente cualquier resultado significativo. (Suresh, 2011).
El equilibrio, por otro lado, es una forma de asegurar que los diferentes grupos experimentales tengan un número igual (o lo más similar posible) de participantes asignados a ellos. Por ejemplo, considera que tu ‘grupo de control’ tiene 5 participantes y tu ‘grupo experimental’ tiene 95 participantes. Suena desastrozo, ¿verdad? Un diseño más equilibrado sería tener aproximadamente 50 sujetos en el ‘grupo de control’ y 50 en el ‘grupo experimental.’
Mientras que todas las áreas de la psicología se benefician de la aleatorización, los psicólogos clínicos y de salud prestan especial atención a esto porque a menudo están tratando con intervenciones y tratamientos.
Usando Labvanced, tu experimento puede tener ensayos aleatorizados, tareas, bloques y grupos, dependiendo de la naturaleza de tu estudio. Es posible aleatorizar cualquier cosa que desees y puedes asegurar el equilibrio entre grupos, asegurando que haya un número igual de sujetos entre grupos.
Aquí hay algunas formas de equilibrar y aleatorizar tu estudio usando Labvanced:
- Factores aleatorios: logra un equilibrio simple, anidado o entre sujetos de estímulos
- Secuencia de ensayos aleatoria: sube una secuencia de ensayos predefinida para cada sujeto o crea una secuencia de ensayos adaptativa/dinámica usando eventos
- Lógica de eventos: crea mecanismos de equilibrio altamente individualizados, por ejemplo, asignar archivos dinámicamente a objetos
Tener un estudio equilibrado y aleatorizado es una necesidad porque ayuda a garantizar la integridad de tu análisis estadístico y resultados.
5. Replicación

La replicación es uno de los problemas más antiguos en el campo de la psicología, que se remonta a observaciones de psicólogos líderes en el siglo XIX y principios del siglo XX (Laws, 2016).
Hasta el día de hoy, la replicación, que se refiere a cuán repetible puede ser un estudio (típicamente para determinar si los hallazgos de un estudio original pueden observarse en otras situaciones y participantes), sigue siendo un problema en la investigación experimental.
La replicación es importante porque para que otros investigadores confirmen o prueben los hallazgos de un estudio, deben poder replicar el estudio. Esto es difícil en psicología porque el comportamiento, como regla general, es muy complejo y difícil de predecir.
Una de las ventajas de tener tu estudio en línea es que puedes compartir la plantilla del estudio con otros investigadores y ellos pueden utilizar el experimento o las tareas dentro para probar otras poblaciones e intentar replicar tus resultados.
6. El Poder de la Evidencia
Cuanto más rigurosamente definido y configurado esté un estudio, más fuerte será la evidencia detrás de cualquier conclusión subsiguiente. Así, si deseas establecer algo con tu estudio, necesitarás la evidencia para respaldarlo.
Existen muchos sistemas diferentes que clasifican la evidencia (que incluso pueden variar según el país y la organización). Como regla general, puedes considerar la evidencia en un espectro que va desde “no muy estricta o convincente” hasta “probada y confirmada”.
Imagina que la tía de alguien te cuenta su opinión sobre el efecto del cuidado en la percepción infantil basado en su experiencia criando a sus tres hijos. Aunque puede ser una conversación divertida y agradable de tener, estas percepciones no son fiables como las conclusiones extraídas de un estudio aleatorizado con miles de cuidadores que fueron asignados a estilos de crianza específicos y su respuesta infantil fue medida (todo mientras se controlan las variables de confusión).
Al comprender el poder de la evidencia, puedes diseñar un experimento donde las conclusiones subsiguientes sean sólidas, fiables y no contaminadas por confusiones y/o sesgos.
Observaciones Finales
No hay nada más emocionante que diseñar tus primeros experimentos como un investigador en ciernes. Con estos conceptos clave en mente, puedes comenzar con fuerza y desarrollar la base para comprender conceptos más avanzados como interacciones. Y, construir experimentos en línea con Labvanced puede ayudarte a seguir creciendo como investigador, mientras recopilas datos rápidamente, diseñas experimentos válidos y aumentas tu producción de publicaciones.
Y, recuerda, cómo abordas y manejas los 6 componentes descritos en este artículo determina la solidez de tu conclusión e incluso los resultados de tus hallazgos. Además, ten en cuenta que al realizar experimentos en línea, el control experimental desempeña un papel importante sobre cómo se maneja el experimento en un entorno en línea. Aprende más sobre cómo Labvanced garantiza control experimental aquí.
Referencias
Chládková, K., Podlipský, V. J., Nudga, N., & Šimáčková, Š. (2021). El efecto McGurk en la época de la pandemia: adaptación dependiente de la edad a una pérdida visual de pistas de habla. Psychonomic Bulletin & Review, 28(3), 992-1002.
Cook, J., Swapp, D., Pan, X., Bianchi-Berthouze, N., & Blakemore, S. J. (2014). Efecto de interferencia atípico de la observación de acción en condiciones del espectro autista. Psychological medicine, 44(4), 731-740.
Keren, G., & Lewis, C. (2014). Un Manual para el Análisis de Datos en las Ciencias del Comportamiento: Volumen 1: Cuestiones Metodológicas Volumen 2: Cuestiones Estadísticas. Psychology Press.
Laws, K. R. (2016). Psicología, replicación y más allá. BMC psychology, 4(1), 1-8.
Marimon, M., Hofmann, A., Veríssimo, J., Männel, C., Friederici, A. D., Höhle, B., & Wartenburger, I. (2021). Aprendizaje de dependencias no adyacentes en niños usando un entorno de juego de computadora basado en la web. Frontiers in psychology, 12.
Pölönen, P., Lappi, O., & Tervaniemi, M. (2019). Efecto del movimiento meditativo en el afecto y flujo en practicantes de Qigong. Frontiers in psychology, 2375.
Suresh, K. P. (2011). Una visión general de las técnicas de aleatorización: una evaluación imparcial de resultados en investigación clínica. Journal of human reproductive sciences, 4(1), 8.