Tema 4: Diseños cuasiexperimentales y ex post facto Flashcards
¿Qué ventajas y desventajas tienen los diseños cuasiexperimentales respecto a los experimentales?
Pierden control de variables extrañas, pero son más realistas.
Correcto, pierden validez interna, pero ganan validez externa en esos aspectos concretos.
¿Qué permiten los grupos cuasicontrol? Señala la más correcta:
Evitar el placebo.
Correcto, mediante la «línea base» de este grupo.
¿Qué es una cohorte?
Un grupo de personas de un momento determinado.
Correcto, por ejemplo, cursos académicos, promociones o generaciones sociológicas como baby boomers.
¿Qué diferencia los diseños pre-post de los de serie temporal interrumpida?
El número de mediciones.
Los pre-post tienen dos mediciones y los de serie temporal interrumpida tienen más de dos.
¿Qué caracteriza a los diseños ex post facto?
Que no se puede manipular la VI.
En efecto, los cambios vienen dados.
¿Qué diferencia un diseño retrospectivo de uno prospectivo?
El orden de medición (prospectivos hacia delante).
En efecto, en los retrospectivos es hacia atrás (primero efecto, luego causa) y en los prospectivos hacia delante.
Si no disponemos de un grupo de cuasicontrol en un diseño cuasiexperimental pre-post, ¿cómo podríamos aspirar a un mayor control?
Midiendo una variable que no debería cambiar.
En efecto, el control de la misma muestra sería con otra variable.
Si queremos realizar un estudio evolutivo y no tenemos límite de recursos, ¿qué tipo de diseño será el más apropiado?
Secuencial.
Correcto, porque permiten el mayor control.
¿Cómo podemos diferenciar una mediación de una moderación?
Tenemos que poder hipotetizar argumentadamente la relación entre VI y la mediadora.
Es decir, la mediación será el mejor modelo que proponer si podemos proponer una relación o covariación entre la VI y la mediadora y, si no es posible, es mejor escoger una moderación.
¿Qué tipo de diseños suelen tener los estudios de validación de instrumentos psicométricos?
Ex post facto o cuasiexperimental.
Correcto, ya que usan una muestra con muchas variables medidas a la vez.
