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Ejemplo diseño prospectivo complejo o factorial



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Una investigación llevada a cabo por pediatras españoles del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba, ha puesto de manifiesto que el fútbol no sólo desarrolla la fuerza muscular en los niños sino que además aumenta su capacidad cardiorrespiratoria. Para llevar a cabo esta investigación se seleccionaron dos grupos de niños (todos ellos varones de seis y siete años de edad): un grupo estaba formado por 41 niños procedentes de un colegio público y el otro grupo estaba formado por 33 niños afiliados a una escuela local de fútbol. Se tomaron mediciones cardiorrespiratorias después de la actividad física. Los resultados mostraron un rendimiento muy superior en los niños de la escuela de fútbol, quienes presentaban una frecuencia cardiorrespiratoria inferior después del ejercicio. Los autores de este estudio recomiendan la actividad física competitiva y controlada en niños de estas edades debido a sus beneficios sobre la función cardiorrespiratoria y la ausencia de efectos secundarios.

Siguiendo con el ejemplo planteado, podemos pensar que una variable extraña que también podría influir sobre la frecuencia cardiorrespiratoria es el sobrepeso, operativizado a través del índice de masa corporal (IMC). En realidad, no se puede saber con seguridad si la menor frecuencia cardiorrespiratoria obtenida por los niños que practicaban el fútbol con asiduidad se debe a este deporte o a que estos niños tienen también un menor IMC. Para saber si esta variable extraña (IMC) está influyendo en los resultados, lo que podemos hacer es medirla y considerarla en nuestra investigación. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud las personas con un IMC superior a 25 se consideran con sobrepeso, por tanto, podríamos considerar dos valores de esta variable (con IMC < 25 y con IMC>25). En consecuencia, el diseño ahora tendría dos variables independientes: IMC (variable A) y práctica del fútbol (variable B) y una variable dependiente (frecuencia cardiorrespiratoria). Para llevar a cabo esta investigación habría que formar tantos grupos como combinaciones de los niveles de la variable independiente se puedan realizar. En el ejemplo que estamos viendo, tal y como se refleja en la Tabla 7.1, cada variable independiente tiene dos niveles, por lo que se podrían formar 4 grupos.

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Como vemos, tiene la estructura de un diseño experimental , solo que en este caso todas las variables independientes son de selección de valores. El análisis de datos para este tipo de diseño es el mismo que en el caso de un diseño factorial de (o bifactorial), es decir, aplicaremos, si se cumplen los supuestos, un análisis de varianza de dos factores con muestras independientes. Este diseño es más potente que el diseño , ya que en este caso se ha controlado una variable extraña que se sospechaba podía influir en los resultados. Sin embargo, sigue teniendo problemas debido a que los participantes son seleccionados por sus valores en las y esto puede dar lugar a otras s asociadas a los mismos (por ejemplo, lugar de procedencia: urbano-rural, antecedentes genéticos, tipo de dieta, etc.). Cuanto más variables incluyamos mayor será la información sobre la relación entre las variables, aunque, en contrapartida cada vez se hará más complejo el diseño. Como señalan León y Montero (2015), al trabajar con variables de selección de valores puede llegar a resultar la formación de grupos con todas las posibles combinaciones.