Introducción
En los experimentos, los investigadores manipulan variables independientes para probar sus efectos sobre las variables dependientes. En un experimento controlado, todas las variables que no sean la variable independiente se controlan o se mantienen constantes para que no influyan en la variable dependiente.
El control de variables puede implicar:
- mantener las variables a un nivel constante o restringido (p. ej., mantener fija la temperatura ambiente).
- medir variables para controlarlas estadísticamente en los análisis.
- equilibrar las variables en el experimento a través de la aleatorización (por ejemplo, usando un orden aleatorio de tareas).
Desarrollo del tema
¿Por qué importa el control en los experimentos?
El control en los experimentos es fundamental para la validez interna, lo que permite establecer una relación de causa y efecto entre las variables.
| Ejemplo: Experimento Estás estudiando los efectos de los colores en la publicidad. Deseas probar si el uso de productos ecológicos para publicitar cadenas de comida rápida aumenta el valor de sus productos. – La variable independiente es el color utilizado en la publicidad. – La variable dependiente es el precio que los participantes están dispuestos a pagar por una comida estándar de comida rápida. Hay muchos factores que pueden influir en el valor de una comida. Un experimento controlado es la mejor manera de probar si el color de la publicidad realmente cambia cuánto están dispuestos a pagar los clientes. |
Las variables extrañas son factores que no te interesa estudiar, pero que aún pueden influir en la variable dependiente. Para una sólida validez interna, debe eliminar tus efectos de tu experimento.
| Ejemplo: Variables extrañas En el experimento sobre el color publicitario y el valor de la comida, las variables extrañas incluyen: – Diseño y descripción de la comida, – Entorno de estudio (p. ej., temperatura o iluminación), – Frecuencia del participante de comprar comida rápida, – La familiaridad del participante con la marca específica de comida rápida, – El nivel socioeconómico del participante. Si no se controla, cualquiera de estas variables podría afectar cuánto está dispuesto a gastar un participante en una comida, lo que dificulta determinar el verdadero impacto del color publicitario en el valor de la comida. |
Métodos de control
Puedes controlar algunas variables estandarizando los procedimientos de recopilación de datos. Todos los participantes deben ser evaluados en el mismo entorno con materiales idénticos. Solo la variable independiente (por ejemplo, el color del anuncio) debe cambiarse sistemáticamente entre grupos.
Otras variables extrañas pueden controlarse a través de los procedimientos de muestreo. Idealmente, seleccionamos una muestra que sea representativa de la población objetivo mediante el uso de criterios de inclusión y exclusión relevantes (p. ej., incluir participantes de un nivel de ingresos específico y no incluir participantes con daltonismo).
Al medir variables extrañas de los participantes (p. ej., edad o género) que pueden afectar tus resultados experimentales, también puedes incluirlas en análisis posteriores.
Después de reunir a tus participantes, deberás colocarlos en grupos para probar diferentes tratamientos de variables independientes. Los tipos de grupos y el método de asignación de participantes a los grupos lo ayudarán a implementar el control en tu experimento.
Grupos de control
Los experimentos controlados requieren grupos de control. Los grupos de control te permiten probar un tratamiento comparable, ningún tratamiento o un tratamiento falso, y comparar el resultado con el tratamiento experimental.
Puedes evaluar si el tratamiento específicamente causó los resultados, o si el tiempo o cualquier otro tratamiento podría haber producido los mismos efectos.
| Ejemplo: grupo de control En tu experimento sobre los efectos de los colores en la publicidad, se invita a todos los participantes a ir a un laboratorio de forma individual, donde las condiciones ambientales se mantienen iguales durante todo el estudio. Para probar el efecto de los colores en la publicidad, cada participante se coloca en uno de dos grupos: – Un grupo de control al que se le presentan anuncios rojos de una comida rápida. – Un grupo experimental al que se le presentan anuncios verdes de la misma comida rápida. Solo el color del anuncio es diferente entre grupos, y todos los demás aspectos del diseño son iguales. |
Asignación aleatoria
Para evitar diferencias sistemáticas entre los participantes de los grupos de control y de tratamiento, se debe utilizar la asignación aleatoria.
Esto ayuda a garantizar que cualquier variable de participante extraña se distribuya de manera uniforme, lo que permite una comparación válida entre grupos.
La asignación aleatoria es un sello distintivo de un «experimento verdadero»: diferencia los experimentos verdaderos de los cuasi-experimentos.
| Ejemplo: asignación aleatoria Para dividir la muestra en grupos, asigna un número único a cada participante. Utiliza un programa de computadora para colocar aleatoriamente cada número en un grupo de control o en un grupo experimental. Debido a la asignación aleatoria, los dos grupos tienen características de edad, sexo, nivel socioeconómico, etc. de participantes comparables. Eso hace posible comparar directamente los resultados entre grupos. |
Enmascaramiento (cegamiento)
Enmascarar en los experimentos significa ocultar la asignación de condiciones a los participantes o investigadores o, en un estudio doble ciego, a ambos. A menudo se usa en estudios clínicos que prueban nuevos tratamientos o medicamentos.
A veces, los investigadores pueden alentar sin querer a los participantes a comportarse de manera que respalden las hipótesis. En otros casos, las señales en el entorno de estudio pueden señalar el objetivo del experimento a los participantes e influir en las respuestas.
Usar enmascaramiento significa que los participantes no saben si están en el grupo de control o en el grupo experimental. Esto ayuda a controlar los sesgos de los participantes o investigadores que podrían influir en los resultados del estudio.
| Ejemplo: enmascaramiento (cegamiento) Para aplicar el doble ciego, otro investigador retiene la información sobre la asignación de condiciones hasta que se completa la recopilación de datos. Utiliza un formulario de encuesta en línea para presentar los anuncios a los participantes y sale de la habitación mientras cada participante completa la encuesta en la computadora para que no pueda saber en qué condición se encontraba cada participante. También oculta el objetivo de la investigación a los participantes mediante el uso de tareas de relleno para evitar que adivinen el propósito del experimento. Ejemplo: enmascaramiento (cegamiento) Para aplicar el doble ciego, otro investigador retiene la información sobre la asignación de condiciones hasta que se completa la recopilación de datos. Utiliza un formulario de encuesta en línea para presentar los anuncios a los participantes y sale de la habitación mientras cada participante completa la encuesta en la computadora para que no pueda saber en qué condición se encontraba cada participante. También oculta el objetivo de la investigación a los participantes mediante el uso de tareas de relleno para evitar que adivinen el propósito del experimento. |
Problemas con los experimentos controlados
Aunque los experimentos controlados son la forma más sólida de probar las relaciones causales, también implican algunos desafíos.
Difícil de controlar todas las variables
Especialmente en la investigación con participantes humanos, es imposible mantener constantes todas las variables extrañas, porque cada individuo tiene diferentes experiencias que pueden influir en su percepción, actitudes o comportamientos.
Pero medir o restringir variables extrañas le permite limitar su influencia o controlarlas estadísticamente en el estudio.
Riesgo de baja validez externa
Los experimentos controlados tienen desventajas en lo que respecta a la validez externa: la medida en que sus resultados pueden generalizarse a poblaciones y entornos amplios.
Cuanto más controlado esté su experimento, menos se parecerá a los contextos del mundo real. Eso hace que sea más difícil aplicar sus hallazgos fuera de un entorno controlado.
Siempre hay una compensación entre la validez interna y externa. Es importante tener en cuenta los objetivos de su investigación al decidir si priorizar el control o la generalización en su experimento.
Conclusión
Una vez abordado el tópico en cuestión, es importante recordar que en un experimento científico, un experimento controlado es una prueba que el investigador modifica directamente para que solo se estudie una variable a la vez. La única variable que se estudia será entonces la variable independiente. Esta variable independiente es manipulada por el investigador para que se conozca su efecto sobre la hipótesis o los datos que se están estudiando. Mientras que el investigador estudia la única variable independiente, las variables controladas se mantienen constantes para reducir o equilibrar su impacto en la investigación.
Para lograr un experimento controlado, la población de investigación se distribuye principalmente en dos grupos. Luego se administra el tratamiento a uno de los dos grupos, mientras que el otro grupo recibe las condiciones de control. Este otro grupo se denomina grupo de control.
Mientras que el experimento controlado es beneficioso para eliminar variables extrañas en la investigación y centrarse en la variable independiente solo para causar un efecto en la variable dependiente. Los investigadores deben tener cuidado para no perder la relación de la vida real con los experimentos demasiado controlados y, además, no todos los experimentos deben ser controlados.
Fuentes consultadas
- Bevans, R. (2019, diciembre 3). Guide to experimental design. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/experimental-design/
- Blog, F. (2021, November 9). Controlled experiments: Methods, examples & limitations. Formplus. https://www.formpl.us/blog/controlled-experiments