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4.3: Tipos de estudios

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    La mayoría de los estudios pueden ser categorizados como un estudio observacional o como un experimento.

    Estudios Observacionales

    Un estudio observacional comienza con la selección de una muestra representativa de una población. Luego, el investigador toma medidas de la muestra, pero no manipula ninguna de las variables con tratamientos. El objetivo de un estudio observacional es interpretar y analizar las variables medidas, pero no es posible mostrar una relación de causa y efecto.

    Ejemplo: GPA y clase faltante

    Un grupo de estudiantes de Georgia College realizó una encuesta en la que se hacían varias preguntas a los estudiantes al azar sobre su perfil académico. Una parte de su estudio fue ver si existe alguna correlación entre el GPA de varios estudiantes y las clases perdidas.

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    En este estudio observacional, no hay ningún intento por parte de los investigadores de manipular ninguna variable. La conclusión fue que existe una correlación débil entre el GPA y las clases perdidas, pero hay bases para concluir que la clase faltante baja el GPA.

    Experimentos

    Se inicia un experimento con una muestra representativa de una población. Luego, el investigador dividirá aleatoriamente esta muestra en grupos y luego aplicará tratamientos para manipular una variable de interés. El objetivo de un experimento es encontrar una relación de causa y efecto entre una variable aleatoria en la población y la variable manipulada por el investigador. Si un experimento se realiza correctamente, el investigador puede controlar las variables que confunden o acechan y probar el efecto placebo.

    Ejemplo: Máquinas de juego electrónicas 42

    El siguiente estudio fue publicado en el Journal of Addictive Beatues en 2012:

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    Las máquinas de juego electrónicas (EGM) pueden ser una forma particularmente adictiva de juego, y se cree que la velocidad del juego contribuye al potencial adictivo de tales máquinas. El objetivo de este estudio fue generar más conocimiento sobre la velocidad como característica estructural en el juego, comparando los efectos de tres intervalos de apuesta a resultado (BOI) diferentes en los tamaños de apuesta de los jugadores, evaluaciones de juego e ilusión de control durante el juego en una máquina tragaperras simulada por computadora. Además, los investigadores investigaron si el juego problemático modera los efectos del BOI en el comportamiento y las cogniciones del juego.

    62 participantes jugaron una máquina tragaperras computarizada con BOI rápido (400 ms), medio (1700 ms) o lento (3000 ms). Se utilizó SOGS‐R para medir problemas de juego preexistentes. El tamaño medio de la apuesta, las evaluaciones del juego y la ilusión de control comprendieron las variables dependientes.

    La velocidad de juego no tuvo ningún efecto general en el tamaño medio de la apuesta, las evaluaciones del juego o la ilusión de control, pero en las máquinas rápidas, los jugadores con riesgo emplearon tamaños de apuesta más altos en comparación con los jugadores sin riesgo.

    Los hallazgos corroboran y elaboran estudios previos e indican que las restricciones a la velocidad del juego pueden servir como un esfuerzo de reducción de daños para los jugadores en riesgo. 43

    En este experimento, los investigadores controlaron una variable, la velocidad de la máquina electrónica de juego. Luego midieron la variable que no controlaron, el tamaño de la apuesta realizada por el jugador problemático. Debido a que los investigadores controlaron el experimento, establecieron una relación de causa y efecto y concluyeron que la velocidad de estas máquinas aumentará el tamaño de la apuesta.

    Variables explicativas y de respuesta

    Al realizar un experimento, el objetivo es mostrar una relación de causa y efecto entre una variable explicativa que el investigador controla y una variable de respuesta que se observa o mide.

    Variables en un experimento

    Definición: Variable explicativa

    La variable que es controlada o manipulada por el investigador.

    Definición: Variable de respuesta

    La variable que se está midiendo y es el foco del estudio.

    El investigador intenta responder a la pregunta: “¿La variable explicativa (causa) afecta a la variable de respuesta (efecto)?

    Ejemplo: Resistencia a la tracción del jean azul

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    “Los pantalones de mezclilla, comúnmente conocidos como “blue jeans” 44, han mantenido su popularidad durante muchos años. Con el propósito de apoyar el comportamiento de compra de los clientes y abordar su gusto estético, las empresas han estado tratando en los últimos años de desarrollar diversas técnicas para mejorar los aspectos visuales de los tejidos de mezclilla. Estas técnicas incluyen principalmente la impresión en telas, el bordado y el lavado del producto final. Especialmente, deshilachar ciertas áreas de la tela mediante lijado y lavado a la piedra para crear diseños es una técnica popular. Sin embargo, debido a ciertos inconvenientes causados por estos procedimientos y en respuesta a las crecientes demandas, se está investigando para obtener una apariencia similar creando mejor calidad y condiciones de fabricación más ventajosas”. 45

    Tradicionalmente, este proceso extra se realizaba mediante corte y costura manual. Se está probando un nuevo proceso que utiliza un rayo láser para transferir estas imágenes para ver si hay una diferencia en la resistencia a la tracción medida en libras por pulgada cuadrada (psi).

    Los investigadores utilizan asignación aleatoria en 40 pares de jeans, recibiendo cada grupo 20 pares de jeans. Luego, cada par de jeans se probó en 3 lugares diferentes, por lo que se tomaron un total de 60 medidas para el método manual y 60 mediciones para el método láser.

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    La gráfica de puntos muestra los valores de cada uno de estos métodos.

    Con base en estos resultados, los investigadores concluyeron que los jeans azules elaborados con el método láser eran más fuertes que los jeans azules fabricados bajo el método manual.

    La variable explicativa es el método de producción (manual o láser), que es la variable que es controlada por el investigador, asignando aleatoriamente jeans en los dos grupos.

    La variable respuesta, que es la variable que el investigador quiso comparar para cada método de producción, es la resistencia a la tracción de cada medida tomada de los jeans.

    Organicemos ahora este estudio en los pasos del proceso estadístico.

    1: Hacer una pregunta que pueda ser respondida con datos de muestra. ¿Hay alguna diferencia en la resistencia a la tracción de los jeans denim blue entre el método manual y el método láser de modificación?
    2: Determinar qué información se necesita. El método de producción (manual o láser), La resistencia a la tracción de cada muestra
    3: Recopilar datos de muestra que sean representativos de la población. Los investigadores utilizaron la asignación aleatoria para controlar variables de confusión, como defectos en el tejido. Se tomaron 60 medidas por cada método.
    4: Resumir, interpretar y analizar los datos de la muestra. Al revisar las gráficas de puntos del método de resistencia a la tracción bajo alcance, ambas gráficas tienen la dispersión y la forma, pero el centro para el método láser es sustancialmente mayor que el gráfico para el método manual.
    5: Indicar los resultados y conclusión del estudio. El método láser produce jeans azules con mayor resistencia a la tracción en comparación con el método manual.

    Placebos y cegadoras

    A veces en un experimento, un participante responderá de manera positiva a un tratamiento sin ingredientes activos. Esto se llama el efecto placebo, y un tratamiento sin ingredientes activos se llama placebo.

    Ejemplo: píldora de dolor de cabeza

    Un investigador de una compañía farmacéutica está realizando investigaciones sobre un medicamento experimental para reducir el dolor de las migrañas. Los participantes con migrañas se dividen aleatoriamente en 3 grupos. El primer grupo obtiene el fármaco experimental (Grupo de Tratamiento). El segundo grupo recibe un placebo, un medicamento falso (Grupo Placebo). El tercer grupo no obtiene nada (Grupo de Control).

    El investigador encontró que el dolor se redujo tanto para el grupo de tratamiento como para el grupo placebo, estableciendo un efecto placebo. Luego, el investigador debe comparar la cantidad de reducción del dolor en el grupo de tratamiento con el grupo placebo para determinar si el tratamiento fue efectivo.

    El mejor método para realizar un experimento es implementar el cegado. Un solo estudio ciego es donde el participante no sabe si el tratamiento es real o un placebo. Un estudio doble ciego es donde ni el administrador del tratamiento ni el participante saben si el tratamiento es real o un placebo.

    En el ejemplo de la píldora para el dolor de cabeza, el investigador implementó un estudio doble ciego para minimizar la posibilidad de que el participante sepa qué tipo de medicamento se está administrando.

    Algunos experimentos no pueden ser cegados. Por ejemplo, si quisieras estudiar por una diferencia en beneficios para la salud entre caminatas diarias de 30 minutos o carreras de 30 minutos, sería imposible cegar a los participantes ya que conocen la diferencia entre caminar y correr.


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