7 tipos de experimentos y lo que miden

Por el equipo editorial de Indeed

3 de junio de 2022

Comprender los efectos de sus decisiones en una industria puede ayudarlo a tomar decisiones más informadas en el mejor interés de su negocio. Puede ejecutar estudios de mercado para probar productos, campañas publicitarias y diferentes estrategias en los negocios. Aprender sobre diferentes diseños experimentales puede ayudarlo a realizar su investigación con precisión, por lo que es más probable que obtenga resultados beneficiosos. En este artículo, analizamos qué es un experimento y brindamos siete tipos de experimentos que quizás desee diseñar.

¿Qué es un experimento?

Un experimento es un enfoque científico de la investigación. Al realizar un experimento, establece una teoría y desarrolla formas de probar la teoría, registrando los resultados y analizando los datos que recibe. Tiene variables independientes manipuladas para afectar las variables dependientes asociadas con ellas. Observa el efecto de las variables independientes sobre las variables dependientes y registra sus hallazgos como datos que puede analizar. Luego, puede rediseñar el experimento para cambiar la variable independiente hasta que el resultado refleje lo que predijo.

7 tipos de experimentos

Hay tres tipos diferentes de investigación experimental, que son:

  • Diseño de investigación preexperimental

  • Diseño de investigación experimental real

  • Diseño de investigación cuasi-experimental

Dentro de estos tres tipos de experimentos, existen otros subgrupos. Aquí hay una lista de esos subgrupos:

1. Diseño de investigación de estudio de caso único

La investigación de estudio de caso único se enfoca en un grupo o variable dependiente. El diseño de investigación preexperimental es el tipo de experimento más simple porque introduce una variable independiente y observa cambios en un solo grupo. No hay grupo de control. Por lo general, el cambio ocurre antes de observar al grupo, lo que lo convierte en un estudio posterior a la prueba. Un ejemplo de este tipo de investigación en un entorno empresarial es cuando utiliza un estudio de caso para investigar la estrategia empresarial observando un grupo o, en este caso, una empresa después de haber implementado una iniciativa para estudiar los resultados.

2. Diseño de investigación pretest-postest de un grupo

El diseño de investigación pretest-postest de un grupo es un diseño de investigación preexperimental que observa cambios en un solo grupo después de introducir una variable independiente. La diferencia entre este tipo de experimento y el diseño de investigación de estudio de caso es que usted observa al grupo tanto antes como después de introducir la variable independiente, convirtiéndolo en una investigación previa y posterior a la prueba. No hay un grupo de control en este tipo de investigación. Un ejemplo de este tipo de investigación comercial es cuando una empresa registra las ventas antes y después de una venta para ver cómo el cambio de precio afectó a la empresa.

3. Comparación de grupos estáticos

La comparación de grupos estáticos es un diseño de investigación preexperimental que observa dos o más grupos. Un grupo recibe la variable independiente y el otro es estático, o sus variables no cambian. Esto crea un grupo de control para el experimento. Ambos grupos se someten a una prueba posterior y el experimentador analiza las diferencias entre los grupos a medida que los resultados del experimento. Este tipo de experimento puede ayudar a una empresa a determinar si su producto resuelve un problema en el mercado. Si el grupo tratado tiene más éxito en la tarea elegida, puede haber un mercado para su producto.

4. Diseño de grupo de control solo posterior a la prueba

El diseño de grupo de control solo posterior a la prueba es un verdadero diseño de investigación experimental que se basa en el análisis estadístico para llegar a una conclusión. En este diseño de experimento, el experimentador divide a los sujetos en dos grupos:

  • Grupo de control: El grupo de sujetos no recibe un cambio en la variable independiente.

  • Grupo experimental: El grupo de sujetos recibe un cambio en la variable independiente para provocar una reacción que prueba o desaprueba la hipótesis.

El experimentador elige sujetos al azar para dividirlos y probarlos después de introducir la variable independiente. Luego registran los datos de sus observaciones y aplican análisis estadísticos para llegar a una conclusión. El experimentador luego concluye la diferencia entre los resultados de los dos grupos. Puede usar este diseño experimental en anuncios para indicar la diferencia entre usar un producto y no usarlo. Mostrar la diferencia entre los dos grupos a lo largo del tiempo puede mostrar el valor de su producto.

5. Diseño de grupo de control pretest-postest

El diseño de grupo de control pretest-postest es un verdadero diseño de investigación experimental que prueba dos grupos antes y después de que ambos grupos reciban la variable independiente. En este tipo de experimento, el experimentador observa la reacción de ambos grupos y la compara con los resultados de sus protestas, que el experimentador tomó antes de introducir la variable independiente a un grupo. Se analiza el grado de cambio en cada grupo para determinar la conclusión del experimento.

Puede utilizar este tipo de experimentación al recopilar estudios de mercado para la fijación de precios. Puede comparar dos mercados diferentes, midiendo la demanda del mercado antes de cambiar el precio en un mercado y después. La diferencia en la demanda del mercado puede ayudarlo a determinar qué tan viable es el cambio de estructura de precios en cada mercado.

6. Diseño de cuatro grupos de Salomón

El diseño de cuatro grupos de Solomon es un verdadero diseño de investigación experimental que separa aleatoriamente a los sujetos en cuatro grupos para realizar un experimento de diseño de grupo de control previo y posterior a la prueba y un experimento de diseño de grupo de control solo posterior a la prueba simultáneamente. Puede usar este tipo de experimento para obtener más información sobre los resultados de su experimento porque está duplicando los resultados simultáneamente como el experimento original. Este tipo de experimento puede ayudarlo a obtener información valiosa sobre cómo se prueba su producto, independientemente de varios factores, lo que le brinda una comprensión más amplia del impacto de su producto en su mercado objetivo.

7. Diseño de investigación cuasi-experimental

Este tipo de diseño de investigación experimental es similar a la investigación experimental en la mayor parte de su configuración y práctica, pero se diferencia en que no asigna sujetos a diferentes grupos al azar. Por varias razones, algunas configuraciones y factores pueden estar en juego que no le permiten al experimentador mantener las asignaciones aleatorias. Por ejemplo, si estar en un grupo puede ser perjudicial para los participantes, o si hay una barrera física o monetaria para un grupo, entonces la asignación puede no ser arbitraria porque necesita que los participantes estén de acuerdo con las circunstancias atenuantes.

Estos tipos de experimentos pueden incluir controles sobre otras variables para dar cuenta de los requisitos de los grupos. Los tipos de estos experimentos pueden ser:

  • Diseño de series de tiempo: este diseño experimental implica la observación de sujetos durante un período de tiempo predefinido. Puede usar este tipo de experimento para determinar qué tan exitoso ha sido su producto en el pasado en comparación con las tendencias recientes del mercado.

  • Sin diseño de grupo de control equivalente: este diseño experimental involucra dos grupos que no son iguales en circunstancias o variables dependientes, con solo un grupo introducido a la variable independiente. Este tipo de diseño es útil durante la investigación de mercado cuando no puede controlar las variables que afectan a su base de clientes pero desea sacar conclusiones sobre sus tendencias de compra.

  • Diseño contrabalanceado: este experimento le permite al experimentador aislar los efectos principales en un grupo dando tratamientos ligeramente diferentes de la variable independiente a diferentes grupos de participantes. Puede utilizar esta técnica en varios mercados para medir el éxito de una sola campaña, independientemente de los atributos del mercado.

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