Quiz sobre Diseños No Experimentales

¿Qué caracteriza a los diseños no experimentales?

• Asignación al azar de participantes

• Control directo sobre las variables

• Observación de fenómenos en su ambiente natural

• Manipulación deliberada de variables

Answer explanation

Los diseños no experimentales se caracterizan por la observación de fenómenos en su ambiente natural, sin manipulación de variables ni control directo, a diferencia de los diseños experimentales que sí lo hacen.

¿Cuál es un objetivo de la investigación no experimental?

• Asignar grupos al azar

• Manipular variables independientes

• Evaluar una situación en un momento dado

• Realizar experimentos controlados

Answer explanation

Un objetivo de la investigación no experimental es evaluar una situación en un momento dado, ya que no implica manipulación de variables ni asignación aleatoria de grupos, a diferencia de los experimentos controlados.

¿Cómo se clasifican los diseños no experimentales?

• Por el tipo de variables

• Por el método de recolección de datos

• En transeccionales y longitudinales

• Por su tamaño muestral

Answer explanation

Los diseños no experimentales se clasifican en transeccionales y longitudinales, donde los transeccionales analizan datos en un solo momento y los longitudinales a lo largo del tiempo, lo que permite observar cambios y tendencias.

¿Qué tipo de diseño recolecta datos en un solo momento?

• Diseño transeccional

• Diseño experimental

• Diseño longitudinal

• Diseño correlacional

Answer explanation

El diseño transeccional recolecta datos en un solo momento, a diferencia de los diseños longitudinales que lo hacen a lo largo del tiempo. Por lo tanto, es la opción correcta para la pregunta.

¿Cuál es un ejemplo de un diseño transeccional?

• Estudio de la evolución de una especie

• Investigación sobre el número de desempleados en un momento

• Análisis de tendencias a lo largo del tiempo

• Experimento sobre el efecto de un fármaco

Answer explanation

Un diseño transeccional se enfoca en un momento específico. La investigación sobre el número de desempleados en un momento es un claro ejemplo, ya que captura datos en un solo instante, a diferencia de los otros ejemplos que implican cambios a lo largo del tiempo.

¿Qué tipo de diseño transeccional se aplica a investigaciones poco conocidas?

• Descriptivo

• Exploratorio

• Correlacional-causal

• Longitudinal

Answer explanation

El diseño exploratorio se utiliza en investigaciones poco conocidas para obtener información preliminar y generar hipótesis. Es ideal para explorar áreas donde hay poca información disponible, a diferencia de los diseños descriptivos o correlacionales.

¿Qué diferencia hay entre diseños descriptivos y correlacionales-causales?

• No hay diferencia entre ambos

• Los descriptivos son siempre longitudinales

• Los descriptivos no analizan variables

• Los correlacionales-causales establecen relaciones de causa-efecto

Answer explanation

Los diseños descriptivos se centran en observar y describir características de un fenómeno sin establecer relaciones de causa-efecto, mientras que los correlacionales-causales sí buscan establecer dichas relaciones.

¿Qué se requiere para establecer un nexo causal?

• Que no haya relación entre las variables

• Que exista covariación entre las variables

• Que las variables dependientes sean manipuladas

• Que las variables independientes ocurran después

Answer explanation

Para establecer un nexo causal, es fundamental que exista covariación entre las variables, lo que significa que al cambiar una variable, la otra también debe cambiar. Esto es clave para demostrar una relación causal.

¿Qué tipo de estudio busca analizar quiénes compran más en una tienda?

• Estudio correlacional

• Estudio longitudinal

• Estudio experimental

• Estudio descriptivo

Answer explanation

El estudio correlacional analiza la relación entre variables, en este caso, quiénes compran más en una tienda. Permite identificar patrones de compra sin manipular variables, a diferencia de los estudios experimentales.

¿Qué se entiende por causalidad múltiple?

• Causalidad que no puede ser verificada

• Causalidad que se reconstruye a partir de múltiples variables

• Causalidad que se establece a partir de una sola variable

• Causalidad que solo se aplica a estudios longitudinales

Answer explanation

La causalidad múltiple se refiere a la relación de causa y efecto que se establece a partir de varias variables, lo que permite una comprensión más compleja de los fenómenos, a diferencia de la causalidad unidimensional.