9 DISEÑOS EXPERIMENTALES Unidad4_art2_moreno - meledh sd

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MÓDULO 2202- EL MÉTODO EXPERIMENTAL EN PSICOLOGÍA 1 
 
Para profundizar en este tipo de contenidos consulte la obra: 
Moreno, R. D., López, G. R., Cepeda, I. L., Alvarado. G. I. y Plancarte, C. P. (2000). Diseños de 
Investigación. El propceso de Investigación. México. UNAM. FES Iztacala. 
 UNIDAD IV DISEÑOS EXPERIMENTALES 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
L e c t u r a 2 
 
Moreno, R. D., López, G. R., Cepeda, I. L., 
Alvarado. G. I. y Plancarte, C. P. 
(2000). Diseños de Investigación. El 
propceso de Investigación. México. 
UNAM. FES Iztacala. Pp. 1-13 
 
DDIISSEEÑÑOOSS DDEE IINNVVEESSTTIIGGAACCIIÓÓNN ................................................................................................ 11 
Factores que afectan la validez interna....................... 2 
Factores que afectan la validez externa...................... 4 
Validez de la población ............................................... 4 
Generalización de grupos a individuos........................ 6 
Fuentes que afectan la validez ecológica .................... 6 
 
DDIISSEEÑÑOOSS DDEE IINNVVEESSTTIIGGAACCIIÓÓNN 
 
EI diseño de investigación es un elemento más de la metodología de 
la Investigación Científica, es tan importante como la definición del 
problema y la selección de instrumentos de observación. Los 
especialistas señalan una serie de definiciones que, si bien coda una de 
ellas enfatiza uno o varios elementos, nos proporcionan una idea clara 
acerca de las consideraciones básicas para la selección del diseño de 
investigación. 
Arnau (1986) define a un diseño de investigación como "un 
procedimiento de asignación de sujetos a las condiciones 
experimentales, así como la selección de las técnicas estadísticas de 
análisis adecuadas". 
Para Kerlinger (1999) "el diseno de investigación es el plan y la 
estructura de la investigación, concebidos de manera que se puedan 
obtener respuestas a las preguntas de investigación". El diseño de 
investigación es un plan que especifica lo que el investigador hará al 
plantearse su hipótesis y las manipulaciones necesarias para la 
recolección de datos; es la estructura de la investigación, porque 
organiza y configure todos los elementos del estudio, relacionándolos 
entre sí. En resumen, para Kerlinger (1999) un diseño expresa la 
estructura del problema, así como el plan de la investigación para 
obtener evidencia empírica sobre las relaciones buscadas. 
Otra manera de expresarlo es simplemente decir que un diseño de 
investigación es la forma de arreglar las condiciones de un experimento, 
con el fin de responder a las preguntas formuladas sobre un evento a 
acontecimiento. Se relaciona con la identificación de variables 
importantes que determinan la producción de un fenómeno, así como la 
evaluación de condiciones experimentales para alcanzar respuestas 
adecuadas a las preguntas planteadas. 
Una de las funciones más importantes de los diseños de 
investigación es la de eliminar las posibles fuentes de error para poder 
 
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Diseños Experimentales 
 
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Para profundizar en este tipo de contenidos consulte la obra: 
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Investigación. El propceso de Investigación. México. UNAM. FES Iztacala. 
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establecer relaciones inequívocas entre las variables identificadas, que 
en este caso son: la variable independiente y la variable dependiente 
(Plutchick, 1975; Kratochwill, 1978; Schmelkes, 1988). Una segunda 
función es la de controlar las fuentes de error que puedan llevar 
erróneamente al investigador a afirmar que los efectos observados en la 
variable dependiente se deben a las manipulaciones en la variable 
independiente. 
Estas fuentes de error, según Campbell y Stanley (1978), pueden ser 
de dos tipos: las que afectan la validez interna, entendida como el 
mínimo control indispensable para poder afirmar que los efectos 
observados en la variable dependiente se deben a las manipulaciones 
realizadas en la variable independiente, y las que afectan la validez 
externa, entendida coma el grado de generalización de los resultados 
obtenidos a otras poblaciones, situaciones o individuos. 
De manera ideal, los resultados que arroja un experimento deben 
tener tanto validez interna coma externa, pero en la realidad son 
diversos los factores que afectan a ambas y difícilmente se puede tener 
un control absoluto sobre ellos. A continuación se exponen las diversas 
fuentes de invalidez. 
 
Factores que afectan la validez interna 
 
1. Historia: Son todos aquellos eventos extraños a la variable 
independiente que ocurren de forma concurrente a esta, y que pueden 
producir cambios en la variable dependiente (no se refiere a la historia 
conductual del sujeto), por lo cual los efectos de la intervención pueden 
ser confundidos con los generados por la historia. 
Ejemplo: Supóngase que un terapeuta decidió probar una 
nueva técnica para el control de la depresión en uno de sus 
pacientes. Durante el curso del tratamiento, el paciente es 
despedido de su trabajo y notificado de la muerte de un familiar 
(dichos sucesos no son comunicados al terapeuta), por lo cual su 
estado de depresión se acentúa en lugar de mejorar. Ante dicha 
situación, el terapeuta erróneamente descarta la técnica por su 
supuesta ineficacia, siendo que existían factores ajenos a la 
misma que afectaron la variable dependiente (depresión). 
 
2. Maduración: Esta fuente se refiere a los cambios: físicos o 
psicológicos que ocurren en el sujeto durante la implementación de la 
variable independiente, mismos que pueden afectar los cambios 
observados en la variable dependiente. Sobre todo en diseños de series 
temporales que se extienden por largos periodos de tiempo, en los 
cuales los sujetos pueden estar más o menos motivados, tener m6s 
edad, sueño, periodos de celo, cambios hormonales, etcétera. 
Ejemplo: Imaginemos que un investigador evaluó la eficacia de 
un programa de estimulación temprana sobre el desarrollo 
psicológico en menores de un ano de edad, aplicándolo a 12 niños 
de un mes de nacidos y hasta los dote meses de edad. Si después 
de este periodo de tratamiento se evalúa el nivel de desarrollo 
psicológico, el investigador difícilmente podría reconocer el efecto 
del programa, de aquellos generados por los cambios biológicos 
que sufrieron los infantes en el transcurso del tiempo, pues estos 
también tendrían efectos sobre el desarrollo psicológico. 
 
3. Administración de pruebas: Esta variable afecta sobre todo a los 
diseños pretest-postest, se presenta como fuente de invalidez cuando 
una prueba o evaluación previa genera un efecto reactivo por parte del 
sujeto y se ve afectada la variable dependiente, esto es, cuando el 
proceso de medición, por si solo, es un estimulo para el cambio. 
Ejemplo: De nueva cuenta imaginemos a un investigador 
interesado en probar la hipótesis de que el entrenamiento en 
habilidades matemáticas eleva el coeficiente intelectual. Para tal 
efecto emplea un diseño pretest-postest, y evalúa de entrada el 
coeficiente intelectual de coda uno de los sujetos participantes en 
el estudio, y posteriormente aplica un programa de entrenamiento 
en habilidades matemáticas de cinco días de duración, para 
finalmente poder evaluar el coeficiente intelectual de los 
participantes. En caso de que este supuesto investigador 
encontrara un mayor coeficiente intelectual después del 
tratamiento, no podría afirmarse con certeza que los cambios se 
debieron a la intervención, ya que también pudieran ser efectos 
del conocimiento adquirido acerca de como resolver la prueba en 
su primera aplicación. 
 
4. Instrumentación: Esta fuente de error se presenta cuando se 
emplean medidas poco confiables e inconsistentes. Se pueden observar 
cambios dramáticos en una serie de datos coma función de la alteracióndel sistema de observación o medición de la variable dependiente: 
descompostura de los aparatos de registro, cambia de observadores o 
fatiga de los mismos, etcétera. 
 
Ejemplo: Supóngase un estudio cuyo objetivo es valorar los efectos 
de una droga en la ejecución de presionar una palanca durante un 
programa de intervalo fijo (IF). Si después de someter a tres rotas a 
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este programa durante 10 días, el investigador observa que sus datos 
están par debajo de tres respuestas por minuto, podría suponer que 
la droga ha tenido un efecto inhibitorio sobre la conducta de los 
sujetos. Sin embargo, si al revisar sus instrumentos encuentra que su 
contador ha sufrido una avería, con seguridad eliminaría dicha 
conclusión. Desafortunadamente, no siempre se descubren las fallas 
en los sistemas de obtención de datos. 
 
5. Inestabilidad: Los experimentos que incluyen medidas repetidas 
de un sujeto o grupo a lo largo del tiempo can frecuencia muestran dates 
con algún grado de variabilidad. Si esta inestabilidad es grande, el 
investigador puede atribuir que los efectos se deben a la intervención 
realizada cuando únicamente puede ser una variación natural en la serie 
de dates. 
 
Ejemplo: En el case hipotético de un niño autista, el psicólogo 
se interesa par disminuir la frecuencia de conductas de 
autoestimulación (rascarse, golpearse, etc.), para lo cual toma una 
línea base de dichas conductas durante un período de 10 días. AI 
término de éste introduce un tratamiento aversivo (castigo). 
Empero, coma se puede observar en la Figura 1, la línea base 
muestra una gran inestabilidad en la frecuencia de las conductas 
de autoestimulación, mientras que en la fase de tratamiento se 
observa un ligero decremento; dicho cambia no puede atribuirse 
can certeza al tratamiento aplicado, pues también puede deberse 
a las fluctuaciones propias de estos comportamientos. 
 
 
 
6. Mortalidad: La mortalidad, o cambia en la composición de la 
unidad experimental, afecta principalmente a los diseños que emplean 
grupos de comparación (grupo experimental y grupo control), ya que la 
perdida, en cualesquiera de los grupos de sujetos can ciertas 
características, puede tener un efecto significativo sobre los resultados, 
esto es, los grupos pueden dejar de ser equivalentes para su 
comparación. Esta situación puede evitarse tomando los dates 
individuales y de grupo cuando la situación del estudio lo posibilita. 
 
Ejemplo: Pensemos en un conjunto de investigadores que 
decidieron evaluar los efectos de dos técnicas de enseñanza 
sobre el aprendizaje de tareas de discriminación, en dos grupos de 
seis estudiantes coda una. AI 1 se le aplicó la técnica denominada 
A y al 2 la B. Sin embargo, en el transcurso del estudio del grupo 1 
desertaron dos sujetos. Aún cuando en estas circunstancias los 
investigadores realizarán las comparaciones a fin de determinar 
cual técnica es mejor, dicha conclusión se vería limitada dado que 
los datos obtenidos del grupo 1 ya no pueden ser comparadas, en 
sentido estricto, con los datos del grupo 2, pues el primero sufrió la 
muerte experimental de dos sujetos y por tanto se tiene un menor 
número de datos, cuyos resultados podrían ser diferentes si se 
contara con los participantes faltantes. 
 
7. Intervenciones relacionadas con las características del 
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investigador: sexo, edad, personalidad, características físicas, color, 
etcétera, pueden facilitar o impedir, en algunos casos, la obtención de 
ciertos resultados observados en la variable dependiente, 
confundiéndose con los efectos de la intervención. 
 
Ejemplo: Un individuo que presenta un cuadro de depresión 
decide asistir a consulta psicológica para resolver su problemática, 
encontrándose con un terapeuta cuyas características de 
amabilidad, confianza, seguridad y afecto son significativas para el 
paciente. El terapeuta aplica un tratamiento X con el fin adicional 
de analizar su efectividad, obteniendo resultados positivos. En 
esta situación, valdría la pena cuestionarse si realmente los 
resultados obtenidos son efecto del tratamiento o se deben a las 
características personales del terapeuta, o una combinación de 
ambos aspectos. 
 
8. Regresión estadística Esta fuente de la invalidez puede 
presentarse cuando los sujetos qua participan en un estudio son 
seleccionados con base a puntajes extremos obtenidos a parir de una 
prueba; por tanto se eligen a los sujetos con las calificaciones más altas 
y más bajas. De esta manera, una vez recibido cierto tratamiento y 
aplicada una prueba, los datos se ubicarán cerca de la media, es decir, 
los sujetos que en un inicio tenían puntuaciones bajas aumentarán y los 
de calificaciones altas bajarán. 
 
 
9. Sesgos de selección: Cuando se establecen los grupos 
experimental y control, con base en una selección no aleatoria de los 
sujetos, podemos encontrar que la muestra revela una característica 
preponderante que no es representativa de la población a la que se 
desea generalizar los hallazgos. 
 
Ejemplo: Supongamos una investigación efectuada en una 
escuela primaria en donde existieron impedimentos por parte de 
las autoridades para elegir aleatoriamente la muestra de la 
población, por lo que se seleccionaron grupos ya formados, en 
este caso los de mejor aprovechamiento. Si el estudio se hubiera 
realizado para valorar el grado, de aprovechamiento escolar de los 
estudiantes de la escuela, los datos obtenidos no podrían ser 
representativos de todos los alumnos de la misma. En esta 
situación se dice que existe un sesgo en los resultados por lo que 
éstos no pueden ser generalizados. 
 
10. Selección e interacción de selección con otras formas de 
invalidez. En los diseños que incluyen dos o más grupos, una selección 
diferencial de sujetos puede originar que los grupos sean diferentes aún 
antes de iniciar el experimento; esto puede actuar con alguna otra forma 
de invalidez, ocultando los verdaderos factores que los generaron. En 
esta circunstancia debe considerarse que la forma como son 
seleccionados los sujetos puede interactuar con cualquiera de las otras 
formas de invalidez; es decir, puede interactuar con cualquiera de las 
otras formas de invalidez; es decir, pueden existir en un estudio más de 
una fuente que atente contra la validez interna. 
 
Factores que afectan la validez externa 
 
Como ya se menciono anteriormente, la validez externa hace 
referencia al grado de generalización de los resultados obtenidos a otras 
poblaciones, individuos o situaciones, de tal manes que deben 
efectuarse consideraciones de población y muestreo. Kratochwill (1978) 
habla de dos factores importantes a considerar en la generalización: 
validez de la población y generalización de grupos a individuos. 
Asimismo, señala las fuentes que atentan contra la validez externa, o 
generalización, denominándola validez ecológica. 
 
Validez de la población 
 
Los diseños de series temporales pueden incluir un solo grupo o 
sujeto como unidad experimental, haciendo comparaciones intra e inter. 
Sujeto. 
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Esto nos lleva al análisis de cuatro tipos de estudios y los factores a 
considerar para la generalización de los resultados. 
 
Tipo 1. Son los experimentos en donde un solo grupo recibe todos los 
valores de la variable independiente. En estos casos se requiere 
generalizar de la muestra observada o bajo estudio, a la población 
accesible y además generalizar, de la población accesible, a la población 
objetivo. Para poder llevar a cabo lo anterior es necesario contar con 
muestras al azar, tanto de la población accesible como de la muestra 
observada (Figura 3). 
 
 
 
Figura 3. Muestra la representación gráfica de los diversos 
tipos de poblaciones a considerar en un estudio. 
 
Ejemplo: Suponiendo que se desea investigar el efecto del 
tabaquismo de la madre sobre el crecimiento del bebe. Se define a 
la población objetivo como aquella en donde se localizan mujeres 
embarazadas que consumen una cajetilla diaria de cigarrillos. Se 
elige la población accesible de un grupo de madres que asisten a 
un centro de atención materno infantil y que son fumadoras, de 
este grupo de madres se toma una muestra aleatoriamente de 
tamaño N, con quienes se realiza el estudio. Los resultados de la 
población muestra se generalizarán a la accesible y de ésta a la 
población objetivo. 
 
Tipo 2. Cuando en los experimentos se cuenta can grupos 
independientes, ya sea can intervenciones iguales o diferentes. En estos 
casos, además de considerar los aspectos de población y muestreo, 
para generalizar los resultados obtenidos en coda grupo, los sujetos 
deben asignarse aleatoriamente a las diferentes condiciones. 
Ejemplo: Un estudio en donde se pretende demostrar que la 
técnica de desensibilización sistemática es efectiva para eliminar 
la fobia a hablar en publico. Se seleccionan al azar veinte sujetos 
de una muestra de estudiantes universitarios que han reportado 
tener fobia para hablar en público. Los sujetos son asignados 
aleatoriamente a dos grupos, una experimental y otro control. Si 
los resultados mostraran diferencias entre ambos grupos, existen 
buenas posibilidades de una posible generalización de los 
resultados a poblaciones semejantes a la utilizada en dicho 
estudio. 
 
Tipo 3. Cuando los diseños experimentales son de N=1, es usual que 
los hallazgos no puedan ser generalizados a una población, porque 
proceden del análisis de individuos. Empero, se pueden efectuar 
generalizaciones siempre y cuando se consideren y compartan las 
características particulares, tanto del sujeto de donde provienen los 
hallazgos, como de aquellos a los que se quiere generalizar; en este 
sentido, tales características deben ser similares (edad, sexo, nivel 
socioeconómico, etcétera). Se parte del supuesto de que individuos can 
características semejantes a las de los participantes en el estudio, se 
comportaren de igual manera. 
Ejemplo: Northup, Browssard, Jones, George, Vollmer y 
Herring (1995) llevaron a cabo un estudio con niños autistas en 
donde demostraron que la técnica de RDO (reforzamiento 
diferencial de otras conductas) elimina considerablemente las 
conductas de autoestimulación. Estos mismos hallazgos fueron 
confirmados en un estudio posterior par Iwata, De León, Woo y 
Smith (1997), en donde trabajaron con sujetos con las mismas 
características que en el estudio de Northup et al. (1995) 
 
Otra manera de obtener generalidad en estos casos (validez externa) 
es mediante la replica del estudio con otro tipo de sujetos, situaciones 
etc., y si se obtienen hallazgos semejantes se amplia el grado de 
generalización. 
 
Tipo 4. Estudios donde se aplica una intervención, en dos o más 
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individuos, de manera secuencial y estando los sujetos expuestos a 
condiciones ambientales idénticas; estos incluyen un alto grado, de 
generalización cuando se han obtenido hallazgos consistentes, ya que 
cada aplicación secuencial puede considerarse como una réplica. 
Ejemplo: Un ejemplo claro de este tipo de estudios es, sin lugar 
a duda, los diseños de línea base múltiple, en donde los 
tratamientos o intervenciones son introducidos de manera 
secuencial a diferentes sujetos, conductas o ambientes. Si se 
pretende modificar la conducta de tres niños con el mismo 
comportamiento, se toma en primera instancia la línea base de la 
conducta en los tres sujetos, posteriormente sólo es introducida en 
el sujeto 1, mientras los sujetos 2 y 3 permanecen en línea base; 
después de varias sesiones se introduce el tratamiento al sujeto 2, 
mientras el sujeto 3 permanece en línea base; finalmente el 
tratamiento es introducido al sujeto 3. Coda una de las 
intervenciones representa una replica, lo que permite llegar a una 
generalización confiable. 
 
Generalización de grupos a individuos 
 
También existen problemas de validez externa al pretender 
generalizar los datos obtenidos de un grupo a un individuo. Si el grupo 
con el que trabajamos tiene características X y Y, y los individuos a los 
que se pretende generalizar cuentan con las características A y B, 
difícilmente se puede esperar que estos se comporten de la misma 
forma que el grupo estudiado. Por el contrario, se podría hacer una 
buena generalización si el grupo de sujetos con los que se trabaja tienen 
las características X y Y, y los individuos los a los que se quiere 
generalizar también cuentan con dichas características. 
 
Validez ecológica. Se dice que un estudio tiene un buen nivel de 
validez ecológica cuando los resultados obtenidos, en una situación 
particular, pueden generalizarse a situaciones diferentes a las del 
estudio original. 
 
Fuentes que afectan la validez ecológica 
 
Como ya se menciono, la validez ecológica se relaciona can la 
generalización de los datos obtenidos de una situación a otra. A 
continuación mencionaremos algunas de las fuentes que pueden afectar 
el grado de validez ecológica. 
 
1. Intervenciones múltiples: Cuando se aplican diversos 
tratamientos en una misma unidad experimental, los cambios 
observados pueden ser producto de uno o varios de los componentes de 
los diferentes tratamientos o intervenciones, o a la interacción de más de 
uno de los elementos. 
Ejemplo: Si deseamos disminuir la ocurrencia de tics en una 
persona, y para ello introducimos de manera secuencial las 
técnicas A, B y C, aún cuando obtuviéramos resultados positivos, 
no se podría determinar con precisión el efecto de cada técnica, 
los posibles efectos de interacción entre una técnica y otra, ni el 
papel jugado por el orden de presentación de las diversas 
técnicas, ya que hemos intervenido con múltiples tratamientos. 
 
2. Efectos reactivos o de interacción de pruebas: Esta fuente de 
invalidez se presenta cuando, por características particulares del sujeto 
bajo estudio, este reacciona a alguno de los dispositivos experimentales, 
evaluaciones previas, listas de chequeo, inventarios, auto 
observaciones, etcétera, por lo que el comportamiento estudiado se ve 
alterado por estos aspectos, más que por la variable independiente. 
Ejemplo: Imaginemos a un terapeuta que solicita a su paciente 
con problemas de obesidad, y antes de iniciar el tratamiento, que 
registre diariamente durante dos semanas su peso, para tomar 
línea base, y estas observaciones pueden motivar al paciente a 
disminuir su consumo de calorías. El efecto anterior puede 
confundirse can los efectos propios del tratamiento. 
 
3. Efectos placebo: Cuando un individuo tiene conocimiento de su 
participación en un experimento o tratamiento, o por administrarse un 
tratamiento que de antemano sabemos que no debe tenerningún efecto, 
pero el sujeto bajo estudio considera que le ayudará. Todos estas 
consideraciones pueden producir cambios en el comportamiento de los 
sujetos, pero no como resultado de la manipulación de la variable 
independiente sino por cierta "predisposición" del individuo. 
Ejemplo: Pensemos en el clásico ejemplo de una persona 
conocida como hipocondríaca que asiste a consulta porque 
considera que está enferma. El médico al auscultarla y mediante la 
entrevisto clínica concluye que no hay ninguna enfermedad de por 
media, pero para que el paciente se sienta bien decide recetarle 
unas cápsulas que no contienen ningún medicamento, sólo 
azúcar, por supuesto sin que lo conozca el paciente. Después de 
seguir las indicaciones sugeridas por el medico como tratamiento, 
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la paciente se reporta totalmente aliviada. 
 
4. Efectos reactivos a los dispositivos experimentales: En 
algunos casos las condiciones experimentales, cuando son muy 
controladas, pueden generar que los efectos originados por la variable 
independiente no sean observados en individuos a los que se les 
intervenga en una situación natural o no experimental. 
Ejemplo: Un estudio cuyo objetivo es probar una técnica para 
eliminar fobias. Si el estudio se realiza empleando estímulos 
fóbicos imaginarios para producir la respuesta fóbica, y se observa 
que la técnica empleada elimina dicha respuesta, puede suceder 
que aplicando la técnica con estímulos fóbicos reales, no se 
obtenga el mismo éxito. 
 
5. Efectos del experimentador: Los experimentadores, 
intencionalmente o no, afectan el comportamiento de los sujetos bajo 
estudio, de tal forma que los mismos resultados pueden no ser obtenidos 
por otros experimentadores; por ejemplo, que den más o menos 
reforzamiento social, que sean más o menos agradables. La edad, sexo, 
etc., son elementos que pueden alterar dramáticamente los resultados, y 
por tanto, no ser generalizables. 
Ejemplo: Si en un estudio con el fin de resolver un problemas 
de ansiedad, el experimentador tiene características que lo hacen 
agradable y simpático: como trato amable, tranquilo y 
proporcionador de reforzamiento social; con frecuencia podrían no 
encontrarse resultados semejantes en estudios similares, 
aplicados por experimentadores que no posean dichas 
características. 
 
6. Medición de la variable dependiente: Tanto la conceptualización 
como la definición operacional de la variable dependiente son muy 
importantes en la generalización de los resultados experimentales. Debe 
dedicarse considerable tiempo a explorar que dimensión o dimensiones 
de la variable seleccionar; por ejemplo, las medidas de frecuencia 
pueden ser preferibles a las de duración, en algunas circunstancias. 
Asimismo, la manera en que la variable independiente es definido, 
puede garantizar o no que la medida sea confiable y válido. 
Ejemplo: Pongamos por caso un estudio en donde el objetivo 
sea mejorar los hobitos de estudio, de un grupo de estudiantes, 
para lo cual se desarrolla una técnica X que se aplico a dichos 
estudiantes. Si otro investigador desea mejorar los hobitos de 
estudio de un segundo grupo de estudiantes, requiere 
necesariamente analizar como se midieron en el estudio previo los 
hobitos de estudio, pues si él manejara una medida o instrumento 
diferente podría no obtener los mismos hallazgos. 
 
7. Interacción entre el tiempo de medida y los efectos de la 
intervención: En algunos diseños los efectos de la intervención son 
medidas en una o quizá dos puntos en el tiempo, lo cual puede limitar la 
validez externa. Pero si prolonga el número de mediciones, los 
resultados pueden mostrar efectos diferentes de la intervención. 
Ejemplo: En un estudio para probar los efectos de un programa 
de tiempo fuera para disminuir la conducto de berrinche, se hace 
una observación de la conducta antes de la intervención y una 
después de ésta. Si se encuentro que los berrinches son menores 
en la segunda observación, podría concluirse que el programa de 
reforzamiento fue efectivo en la disminución de los berrinches. Sin 
embargo, dichos resultados pueden ser producto de las 
fluctuaciones normales del comportamiento del individuo, la 
frecuencia de berrinches puede variar día a día. Se podrían 
observar datos distintos con la realización de un mayor número de 
observaciones.