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Capítulo 7. Diseño - Hernández Sampieri. 
 
 
Es el diseño o plan que se lleva a cabo para obtener la información requerida en la 
investigación. 
El diseño se selecciona una vez que ya se precisó el planteamiento del problema, el alcance 
de la investigación y las hipótesis. El diseño debe ser acorde a las preguntas de la 
investigación y a sus objetivos. 
En las investigaciones cuantitativas, el investigador utiliza su diseño para analizar la certeza 
de las hipótesis formuladas en un contexto particular. 
En una investigación, pueden incluirse dos o más diseños de distintos tipos, es lo que se 
denomina diseños múltiples (utilizar más de un diseño eleva los costos). A los principiantes, 
se recomienda comenzar con un solo tipo de diseño. 
La calidad de la investigación va a depender de si se aplicó el diseño tal como fue 
preconcebido o no, aunque el diseño se debe ir adaptando según los cambios que se 
produzcan en la situación. 
Los diseños cuantitativos se dividen en experimentales y no experimentales. A su vez, los 
experimentales se dividen en experimentos puros, cuasi-experimentales y preexperimentos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Diseños Experimentales: 
¿Qué es un experimento? Un experimento refiere a la manipulación intencional de una o 
más variables independientes (supuestas causas o antecedentes), para analizar las 
consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más variables dependientes (supuestos 
efectos-consecuentes), dentro de una situación de control para el investigador. Es decir que, 
los experimentos manipulan tratamientos, estímulos, influencias o intervenciones. Ej: Un 
tratamiento psicológico ➡ ️ Reduce ➡ ️ Depresión. 
Hay ocasiones en las que no se puede o no se debe experimentar, hay que considerar la 
viabilidad, las consecuencias y los aspectos éticos. 
➢Requisitos para realizar un experimento 
1. Manipulación intencional de una o más variables independientes: 
➞Grados de manipulación de una variable independiente: 
Presencia-ausencia: En este nivel, se le expone la variable independiente a un grupo y a 
otro no, luego se comparan los grupos para ver si la variable independiente tuvo un 
efecto. 
Se denomina grupo experimental al que se le expone la variable independiente, y 
grupo control al que no recibe estímulo experimental. El grupo control realiza las 
mismas actividades que el grupo experimental sólo que no recibe el estímulo, su 
participación no es pasiva. 
Más de dos grados: Es posible hacer variar o manipular la variable independiente en 
cantidades o grados. Manipular la variable independiente en varios niveles tiene la 
ventaja de que no sólo se puede determinar si la presencia de la variable 
independiente o tratamiento experimental tiene un efecto, sino también si distintos 
niveles de la variable independiente producen diferentes efectos. Los niveles de 
variación dependen del planteamiento del problema y de los recursos disponibles. 
Cada nivel implica un grupo experimental más. 
➞Modalidades de manipulación: Existe otra forma de manipular una variable 
independiente que consiste en exponer a los grupos experimentales a diferentes 
modalidades de la variable. 
➞Definir cómo se manipularán las variables: Es necesario especificar qué se va a 
entender por esa variable en el experimento (definición operacional experimental). Es 
decir, trasladar el concepto teórico a un estímulo experimental. Es necesario: 
● Consultar experimentos antecedentes. 
● Evaluar la manipulación antes de que se conduzca el experimento. 
● Verificar si realmente funcionó la manipulación. 
 
2. Medir el efecto de la variable independiente sobre la dependiente: 
La medición debe ser válida y confiable. Si no podemos asegurar que se midió de 
manera adecuada, los resultados no servirán. 
La cantidad de variables independientes y dependientes dependen del planteamiento 
del problema y de las limitaciones existentes. Al aumentar las variables dependientes, 
no tienen que incrementarse los grupos, porque estas variables no se manipulan. Lo 
que aumenta es el tamaño de la medición (ej: cuestionarios con más preguntas) 
porque hay más variables que medir. 
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3. Control o validez interna: 
La validez interna es el grado de confianza que se tiene de que los resultados del 
experimento se interpreten adecuadamente y sean válidos (se logra cuando hay 
control), se relaciona con la calidad del experimento. Tener “control” significa saber 
qué está ocurriendo realmente con la relación entre las variables independientes y las 
dependientes. lograr control en un experimento es contener la influencia de otras 
variables extrañas en las variables dependientes 
Si hay control, el investigador puede confiar en que los resultados encontrados son 
por la manipulación de la variable independiente y no por otros motivos. 
➞Fuentes de invalidación interna: Atentan contra la validez interna de un experimento. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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El control y la validez interna se logran mediante: 
1. Varios grupos de control (al menos dos): Se requieren como mínimo dos grupos dado 
que con un solo grupo no estaríamos seguros de que los resultados se debieran al 
estímulo experimental o a otras razones. Si se tiene un grupo no es posible saber con 
certeza si influyeron las fuentes de invalidación interna o no. 
2. Equivalencia de los grupos: Debe estar presente en todo, excepto en la manipulación 
de la o las variables independientes. 
Si entre los grupos que conforman el experimento todo es equivalente, excepto la 
manipulación de la variable independiente, las diferencias entre los grupos pueden 
atribuirse a ella y no a otros factores. Los grupos deben ser equivalentes al iniciar y 
durante todo el desarrollo del experimento. 
➞Equivalencia inicial: Implica que los grupos son similares entre sí al momento de 
iniciarse el experimento. Refiere a equivalencia entre grupos, no a las personas. 
Se logra mediante: 
Asignación al azar: Es una técnica de control usada para asegurar la equivalencia inicial 
al ser asignados aleatoriamente los sujetos a los grupos del experimento. Nos asegura 
probabilísticamente que dos o más grupos son equivalentes entre sí. Tiene como 
propósito dar al investigador la seguridad de que variables extrañas no afectarán de 
manera sistemática los resultados del estudio. Puede emplearse eligiendo trozos de 
papel al azar o tirando una moneda. 
Emparejamiento: El proceso consiste en igualar a los grupos en relación con alguna 
variable específica que puede influir de modo decisivo en la o las variables 
dependientes. 
 
Preexperimentos: 
Diseño de un solo grupo cuyo grado de control es mínimo. Generalmente es útil como un 
primer acercamiento al problema de investigación en la realidad. No son adecuados para el 
establecimiento de relaciones causales porque se muestran vulnerables en cuanto a la 
posibilidad de control y validez interna. 
 
Cuasi-experimentos: 
Difieren ️ de ️ los ️ experimentos ️ “puros” ️ en ️ el ️ grado ️ de ️ seguridad ️ o ️ confiabilidad ️que ️pueda ️
tenerse sobre la equivalencia inicial de los grupos. Los sujetos no se asignan al azar a los 
grupos ni se emparejan, sino que dichos grupos ya están formados antes del experimento: 
son grupos intactos (la razón por la que surgen y la manera como se formaron es 
independiente o aparte del experimento). 
 
Experimentos “Puros”: 
Son los que logran control y validez interna porque utilizan grupos de comparación 
(manipulación de la variable independiente) y equivalencia de los grupos. Pueden tener más 
de una variable dependiente y más de una variable independiente. 
No todos los experimentos puros utilizan preprueba, pero sí posprueba, porque es necesaria 
para ver los efectos de la manipulación. 
1. Diseño con posprueba únicamente y grupo de control: 2 grupos, uno recibe el 
tratamientoexperimental y el otro no (grupo de control). Realiza asignación aleatoria. 
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Al finalizar, a ambos grupos se les administra una medición sobre la variable 
dependiente en estudio. 
Si las pruebas difieren quiere decir que hay diferencias en los grupos, por lo que se 
debe aceptar la hipótesis alternativa. Si las pruebas no difieren, debemos aceptar la 
hipótesis nula. 
 
 
 
 
Este tipo de diseño logra control de la validez interna porque al no haber preprueba 
no hay problemas con la administración, al ser los mismos componentes no hay 
inestabilidad, al ser la misma posprueba para ambos grupos no hay problemas con 
los instrumentos y con la asignación al azar se controlan las fuentes de invalidación 
interna. 
2. Diseño con preprueba, posprueba y grupo de control: 2 grupos asignados al azar, se 
les aplica simultáneamente la preprueba; un grupo recibe el tratamiento experimental 
y otro no (es el grupo de control); por último, se les administra simultáneamente una 
posprueba. La preprueba y la posprueba deben ser dos versiones similares pero no 
iguales. 
 
 
 
 
 
La preprueba da la ventaja de que es posible observar si los grupos fueron asignados 
adecuadamente al azar, y pueden verse las diferencias de los resultados en la 
preprueba y la posprueba. Es decir que la preprueba otorga un mayor control. 
3. Diseño de cuatro grupos de Solomon: Es la suma de los dos diseños anteriores, lo 
que da 2 grupos experimentales y 2 grupos de control. A uno de los grupos 
experimentales y a uno de los grupos de control se les administra la preprueba; a los 
cuatro grupos se les aplica la posprueba. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tiene la ventaja de poder observar posibles efectos de la preprueba sobre la 
posprueba, debido que a unos grupos se les administra un test previo y a otros no. 
Controla todas las fuentes de invalidación interna por las mismas razones de los 
diseños anteriores. La administración de pruebas se somete a un análisis minucioso. 
4. Diseños experimentales de series cronológicas múltiples: Pueden tener dos o más 
grupos y los participantes son asignados al azar. Se realiza a través del tiempo varias 
mediciones de una o más variables, por lo que puede tener varias prepruebas, varias 
pospruebas, varios tratamientos, etc. 
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Se utiliza cuando el experimentador está interesado en analizar efectos en el mediano 
o largo plazo, porque tiene bases para suponer que la influencia de la variable 
independiente sobre la dependiente tarda en manifestarse. Ej: métodos educativos, 
tratamientos psicoterapéuticos. 
5. Diseños factoriales: Se utilizan para observar el efecto de varias variables 
independientes sobre la dependiente. 
 
 
 
Validez Externa: 
Posibilidad de generalizar los resultados de un experimento a situaciones no experimentales, 
así como a otras personas y poblaciones. Aunque en primer lugar se debe lograr la validez 
interna, es otro requisito de lo experimental. Que se pueda generalizar va a depender del 
muestreo, solo se puede generalizar en lo probabilístico. 
➞Fuentes de invalidación externa: 
1. Efecto reactivo o de interacción de las pruebas: la presencia de una prueba previa altera la 
naturaleza del tratamiento, si lo aplico a otro contexto sin esa prueba previa no será 
igual de efectivo. Ej: en un experimento diseñado para analizar si una película 
disminuye el prejuicio racial, la preprueba podría sensibilizar al grupo experimental y 
la película lograr un efecto mayor del que tendría si no se aplicara la preprueba (ej: si 
se pasara la película en la tv). 
2. Efectos reactivos de los tratamientos experimentales: la presencia de los experimentadores, 
la ️ “artificialidad” ️ de ️ las ️ condiciones ️ puede ️ hacer ️ que ️ resulte ️ atípico. ️ Luego, ️ esos ️
resultados no se pueden aplicar a otras situaciones. 
3. Interferencias de múltiples tratamientos: en ocasiones uno de los grupos recibe algún otro 
tratamiento además del experimental. 
4. Efectos del experimentador: el experimentador genera un cambio que luego no se replican 
a las situaciones no experimentales. Ej: en el experimento hay un observador que 
además filma la clase, no sé si eso puede afectar a la manera en que los niños 
interactúan. 
 
Contextos del Experimento: 
● Campo: Experimento donde el experimentador manipula variables respetando la 
situación real o natural. Se diferencia de las investigaciones cualitativas si bien estas 
respetan la situación real, nunca manipulan variables, no hacen una intervención. 
Logran mayor validez externa que los experimentos de laboratorio. 
● Laboratorio: Experimento en el cual se busca reducir al máximo posible todas las 
variables que puedan influir en la variable dependiente. Logran un control más 
riguroso que los experimentos de campo. 
 
➞Los experimentos pueden ser: 
● Diseño intrasujeto: cada sujeto recibe todos los niveles de tratamiento. 
● Diseño intersujeto: cada sujeto recibe un solo nivel de tratamiento. 
 
Diseños no experimentales: 
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Son aquellos donde no hay manipulación de variables (alcances descriptivo, exploratorio, 
correlacional), sino que se observa al fenómeno en su ambiente natural y luego se analizan. 
No se genera ninguna situación, sino que se observan situaciones ya existentes, no 
provocadas intencionalmente. Las variables independientes ocurren y no es posible 
manipularlas, ya ocurrieron. 
Pueden ser transversales o longitudinales. 
 
Transversal: 
Recopila datos en un momento único. Su propósito es describir variables y analizar su 
incidencia e interrelación en un momento dado. Se divide en: exploratorios, descriptivos y 
correlacionales-causales. 
1. Exploratorio: su propósito es comenzar a conocer una variable o un conjunto de 
variables, una comunidad, un contexto, un evento, una situación. Busca cuál es el 
nivel o modalidad de una variable en un momento dado. 
2. Descriptivo: tienen como objetivo indagar la incidencia de las modalidades o niveles 
de una o más variables en una población. El procedimiento consiste en ubicar en una 
o diversas variables a un grupo de personas, objetos, etc, y así proporcionar su 
descripción. 
3. Correlacional-causal: estos diseños describen relaciones entre dos o más categorías, 
conceptos o variables en un momento determinado. A veces, únicamente en términos 
correlacionales, otras en función de la relación causa-efecto (causales). Cuando 
establecen relaciones causales son explicativos. 
 
Longitudinal: 
Recaban datos en diferentes puntos en el tiempo. Realiza inferencias acerca de cambios, sus 
causas y efectos. Se divide en: diseños de tendencia, diseño de evolución de grupos (o 
cohorte) y panel. 
1. De tendencia: son aquellos donde se hacen varias mediciones a las mismas variables. 
Su característica distintiva es que la atención se centra en la población. Los 
participantes del estudio no son los mismos, pero la población sí, por ej los 
adolescentes crecen con el transcurrir del tiempo, pero siempre hay una población de 
jóvenes. 
2. De cohorte: se analizan cambios a través del tiempo en las mismas variables y en los 
mismos subgrupos, es decir, toman un grupo y lo siguen en el tiempo. Estos 
subgrupos están vinculados de alguna manera, generalmente por la edad o la época. 
3. Panel: toda una población o grupo es seguido a través del tiempo. 
 
Estudios de caso: 
Los estudios de caso son considerados por algunos autores como una clase de diseños, a la 
par de los experimentales, no experimentales y cualitativos. 
Cuando adopta un modelo no experimental, lo que hace es seguir a una persona en algún 
aspecto crítico a través del tiempo. Ej: en un tratamiento psicoterapéutico. 
 
 
 
 
 
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Capítulo 8. Selección de la muestra - Hernández Sampieri. 
 
 Las muestras se utilizan por economía de tiempo y recursos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
¿Sobre qué o quiénes se recolectarán datos? 
El ️ interés ️se ️centra ️en ️ “qué️o ️quiénes”, ️es ️decir, ️en ️ los ️participantes, ️objetos, ️sucesos ️o ️
comunidades de estudio (las unidades de análisis), depende del planteamiento de la 
investigación y de los alcances del estudio. En la situación de que el objetivo sea describir el 
uso que hacen los niños de la televisión, lo más factible sería interrogar a un grupo de niños. 
Por tanto, para seleccionar una muestra, lo primero que hay que hacer es definir la unidad 
de análisis (individuos, organizaciones, periódicos, comunidades, situaciones, eventos, etc.). 
Para el proceso cuantitativo la muestra es un subgrupo de la población de interés sobre el 
cual se recolectarán datos, y que tiene que definirse o delimitarse de antemano con precisión, 
éste deberá ser representativo de dicha población. 
Muestreo: Es el proceso de selección de casos para poner a prueba nuestra hipótesis. 
¿Cómo se delimita una población? 
Una vez que se ha definido cuál será la unidad de análisis, se procede a delimitar la población 
que va a ser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Una población 
es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones. 
El primer paso para evitar tales errores es una adecuada delimitación del universo o 
población. Los criterios que cada investigador cumpla dependen de sus objetivos de estudio, 
lo importante es establecerlos de manera muy específica. 
 
¿Cómo seleccionar la muestra? 
La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Es un subconjunto de elementos 
que pertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población. En 
realidad, pocas veces es posible medir a toda la población, por lo que obtenemos o 
seleccionamos una muestra y, desde luego, se pretende que este subconjunto sea un reflejo 
fiel del conjunto de la población. 
En resumen.. 
¿Cómo se hace el proceso? 
1. Definir la unidad de análisis 
● Son los casos o elementos de nuestra investigación 
● Es el tipo de objeto acerca del cual se busca información en la investigación. 
● Es una abstracción ( Ej ama de casa argentina) 
● Debe estar situada en tiempo y espacio 
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La unidad de análisis pueden ser sujetos, grupos, eventos o situaciones, objetos. Depende 
de la pregunta de investigación y el alcance del estudio. 
2. Definir la población (N) 
● Es a quién queremos generalizar los resultados 
● Debe ser coherente al problema de investigación. 
3 Definir la muestra (n) 
● Es el subgrupo de la población que nos interesa 
 
 
Tipos de muestra: 
Muestra probabilísticas: en la misma todos los elementos de la población tienen la misma 
posibilidad de ser escogidos y se obtienen definiendo las características de la población y el 
tamaño de la muestra, y por medio de una selección aleatoria o mecánica de las unidades de 
análisis. 
Muestras no probabilísticas: No todos los elementos de la población tienen la posibilidad de 
ser escogidos. El proceso depende de la toma de decisiones de un investigador o de un grupo 
de investigadores y de las muestras seleccionadas obedecen a otros criterios de 
investigación. 
En las muestras de este tipo, la elección de los casos no depende de que todos tengan la 
misma probabilidad de ser elegidos, sino de la decisión de un investigador o grupo de 
personas que recolectan los datos. 
La única ventaja de una muestra no probabilística es su utilidad para determinado diseño de 
estudio ️que ️requiere ️no ️tanto ️una ️“representatividad” ️de ️elementos ️de ️una ️población, ️sino ️
una cuidadosa y controlada elección de casos con ciertas características especificadas 
previamente en el planteamiento del problema 
¿Cómo se selecciona una muestra probabilística? 
Las muestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizá la principal sea que puede 
medirse el tamaño del error en nuestras predicciones. Se dice incluso que el principal objetivo 
en el diseño de una muestra probabilística es reducir al mínimo este error, al que se le llama 
error estándar. 
son esenciales en los diseños de investigación transeccionales, tanto descriptivos como 
correlacionales-causales. Las unidades o elementos muestrales tendrán valores muy 
parecidos a los de la población, de manera que las mediciones en el subconjunto nos darán 
estimados precisos del conjunto mayor. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Para hacer una muestra probabilística son necesarios dos procedimientos: 
1. calcular un tamaño de muestra que sea representativo de la población; 
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2. seleccionar los elementos muestrales (casos) de manera que al inicio todos tengan la 
misma posibilidad de ser elegidos. 
 
1. Cálculo del tamaño de muestra 
Cuando se hace una muestra probabilística, uno debe preguntarse: dado que una población 
es de N tamaño, 3 ¿cuál es el menor número de unidades muestrales (personas, 
organizaciones, capítulos de telenovelas, etc.) que necesito para conformar una muestra (n) 
que me asegure un determinado nivel de error estándar, digamos menor de 0.01?. 
La respuesta a esta pregunta busca encontrar una muestra que sea representativa del 
universo o población con cierta posibilidad de error (se pretende minimizar) y nivel de 
confianza (maximizar), así como probabilidad 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. Selección de elementos muestrales 
Debo contar con un marco o listado: guías telefónicas- miembros de asociaciones-listas de 
escuelas- directorios especializados- registros médicos- base de datos de clientes de una 
empresa. 
Procedimientos de selección: 
❖ Tómbola: consiste en numerar todos los elementos muestrales de la población, del 
uno al número N. Después se hacen fichas o papeles, uno por cada elemento, se 
revuelven en una caja y se van sacando n número de fichas, según el tamaño de la 
muestra. 
❖ Números aleatorios o tablas: Utilizó una tabla que ya existe originada por una ruleta 
electrónica. 
❖ Selección sistemática: Tomó un intervalo K y lo utilizó de manera sistemática. Implica 
elegir dentro de una población N un número n de elementos a partir de un intervalo. 
Este último (K) es un intervalo que se va a determinar por el tamaño de la población y 
el tamaño de la muestra. 
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Algo esencial que precede de la selección de una muestra es: el marco muestral. Éste 
constituye un marco de referencia que nos permite identificar físicamente los elementos de la 
población, la posibilidad de enumerarlos y, por ende, de proceder a la selección de los 
elementos muestrales (los casos de la muestra). 
Se trata de un listado existente o una lista que es necesario confeccionar ad hoc, con los 
casos de la población. Los listados existentes sobre una población son variados: guías 
telefónicas, listas de miembros de las asociaciones, directorios especializados, listas oficiales 
de escuelas de la zona, bases de datos de los alumnos de una universidad o de los clientes 
de una empresa, registros médicos, catastros, nóminas de una organización, etc. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Capítulo 9. Recolección de datos - Hernández Sampieri. 
 
Recolectar los datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que nos 
conduzcan a reunir datos con un propósito específico. 
 
El plan se nutre de diversos elementos: 
1. Las variables, conceptos o atributos a medir (contenidos en el planteamiento e 
hipótesis o directrices del estudio). 
2. Las definiciones operacionales. La manera como hemos operacionalizado las 
variables es crucial para determinar el método para medirlas, lo cual a su vez, 
resulta fundamental para realizar las inferencias de los datos. 
3. La muestra. 
4. Los recursos disponibles (de tiempo, apoyo institucional, económicos, etcétera). 
 
Si quiero recolectar datos debo medir variables o conceptos. La medición es el proceso de 
vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos, que se realiza medianteun plan 
explícito y organizado para clasificar los datos disponibles, en términos del concepto que el 
investigador tiene en mente. 
 
¿Cómo recolecto los datos? 
Instrumentos de medición 
Recurso que utiliza el investigador para registrar información o datos sobre las variables que 
tiene en mente. 
En toda investigación cuantitativa aplicamos un instrumento para medir las variables 
contenidas en las hipótesis (y cuando no hay hipótesis simplemente para medir las variables 
de interés). Esa medición es efectiva cuando el instrumento de recolección de datos en 
realidad representa a las variables que tenemos en mente. 
 
Niveles de medición o recolección de datos 
 
Observación: Es el registro sistemático, válido y confiable de comportamiento o conducta 
manifiesta. Se recolecta información más sobre la conducta que sobre las percepciones. 
Tipos de observación: 
Según el grado en que participa el investigador: abarca desde el participante completo, 
cuyo papel como observador se oculta a los demás sujetos que toman parte, hasta el 
observador completo. 
Según en el nivel que se registra y observa el comportamiento: desde el comportamiento 
molar, que se refiere a uno de mayor escala, como saludar a una persona que entra en la 
habitación, a el comportamiento molecular; es menos probable que precise interpretación. 
Según que tan predeterminada esté la observación: abarca de lo que se denomina 
observación informal o casual, a la formal o sistemática. 
 
Análisis de contenido: es el análisis de los productos de un comportamiento que ya pasó. Es 
una forma de observar sin intrusión, el investigador no está presente cuando las acciones 
se desarrollan, sino que analiza los trazos dejados por estas. 
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Ejemplos: se analizan las notas de opinión de un diario, las historias clínicas de los 
pacientes, registros de un discurso, o de una entrevista. 
 
Cuestionario: consiste en un conjunto de preguntas respecto de una o más variables a 
medir. 
Tipos de preguntas 
● Cerradas: contienen opciones de respuesta previamente delimitadas. Son más 
fáciles de codificar y analizar. Ejemplo: ¿ Estudia usted actualmente? si-no 
● Abiertas: No delimitan las alternativas de respuesta. Son útiles cuando no hay 
suficiente información sobre las posibles respuestas de las personas. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tipos de preguntas según su contenido: 
● Demográficas: género, edad, nivel socioeconómico, 
estado civil, escolaridad (nivel de estudios), religión, 
afiliación política, colonia, barrio o zona donde vive, 
pertenencia a ciertas agrupaciones, ocupación 
(actividad a la que se dedica), años de vivir en el lugar 
actual de residencia, etc. 
 
● Comportamiento: indaga si la persona realiza o ha realizado alguna acción. (ej. 
Fuman, concurre a psicoterapia, realiza actividades al aire libre). 
● Opiniones, creencias y actitudes: lo que el encuestado considera cierto, o lo que 
creen que debe ser cierto. 
 
¿Cómo deben ser las primeras preguntas de un cuestionario? 
En algunos casos es conveniente iniciar con preguntas neutrales o fáciles de contestar, 
para que el participante se adentre en la situación. No se recomienda comenzar con 
preguntas difíciles o muy directas. Cuando construimos un cuestionario, es indispensable 
que pensemos en cuáles son las preguntas ideales para iniciar. Éstas deberán lograr que el 
sujeto se concentre en el cuestionario. 
 
Escala de actitudes: La actitud es una predisposición aprendida para responder 
coherentemente de manera favorable o desfavorable ante un objeto, ser vivo, actividad, 
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concepto, persona o sus símbolos. Las actitudes sólo son un indicador de la conducta, pero 
no la conducta en sí. 
Las actitudes están relacionadas con el comportamiento que mantenemos en torno a los 
objetos a que hacen referencia. Si mi actitud hacia el aborto es desfavorable, 
probablemente no abortaría o no participaría en un aborto. Si mi actitud es favorable a un 
partido político, lo más probable es que vote por él en las próximas elecciones. 
❖ Tienen dirección: 
Favorable o positiva: Si la afirmación es positiva, significa que califica favorablemente al 
objeto de actitud; de este modo, cuanto más de acuerdo con la frase estén los participantes, 
su actitud será igualmente más favorable. 
Desfavorable o negativa: si la afirmación es negativa, significa que califica desfavorablemente 
al objeto de actitud, y cuanto más de acuerdo estén los participantes con la frase, implica 
que su actitud es menos favorable, esto es, más desfavorable. 
❖ Tienen intensidad: 
Alta- Baja 
 
Escala tipo Likert 
Conjunto de ítems que se presentan en forma de afirmaciones para medir la reacción del 
sujeto en tres, cinco o siete categorías. Es decir, se presenta cada afirmación y se solicita al 
sujeto que externe su reacción eligiendo uno de los cinco puntos o categorías de la escala 
¿Está ud conforme con su rendimiento en el último parcial? 
 5 - 4 - 3 - 2 - 1 
Totalmente Conforme Totalmente desconforme 
 
Tres cuestiones fundamentales para un instrumento o sistema de medición: 
 
El tránsito de la variable al ítem: Cuando se construye un instrumento, el proceso 
más lógico para hacerlo es transitar de la variable a sus dimensiones o componentes, luego 
a los indicadores y finalmente a los ítems o reactivos. En la tabla 9.2 podemos ver ejemplos 
de este tránsito. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Codificación de datos: Significa asignar a los datos un valor numérico o símbolo que 
los represente, ya que es necesario para analizarlos cuantitativamente. Es lo que se hace 
luego de que se han recolectado los datos. 
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Por ️ejemplo, ️si ️tuviéramos ️la ️variable ️“género” ️con ️sus ️respectivas categorías, masculino y 
femenino, a cada categoría le asignaríamos un valor. Esto podría ser: 
Categoría Codificación (valor asignado) 
Maculino 1 
Femenino 2 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Niveles de medición de las variables: 
1. Nivel de medición nominal. En este nivel hay dos o más categorías del ítem o la 
variable. Las categorías no tienen orden ni jerarquía. Lo que se mide (objeto, 
persona, etc.) se coloca en una u otra categorías, lo cual indica tan sólo diferencias 
respecto de una o más características. ️Por ️ejemplo, ️la ️variable ️“género” ️de ️la ️
persona posee sólo dos categorías: masculino y femenino. Ninguna de las 
categorías implica mayor jerarquía que la otra. No hay mayor o menor. 
2. Nivel de medición ordinal. En este nivel hay varias categorías, pero además 
mantienen un orden de mayor a menor. Las etiquetas o los símbolos de las 
categorías sí indican jerarquía. Por ejemplo, el prestigio ocupacional en Estados 
Unidos se ha medido por diversas escalas que reordenan las profesiones de 
acuerdo con su prestigio, por ejemplo: 
Valor en Profesión 
 escala 
 
90 Ingeniero químico 
80 Científico de ciencias naturales (excluyendo la química) 
60 Actor común 
50 Operador de estaciones eléctricas de potencia 
02 Manufacturero de tabaco 
 
3. Nivel de medición por intervalos. Además del orden o la jerarquía entre categorías, 
se establecen intervalos iguales en la medición. Las distancias entre categorías son 
las mismas a lo largo de toda la escala, por lo que hay un intervalo constante, una 
unidad de medida. 
Por ejemplo, en una prueba de resolución de problemas matemáticos (30 problemas 
de igual dificultad). Si Ana Cecilia resolvió 10, Laura resolvió 20 y Abigail, 30. La 
distancia entre Ana Cecilia y Laura es igual a la distancia entre Laura y Abigail. 
 
 
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4. Nivel de medición de razón. En este nivel, además de tenerse todas las características 
del nivel de intervalos (periodosiguales entre las categorías, y aplicación de 
operaciones aritméticas básicas y sus derivaciones), el cero es real y es absoluto. 
Cero absoluto implica que hay un punto en la escala donde está ausente o no existe 
la propiedad medida. 
Ejemplos de estas mediciones serían la exposición a la televisión (en minutos), el 
número de hijos, las ventas de un producto, los metros cuadrados de construcción, 
ingresos (en moneda), presión arterial, etcétera. 
 
 
 
 
 
 
Instrumentos de recolección de datos en investigación psicológica - 
Ficha de Cátedra. 
 
Un punto principal a tener en cuenta en la realización del diseño es el modo en el que se van 
a recolectar los datos, por lo que el investigador debe seleccionar instrumentos de medición 
acordes a la investigación. 
Los instrumentos son dispositivos para captar, recolectar o producir la información necesaria 
para los fines de la investigación. Si entre los instrumentos existentes no se encuentra uno 
adecuado, el investigador debe diseñar uno que cumpla con los requisitos necesarios. 
Algunos aspectos a tener en cuenta: 
 
● ¿El instrumento cumple suficientemente con los criterios de confiabilidad, validez y 
objetividad? 
● ¿Cuento con el tiempo, los recursos y el personal necesario para administrarlo? 
● ¿Qué recaudos éticos debo considerar? 
● ¿Debo solicitar autorización del autor para poder incluirlo en mi investigación? 
 
Al tratarse de investigaciones cuantitativas, es necesario que las mediciones que haga el 
investigador sean lo suficientemente precisas. Una particularidad de la psicología es que 
trabaja con abstracciones, lo que implica una dificultad para la medición de estas variables, 
por esto es que para medir esas abstracciones será necesario identificar, partiendo de la 
definición conceptual de la variable, aquellos observables empíricos que se vinculan con 
dicha variable. 
A estos datos observables que se asocian, según el marco teórico, a una variable, se los 
denomina indicadores. Los instrumentos de recolección de datos deben ser capaces de 
captar los indicadores definidos para cada variable de un estudio. 
 
 
 
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Los instrumentos a emplear deben: 
● Captar adecuadamente los indicadores que se hayan definido para la variable. 
● Contar con un sistema de medición numérico para los diferentes valores que puede 
asumir la variable (en cualquiera de sus posibilidades: nivel de medición nominal, 
ordinal, intervalar o de razón). 
● Permitir registrar dichos valores de modo sistemático y estructurado, siguiendo un 
sistema de reglas que se aplicará de modo similar en todos los casos. 
 
Además, un instrumento de medición debe cumplir tres requisitos para ser útil en el marco de 
una investigación: confiabilidad, validez y objetividad. 
➞Confiabilidad: hace referencia al grado en que las puntuaciones de un instrumento están libres 
de error. 
➞Validez: considera si el instrumento mide adecuadamente el constructo o variable que se 
propone medir. 
➞Objetividad: indica en qué grado el instrumento es permeable a la influencia de los sesgos y 
tendencias del investigador o investigadores que lo administran, califican e interpretan. 
 
Los instrumentos se construyen siguiendo una serie de pasos para que logren estos 
requisitos. Los instrumentos más utilizados son: 
1. Observación: se caracteriza por ser planificada, estructurada, objetiva y registrada, 
de modo que la información que se obtenga por su medio sea comprobable y tenga 
garantías de cientificidad. El tipo de observación que se empleará en el marco de una 
investigación depende del recorte acerca de la serie de fenómenos que son relevantes 
como evidencia empírica, lo que se precisa con el problema de estudio. Es útil cuando: 
➢Cuando los participantes tienen poco repertorio lingüístico si carecen de él. 
➢Si queremos estudiar el comportamiento sin que los participantes sean conscientes 
de ello. 
➢Si queremos comparar cómo las personas hacen algo y luego cómo dicen que lo 
hacen. 
➢Si se trata de un tema en que los participantes podrían querer aparecer de una 
manera distinta a como en realidad son. 
Tipos de observación: 
● Según el grado en el que participa el investigador: observador completo, 
observador como participante, participante como observador, participante 
completo. 
● Según el nivel en que se observa y registra el comportamiento: desde un nivel 
molar (a gran escala) a molecular (pequeña escala poca interpretación) 
● Según qué tan predeterminada esté la observación: informal a formal o 
sistemática. 
 
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En los estudios cuantitativos de campo en psicología, el tipo de observación es 
estructurada y el rol del observador tiende a ser observador completo u observador 
como participante. Dentro de los registros estructurados, en Psicología suele ser 
frecuente el empleo de listas de chequeo (Check List) y escalas de calificación. 
 
2. Entrevista: refiere a una forma especial de encuentro: una conversación a la que se 
recurre con el fin de recolectar determinado tipo de información. La conversación es 
dirigida por el entrevistador. El contacto interpersonal entre el investigador y el 
entrevistado puede llevarse a cabo de modo directo (cara a cara), mediante vía 
telefónica o de modo virtual. El registro de la información también es fundamental, se 
suele grabar la entrevista. 
Tipos de entrevista: 
● No estructurada o abierta: El grado de libertad del entrevistado para responder 
es amplio, se establece un tema a abordar pero no se sigue un orden 
preestablecido. A medida que el sujeto aporta información el entrevistador 
agrega preguntas a su criterio. 
● Semi-estructurada: Hay una guía de preguntas a seguir, pero son amplias y 
puede modificarse el orden de presentación. Además, el entrevistador puede 
sumar nuevas preguntas. Suele haber preguntas abiertas y cerradas, las 
abiertas un poco más específicas que en una entrevista abierta. 
● Estructurada: Presentan un diseño previo detallado, hay un orden de 
preguntas, las preguntas cuentan con gran especificidad y el sujeto está más 
limitado en cuanto a sus respuestas. Algunos tipos de estas entrevistas se 
encuentran estandarizadas. 
 
En investigación cuantitativa, el tipo de entrevista más empleado es el semi-
estructurado o estructurado, ya que ello permite un rápido tratamiento estadístico de 
los datos. 
Pueden aparecer algunas complicaciones: 
➢Calidad de los datos recogidos: es fundamental que el entrevistador se encuentre 
capacitado para asegurar una correcta administración. Hay que tener en cuenta las 
condiciones del ambiente en que se llevará a cabo la entrevista, el modo y orden de 
formulación de las preguntas, etc. En cuanto al registro y codificación de las 
respuestas, deben establecerse reglas precisas para determinar, por ejemplo, a qué 
categoría preestablecida corresponde una respuesta. 
➢Aspectos éticos: antes de comenzar la entrevista, debe solicitarse el consentimiento 
informado y explicar con claridad suficiente al entrevistado el objetivo de la entrevista 
y cómo será empleada la información obtenida. Durante la entrevista, las preguntas 
que se plantean deben encontrarse directamente vinculadas al objetivo de la 
investigación, respetando la intimidad de los participantes; el trato debe ser 
respetuoso, el entrevistador no debe hacer valoraciones personales sobre la 
información que brinda la persona y las preguntas no tienen que sugerir respuestas 
deseables. Una vez obtenida la información, debe asegurarse el resguardo y la 
confidencialidad de la misma. 
 
3. Cuestionarios: es un conjunto de preguntas respecto de una variable que se quiere 
medir. Este conjunto de preguntas puede ser administrado por el investigador de modo 
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presencial, vía telefónica o empleando algún otro medio virtual. Las preguntas pueden 
ser: 
● Abiertas: no se delimitan de antemano las alternativas de respuesta. Permiten 
que la personaelabore su respuesta empleando sus propias palabras y 
explayándose al respecto. 
● Cerradas: contienen opciones de respuesta previamente delimitadas. 
 
Las abiertas llevan más tiempo de aplicación y son más costosas, a su vez es más 
difícil en cuanto a la codificación, es decir, para pasarlas a datos numéricos y para 
comparar entre respuestas. Si tengo conocimiento del tema, me convienen preguntas 
cerradas. 
Las preguntas de los cuestionarios deben cumplir con lo siguiente: 
➢No emplear términos técnicos o de difícil comprensión 
➢Deben ser suficientemente breves para favorecer la comprensión e incluir una sola 
idea sobre la que se pregunta 
➢No deben sugerir una respuesta deseable. 
 
En investigación psicológica de enfoque cuantitativo, se emplean con mayor 
frecuencia preguntas de tipo cerrado. Todas las investigaciones, más allá de los 
instrumentos de recolección de datos a que recurran, incluyen un cuestionario socio-
demográfico, a partir del cual se recaba información sobre las características de la 
muestra. 
 
4. Aparatos y Equipos: en ocasiones hay información que solo puede ser recogida 
mediante aparatos y equipos. En la psicología son de interés variables motoras, 
cognitivas y psicofisiológicas que, por lo general, no son controladas voluntariamente 
por los sujetos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
● Variables Psicofisiológicas: la psicofisiología estudia a aquellas respuestas 
fisiológicas que pueden ser consideradas índices de procesos o estados 
psicológicos. Esas respuestas provienen de: 
➢El sistema nervioso central, ej: la actividad eléctrica cerebral. 
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➢El sistema nervioso autónomo, ej: reflejos. 
➢El sistema endócrino, ej: nivel de hormonas, vinculado a diversos tipos de 
comportamiento entre ellos el sexual, agresivo o emocional. 
➢El sistema somático, ej: la respiración. 
➢El sistema cardio-vascular, ej: la presión sanguínea. 
Los instrumentos más utilizados son: electroencefalograma, resonancia 
magnética, electrocardiograma, etc. 
 
5. Pruebas Estandarizadas: son los test. Un test psicológico es un procedimiento de 
medida objetiva y estandarizada de una muestra de comportamientos. Tiene 3 
elementos principales: 
● Medición objetiva: sustitución del juicio personal, a través de normas se llega 
a que se interpreten todas las puntuaciones en igualdad de condiciones. 
● Estandarización: las puntuaciones obtenidas dependen de un procedimiento 
que las hacen independientes del profesional que administra los tests. Estas 
pruebas cuentan con normas que son resultados obtenidos en el test por una 
muestra representativa de la población de interés, los cuales se resumen en 
baremos, que permiten comparar las puntuaciones de un sujeto particular con 
los obtenidos por la muestra de referencia. 
● Muestra de comportamientos: El valor de un test se encuentra en su capacidad 
para suscitar y medir comportamientos que resulten un buen indicador del 
conjunto global de comportamientos implicados en los fenómenos de interés. 
 
Diferencias entre cuestionario, escala e inventario: 
➢Las escalas muestran el enunciado del elemento junto a una serie de alternativas 
de respuesta categorizadas de forma ordenada (escalas de categorías o escalas de 
clasificación). El sujeto que responde puede mostrar su posición respecto a lo que se 
muestra en el enunciado eligiendo la categoría con la que se siente más identificado. 
➢Los cuestionarios suelen estar formados por elementos cuyas alternativas de 
respuesta no forman categorías ordenadas (listados). Cada alternativa es 
independiente de las demás. 
➢Los inventarios se suelen reducir a una serie de enunciados ante los que los 
sujetos han de responder en función de su grado de acuerdo o desacuerdo. 
 
6. Técnicas Proyectivas: se caracterizan por ser dispositivos para la recogida de 
información donde la clase de estímulos que se presenta a los sujetos es de carácter 
ambiguo y poco estructurado, considerándose que permiten la exploración de la 
personalidad. Permiten el acceso a un cierto nivel de la subjetividad, el sujeto percibe 
en función de su estructura de personalidad y de las características de su mundo 
interno (fantasías, mecanismos de defensa, relación de objeto). Algunas de ellas 
solicitan al sujeto realizar un dibujo, ej: casa-árbol-persona. Un ejemplo de técnica 
proyectiva es el Test de Rorschach. 
● Criterios para la selección de instrumentos: 
1. Adecuación: coherencia entre la definición conceptual de las variables y el 
instrumento seleccionado. 
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2. Calidad: Todo instrumento debe cumplir requisitos técnicos de confiabilidad, validez 
y objetividad, lo cual asegura una medición suficientemente precisa. 
3. Administración cuidadosa: al momento de recolectar los datos, el personal que se 
encarga de dicha tarea debe estar capacitado y conocer los pasos a seguir en el 
proceso de administración. 
4. Accesibilidad a las fuentes de información: el investigador debe asegurarse que 
es posible utilizar el instrumento seleccionado en la muestra de sujetos que 
participarán de la investigación. 
5. Tiempo requerido: muchos procedimientos de medición son complejos y requieren 
contar con mucho tiempo para la recolección de datos. El investigador deberá 
considerar este aspecto al seleccionar el instrumento a emplear, así como el tamaño 
de la muestra. Por ejemplo, será mayor el esfuerzo necesario para utilizar 
procedimientos extensos en una muestra de gran tamaño. 
6. Recursos materiales y costos: algunos instrumentos requieren una gran inversión 
si deben ser adquiridos o son de difícil acceso. 
7. Aspectos éticos: el investigador debe evaluar cuidadosamente que la administración 
de los instrumentos no implique riesgos para los sujetos. 
 
 
 
Capítulo 10. Análisis de los datos cuantitativos - Hernández Sampieri. 
 
Los análisis de datos dependen de 3 factores: el nivel de medición de las variables, la manera 
como se hayan formulado las hipótesis y el interés del investigador. 
En cuanto al primer factor, se refiere a que el análisis aplicado a una variable nominal es 
distinto al que se aplica a una variable por intervalos. 
El investigador realiza análisis de estadística descriptiva para cada una de las variables de la 
matriz y luego para cada una de las variables del estudio, finalmente aplica cálculos 
estadísticos para probar sus hipótesis. 
 
➢¿Qué es la estadística? 
Es una manera de pensar y tratar cierta problemática que la realidad plantea, de una manera 
más elaborada, objetiva y exacta que lo que hace el pensamiento intuitivo y subjetivo, dando 
criterios de decisión cuando prevalecen condiciones de indeterminación. 
Dentro de los estudios cuantitativos, podemos hablar de estadística descriptiva y estadística 
inferencial. 
● Estadística descriptiva: es la parte de la estadística que se ocupa de recopilar, 
representar y condensar los datos obtenidos del universo del estudio. 
Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando tablas, gráficos e 
indicadores, con estos se puede presentar y resumir la información de forma clara. 
Con esto también se trata de detectar algún patrón de comportamiento de las 
unidades de análisis o de las características estudiadas. 
Siempre hay estadística descriptiva. 
Es descriptiva porque es la caracterización de cada una de las variables del estudio. 
Ej: información general sobre los participantes (relacionada con el muestreo, es 
información ️ “secundaria”), ️ variables ️ principales ️ relacionadas ️ con ️ la ️ hipótesis ️ y ️ el ️
objetivo (relacionada con los resultados). 
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Hay 4 posibilidades de estadística descriptiva: 
1. Medidas de variabilidad: designa las variaciones observadas en los valores de una 
variable, es decir que permite ver cuánto varían los datos. Son intervalos que designan 
distancias o un número de unidades en la escala de medición. 
No hay variabilidad cuando todos los puntajestienen el mismo valor, o muy similar. Sí 
hay variabilidad cuando los puntajes obtenidos se distribuyen a lo largo de todos los 
valores posibles, por lo que puedo continuar con el análisis. 
Contiene rango, desviación estándar y varianza. 
➞Rango: diferencia entre la mayor puntuación y la menor, e indica la extensión total 
de los datos en la escala. Se saca restándole al número mayor el número menor. 
2. Distribución de frecuencias: es un conjunto de puntuaciones ordenadas en sus 
respectivas categorías. Es la cantidad de respuestas encontradas para cada uno de 
los valores de la variable ️estudiada, ️es ️la ️“cantidad ️de ️casos”. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
La distribución de frecuencias pueden presentarse en forma de histogramas o gráficas 
de otro tipo (ej: de pastel). 
3. Medidas de tendencia central: refieren al centro de la distribución de los valores. Las 
principales medidas de tendencia central son tres: moda, mediana y media. El nivel 
de medición de la variable determina cuál es la medida de tendencia central apropiada 
para interpretar. 
● Media: es el promedio, funciona de manera que se suman todas las puntuaciones, 
luego se divide el número obtenido por la cantidad de puntuaciones. Es la medida de 
tendencia central más utilizada. 
● Mediana: categoría o puntuación que deja por encima y por debajo la misma cantidad 
de casos una vez que han sido ordenados de menor a mayor. Es decir, es el valor que 
divide la distribución por la mitad; la mitad de los casos caen por debajo de la mediana 
y la otra mitad se ubica por encima de ésta. La mediana refleja la posición intermedia 
de la distribución. 
Es propia de los niveles de medición ordinal, por intervalos y de razón. No tiene sentido 
con variables nominales, porque en este nivel no hay jerarquías. 
● Moda: categoría o puntuación que se presenta con mayor frecuencia. 
 
La más exacta es la media; la mediana y la moda son inexactas. Normalmente, las 
investigaciones suelen tener una sola. 
La media es la medida más usada por los psicólogos. 
 
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Ficha de cátedra. El proceso de recolección de datos en investigaciones 
experimentales 
 
En las investigaciones cuantitativas, el investigador debe realizar una serie de acciones 
sistemáticas secuenciales con el propósito de poner a prueba las hipótesis de investigación. 
Siguiendo este proceso, se llega a un punto donde los datos empíricos muestran si podemos 
aceptar la hipótesis o si hay que rechazarla. 
Normalmente en la psicología, el planteo del problema y la formulación de hipótesis de 
investigación suelen expresarse en términos conceptuales. Esto quiere decir que no pueden 
ser directamente observados y no es posible percibirlos por medio de nuestros sentidos. Por 
esto es que hay procedimientos para ver si estos conceptos puedan llegar a ser observables, 
medibles y cuantificables. En este sentido, la recolección de datos cuantitativos puede verse 
como un eslabón que permite pasar desde una discusión en el plano teórico-conceptual a 
una discusión en el plano estadístico y probabilístico. 
El concepto de medición 
La tarea de realizar una medición consiste en un proceso por el cual vinculamos conceptos 
abstractos con ciertos indicadores empíricos. Los datos recolectados serán la materia prima 
sobre la que el investigador operará para decidir el resultado de su investigación. 
Es importante aclarar que no toda recolección de datos es una medición. 
 
Estrategias de recolección de datos: 
1. Aprendizaje verbal: Suelen utilizarse como estímulos experimentales materiales 
que incluyen listas de palabras, pares de palabras asociadas, trigramas, sílabas sin 
sentido, dígitos, entre otros. Habitualmente, cuentan con una primera fase donde los 
participantes deben realizar alguna tarea de aprendizaje y luego, una fase posterior 
en la que se requiere el recuerdo del material aprendido. 
El interés central del investigador es estudiar la relación que existe entre los estímulos 
verbales presentados y los datos obtenidos para así establecer inferencias sobre el 
funcionamiento de la mente. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2. Tiempos de Reacción: En estos estudios se les presentan a los participantes 
diferentes estímulos en la pantalla de una computadora con la instrucción de identificar 
un ítem y al hacerlo presionar una tecla o botón en el menor tiempo posible. Aquí los 
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experimentadores realizan variaciones en el tipo de ítems a identificar. En estos 
estudios, aquello que se mide es el tiempo que transcurre entre la aparición del 
estímulo y el momento de presionar el botón. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3. Facilitación: Permite investigar el grado en que la activación de ciertos conceptos o 
ítems de información influyen sobre la ejecución de diferentes tareas. Los estudios en 
este paradigma experimental incluyen una primera fase de activación, que puede 
consistir en la realización de tareas como por ejemplo la comprensión de texto, el 
reconocimiento de imágenes o de atención. Luego, existe una segunda fase de 
ejecución donde los participantes deben resolver algún tipo de problema, realizar 
alguna tarea de razonamiento o de decisión léxica. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
4. Doble tarea o tareas múltiples: Es frecuentemente utilizado en los estudios de 
procesos atencionales y de memoria. Los diseños suelen incluir una tarea principal 
que todos los participantes deben realizar y sobre la que se medirá la calidad de su 
ejecución. Mientras que la mitad de ellos únicamente realizará esta tarea, la otra mitad 
deberá realizar de modo simultáneo una segunda tarea. Este paradigma permite 
realizar estimaciones sobre el nivel de demanda de la segunda tarea. A mayor 
demanda cognitiva de la segunda tarea sobre la primera, se esperará hallar mayores 
diferencias entre ambos grupos. 
 
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Uso de jueces: 
En ciertas ocasiones las respuestas requeridas no pueden ser pre-definidas por lo que se 
requiere que un observador externo realice la tarea de evaluar dichas respuestas. En este 
caso se solicita la colaboración de jueces que, al ser ajenos al estudio y desconocer su 
propósito, pueden ofrecer una evaluación más objetiva. 
1. Para llevar a cabo la evaluación por parte de los jueces se deben seguir una serie de 
pasos. Los investigadores preparan las instrucciones y los formatos con los que se 
presentarán los datos o productos para ser evaluados por los jueces; 
2. Luego se les explica a los jueces de forma detallada el procedimiento que deberán 
seguir para realizar la evaluación; 
3. Por último, los investigadores realizan el análisis de los datos, por ejemplo, el cálculo 
del grado de consistencia entre las valoraciones dadas por los diferentes jueces.