1. Pregunta de investigación clara:
- Los científicos comienzan con una pregunta o hipótesis de investigación claramente definida que pretenden investigar.
2. Aleatorización:
- La asignación aleatoria de participantes a diferentes grupos experimentales garantiza que los efectos observados no se deban a diferencias preexistentes entre los grupos.
3. Grupos de control:
- La inclusión de grupos de control permite a los investigadores comparar los efectos de una intervención o manipulación con una condición inicial o estándar.
4. Replicación:
- Realizar múltiples replicaciones de un experimento mejora la confiabilidad y validez de los hallazgos.
5. Cegamiento:
- Cuando sea posible, los investigadores emplean técnicas de cegamiento para evitar que los participantes y los investigadores sepan a qué grupo pertenece un participante (simple ciego) o qué tratamiento está recibiendo (doble ciego). Esto reduce los sesgos en la recopilación e interpretación de datos.
6. Cálculo del tamaño de la muestra:
- Los investigadores determinan el tamaño de muestra adecuado basándose en un análisis de poder estadístico para garantizar que el estudio tenga una alta probabilidad de detectar efectos significativos.
7. Medidas de validez y confiabilidad:
- Los investigadores utilizan medidas validadas y confiables para recopilar datos, asegurando que las mediciones capturen con precisión los constructos de interés.
8. Control de variables de confusión:
- El diseño experimental tiene como objetivo minimizar la influencia de variables de confusión que puedan afectar los resultados. Los investigadores pueden utilizar técnicas de emparejamiento, bloqueo o estadísticas para tener en cuenta estas variables.
9. Protocolos de recopilación de datos:
- Los protocolos estandarizados de recopilación de datos ayudan a garantizar la coherencia en la recopilación de datos entre participantes e investigadores.
10. Seguridad y privacidad de los datos:
- Los investigadores implementan medidas de seguridad de datos adecuadas para proteger la privacidad de los participantes y cumplir con las pautas éticas.
11. Estándares de informes:
- La presentación de informes transparentes sobre el diseño, la metodología y los resultados experimentales permite a otros investigadores evaluar la validez y reproducibilidad del estudio.
12. Revisión por pares:
- Los experimentos y sus diseños se someten a revisión por pares por parte de expertos en el campo, lo que brinda evaluación crítica y retroalimentación para mejorar la calidad del estudio.
Al adherirse a estos principios de buen diseño experimental, los científicos mejoran la confiabilidad, validez y reproducibilidad de sus datos, contribuyendo al avance del conocimiento científico sobre el comportamiento humano, la cognición y otros fenómenos psicológicos.