1. Diseños dentro de los sujetos frente a los sujetos:
* Diseño dentro de los sujetos: Todos los participantes reciben todos los niveles de la variable independiente. Por ejemplo, en un estudio que prueba el efecto de la cafeína en el tiempo de reacción, todos los participantes experimentarían las condiciones de cafeína y placebo. Este diseño es eficiente pero puede ser vulnerable a los efectos del orden (donde el orden de las condiciones influye en los resultados).
* Diseño entre sujetos: Se asignan diferentes participantes a diferentes niveles de la variable independiente. En el mismo ejemplo de cafeína, un grupo recibiría cafeína, mientras que otro grupo recibe placebo. Este diseño controla los efectos del pedido, pero requiere más participantes.
2. Diseños experimentales versus cuasi-experimentales:
* Diseño experimental: El investigador tiene un control completo sobre la variable independiente y puede asignar aleatoriamente a los participantes a diferentes condiciones. Este es el estándar de oro para establecer relaciones de causa y efecto.
* Diseño cuasi-experimental: El investigador no puede asignar al azar a los participantes a los grupos. Esto podría deberse a restricciones éticas o logísticas. Por ejemplo, estudiar los efectos de un nuevo método de enseñanza en los estudiantes en dos escuelas diferentes. Debido a que las escuelas ya están establecidas, el investigador no puede asignarles a los estudiantes al azar. Si bien los diseños cuasi-experimentales pueden ser valiosos, no pueden proporcionar el mismo nivel de confianza en las relaciones causales que los verdaderos diseños experimentales.
Estas son solo dos clasificaciones comunes. Hay muchas otras formas de clasificar las configuraciones experimentales dependiendo de la pregunta de investigación específica y las opciones de diseño.
