Ciencia de datos e investigación aplicada

Diseño experimental en Behavioral Science e investigación de mercados

Escrito por Gabriel Contreras | 2/10/2025 10:47:25 PM

¿Qué es un experimento en UX?

Un experimento es un estudio controlado en el que se manipula deliberadamente una variable independiente para observar sus efectos en una variable dependiente. La variable independiente es el factor que el investigador modifica intencionalmente, por ejemplo un cambio en el diseño de una interfaz. Por su parte, la variable dependiente es el resultado medible de interés que podría verse afectado por dicho cambio (por ejemplo, el tiempo que tarda un usuario en completar una tarea). En el contexto de la usabilidad (UX), este enfoque experimental permite validar con datos cómo una modificación de diseño impacta la experiencia del usuario, estableciendo relaciones causales claras en vez de suposiciones.

Diseños experimentales comunes en investigación UX

Existen diversos tipos de diseño experimental según cómo se asignan los participantes a condiciones y cómo se estructuran las variables. En investigación UX se emplean varios diseños clásicos. La siguiente tabla resume algunos de los más utilizados y sus características:

Diseño experimental Características principales
Diseño entre sujetos Cada participante se asigna solo a una de las condiciones o grupos. Es conceptualmente sencillo y evita el efecto de arrastre entre condiciones. Requiere un número mayor de participantes para obtener datos suficientes en cada variante.
Diseño intra sujetos Cada participante pasa por todas las condiciones. Controla la variabilidad individual (cada persona sirve como su propio control, aumentando la potencia estadística). Sin embargo, puede introducir efectos de orden (p. ej., aprendizaje o fatiga) que se deben contrarrestar mediante un adecuado contrabalanceo del orden de las pruebas
Diseño factorial Incluye dos o más factores independientes en un mismo experimento para estudiar sus efectos individuales y combinados (interacciones) sobre la(s) variable(s) dependiente(s)
Diseño factorial completo Es un diseño factorial en el que se prueban todas las combinaciones posibles de niveles de los factores. Garantiza explorar exhaustivamente cada combinación, aunque el número de condiciones crece rápidamente a medida que se añaden factores.
Diseño de cuadrado latino Organiza las unidades experimentales en una matriz (filas × columnas) de forma que cada tratamiento o condición aparezca exactamente una vez en cada fila y en cada columna. Esto permite controlar dos fuentes de variación (por ejemplo, las diferencias entre participantes y los efectos del orden de presentación) con un número mínimo de ensayos. Es útil para equilibrar el orden de condiciones en experimentos de medidas repetidas.

Métricas de usabilidad en experimentos UX

En un experimento de UX, la variable independiente suele ser una característica de diseño o una variante de interfaz cuyo efecto queremos evaluar, mientras que las variables dependientes son las métricas de usabilidad que indican el desempeño o la experiencia del usuario. Definir buenos indicadores es vital para medir correctamente el impacto de la intervención A continuación se presentan algunas métricas comunes empleadas como variables dependientes en estudios de usabilidad:

Métrica de usabilidad Definición / Forma de medición
Tasa de éxito de la tarea Porcentaje de usuarios que completan con éxito una tarea propuesta.
Tiempo de tarea Tiempo promedio que tardan los participantes en realizar la tarea.
Satisfacción del usuario Nivel de satisfacción reportado por los usuarios tras completar la tarea.

Efectos indeseados a evitar en el diseño experimental

Al diseñar experimentos de UX es importante anticipar y controlar ciertos efectos no deseados que pueden sesgar los resultados. Algunos de los principales efectos indeseados son:

Efecto a evitar Descripción
Efecto de arrastre(carry-over) Ocurre cuando la influencia de una condición se arrastra y afecta el comportamiento de los participantes en condiciones posteriores. Dicho de otro modo, la experiencia en una fase modifica el rendimiento en fases subsiguientes.
Efecto de aprendizaje(efecto de práctica) Sucede cuando los participantes mejoran su rendimiento simplemente por la práctica o repetición de la tarea, independientemente de la condición experimental. Un participante puede completar más rápido la segunda tarea solo porque le “tomó el truco”, no necesariamente por el cambio de diseño.
Efecto de fatiga Es lo opuesto al anterior: el rendimiento empeora en condiciones posteriores porque los participantes se cansan o se aburren. Esto puede aumentar el tiempo empleado, la cantidad de errores o la falta de atención en las últimas pruebas, dificultando la comparación justa entre condiciones.

Para mitigar estos efectos, una buena práctica es contrabalancear el orden de las condiciones: distribuir distintas secuencias de presentación entre los participantes de forma equitativa. Así, los posibles efectos de práctica o fatiga se reparten y se neutralizan. Si aún existe un alto riesgo de arrastre, conviene optar por un diseño entre sujetos para eliminar los efectos de orden por completo.

Fuentes: Los conceptos y ejemplos mencionados se basan en literatura de diseño experimental en psicología y UX, así como en guías sobre métricas de usabilidad y buenas prácticas para controlar sesgos en experimentos.