Ahora bien, para la aplicación de cualquier diseño experimental, es preciso considerar lo que Campbell y Stanley (1973, p. 17) señalan como factores que atentan contra la validez interna y la validez externa. Para la primera de ellas, estos autores enlistan ocho clases de factores que es preciso controlar con el fin de que sus efectos no modifiquen el resultado del experimento. Estos son: 

Por otra parte, los siguientes factores deben controlarse con el propósito de no afectar la validez externa del estudio: 

Antes de iniciar la descripción de algunos diseños experimentales, es necesario especificar el significado de la simbología que los estudiosos del tema han planteado para la explicación gráfica del diseño a utilizar. Enseguida se menciona lo que Hernández y colaboradores (2014, p. 140) consideran: 

Una vez explicadas de manera sucinta las consideraciones necesarias para comprender la forma en que se aplican los diseños experimentales y sabedores de que existe amplia variedad de diseños de este tipo, se presentan a continuación lo que Campbell y Stanley (1973) denominan como Pre experimentos y Experimentos puros. 

a) Pre experimentos 

1. Estudios de caso de una sola medición. 

Este diseño consiste en administrar un estímulo o tratamiento a un grupo y después aplicar una medición de una o más variables para observar cuál es el nivel del grupo en el grupo. Este diseño no cumple con los requisitos de un “experimento” puro. No hay manipulación de la variable independiente (niveles) o grupos de contraste (ni siquiera el mínimo de presencia o ausencia). Tampoco hay una referencia previa de cuál era el nivel que tenía el grupo en la o las variables dependientes antes del estímulo. No es posible establecer causalidad con certeza ni se controlan las fuentes de invalidación interna. 

2. Diseño de preprueba / posprueba con un solo grupo. 

A un grupo se le aplica una prueba previa al estímulo o tratamiento experimental, después se le administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al estímulo. 

Este diseño ofrece una ventaja sobre el anterior (estudio de caso con una sola medición): dado que cuenta con un punto de referencia inicial para ver el nivel que tenía el grupo en las variables dependientes antes del estímulo, lo que permite dar seguimiento al grupo . Sin embargo, este diseño no es conveniente para establecer causalidad, puesto que no existe manipulación ni grupo de comparación y es posible que actúen varias fuentes de invalidación interna 

3. Comparación con un grupo estático. 

Este es un diseño donde un grupo que ha experimentado X se compara con otro que no lo ha hecho, con el fin de establecer el efecto de X. 

La desventaja de este tipo de diseño es que no existe ningún medio explícito que permita asegurar que los grupos habrían sido equivalentes de no ser por la X. La ausencia de un medio tal, indicada en el diagrama por las líneas punteadas que separan a ambos grupos señala el factor que requiere control: la selección. 

b) Experimentos puros 

1. Diseño con  pre-prueba-pos-prueba  y grupo de control 

Este diseño incorpora la administración de prepruebas a los grupos que componen el experimento. Los participantes se asignan al azar a los grupos y después 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, también simultáneamente, una posprueba ( Petrosko , 2004, citado por Hernández, Fernández y Baptista, 2014). 

2. Diseño de cuatro grupos de Solomon 

El diseño elaborado por Solomon (1949) incorpora dos grupos experimentales y dos de control. Sólo uno de los grupos experimentales y uno de los grupos de control se les administra la preprueba; a los cuatro grupos se les aplica la posprueba. La asignación de participantes es aleatoria. 

3. Diseño con posprueba únicamente y grupo de control 

Este diseño contempla dos grupos. Uno de ellos recibe el tratamiento experimental y el otro no (grupo de control). De esta manera, la variable independiente sólo alcanza dos niveles: presencia y ausencia. Los participantes se asignan a los grupos aleatoriamente. Al término de la manipulación, se administra a ambos grupos una medición sobre la variable dependiente que se estudia. 

4. Diseños factoriales 

En algunas ocasiones, el tipo de investigación que se lleva a cabo exige estudiar la influencia de dos o más variables independientes, por lo que el método tradicional resulta inapropiado. Para estos estudios se utilizan los diseños factoriales. En este tipo de diseños “se manipulan dos o más variables independientes en dos o más niveles o modalidades de presencia en cada una de las variables independientes” (Hernández, Fernández y Baptista, 2014, p. 148). 

Por ejemplo, en el área educativa o de ciencias sociales, es posible estudiar los efectos de un método de enseñanza considerando la experiencia y los factores socio económicos. Sin embargo, este tipo de diseños también es aplicable a otras áreas, como en las ciencias agropecuarias, donde se utilizan para realizar pruebas de campo con el fin de probar el efecto de las variables en los cultivos. Los diseños factoriales permiten la manipulación de diversas variables interdependientes, lo que permite el logro de una investigación más eficiente al elaborar mayor número de correlaciones (Shuttleworth, 2009). 

La experimentación es una técnica utilizada para encontrar el comportamiento de una variable a partir de diferentes combinaciones de factores o variables de entrada de un proceso, que al cambiar la respuesta. Para entrar a experimentar es necesario pasar primero por el diseño de experimentos, esta técnica busca la manipulación sistemática de las variables de entrada de un proceso para entender el efecto que estas pueden causar en la variable respuesta. Es utilizado en las empresas debido a que  éste permite  visualizar situaciones que pueden suceder a partir de la realización de un proceso. En la industria se utiliza principalmente para buscar el mejoramiento del rendimiento de un proceso, para reducir la variabilidad y permitir que haya un mayor acercamiento a los  parámetros de la empresa, para reducir tiempos de procesamiento y reducir costos. Cualquier problema experimental incluye: diseño del experimento y análisis de los datos. 

El diseño de investigación desglosa las estrategias básicas que el investigador adopta para generar información exacta e interpretable. A través de ellos, se minimizan los posibles márgenes de error,  para establecer  relaciones inequívocas entre variables. Es importante tener idea del diseño empleado en la investigación para  poder acercarse de una manera más ordenada y segura hacia el nuevo conocimiento producto de esta. El diseño define el plan para la elaboración de un trabajo, que propone de una manera concreta aquellos elementos indispensables para comprender lo que el investigador le interesa estudiar. A diferencia de lo que muchas personas creen, el diseño no representa un “progreso” de los resultados del trabajo de investigación; simplemente consiste en mostrar el plan de trabajo teórico y metodológico que se va a seguir para el desarrollo de la investigación. 

Entre los diseños de investigación más utilizados en los diferentes trabajos encontramos: