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TEMA 6 PREGUNTAS FRECUENTES LA INVESTIGACIÓN CUASIEXPERIMENTAL

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ÍNDICE

Características de la Investigación cuasiexperimental 3 Diseños preexperimentales 4 Diseños pretest postest con grupo de control no equivalente 5 Diseño de cohortes 6 Diseños de discontinuidad en la regresión 7 Diseños sin grupo de control 9 Diseño de series temporales 10 Amenazas a la validez interna 11 Ejercicios de autoevaluación 12

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CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN CUASIEXPERIMENTAL 1. ¿Cuando hablan de investigación aplicada se refieren a la cuasiexperimental? La investigación aplicada hace referencia, en general, a aquellos estudios científicos orientados a resolver problemas de la vida cotidiana. Difiere de la investigación que produce conocimiento en que, aunque ésta también se aplica en otras disciplinas, no tiene como objetivo ni llega a ser aplicada en el sector productivo de bienes y servicios. En el capítulo 6 se hace referencia a este tipo de investigación aplicada en las páginas 190 y 191. En concreto, en esta última se dice “Los verdaderos experimentos son escasos en la investigación aplicada….” pero esto no significa que no se puedan dar, sino que son más frecuentes los estudios con grupos ya formados. Es decir, no debes identificar investigación aplicada con cuasiexperimental ya que ni toda la investigación aplicada es cuasiexperimental ni toda investigación cuasiexperimental es aplicada. 2. ¿Cuál es la diferencia entre experimento y cuasiexperimento? ¿En qué consiste la aplicación de un solo tratamiento en el caso de los cuasi-experimentos? La diferencia fundamental entre los diseños experimentales y los cuasiexperimentales está en la formación de los grupos. Mientras que en los diseños experimentales se utilizan técnicas para la formación de los grupos que aseguran la equivalencia inicial de los mismos, en los cuasiexperimentales se utilizan grupos ya formados que nos son equivalentes. Cuando en los diseños cuasiexperimentales se habla de un tratamiento se refiere a que existe como mínimo una condición experimental, en estos diseños puede existir o no grupo de control. En los diseños experimentales siempre existen al menos dos condiciones. 3. ¿Me podrían explicar en qué consiste exactamente un grupo de control equivalente? Grupos equivalentes significa que son iguales en todas las variables, excepto en el valor de la variable independiente. Es decir, que tienen por ejemplo la misma edad los sujetos, la misma facilidad para los idiomas, etc. Esto es muy fácil de conseguir en el método experimental debido a la asignación aleatoria de los sujetos a los grupos y es muy difícil conseguir en el cuasiexperimental debido a que utiliza grupos ya formados. 4. Tengo dudas acerca de si el esquema correspondiente a la clasificación de los diseños cuasiexperimentales (pág. 194) tiene alguna errata o no. Dentro del diseño simple de series temporales interrumpidas hay uno denominado con grupo de control con equivalente Efectivamente, es un errata. El grupo de control en los diseños cuasiexperimentales en NO equivalente. 5. ¿Un cuasiexperimento puede tener tratamiento intergrupo e intragrupo como en los diseños experimentales? Decir que un diseño es intersujeto es igual que decir que es un diseño intergrupo, ambos se caracterizan porque todos los grupos de sujetos están formados por sujetos diferentes. Por ejemplo, en un diseño intersujeto o intergrupo de dos grupos aleatorios: el grupo A tendría los sujetos a, b, c, d, e, f y g, y el grupo B tendría los sujetos h, i, j, k, l....Al grupo A se le aplica un tratamiento y al grupo B se le aplica un tratamiento diferente o un placebo. Decir que un diseño es intrasujeto es igual que decir que es un diseño intragrupo, ambos se caracteriza n porque todos los grupos tienen los mismos sujetos o lo que es lo mismo sólo

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tendríamos un grupo de sujetos al que se le aplicarían todos los tratamientos. Si el diseño anterior (el de dos grupos aleatorios) lo quisiéramos hacer intrasujeto o intragrupo sólo tendríamos un grupo con los siguientes sujetos: a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l.....y a este grupo se le aplicaría los dos tratamientos. Aquí todos los sujetos pasan por todas las condiciones experimentales o tratamientos. Una vez explicado lo anterior contesto a tu pregunta En un diseño cuasiexperimental, la variable independiente puede ser de manipulación intencional, pero lo que caracteriza fundamentalmente a este tipo de diseño es que los sujetos no se pueden asignar aleatoriamente a los grupos. Normalmente utiliza grupos ya formados. Los diseños pueden ser de dos grupos de sujetos diferentes (serían intersujeto o integrupo) o de un solo grupo como es el caso del diseño de tratamiento repetido (podríamos decir que es intrasujeto o intragrupo). Si te das cuenta en el capítulo no se utilizan estos términos, porque siguen otra clasificación.

6. En los diseños cuasiexperimentales la asigancaion de los sujetos a los grupos no es aleatoria. ¿Pero el tratamiento se les asigna de modo aleatorio o tampoco?

La característica de los cuasiexperimentales es que los grupos esttán ya formados (por ej. pertenecer a un colegio público o privado) pero la variable independiente es de manipulación intencional (como en los diseños experimentales) por tanto, puede asignarse aleatoriamente a los grupos (por ej. jornada partida o jornada intensiva). 7. Me gustaría saber ¿cuántas VD y cuántas VI puede haber en los diseños cuasi experimentales?

Todas las que quieras investigar, como en los experimentales.

DISEÑOS PREEXPERIMENTALES 1. ¿ Los diseños preexperimentales se realizan antes de los diseños cuasi-experimentales, o no tienen por qué darse de esta forma?

No, los diseños pre-experimentales no se realizan antes de los cuasi-experimentales, son diseños que tienen muchos problemas para poder afirmar que un tratamiento (o una variable independiente) tiene efecto sobre la variable dependiente. La diferencia con los cuasi-experimentales es que les falta o una medida pretest, o cuando tienen medida pretest, no tienen grupo de control. O bien tienen grupo de control pero no tienen medida pretest. Por lo que a diferencia de los cuasi-experimentales sus resultados son de difícil interpretación.

2. No me queda claro, según se dice en la pag. 193, si un diseño preexperimental utiliza o no pretest Lo que se dice en la página 193 es que un preexperimento se caracteriza por la ausencia de la medida pretest y/o ausencia de grupo de control. Es decir, son diseños que: o carecen de pretest, o carecen de grupo de control y algunos no tiene ni grupo de control, ni pretest. Por ello, en estos diseños no se pueden establecer inferencias causales entre la VI y la VD.

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3. En los Diseños solo postest con grupo de control no equivalente, cuando el manual dice textualmente: "La deficiencia más importante de este diseño es la ausencia de pretest, sin esta medida previa de la variable dependiente no podemos saber si las diferencias entre los grupos encontrados en el postest son debidas al tratamiento o a la selección diferencial". ¿me podría dar algún ejemplo de este tipo de diseños porque por más vueltas que le doy no consigo concretar alguno?

Supongamos el siguiente ejemplo de investigación:

El rechazo de los padres a la integración escolar de hijos de emigrantes magrebíes causa una profunda preocupación en las autoridades educativas. Se piensa que probablemente la falta de información acerca de esa cultura puede fomentar el desarrollo de actitudes racistas. Para comprobar esta idea se pone en marcha la siguiente investigación. En un colegio, situado en una zona en la que está previsto que a partir del próximo curso se escolaricen hijos de emigrantes magrebíes en los primeros niveles educativos, se seleccionan 40 padres que tienen o van a tener hijos matriculados en dichos niveles. Paralelamente se ha seleccionado en otro colegio de esa zona una muestra de padres de similares características.

Se organiza, para los padres del primer grupo, una serie de seminarios informativos relativos a la integración escolar dirigidos por diferentes profesionales con una periodicidad quincenal y durante 6 meses. Una vez trascurrido este tiempo se aplica a ambos grupos de padres un diferencial semántico para evaluar las actitudes racistas.

En este caso tendríamos dos grupos, a uno de ellos se le aplica el tratamiento (seminario informativos sobre integración) y transcurrido un tiempo se evalúa en los dos grupos (medida postest) las actitudes racistas. Al no tener medida prestest con la que comparar no tenemos garantías de que las diferencias encontradas en la medida postest del grupo experimental se deban al tratamiento (seminarios informativos). Imagínese que el colegio en el que se van a impartir los seminarios informativos los padres tienen una actitud más favorable a la integración de emigrantes magrebíes debido a que ya en ese colegio hay un mayor número de niños de otras nacionalidades matriculados. Si se encuentra en la medida postest que la se da una actitud menos racista en el grupo experimental que en el de control ¿Podríamos asegurar que se debe a los seminarios informativos? la respuesta sería NO.

En este diseño pueden existir múltiples variables que hacen que los grupos sean diferentes como: edad, sexo, clase social, raza, lugar de nacimiento, etc. Estas diferencias no pueden detectarse si no se realiza una medida pretest y por tanto si se encuentran diferencias en el postest no podemos saber si son debidas al tratamiento o a la selección diferencial.

4. En la página 193 se indica que el preexperimento se caracteriza por carecer o bien de pretest o bien de grupo de control. Entonces ¿por qué se habla de diseños cuasiexperimentales sin grupo de control? Los diseños preexperimentales que no tienen grupo de control son muy simples (una medida antes y otra después del tratamiento o sólo una medida después) y por lo tanto, no se puede concluir ninguna relación causal. Sin embargo, en los diseños cuasiexperimentales que no tienen grupo de control, como por ejemplo los de series temporales sin grupo de control son

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mucho más complejos y utilizan estrategias para poder controlar las variables extrañas. Otro ejemplo sería el diseño de retirada del tratamiento con pretest y postest, la primera parte del diseño O1 X O2 funciona como grupo experimental y la segunda parte, funciona como grupo de control y así con otras estrategias (varias medidas pre, por ejemplo). En definitiva, en los diseños cuasiexperimentales se trata de paliar la ausencia de otro grupo. DISEÑO PRETEST POSTES CON GRUPO DE CONTROL NO EQUIVALENTE 1. ¿La figura 6.1 es materia de examen? La figura 6.1 sirve para ilustrar cómo a la hora de interpretar los resultados hay que tener en cuenta las posibles amenazas a la validez interna. No es necesario saber los distintos patrones de resultados de memoria, pero sí conocer las amenazas y cómo pueden llevar a una interpretación errónea del efecto del tratamiento. En los ejercicios de autoevaluación se plantea alguna pregunta sobre los patrones de resultados para que se reflexione sobre la interpretación de los mismos. Esta información también es útil para la realización de la parte práctica del examen (preguntas sobre un diseño de investigación). 2. No entiendo la amenaza a la validez interna como la instrumentación ¿Cómo veo en la figura 6.1 esta amenaza? Como se ha visto en el tema de validez, la instrumentación hace referencia al proceso de medición de la variable dependiente y tiene que ver con los instrumentos o procedimientos de registro de medida. Supongamos que estamos utilizamos un instrumento que no está bien calibrado, puede ocurrir que sea más sensible al cambio en unos niveles que en otros. Por ejemplo, si usamos un pulsímetro, este puede funcionar correctamente entre 60 y 70 pulsaciones y a partir de este nivel no ser preciso. Por ello, cuando los grupos parten de niveles distintos en el pretest, en un grupo se detecta el cambio dando lugar a una diferencia en el postest y en otro grupo no. Esto nos llevaría a concluir que es por efecto del tratamiento cuando en realidad se debe al efecto del instrumento de medida. El resultado 2 podría explicarse por el mismo efecto, a partir de un nivel si el postest se sale del rango fiable puede dar una medida errónea. 3. En la figura 6.1 la amenaza de regresión estadística, no entiendo por qué puede explicar el caso 2, ya que veo que tanto el grupo control como el experimental no parten de medidas extremas en el pretest y luego, por qué no podría explicar el 5. En el resultado 2, se ve que tanto el grupo control, como el grupo experimental, tienen una mejora en el postest, aunque en el grupo experimental es algo superior al control, pero puede deberse a que también parte de un nivel algo superior. Es decir, ambos grupos parten de un nivel bajo en el pretest y puede ocurrir que en el postest se produzca una aproximación a la media. En general el resultado 5 es difícil atribuirlo al efecto de una amenaza, porque en el postest la diferencia entre ambos grupos es contraria a la que existe en el pretest. En concreto, el efecto de regresión a la media sería difícil de atribuir al resultado 5, porque en el grupo de control no hay cambio y sin embargo, el grupo experimental es superior en el postest al grupo de control. Si fuera por efecto de regresión a la media, el nivel del postest del grupo experimental no

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superaría al grupo de control que se mantiene en el mismo nivel (media) en el pretest que en el postest. El objetivo de esta figura es hacer comprender que en la interpretación de los resultados de una investigación cuasiexperimental, debido a los problemas de control, hay que tener en cuenta las posibles amenazas a la validez interna. 4. No entiendo bien la Regresión Estadística como amenaza en los diseños pretest-postest con grupo de control no equivalente, ni el hecho de que las puntuaciones tiendan a regresar a la media. Regresión estadística: Un nadador más o menos profesional nada100 metros en un tiempo promedio de 50 segundos. A esto le llamamos "su tiempo medio". Hoy tiene dolor de tripa este nadador y ha dormido fatal, su tiempo ha aumentado de 50 a 90 segundos al nadar los 100 metros. Cuando tomamos el tiempo que tarda en condiciones como ésta su tiempo registrado se sitúa más allá de su tiempo medio. Sin embargo, cuando el nadador se recupere -duerma, coma bien, etc.- ¿qué pasará? que REGRESARA a su tiempo medio. Esto es más o menos la regresión estadística. En los diseños que tienen un medida pre y otra post puede ocurrir esto. Imagine que los entrenadores deciden probar un nuevo programa de entrenamiento que favorecer el esfuerzo de los nadadores.

5. En la pág. 199 dice que los resultados de las representaciones gráficas 4 y 5 no se pueden atribuir al efecto de la amenaza de la maduración y no entiendo por qué.

La maduración consiste en el cambio sin intervención experimental, de manera natural, que se produce en los individuos. La gente aprende cosas nuevas, se vuelve experta conduciendo, o interpreta mejor los mapas, etc. Si la intervención que se aplica a un grupo experimental mejora en la variable dependiente. Y por otra parte, el grupo control, sin intervención también mejora. Obteniendo estos resultados, 4 y 5 tendríamos garantías de que la maduración no ha surtido efecto, en cambio esto no sucede en los resultados 2 y 4 por ejemplo. ¿Por qué? porque los resultados 4 y 5 tienen en común que el grupo control mantiene sus puntuaciones en las medidas antes y después. No hay cambio, digamos que el grupo control no ha madurado. Por otra parte el grupo experimental, sí cambia en las medida antes y después, gracias a la intervención de la variable independiente.

DISEÑO DE COHORTES 1. Según el libro de texto en el diseño básico de cohortes existen dos momentos temporales de medida. En primer lugar en un grupo (cohorte) y una segunda posterior en el grupo al que se le ha aplicado el tratamiento. Mis preguntas son: 1) ¿El grupo al que se refiere en la primera medida es el de control? 2) De ser así; por qué no se le realiza también una medida pretratamiento al cohorte experimental para reducir la amenaza de selección? La respuesta a la 1ª pregunta es: SI, porque es el que no tiene tratamiento. La respuesta a la 2ª preguntas es porque se trataría de otro diseño distinto al básico de cohortes con medida pre y post –que también existe- Si realizas las medida pre y la post de la

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cohorte control y la de la cohorte experimental, podrías controlar algo la amenaza de selección. Pero este diseño no lo tratamos en este curso. 2. En los diseños de cohortes ¿puede darse la amenaza a la selección? En los diseños cuasiexperimentales con grupo de control no equivalente siempre existe la amenaza de la selección ya que al tratarse de grupos ya formados pueden existir diferencias entre los grupos que no pueden atribuirse al tratamiento. Ahora bien, en los diseños de cohortes se supone que al ser grupos con características semejantes esta amenaza es menor que en otros diseños, pero no se puede decir que los grupos sean equivalentes, por tanto, sigue existiendo esta amenaza.

3. Agradecería que me pusieran algún ejemplo de grupos de cohortes.

Las cohortes son grupos de personas que pertenecen a algún tipo de institución sometidas durante un período de tiempo a las mismas circunstancias y que van cambiando de un nivel a otro en dicha institución (por ejemplo, son de la misma generación, cursan juntos 1º de bachiller, se licencian del ejército en el 92, una promoción de alumnos que sale de la Universidad, etc.). Los estudios de cohortes comparan dos de estos grupos o cohortes, que están a distinto nivel dentro de determinada institución (por ej, grupo de la primera promoción de alumnos con enseñanza bilingüe y grupo de la promoción anterior a esa), porque son grupos parecidos y gracias a ello, se apreciarán mejor las diferencias debidas a la variable independiente del estudio (por ej., el efecto de los programas de educación bilingüe implantados en un grupo sí y otro no, pág. 201). ¿Lo entiendes mejor ahora?

4. En la pg. 200, dice sobre cohortes que los grupos van cambiando de un nivel a otro en dicha instituciones. No lo entiendo muy bien a que se refiere con el cambio de nivel.

Una cohorte la puede constituir, por ejemplo, los alumnos de 3º de la ESO de un instituto de enseñanza secundaria. ¿Qué características tiene este grupo?

1) Los sujetos pertenecen a una institución: instituto de enseñanza secundaria

2) Se encuentran sometidos durante un período de tiempo a las mismas circunstancias: el grupo está cursando 3º de la ESO

3) Van cambiando de un nivel a otro en dicha institución: el año anterior estuvieron en 2º curso y el próximo año estarán en 4º

Si se somete a este grupo (cohorte), por ejemplo, a un programa, de incentivos para mejorar el rendimiento en matemáticas (excursiones, visitas a museos, parques temáticos...) se puede comparar la nota media obtenida en matemáticas por este grupo con la que obtuvieron los que cursaron 3ªESO el curso pasado. Se supone que ambos grupos son similares (edad, nivel medio, nivel cultural de los padres, etc.) y las diferencias que se pueden encontrar se deben a que la cohorte experimental ha participado en el programa.

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DISEÑO DE DISCONTINUIDAD EN LA REGRESIÓN 1. ¿ Cuál es la diferencia entre un diseño de discontinuidad en la regresión y un diseño con grupo de control no equivalente con pretest y postest? Tanto el diseño de dos grupos no equivalentes como el diseño de discontinuidad en la regresión son diseños en los que no existe equivalencia entre los grupos, aunque se considera que en los diseños de discontinuidad en la regresión existe mayor equivalencia . La diferencia fundamental entre estos dos diseños está en que en el diseños de grupo de control no equivalente los grupos ya están formados, por ejemplo, alumnos de un colegio del ámbito rural y alumnos de un colegio del ámbito urbano. Mientras que en los diseños de discontinuidad en la regresión el investigador forma los grupos a partir de una regla de asignación conocida, por ejemplo, con una muestra alumnos de 6º de primaria se establecen dos grupos, a un grupo pertenecerían los que han obtenido de nota media menos de un 5 (grupo experimental) y al otro grupo los que han obtenido nota media superior al 5 (grupo control). En el primer caso pueden existir muchas variables extrañas que hagan establezcan diferencias entre los grupos y confundan los resultados, mientras que en el segundo se parte de una variable conocida (rendimiento) para la formación de los grupos, sin embargo, tampoco se pueden descartar otras variables extrañas. Por ejemplo, supongamos que en el grupo de rendimiento bajo coincide varios alumnos que en sus familias han surgido problemas económicos debido a que algún miembro se ha quedado en el paro. Las diferencias en el rendimiento pueden ser debidos a este hecho y cuando se solucionan los problemas económicos mejoran también su rendimiento. Sin embargo, este hecho puede llevar al investigador a suponer que su tratamiento (por ejemplo, un nuevo método de enseñanza) es efectivo cuando en realidad se debe a esa variable extraña. 2. ¿ Se podría considerar discontinuidad en la regresión a un grupo de control equivalente? Un diseño de discontinuidad en la regresión es un diseño cuasiexperimental, por lo tanto, los grupos no son equivalentes. Se utiliza un grupo ya formado al que se le pasa un test y en función de las puntuaciones obtenidas, se hacen dos grupos. Un grupo formado por los sujetos que han obtenido una puntuación por debajo de por ejemplo, un 5 y otro grupo formado por sujetos que han obtenido una puntuación por encima de ese 5. Es difícil que esos dos grupos sean equivalentes y que se puedan haber igualado en todas las variables extrañas. 3. ¿Cómo es el análisis de datos en los diseños de cohorte y en los diseños de discontinuidad en la regresión?¿Qué es una variable continua? Me refiero a la que se aplica a los diseños de discontinuidad en la regresión. En los diseños de cohorte, al igual que en todos los diseños en que se quieren comparar dos grupos, podríamos llevar a cabo una diferencia de medias (técnica estadística que verás en Diseños de investigación y análisis de datos) para, siguiendo con el ejemplo del cuadro 6.2, comparar el rendimiento en la prueba lingüística de la primera promoción y de la segunda. En los diseños de discontinuidad en la regresión, en la página 203, te dice que se calcula una recta de regresión (técnica estadística que verás en Introducción al análisis de datos) a partir de las puntuaciones obtenidas en el pretest y el postest. A partir de estas rectas de regresión (Figura 6.2), se puede ver si el tratamiento tiene o no efecto. Una variable continua es la que admite valores intermedios como por ejemplo la longitud (entre 22 centímetros y 23 puedes hallar valores intermedios como 22,4 22,5, etc.). Los tipos de

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variables están en el tema 1. 4. En los diseños de discontinuidad en la regresión, la prueba para establecer qué personas pertenecerán al grupo control o grupo experimental (C en su representación), ¿es lo mismo que O1? O una vez realizada la primera prueba y organizado a los sujetos, se hace, para ambos grupo, la medida pretatramiento.

La C indica la puntuación de corte en el pretest, y es la que emplea para formar los grupos. Por tanto, aunque tengamos un punto de corte (por ejemplo 5) debemos recoger las puntuaciones exactas de cada miembro de cada grupo: por ejemplo, para el grupo experimental (que es el que tiene una puntuación C < 5) las puntuaciones O1 serán 4.2, 3.7, 4.9, 2.8...., mientras que para el grupo control (que es el que tiene una puntuación C > 5) sus puntuaciones O1 serán 6.2, 8.7, 5.9, 7.8...., .

5. ¿Qué tipo de variable que se debe usar en la medida pretest para la formación de los grupos en un diseño de discontinuidad en la regresión? ¿Por qué no se puede usar también una variable discreta? En el ejemplo del libro, donde los niños pasan una prueba de comprensión lectora y la puntuación que pueden obtener es del 1 al 100, pienso que no se necesitarían valores intermedios. ¿Podría Ud. aclarármelo? En la comprensión lectora, aunque dice del 1 al 100, seguro que un alumno puede sacar un 50,5. A veces la continuidad de la variable viene exigida por los análisis de datos que se vayan a llevar a cabo después. 6. ¿Por qué en los diseños cuasi-experimentales de discontinuidad en la regresión se tienen mayor validez interna que el diseño de dos grupos no equivalentes? Considerando que los grupos, también en el diseño de discontinuidad en la regresión son no, aún cuando se conozca la regla de asignación. En los diseños de discontinuidad en la regresión, al formar los grupos en función de una regla de asignación (la puntuación pretratamiento en la variable dependiente), conocemos las diferencias previas entre los grupos y esto no lleva a poder interpretar los cambios posteriores. Cuando los grupos vienen ya formados, aunque tengan alguna medida pretest, no están formados por esa medida.

7. En el diseño de dicontinuidad en la regresión no termino de comprender por qué existe una discontinuidad (figura 6.2 b) en la línea de corte en el grupo de tratamiento.

Las dos figuras (a y b) representan los posibles resultados del experimento, la diferencia es que en la figura (a), se representan los resultados que se obtendrían si el tratamiento NO hubiera tenido efecto y en la figura (b ) los resultados que se obtendría si el tratamiento SÍ hubiera tenido efecto. En ambas figuras, las puntuaciones por encima de 50 en el pretest corresponden al grupo de control. Sin embargo, en el caso de no tener efecto el tratamiento (fig. a) el grupo experimental seguiría teniendo puntuaciones de 50 o inferiores (las puntuaciones van de 30 a 50 aproximadamente). Mientras que si el tratamiento tiene efecto (fig. b) el grupo experimental tendría una mejora que se reflejaría en subida de las puntuaciones (de 40 a 65 aproximadamente).

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DISEÑO SIN GRUPO DE CONTROL

1. Mi duda viene a ser entre el diseño de retirada del tratamiento con pretes-postest y diseño de tratamiento repetido, estoy algo liada con estos dos diseños me lo podrían explicar

Sólo tienes que fijarte en la secuencia de la representación de ambos diseños de un solo grupo (no tienen grupo de control pero crean una secuencia que ejerza la función de grupo de control).

En el diseño de retirada del tratamiento con pretest y postest, hay una secuencia experimental y otra control (en la que se retira el tratamiento).

En el diseño de tratamiento repetido, la función de control se ejerce de otra manera, eliminando el tratamiento y volviendo a repetir la secuencia con el tratamiento, esperando que las diferencias sean semejantes en la primera fase y la segunda.

2. Con respecto a los problemas en el diseño de retirada del tratamiento con pretest y postest, ¿qué quiere decir exactamente que la retirada del tratamiento puede plantear "problemas éticos"?

Supongamos que estamos probando un nuevo fármaco para la depresión y utilizamos un diseño de retirada de tratamiento. Tendríamos un grupo al que se le pasa un cuestionario de depresión, después le damos el fármaco y le volvemos a pasar el cuestionario dos veces. A continuación le retiramos el fármaco y le volvemos a pasar el cuestionario. Presentaría este experimento problemas éticos porque el hecho de quitarle el tratamiento puede perjudicar a los sujetos y aumentar el grado de depresión o provocar un intento de suicidio. Es un poco exagerado, pero de esta forma lo verá más claro.

3. En el tema 6 hablan en varias ocasiones de que el diseño solo puede aplicarse cuando el efecto inicial del tratamiento es transitorio. ¿Qué significa?

Se habla del efecto del tratamiento transitorio en los diseños donde hay retirada del mismo. Esto quiere decir que el tratamiento que apliquemos pueda retirarse para comprobar el efecto del mismo. Si el tratamiento implica un aprendizaje, como por ejemplo sesiones de información a unos niños sobre normas de tráfico, aunque se retire el tratamiento su efecto permanece (los niños ya conocen las normas de tráfico). En el ejemplo del cuadro 6.4 el tratamiento es la presencia policial, este tratamiento se puede retirar y comprobar si la percepción de seguridad que tienen los ciudadanos (variable dependiente) varía con la presencia o ausencia de la policía (efecto transitorio).

4. Tengo dos dudas concretas sobre los diseños sin grupo de control: 1) La amenaza de maduración clínica que se menciona en la página 208 afecta solo al diseño de tratamiento repetido o hay que entender que afecta también al de retirada con pretest y postest? 2) ¿Cuál sería, si la hay, la secuencia que haría de secuencia de control en el diseño de tratamiento repetido? ¿La que va de O2 a O3?

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La amenaza llamada maduración cíclica podría afectar a otros diseños cuando hay varias medidas y se toman éstas en diferentes momentos temporales y en el diseño se da introducción y retirada de tratamiento, de forma que el efecto del tratamiento se puede confundir con el efecto del momento temporal en el que se ha medido la VD, pero es más común en los diseños de tratamiento repetido. Es muy complicado delimitar las amenazas relacionadas con los diferentes tipos de validez y cómo afecta cada una de ellas a cada diseño.

A igual que ocurre en el diseño en el diseño de retirada de tratamiento, la secuencia O2 O3 sirve de grupo control.

DISEÑOS DE SERIES TEMPORALES

1. Mí duda es la diferencia que existe entre el diseño de series temporales simple y con grupo de control no equivalente, ya que he querido hacer la actividad en rojo de la página 212 y me he dado cuenta que creo no entenderlo. La diferencia sería en el cuadro 6.5 en el simple utilizamos un grupo experimental y la diferencia con el grupo de control no equivalente sería que en este caso utilizamos uno experimental y otro los mas semejante posible control?

El diseño de series temporales simple no tiene grupo control, efectivamente, y al convertirlo en un diseño cuasi-experimental de grupo control no equivalente puede utilizar un grupo control para valorar la mejora de la calidad de vida de ambos grupos. Sí, se trataría de tener un grupo más o menos parecido aunque no equivalente, para compararlo con el experimental.

AMENAZAS A LA VALIDEZ INTERNA 1. En los diseños preexperimentales se dice que existe selección diferencial pero no explica claramente en qué consiste ésta. ¿Se refiere a que los grupos no son aleatorios sino que ya vienen diferenciados? Lo que dice exactamente en el libro es “…sin esta medida previa de la variable dependiente no podemos saber si las diferencias entre los grupos encontradas en el postest son debidas al tratamiento o a la selección diferencial…”. Es decir, no podemos saber si las diferencias encontradas entre los grupos son debidas al tratamiento propiamente dicho (variable independiente) o a las diferencias previas que existieran entre los grupos. Repasa la amenaza “Selección diferencial” que afecta a la validez interna vista en el tema 3 (página 134-135). 2. No comprendo bien el concepto de maduración cíclica La maduración son cambios debidos a procesos internos que se producen como consecuencia del transcurrir el tiempo, por un desarrollo biológico y psicológico de los participantes en la investigación. Se habla de maduración cíclica, cuando estos cambios se repiten coincidiendo con algún factor cíclico, por ejemplo cambios de estado de ánimo coincidiendo con los cambios de estaciones del año (bajo estado de ánimo en otoño y primavera) o cambios en el rendimiento en función del día de la semana (peor rendimiento lo viernes que los lunes). Estos cambios internos que se producen se deben al momento en el que se estén tomando las medidas de la variable dependiente y pueden confundir el verdadero efecto del tratamiento.

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Por ejemplo, si se mide el rendimiento de dos grupos de trabajadores y en el grupo experimental se registra el jueves y en el grupo control el viernes, podemos encontrar que los resultados del grupo de experimental son mejores; pero la causa no es debida al efecto del tratamiento sino a que los sujetos que son medidos en viernes están más cansados y tiene un peor rendimiento. Tenemos un grupo de nadadores control (con entrenamiento tradicional) y otro experimental (con entrenamiento nuevo). Les tomamos medidas pre y post, puede ocurrir que en la medida pre, los nadadores del experimental han descubierto a la chica nueva del equipo femenino de natación. Y los nadadores, para llamar la atención de la nueva adquisición del equipo, en la medida pre, disminuyen su tiempo medio en los 100 metros (hacen 45 seg./100). Volvemos a tomar las medidas post y los nadadores siguen nadando en tiempo igual (45 seg./100m) que la vez que conocieron a la chica. Lo que ocurre es que la medida pre esta sesgada, y probablemente confundimos el posible efecto del entrenamiento por el sesgo de dicha medida y este sesgo es la regresión estadística. 3. No entiendo la amenaza de cambios cíclicos en los diseños de series temporales interrumpidas. Los cambios cíclicos pueden referirse a procesos recurrentes, es decir, el lunes estamos más frescos y descansados porque hemos tenido un fin de semana tranquilo y el viernes agotados de toda la semana de trabajo, y esto vuelve a ocurrir a la semana siguiente, y a la siguiente y así. Este proceso de cansancio, de rendimiento en el trabajo o en la actividad es similar a un proceso de maduración, es la idea de incremento o desarrollo de un proceso (en este caso es el cansancio y su efecto en el rendimiento) y es cíclico porque el fin de semana se restablece el equilibrio empezando el lunes descansados y el viernes más cansados. ¿Qué tiene que ver todo esto con la amenaza de cambio cíclico? pues dado que los humanos (probablemente los seres no-humanos también) cambiamos nuestro rendimiento dependiendo del ciclo en el que estemos, esto significa que cambiamos la medida de nuestra variable dependiente en función del momento del ciclo. Y esto es una amenaza porque si queremos introducir el tratamiento el cual está dirigido a cambiar el rendimiento y lo hacemos en un momento del ciclo donde las medidas son altas, y nuestro tratamiento pretende aumentar el rendimiento pues no sabemos si el aumento del rendimiento es producido por el tratamiento o porque está en una fase del ciclo que va en aumento. 4. ¿Cómo puedo distinguir si existe amenaza de maduración a la validez interna en el diseño evaluando la tendencia pretratamiento? No veo muy claro el ejemplo de la tabla 6.4 de la pág. 210.

Si la tendencia que siguen los valores de la variable dependiente después de la introducción del tratamiento es la misma que la que se daba antes de su aplicación, podemos sospechar que los cambios en dichos valores son debidos a la maduración y no al efecto del mismo. En el ejemplo de la figura 6.4 puedes ver que ANTES de la introducción del tratamiento con metadona, ya existía una mejora progresiva de la calidad de vida de los sujetos, mejora que se va incrementando DESPUÉS con la administración del fármaco. Sin embargo, no podemos concluir que ese incremento en la calidad de vida se deba a aplicación del tratamiento.

Otra cuestión sería que en las siete semanas previas a la administración de la metadona, las puntuaciones de calidad de vida se mantuviesen estables en torno a un valor y a partir del

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momento de la administración comenzasen a aumentar progresivamente. En este caso sí que podríamos afirmar con más garantías que es el tratamiento el que está provocando el cambio en las puntuaciones de la variable dependiente y no la maduración.

5. No acabo de en tender la amenaza denominada regresión estadística. ¿Me podrían resolver mi duda con alguna explicación o con un ejemplo?

La regresión estadística es una amenaza a la validez de una investigación cuando usted divide a los grupos por poseer puntuaciones extremas en una característica. Estas puntuaciones extremas, cuando hace una nueva evaluación "regresan a la media".

Por ejemplo usted quiere intervenir para mejorar la atención a los niños de un colegio a través de un programa de entrenamiento. Así que divide a los niños que tienen mejores puntuaciones en atención y a los que tienen peores puntuaciones en atención. A la muestra de niños les pasa un test de atención, y divide la muestra en niños con puntuaciones altas en atención y bajas en atención. Después de la intervención, compara los resultados entre los niños que llevaron el programa y los niños que no llevaron el programa. Resulta que no encuentra diferencias entre los niños con más o con menos atención. Es posible que cuando tomó la medida de atención, los niños que resultaron con puntuaciones bajas, la mayoría de ellos, cuando lo hicieron acababan de hacer un examen y estaban muy cansados. Sus puntuaciones estaban desviadas en ese momento, en realidad sus puntuaciones habían salido bajas pero debido a las condiciones en las cuales fueron medidos. Si se hubiera medido un tiempo después, sin intervención, los niños hubieran obtenido puntuaciones medias.

EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN 1. Ejercicio 1 de autoevaluación ¿Por qué la manipulación intencional de la variable independiente no es otra característica del diseño cuasiexperimental? Porque si lee bien el enunciado, dice que la lista tiene características de la experimental y cuasi-experimental, y que indique la específica de la cuasi-experimental. Si, la variable independiente se manipula es característica de ambas, por eso no se indica como específica de la cuasi-experimental. nivel