Este documento resume diferentes tipos de diseños cuasiexperimentales, incluyendo diseños de grupo de control no equivalente, diseños de series temporales interrumpidas, diseños experimentales de un solo sujeto como ABA y ABAB, y diseños que utilizan líneas base múltiples. Explica las ventajas e inconvenientes de cada diseño y cómo se pueden aplicar en investigaciones cuando no es posible la asignación aleatoria de participantes.
1. Universidad Autónoma de Baja California
Facultad de Medicina y Psicología
Licenciatura en Psicología
METODOS EN PSICOLOGIA II
Diseño Cuasi experimental
Y
Preexperimental
Camacho González Ilse Mariana
Martínez Escobar Virginia
Soto Gutiérrez Itzel Victoria
Prof. Víctor Martínez
2. Cuasi experimentos.
Campbell y Stanley, 1963
Experimentos reales sobre fenómenos como desastres naturales (tornados,
huracanes) o desastres no naturales (guerras, accidentes aéreos), drogas, sexo de los
sujetos; en la que se examinan dos o más niveles de la variable de interés. Se espera a
que la madre naturaleza haga su trabajo, y después comparamos los efectos de tal
“variable independiente ¨ con los que ocurren cuando ésta no está presente o difiere
de alguna manera.
Requisitos
La característica distintiva de un diseño cuasi-experimental es que los
participantes no se asignan al azar a diferentes condiciones; cuenta con una variable
de sujeto a manera de variable independiente. Si queremos averiguar algo sobre casi
cualquier variable de sujeto inherente, algún atributo del sujeto
determinado socialmente o algún atributo del sujeto relacionado con enfermedad o
malestar, tendremos que elegir nuestras variables independientes en lugar de variarlas,
a menos que sea posible hacer el experimento directamente en organismos
infrahumanos.
Cuando investigamos variables de sujeto no podemos atribuir con seguridad las
diferencias de conducta a éstas, como lo hacemos con las verdaderas variables
experimentales; es decir, las variables se relacionan, pero no significa que una variable
produce o causa el efecto en la otra.
Ejemplo 1
Ventajas.
Recurren a variables que se presenten en forma natural, las cuales en su mayoría
tienen un elevado grado de interés intrínseco y repercusiones prácticas importantes.
3. Se aprovechan los procedimientos de observación y correlaciónales y se combinan con
el poder de la experimentación.
Son interesantes y pueden aportar investigaciones de mucha importancia.
Las ventajas de los cuasi experimentos se obtienen a expensas del control.
Desventaja
No se puede concluir.
La variable independiente se confunde con las variables externas, de manera
que no se sabe si un cambio en la variable dependiente se debe realmente a un cambio
en la variable independiente.
La probabilidad de concluir que la variable independiente produce un cambio
conductual especifico cuando se utiliza un diseño cuasi experimental, es menor que
cuando resulta de un experimento.
Tipos de diseños cuasi-experimentales.
Diseño de grupo de comparación no equivalente
Se estudian dos o más grupos que se han ensamblado ya en forma natural. Los
participantes no se han asignado al azar a los dos grupos, de manera que ninguno es un
grupo de control.
A ambos grupos se les administra una preprueba, que proporciona alguna
información en cuanto a su “igualdad” antes de la administración del tratamiento
experimental. Sin embargo, aun cuando se muestra que los dos grupos son
equivalentes con relación a la preprueba, sin duda difieren en muchas otras formas;
incluso con puntuaciones de prepruebas idénticas, no hay razón para considerarlos
como grupos equivalentes. Sin tomar en cuenta si los grupos son o no equivalentes en
la preprueba, el tratamiento experimental se administra a uno de los grupos, después
de lo cual ambos grupos reciben pospruebas sobre la variable dependiente. El
investigador debe determinar al azar cual de los dos o mas grupos reciben el
tratamiento experimental.
4. Ventajas:
Provee una aproximación al experimento aleatorio cuando la aleatoriedad no es
posible.
Es versátil. Como las pruebas aleatorias, los cuasi-experimentos pueden usarse
para medir resultados a nivel poblacional o de programa.
Cuando se diseñan, controlan y analizan apropiadamente, los cuasi-
experimentos pueden ofrecer una evidencia casi tan fuerte del impacto del programa
como la de las pruebas aleatorias y más fuerte que la mayoría de los estudios no
experimentales.
Desventajas:
El diseño de grupo control no equivalente está sujeto a los mismos supuestos
generales y limitaciones que las pruebas aleatorias expuestos anteriormente (fuera de
los que contemplan la aleatoriedad).
Variaciones del diseño
Cook y Campbell presentan ocho variaciones de este diseño, que ellos
consideran “interpretables”:
• Diseño de grupo control sin tratamiento
• Diseños de variables dependientes no equivalentes
• Diseño de grupo con retiro del tratamiento
• Diseños de tratamiento repetido
• Diseños de grupo control no equivalente con reversión del tratamiento
• Diseños cohorte
• Diseños solo con postest
• Diseños de continuidad de regresión.
5. Ejemplos 2
Diseño de series temporales interrumpidas.
Se realizan mediciones periódicas de un grupo de individuos, en un esfuerzo por
establecer una línea de base. Eventualmente, se introduce un cambio experimental en
la serie temporal de mediciones, y el investigador busca determinar si ocurre o no un
cambio en la variable dependiente. Si es así, se debe esperar que el cambio en la serie
temporal (la variable dependiente) se relacione sistemáticamente con el tratamiento
experimental.
No es posible mucho control al usar este diseño en un situación de “campo”.
Diseños de tiempo
Un problema común de investigación, especialmente en estudios sobre el
desarrollo y crecimiento de los niños, incluye el estudio de individuos y de grupos
utilizando el tiempo como variable. Estos son estudios longitudinales de los
participantes, con frecuencia niños, en diferentes puntos de tiempo.
Una dificultad con los estudios longitudinales o de tiempo, especialmente con
niños, es el crecimiento o el aprendizaje que ocurre de manera natural a través del
tiempo.
Modelo de series temporales múltiples.
Básicamente este es el diseño de grupo de comparación no equivalente,
excepto que se toman mediciones de series temporales múltiples de la variable
dependiente.
Con este tipo de diseño puede evaluarse cualquier cambio posible en la variable
dependiente, con relación al valor de la línea base y también con relación al cambio o
ausencia de este, en series de comparaciones para otra unidad gubernamental.
6. El diseño de series de tiempo múltiples tiene la ventaja de que elimina el efecto
de la historia al incluir un grupo de control equivalente de participantes –o por lo
menos comparable- que no reciba la condición de tratamiento.
Diseños experimentales de un solo sujeto
También llamados diseño N=1. Son una extensión del diseño de series de tiempo
interrumpidas. Mientras las series de tiempo interrumpidas generalmente observan un
grupo de individuos a través del tiempo, el estudio de un solo sujeto utiliza únicamente
un participante o, cuando mucho, pocos participantes. Aun cuando se utilicen pocos
participantes, cada uno es estudiado individual y extensamente.
Diseños que utilizan el retiro del tratamiento
Diseño ABA
El diseño ABA incluye tres grandes pasos. El primero consiste en establecer una
línea base estable (A). En el segundo paso (B) se aplica la intervención experimental al
participante. Si el tratamiento es efectivo, habrá una respuesta diferente a la de la línea
base. Para determinar si la intervención del tratamiento causo el cambio en el
comportamiento, el de investigador lleva a cabo el paso tres: un regreso a la línea base
(A). El tercer paso se requiere porque no se sabe cuál habría sido la tasa de respuesta si
el participante no recibiera tratamiento. También se necesita saber si el cambio en la
respuesta se debió a la intervención del tratamiento o a algo más.
Desventaja
Un problema importante del diseño ABA es que el efecto de la intervención
puede no ser completamente reversible. Si el tratamiento implico una cirugía, donde se
removió el hipotálamo o se secciono el cuerpo calloso, sería imposible revertir estos
procedimientos. Un método de aprendizaje que provoque algún cambio permanente
en el comportamiento del paciente no sería reversible.
7. Existen también algunas consideraciones éticas respecto a regresar al paciente
al estado original, si tal estado fuese un comportamiento indeseable (Tingstrom, 1996).
Los experimentos en modificación conductual rara vez regresan al participante a la
línea base. Este regreso a la línea base se llama condición de retiro. Para beneficiar a los
participantes, se reintroduce el tratamiento. El diseño ABAB hace esto.
Repetición de tratamientos (Diseño ABAB)
El diseño ABAB es igual al diseño ABA, excepto que el tratamiento se
reintroduce al participante y este deja el estudio después de lograr cierto nivel
benéfico. La repetición del tratamiento también proporciona al experimentador
información adicional sobre la fortaleza de la intervención del tratamiento. El hecho de
demostrara que la intervención del tratamiento puede llevar al participante al nivel de
beneficio previo, después de regresar a la persona a la línea base, da fuerza a la
afirmación de que el tratamiento causo el cambio en el comportamiento; es decir,
brinda evidencia de validez interna. El diseño ABAB esencialmente produce el efecto
experimental dos veces.
La segunda variante del diseño ABAB es el llamado diseño de tratamientos
alternantes. En esta variante no se toma la línea base. A y B en este diseño son dos
tratamientos diferentes que se alternan aleatoriamente. El objetivo de este diseño
consiste en evaluar la eficacia relativa de las dos intervenciones de tratamiento. A y B
pueden ser dos métodos diferentes para controlar la alimentación en exceso. Cada
tratamiento se aplica al participante en diferentes momentos. Después de un periodo,
un método puede emerger como más efectivo que el otro.
Ventaja.
La ventaja que tiene este diseño sobre el primer diseño ABAB es que no se
requiere obtener una línea base y el participante no está sujeto a procedimientos de
retiro. Puesto que este método implica la comparación de dos conjuntos de series de
datos, algunos lo llaman diseño entre series.
8. Existen otras variantes interesantes del diseño ABAB, donde no se lleva a cabo
el retiro del tratamiento. McGuigan (1996) lo llama el diseño ABCB. En la tercera fase de
este diseño, el organismo recibe una condición “placebo”. La condición placebo es
esencialmente un método diferente.
Los diseños de un solo sujeto se diferencian de los diseños de grupo en que solo
permiten que el investigador varié una variable a la vez. El investigador no sería capaz
de determinar que variable o que combinación de ellas causo los cambios en la
respuesta, si dos o más variables se alteraron simultáneamente. Lo mejor que
cualquiera puede hacer es afirmar que la combinación de las variables condujo al
cambio. Sin embargo, el investigador será incapaz de determinar cual o que tanto de
cada una; si hay dos variables llamadas B y C, y la línea base es A, entonces una posible
secuencia de presentación de las condiciones seria A-B-A-B-BC-B-BC. En dicha secuencia
cada condición es precedida y procedida por la misma condición una vez por lo menos,
con una sola variable cambiando a la vez.
El diseño A-B-A-B-BC-B-BC con frecuencia se denomina un diseño de interacción.
Sin embargo, no están presentes todas las combinaciones posibles de B y C. La
condición C nunca ocurre sola (A representa la ausencia de B y C). Esta interacción
difiera de las interacciones analizadas en el capítulo sobre diseños factoriales. Lo que se
prueba con este procedimiento es si C se añade o no al efecto de B.
Uso de líneas base múltiples
El establecimiento de una línea base estable constituye una de las tareas más
importantes en la investigación de un solo sujeto.
Al establecimiento de una línea base, seguido por la administración de un
tratamiento y, después, por el retiro del tratamiento, se le llama diseño ABA.
Existen 3 tipos de diseños de líneas bases múltiples. En cada caso, la
intervención se introduce en diferentes momentos para diferentes conductas,
participantes o escenarios. Si los cambios en las conductas coinciden con la
9. introducción del tratamiento, esto proporciona evidencia de que el tratamiento es
eficaz.
Aplicación
Los principales pasos en el desarrollo de un experimento o cuasiexperimento, son:
Paso 1:
Decidir cuántas variables independientes y dependientes deberán ser incluidas
en el experimento o cuasiexperimento.
Paso 2:
Elegir los niveles de manipulación de las variables independientes y traducirlos
en tratamientos experimentales.
Paso 3:
Desarrollar el instrumento o instrumentos para medir la(s) variable(s)
dependiente(s).
Paso 4:
Seleccionar una muestra de personas para el experimento (idealmente
representativa de la población).
Paso 5:
Reclutar a los sujetos del experimento o cuasiexperimento. Esto implica tener
contacto con ellos, darles las explicaciones necesarias e indicarles el lugar, día, hora y
persona con quien deben presentarse. Siempre es conveniente darles el máximo de
facilidades para que acudan al experimento.
Paso 6:
Seleccionar el diseño experimental o cuasiexperimental apropiado para
muestras, hipótesis, objetivos y preguntas de investigación.
10. Paso 7:
Planear cómo vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento.
Es decir, elaborar una ruta crítica de qué van a hacer los sujetos desde que llegan al
lugar del experimento hasta que se retiran (paso a paso).
Paso 8:
Analizar cuidadosamente las propiedades de los grupos intactos.
Paso 9:
Aplicar las prepruebas (cuando las haya), los tratamientos respectivos (cuando
no se trate de grupos de control) y las postpruebas.
Resulta conveniente tomar nota del desarrollo del experimento. Ello nos ayudará a
analizar la posible influencia de variables extrañas que generan diferencias entre los
grupos y será un material invaluable para la interpretación de los resultados
Simbología.
Campbell y Stanley (1969) clasifican los diseños de investigación en
experimentos verdaderos, preexperimentos y cuasi experimentos. Para efectos de
explicar los anteriores diseños se utilizará la simbología siguiente:
A= Asignación aleatoria de las unidades de análisis a los grupos testigo y experimental.
P = Pareamiento aleatorio.
G = Grupo.
GE = Grupo experimental.
GC = Grupo testigo o control.l X = Tratamiento experimental.
- = Ausencia de tratamiento experimental.
O1= Preprueba o medición previa al tratamiento experimental.
11. O2 = Posprueba o medición posterior al tratamiento experimental.
Aplicación de matemáticas
El diseño cuasi experimental depende mucho de los métodos estadísticos
multivariables y es, por lo tanto, sensible al uso de modelos estadísticos apropiados y al
tratamiento correcto de los problemas de estimación estadística.
Como se selecciona
Cuando los sujetos o grupos de sujetos de estudio no están asignados
aleatoriamente.
Cuando usar
Cuando los investigadores estén interesados en estudiar problemas en los
cuales no se puede tener control absoluto de las situaciones, pero se pretende tener el
mayor control posible, aún cuando se estén usando grupos ya formados.
Ejemplo 3
Diseños de grupo de control equivalente
Este tipo de diseños ha sido muy utilizado en la investigación social y son
fácilmente interpretables (Cook y Campbell, 1979). Para la construcción del diseño se
utilizan uno o varios grupos a los que se les aplica la variable independiente (la
intervención o tratamiento) y de uno o varios grupos de control (que no reciben la
intervención o tratamiento). En unos u otros grupos se realizan medidas pre y
postratamiento. El ejemplo prototípico sería el siguiente:
12. Diseños de series temporales interrumpidas
Estos diseños han sido muy utilizados para analizar los efectos de
acontecimientos tales como campañas de difusión, promulgación de leyes, etc. Poseen
un procedimiento bastante fiable de esclarecer la responsabilidad de una intervención
sobre una o más variables de interés. Ejemplos los encontramos en los trabajos sobre
valoración del impacto tanto de nuevas leyes de tráfico como de leyes contra la
polución del aire. Otros ejemplos, son los estudios sobre el efecto de los medios de
comunicación social en comportamientos violentos. También se han usado para valorar
los efectos de determinados tratamientos psicológicos.
Los diseños de series temporales, tienen gran importancia en el campo de la
intervención psicosocial, no obstante, plantean algunos problemas. Por ejemplo,
algunas intervenciones no se implantan rápidamente y los efectos no suelen ser
instantáneos. También se plantean problemas, principalmente de acceso, cuando se
trabaja con datos de archivo. Por último, la longitud de la serie suele tener menos de 50
observaciones y ésta es la cantidad mínima requerida para algunos tipos de análisis
estadísticos.
Ejemplo 4 Caso ejercicio
14. Diseños Pre-experimentales
-Definición
En los diseños pre-experimentales se analiza una sola variable y prácticamente no
existe ningún tipo de control. No existe la manipulación de la variable independiente ni
se utiliza grupo control.
En una investigación pre-experimental no existe la posibilidad de comparación de
grupos. Este tipo de diseño consiste en administrar un tratamiento o estímulo en la
modalidad de solo posprueba o en la de preprueba-posprueba.
Este diseño es referenciado por diversos autores (Ato, 1995, pp.246-248; Cook y
Campbell, 1979, pp.99-103; Cook, Campbell y Perachio, 1990, pp. 518-520; Gómez
Jacinto y Hombrados, 1988, pp.156).
-Taxonomía o clasificación
• Diseño pretest-postest de un solo grupo
• Diseño de grupo no equivalentes sin pretest
-Nomenclatura o simbología
*Diseño pretest-postest de un solo grupo
• Este diseño consta de un solo grupo (Y)
• pretest (Y1)
• postest (Y2)
• intervención o tratamiento (X).
• no hay asignación (NE)
* Diseño de grupo no equivalentes sin pretest
• Grupo experimental GE
• Grupo control GC
• Tratamiento X
• Postest Y1
• Asignación NA
15. -Aplicación
Los grupos no son elegidos aleatoriamente, son grupos naturales, lo que si se puede es
elegir aleatoriamente cual será el grupo de control y cual el de experimentación.
No se pretende controlar variables.
-Ventajas y desventaja
Una desventaja general de este diseño es que su valor científico es casi nulo.
Una de las desventajas de el diseño de grupo no equivalentes sin pretest es que su
limitación fundamental estriba en la carencia de un GC que imposibilita el
establecimiento de argumentos de causalidad acerca del tratamiento (X). Las
amenazas a la validez interna de este diseño son las características de una comparación
intrasujeto: historia (los sucesos que han ocurrido entre la medición pre y la post), la
regresión estadística (efectos techo o suelo) o la maduración.
Una ventaja general es que en ocasiones puede ser nuestro único recurso para llegar a
inferencias, sobre variables que es imposible manipular.
En ocaciones no se cuentan con los recursos para elaborar un experimento
propiamente dicho, y se puede utilizar este diseño para tomar datos de los cuales
poder partir para realizar un estudio.
Una de las ventajas de el diseño pretest-postest de un solo grupo es que nos permite
saber los beneficios, o cambios que se lograron con el tratamiento.
-Aplicación de matemáticas
Poca utilización de las matemáticas en este tipo de diseño.
-Requisitos
• Tratamiento
• Variable
• Grupo
16. • Y en algunos casos grupo de control
-Como se selecciona
No es una herramienta recomendada, sin embargo en ocaciones puede ser la única
opción.
-Cuando usar
Muchos autores consideran que debe utilizarse solo como ensayos de otros
experimentos con mayor control. (como pruebas piloto)
Se aplica este diseño cuando no se busca profundizar en los causales, no se buscan
razones ni correlaciones.
Bibliografía
17. Bibliografía
Libros:
Diseños experimentales y cuasiexperimentales en la investigación social
Novena edición
D. Campbell y J. Stanley
Metodología de la investigación. IV Edición.
Sampieri.
Internet:
http://www.efdeportes.com/efd46/invest.htm
http://www.eumed.net/libros/2006c/203/2f.htm
