3. Dise

1
3. Diseños cuasi-experimentales
Roser Bono Cabré Dpto. de Metodología de las
Ciencias del Comportamiento Universidad de
Barcelona
rbono_at_ub.edu
2
Marco metodológico de la investigación psicológica
Paradigma Experimental
Paradigma Asociativo
Hipótesis causales
Hipótesis de covariación
D I S E Ñ
O S
Experimental
Cuasi-experimental
De encuesta
Observacional
3
Cuasi-experimentación y experimentación

• Características de ambos enfoques
• La experimentación y la cuasi- experimentación
  estudian el efecto causal de la variable
  independiente mediante el control preciso de las
  fuentes de variación extrañas.
• En ambos casos, las hipótesis de investigación
  son causales y no meramente asociativas.

4
Limitaciones de la investigación experimental

• En años recientes, los investigadores sociales
  se han animado a cuestionar los diseños de
  investigación que subyacen al enfoque
  experimental, debido a una serie de cambios en
  los intereses políticos y sociales.

5
Posibles causas de la cuasi-experimentación

• Hay una fuerte presión que tiene su origen en
  los desarrollos sociales y políticos como
• a) la creciente demanda en dar más protagonismo a
  grupos desfavorecidos.
• b) la emergencia del tercer mundo y de sus
  problemas.
• c) un mayor interés hacia temáticas feministas y
  campos relacionados o afines.

6
Investigación en contextos aplicados

• Los cuasi-experimentos son más frecuentes en
  contextos aplicados, como, por ejemplo, cuando
• a) Se introducen cambios en las escuelas.
• b) Se prueba un tiempo abierto o flexible en el
  mundo laboral.

7

• c) Se pretende determinar la efectividad de
  las instituciones, instancias gubernamentales u
  organizaciones de servicios. En este caso, se
  denomina evaluación de programas.

8
En torno al término cuasi-experimento

• La palabra cuasi significa como si o casi, de
  modo que cuasi-experimento denota un casi
  experimento verdadero.
• Un estudio es cuasi-experimental cuando no hay un
  control efectivo de las variables de selección.

9
Diseños cuasi-experimentales

• Hay una gran variedad de diseños de
  investigación cuasi-experimental y ha de
  reconocerse que hay poca pérdida de estatus o de
  prestigio al realizar un cuasi-experimento en
  lugar de un experimento verdadero.

10
Cuándo aplicaremos el enfoque cuasi?

• Cuando el investigador no puede cumplir los
  requerimientos de un experimento verdadero,
  debido a que no puede asignar aleatoriamente los
  participantes a las condiciones experimentales.

11
Estudios cuasi-experimentales

• Los estudios cuasi-experimentales se llevan a
  cabo donde existen barreras éticas y prácticas
  para realizar experimentos verdaderos o estudios
  experimentales.

12
Características
Investigación básica
Investigación aplicada
OBJETIVOS
Causalidad
Causalidad y estudio del cambio
EFECTOS INFERIDOS
Efectos causales no espúrios
Efectos causales con riesgo de espuridad
SUPUESTOS Y CONDICIONES
Propios del paradigma experimental
Propios del paradigma experimental
FUENTES DE CONFUNDIDO
Fuerte control
Escaso control
SELECCIÓN DE LAS UNIDADES
Aleatoria
Sesgada
VALIDEZ ENFATIZADA
Validez interna
Validez externa
ALCANCE DE LOS RESULTADOS
Restringido
Muy generalizables
13
Fases de la investigación aplicada

1. Planteo del problema
2. Formulación de la hipótesis
3. Diseño de la investigación
4. Recogida y análisis de datos
5. Interpretación de los resultados
6. Obtención de conclusiones

14
Diseño cuasi-experimental

• Un conjunto de procedimientos o estrategias de
  investigación orientado a la evaluación del
  impacto de los tratamientos en aquellos contextos
  donde la asignación de las unidades no es al
  azar, y al estudio de los cambios que se observan
  en los sujetos en función del tiempo

15
Clasificación de las estrategias
cuasi-experimentales
Incluye a los diseños de comparación de grupos o
de grupos paralelos Comparación estática
Estrategia Transversal
Diseños cuasi-experimentales
Incluye a los diseños que repiten medidas de la
variable de respuesta Comparación dinámica
Estrategia Longitudinal
16
Representación gráfica de la estrategia
transversal y longitudinal
 
-G1O1
-G2O2
-G3O3 .
. G9O1 G9O2 G9O3 .
. . G9Oj lt------------------ tiempo
---------------gt .

-GiOj

17
Unidad de análisis y tipos de datos
Unidad de análisis
Sujeto individual
Grupo de sujetos
Tipo de datos
Dato agregado
Dato individual
Técnicas de análisis
Modelo AR Modelo ANOVA Modelo ANCOVA Modelo
MANOVA Modelo ARIMA Modelo ACCP Modelo LISREL
18
Ámbitos de aplicación
CONTEXTOS
Clínico y Psicopatológico
Social y evaluación de programas
Psicología del desarrollo
19
Enfoque transversal
20
Concepto del enfoque

• En contextos aplicados, donde las muestras
  no proceden de las poblaciones según un
  procedimiento de selección aleatoria y los
  sujetos no son asignados al azar a los grupos, la
  investigación transversal (grupos paralelos)
  utiliza formatos similares a los diseños
  experimentales.
  ..//..

21

• Dentro del contexto cuasi-experimental, los
  sujetos van a parar al grupo de tratamiento y
  control por la propia decisión de los sujetos o
  por consideraciones prácticas. En consecuencia,
  los grupos experimental y control pueden ser
  diferentes y no comparables en oposición a lo que
  ocurre en la investigación aleatorizada.

22
Efecto del sesgo de selección

• Los diseños cuasi-experimentales, en su versión
  de comparación de grupos, son esquemas de
  investigación afectados por un sesgo de selección
  o por variables de selección. Esto requiere la
  adopción de técnicas de análisis para corregir
  los posibles sesgos y neutralizar las variables
  de selección, de modo que se infiera el efecto de
  los tratamientos sin que esté contaminado por las
  diferencias iniciales de los grupos. Las
  diferencias iniciales de los grupos los hacen no
  comparables o no equivalentes, siendo éste el
  sentido último del enfoque cuasi-experimental
  transversal.

23
Clasificación del diseño transversal
24
(No Transcript)
25
Enfoque longitudinal
26
Concepto del enfoque

• El objetivo de los estudios longitudinales es
  analizar los procesos de cambio y explicarlos. Se
  pretende caracterizar el cambio de la variable de
  respuesta en función del tiempo y examinar qué
  covariables contribuyen al cambio.
• Uno de los aspectos específicos del enfoque
  longitudinal es tomar registros u observaciones
  de la misma (o mismas) unidades a lo largo del
  tiempo.
  ..//..

27

• De ahí, el porqué lo longitudinal está siempre
  asociado a los cambios intra-individuales. Ha de
  tenerse en cuenta que, en estos estudios, no
  siempre las unidades de observación o análisis
  son los individuos, ya que pueden ser unidades
  más amplias como barrios, áreas urbanas,
  familias, fábricas, ciudades, países, etc.

28
Medida del cambio

• Los diseños longitudinales usan, como
  estrategia de recogida de datos, la técnica de
  medidas repetidas. De este modo, cada unidad de
  trabajo (por lo general, individuos) es medida en
  distintos puntos del tiempo, de forma secuencial.
  ..//..

29

• Puesto que no es posible prescindir de los
  diseños longitudinales para el estudio del
  cambio, conviene tener en cuenta la forma como se
  obtienen los datos y la distinción entre los
  modelos de cambio intraindividual y los modelos
  de cambio interindividual.
  
  ..//..

30

• Es decir, entre los modelos que analizan y
  describen los patrones de cambio durante el
  desarrollo de un individuo y los modelos que
  analizan los patrones de cambio al comparar dos o
  más grupos de sujetos.
• Esta nueva perspectiva del estudio del cambio
  configura un enfoque mucho más coherente y
  comprensivo del diseño longitudinal.

31
Clasificación del diseño longitudinal
32
Criterios de clasificación
Criterios de clasificación
Cantidad de unidades
Amplitud y frecuencia del intervalo
Cantidad de unidades
Cantidad de unidades
Diseños de un solo sujeto o unidad observacional
Diseños de un grupo o k grupos de sujetos
33
Amplitud y frecuencia del intervalo
34
Diseños transversales
35
Diseños de grupo control no equivalente
36
Concepto

• Este diseño de investigación, dominado
  inicialmente por Campbell y Stanley (1963) diseño
  de grupo control no equivalente, es un formato
  donde se toman, de cada sujeto, registros o
  medidas antes y después de la aplicación del
  tratamiento. Debido precisamente a la ausencia de
  aleatorización en la asignación de las unidades,
  es posible que se den diferencias en las
  puntuaciones antes. ..//..

37

• Estas diferencias son la causa de la
  no-equivalencia inicial de los grupos. Así,
  cuando en la formación de los grupos no
  interviene el azar, es posible que los grupos
  presenten sesgos capaces de contaminar el efecto
  del tratamiento. ..//..

38

• Partiendo de este planteamiento, se tienen
  diseños cuyos grupos no pueden ser considerados
  ni homogéneos, ni comparables. Por esta razón, se
  han buscado alternativas al clásico modelo de
  Análisis de la Variancia a fin de modelar, en el
  supuesto de que se conozcan, las potenciales
  fuentes de sesgo y distorsión y, de esa forma,
  controlarlas.

39
El porqué de las diferencias antes

• Las diferencias entre las puntuaciones antes se
  dan por la siguientes razones
• 1. Cuando el tratamiento es aplicado a un grupo
  (escuela, clase, planta industrial, etc.), y otro
  grupo (escuela, clase, planta industrial etc.,)
  es tomado como control.
• 2. Cuando se ha planificado un auténtico
  experimento, pero por razones de mortalidad,
  contaminación de las unidades del grupo control
  por los artefactos experimentales o por la
  variación del tratamiento experimental, el
  experimento verdadero se convierte en un
  cuasi-experimento. ..//..

40

• 3. Cuando, debido a la limitación de recursos, el
  tratamiento sólo es aplicado a un grupo
  seleccionado.
• 4. Cuando los sujetos se auto-seleccionan.

41
Clasificación
Diseño de grupo control no equivalente con sólo
medidas después (post-tratamiento)
Diseño de grupo control no equivalente
Diseño de grupo control no equivalente con
medidas antes y después (medidas pre y
post-tratamiento)
42
Matriz de datos del diseño de grupo control no
equivalente con sólo medidas después
43
Matriz de datos del diseño de grupo control no
equivalente con medidas antes y después
44
Diseño de grupo control no equivalente Técnicas
de análisis

• Análisis de la covariancia (ANCOVA)
• Análisis de la variancia con puntuaciones de
  diferencia

45
ANCOVA
Experimental
Control
X Y XY
X Y XY
46
ANOVA de puntuaciones de diferencia
Experimental
Control
X Y Y-X
X Y Y-X
47
Ejemplo práctico

• Una empresa de automóviles desea probar la
  eficacia de un nuevo programa de incentivos
  destinado a incrementar el ritmo de producción de
  sus operarios. A tal fin, se seleccionan dos
  secciones de montaje de dos factorías distintas
  de dicha empresa una seguirá su ritmo habitual
  de trabajo (grupo control), mientras que en la
  otra se implementará un programa de incentivos
  (grupo experimental). Se tomarán medidas de ambos
  grupos antes y después de aplicar el tratamiento
  programa de incentivos. La variable dependiente
  será el número de piezas montadas en una hora.
  Los datos hipotéticos de este cuasi-experimento
  se presentan en la tabla siguiente.

48
Medias ?( ) ?( )2 ?( )( )
49
ANCOVA
50
Prueba de homogeneidad de los coeficientes de la
regresión H0 ?1?2

Y
A1
b1
A2
b2
X
51
Output SPSS
52
ANOVA con datos de diferencia
53
Medias ?( ) ?( )2
54
Output SPSS
55
Diseños de grupos no equivalentes
56
Concepto

• La extensión lógica del diseño de grupo control
  no equivalente con medidas antes y después es el
  diseño con múltiples grupos no equivalentes es
  decir, un diseño multigrupo formado por un
  conjunto de grupos intactos procedentes de
  poblaciones distintas o no seleccionados al azar.
• 
  ..//..

57

• Según esta estructura de trabajo, se trata de
  averiguar si hay efecto de tratamiento. Se
  pretende estudiar la posible relación causal
  entre el factor de tratamiento y la variable de
  resultado. Mediante este formato
  cuasi-experimental o de grupos de selección, las
  diferencias previas (de selección) entre los
  grupos pueden causar cambios en la variable de
  resultado sin efecto alguno de tratamiento.
  ..//..

58

• De ahí, lo importante en tener en cuenta las
  diferencias iniciales de los grupos (diferencias
  de selección), mediante algún tipo de control
  estadístico.

59
Diseño de discontinuidad en la regresión
60
Concepto

• El diseño de discontinuidad en la regresión
  ofrece mejores perspectivas que el diseño de
  grupos no equivalentes, dado que se conoce la
  naturaleza del proceso de selección de los grupos
  (o asignación de las unidades de estudio)
  
  ..//..

61

• Aunque es escasa la utilización de esta
  estrategia, constituye un buen ejemplo de cómo es
  posible verificar el efecto del tratamiento
  mediante grupos organizados en función de los
  valores de la variable pre-tratamiento. En la
  práctica, su uso se ha limitado al ámbito de la
  investigación sobre educación compensatoria
  (Trochim, 1984)

62
Lógica del diseño

• Según la lógica del diseño, los sujetos son
  considerados, a partir de un punto de corte en la
  variable pre-tratamiento, como pertenecientes al
  grupo control o experimental (grupo de
  tratamiento). Por esta razón, la estrategia de
  discontinuidad en la regresión requiere que se
  conozca el criterio de formación del grupo
  control y grupo experimental (o de tratamiento)
  es decir, el criterio de selección.

63
Representación gráfica

• Una clara ilustración de la modelación del
  procedimiento de selección es el uso de una
  puntuación pre-test (pre-tratamiento) en la
  asignación de los sujetos a los grupos de
  tratamiento (control y experimental). La
  estructura del diseño de discontinuidad en la
  regresión suele representarse, por lo general, en
  forma gráfica.
• 
  ..//..

64

• El eje de las ordenadas representa los valores
  de la variable de resultado y el eje de las
  abcisas los valores de la covariable donde está
  marcado un punto de corte, X0, para que queden
  delimitados los grupos.

65
(No Transcript)
66
Ejemplo práctico
El propósito del análisis de datos es, en esta
clase de diseños, comparar dos ecuaciones de la
regresión en el punto de corte. Se pretende, por
ejemplo, estudiar el efecto de un programa sobre
el rendimiento laboral. Puesto que los sujetos
seleccionados que van a seguir el programa
presentan niveles más altos en variables
relacionadas con el rendimiento que los
controles, se decide utilizar esta información
previa como covariable.

67

• De acuerdo con la estrategia del diseño, los
  sujetos que puntúan bajo en la covariable actúan
  de grupo experimental o de tratamiento y los que
  puntúan alto, de grupo control. A continuación se
  presentan los datos de este hipotético estudio,
  donde los sujetos que reciben tratamiento
  obtienen puntuaciones entre 1 y 5 en la
  covariable, y los sujetos control entre 6 y 10.
  El punto de corte se sitúa en el intervalo 5-6.

68

• La asignación de los sujetos a un grupo u otro
  (control o experimental) es arbitraria y depende
  de los objetivos de la investigación.

69
ANCOVAAsumiendo la homogeneidad de las pendientes
70
Patrones hipotéticos de las líneas de regresión

71
Variable de selección y diseño

• Azar V.S. (?) V.S.
  (Pre)
• D.Exp. DGNE DDR

72
Fin de los Diseños cuasi-experimentales
transversales