1

3. Diseños cuasi-experimentales3. Diseños cuasi-experimentales

Roser Bono CabréDpto. de Metodología de las Ciencias del

ComportamientoUniversidad de Barcelonarbono@ub.edu

2

Marco metodológico de la investigación Marco metodológico de la investigación psicológicapsicológica

Paradigma Experimental Paradigma Asociativo

Hipótesis causales Hipótesis de covariación

Experimental Cuasi-experimental De encuesta Observacional

D I S E Ñ O S

3

Cuasi-experimentación y Cuasi-experimentación y experimentaciónexperimentación

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 Limitaciones de la investigación experimentalinvestigación 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-Posibles causas de la cuasi-experimentaciónexperimentación

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.

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Investigación en contextos Investigación en contextos aplicadosaplicados

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.

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

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En torno al término cuasi-En torno al término cuasi-experimentoexperimento

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.

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Diseños cuasi-experimentalesDiseños 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 ¿Cuándo aplicaremos el enfoque cuasi?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-experimentalesEstudios cuasi-experimentales

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

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CaracterísticasCaracterísticasInvestigación básica Investigación aplicada

Causalidad

Efectos causales no espúrios

Propios del paradigma experimental

Efectos causales con riesgo de espuridad

Fuerte control

Aleatoria

Validez interna

Restringido

Causalidad y estudio del cambio

Propios del paradigma experimental

Escaso control

Sesgada

Validez externa

Muy generalizables

OBJETIVOS

EFECTOS INFERIDOS

SUPUESTOS Y CONDICIONES

FUENTES DE CONFUNDIDO

SELECCIÓN DE LAS UNIDADES

VALIDEZ ENFATIZADA

ALCANCE DE LOS RESULTADOS

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Fases de la investigación aplicadaFases 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

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Diseño cuasi-experimentalDiseño 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

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Clasificación de las estrategias cuasi-Clasificación de las estrategias cuasi-experimentalesexperimentales

Diseños cuasi-experimentales

Estrategia Transversal

Estrategia Longitudinal

Incluye a los diseños de comparación de grupos o de grupos paralelos

Comparación estática

Incluye a los diseños que repiten medidas de la variable de respuesta

Comparación dinámica

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Representación gráfica de la estrategia Representación gráfica de la estrategia transversal y longitudinaltransversal y longitudinal

 

-G1O1

-G2O2 -G3O3

. . G9O1

G9O2 G9O3

. . .

G9Oj

<------------------ tiempo ---------------> . -GiOj

17

Unidad de análisis y tipos de datosUnidad de análisis y tipos de datos

Sujeto individual Grupo de sujetos

Dato individual Dato agregado

Modelo ARModelo ANOVAModelo ANCOVAModelo MANOVAModelo ARIMAModelo ACCPModelo LISREL

Unidad de análisis

Tipo de datos

Técnicas de análisis

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Ámbitos de aplicación

Clínico y Psicopatológico Social y evaluación de programas

CONTEXTOS

Psicología del desarrollo

19

Enfoque transversalEnfoque transversal

20

Concepto del enfoqueConcepto 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.

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Efecto del sesgo de selecciónEfecto 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.

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Clasificación del diseño Clasificación del diseño transversaltransversal

24

Diseño transversal

Diseños de grupo control no equivalente

Diseño de discontinuidad en la regresión

Diseños de grupos no equivalentes

25

Enfoque longitudinalEnfoque longitudinal

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Concepto del enfoqueConcepto 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 cambioMedida 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 Clasificación del diseño longitudinallongitudinal

32

Criterios de clasificación

Criterios de clasificación

Cantidad de unidades

Cantidad de unidades

Amplitud y frecuencia del intervalo

Cantidad de unidades

Diseños de un grupo o k grupos de sujetos

Diseños de un solo sujeto o unidad

observacional

33

Amplitud y frecuencia del intervalo

Diseños de series temporales

Diseños de medidas repetidas

Diseño de cohortes

Diseño en panel

Diseño longitudinal

34

Diseños transversalesDiseños transversales

35

Diseños de grupo control no Diseños de grupo control no equivalenteequivalente

36

ConceptoConcepto

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 antesEl 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

Diseño de grupo control no equivalente con sólo medidas después (post-tratamiento)

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 Matriz de datos del diseño de grupo control no equivalente con sólo medidas despuésequivalente con sólo medidas después

G

R

U

P

O

2

G

R

U

P

O

1

Medidas DespuésMedidas Después

ControlTratamiento

G

R

U

P

O

2

G

R

U

P

O

1

Medidas DespuésMedidas Después

ControlTratamiento

43

Matriz de datos del diseño de grupo control no Matriz de datos del diseño de grupo control no equivalente con medidas antes y despuésequivalente con medidas antes y después

G

R

U

P

O

2

G

R

U

P

O

2

G

R

U

P

O

1

G

R

U

P

O

1

Medidas Después

Medidas Antes

Medidas Después

Medidas Antes

ControlTratamiento

G

R

U

P

O

2

G

R

U

P

O

2

G

R

U

P

O

1

G

R

U

P

O

1

Medidas Después

Medidas Antes

Medidas Después

Medidas Antes

ControlTratamiento

44

Diseño de grupo control no equivalente Diseño de grupo control no equivalente Técnicas de análisisTécnicas de análisis

•Análisis de la covariancia (ANCOVA)

•Análisis de la variancia con puntuaciones de diferencia

45

ANCOVAANCOVA

ExperimentalControl

X Y XY X Y XY

46

ANOVA de puntuaciones de ANOVA de puntuaciones de diferenciadiferencia

ExperimentalControl

X Y Y-X X Y Y-X

47

Ejemplo prácticoEjemplo 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

( )( )

8,6 43 375

5,4 27 151

6,2 31 195

4,2 21 95

236134

67765

Y36543

X

Control

910 8 9 7

57654

YX

ExperimentalDiseño de grupo control no equivalente

49

ANCOVAANCOVA

50

Prueba de homogeneidad de los coeficientes de la Prueba de homogeneidad de los coeficientes de la regresión Hregresión H00: : 11==22

X

YA1

A2

b1

b2

51

Variables introducidas/eliminadasb

Xa , Introducir

Ta , Introducir

XTa , Introducir

Modelo1

2

3

Variablesintroducidas

Variableseliminadas Método

Todas las variables solicitadas introducidasa.

Variable dependiente: Yb.

Resumen del modelo

,792a ,627 ,580 1,0222 ,627 13,438 1 8 ,006

,926b ,858 ,817 ,6747 ,231 11,362 1 7 ,012

,928c ,862 ,792 ,7187 ,004 ,169 1 6 ,696

Modelo1

2

3

R R cuadradoR cuadradocorregida

Error típ. de laestimación

Cambio enR cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. delcambio en F

Cambiar los estadísticos

Variables predictoras: (Constante), Xa.

Variables predictoras: (Constante), X, Tb.

Variables predictoras: (Constante), X, T, XTc.

Output SPSS

52

ANOVA con datos de diferenciaANOVA con datos de diferencia

53

Medias:( ):( )2

3,2 16 54

8,6 43375

5,4 27151

2 10 22

6,2 31195

4,2 21 95

67765

Y36543

X

Control

43243

910 8 9 7

57654

31222

Y - XYXY - X

ExperimentalDISEÑO DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE

54

Output SPSS

Descriptivos

DIF

5 2,0000 ,7071 ,3162 1,1220 2,8780 1,00 3,00

5 3,2000 ,8367 ,3742 2,1611 4,2389 2,00 4,00

10 2,6000 ,9661 ,3055 1,9089 3,2911 1,00 4,00

1,00

2,00

Total

N MediaDesviación

típica Error típico Límite inferiorLímite

superior

Intervalo de confianza parala media al 95%

Mínimo Máximo

ANOVA

DIF

3,600 1 3,600 6,000 ,040

4,800 8 ,600

8,400 9

Inter-grupos

Intra-grupos

Total

Suma decuadrados gl

Mediacuadrática F Sig.

Prueba de homogeneidad de varianzas

dif

,590 1 8 ,464

Estadísticode Levene gl1 gl2 Sig.

55

Diseños de grupos no Diseños de grupos no equivalentesequivalentes

56

ConceptoConcepto

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 Diseño de discontinuidad en la regresiónregresión

60

ConceptoConcepto

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 diseñoLógica 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.

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Representación gráficaRepresentación 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

66

Ejemplo prácticoEjemplo 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.

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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.

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ANCOVAANCOVAAsumiendo la homogeneidad Asumiendo la homogeneidad

de las pendientesde las pendientes

70

Patrones hipotéticos de las líneas de regresiónPatrones hipotéticos de las líneas de regresión

71

Variable de selección y diseñoVariable de selección y diseño

Azar V.S. (?) V.S. (Pre)

D.Exp. DGNE DDR

72

Fin de los Diseños cuasi-Fin de los Diseños cuasi-experimentales transversalesexperimentales transversales