TEMA V

ESQUEMA GENERAL

Definición y clasificación del diseño cuasi-experimental

Estructuras básicas: Diseño pre-experimental

Diseño de grupo control no equivalente: Definición

Diseño de grupo control no equivalente: Análisis

DISEÑO CUASI-EXPERIMENTAL

Diseño de grupo control no equivalente: Análisis estadístico

Diseño de discontinuidad en la regresión: Definición

Diseño de discontinuidad en la regresión: Análisis estadístico

Definición y clasificación del diseño cuasi-experimentaldiseño cuasi-experimental

Definición del diseño cuasi-experimental

El diseño cuasi-experimental es un plan de trabajo con el quese pretende estudiar el impacto de los tratamientos ensituaciones donde los sujetos no se asignan a los grupos deacuerdo con un criterio aleatorio. Se utilizan gruposnaturaleso intactos.naturaleso intactos.

Clasificación de las estrategias cuasi-experimentales

Diseño cuasi-

EstrategiaTransversal

a) Diseño de grupo control no equivalenteb) Diseño de grupos no equivalentes c) Diseño de discontinuidad en

Diseño cuasi-experimental

Estrategia Longitudinal

c) Diseño de discontinuidad en la regresión

a) Diseño simple de series de tiempo interrumpidas

b) Diseño de series de tiempo interrumpidas con grupo control no equivalente

Representación gráfica de la estrategia transversal y longitudinal

-G1O1

-G2O2

-G3O3-G3O3..

G9O1 G9O2 G9O3 . . . G9Oj

tiempo.

-GiOj

Estructuras básicas: Diseños pre-experimentalesDiseños pre-experimentales

Estructuras básicas

• Diseño de un grupo solamente postest

• Diseño de un grupo con pretest y postest

Grupos Formación Pretest Condiciones Postest

1 Natural - X 1 O1

• Diseño con grupo control sólo postest

Grupos Formación Pretest Condiciones Postest

1 Natural O1 X1 O2

Grupos Formación Pretest Condiciones Postest

12

NaturalNatural

--

X1

X0

O1

O2

Diseño de grupo control no equivalente: Definición y equivalente: Definición y

clasificación

Definición

Esta clase de diseño de investigación, denominado inicialmentepor Campbell y Stanley (1963)diseño de grupo control noequivalente, es un formato en que se toman, de cada sujeto,registros o medidas antes y después de la aplicación deltratamiento. Ademásseutiliza un grupoexperimentaly un grupotratamiento. Ademásseutiliza un grupoexperimentaly un grupocontrol.

Debido precisamente a la ausencia de aleatorización en laasignación de las unidades, es posible que se den diferencias enlas puntuaciones pretest. Estas diferencias son la causa de lano-equivalencia inicial de los grupos. Así, cuando en la formaciónde los grupos no interviene el azar, es posible que los grupospresenten sesgos capaces de contaminar el efecto del tratamiento.

Esquema de diseño de grupo control no equivalente

Grupos Formación Pretest Condiciones Postest

12

NaturalNatural

O1

OX1

XO2

O2 Natural O3 X0 O4

Otros diseños cuasi-experimentales de grupos no equivalentes

Diseño con grupo control no equivalente con medidas pretestsustitutivas: Se caracteriza porque no medimos el postest con elmismo instrumento de medida que el pretest.

Diseño con grupo control no equivalente con muestrasDiseño con grupo control no equivalente con muestrasseparadas en el pretest y en el postest: Se caracteriza porque nomedimos el postest con el mismo grupo de individuos para elque hemos medido el pretest.

Diseño de grupo control no equivalente: Análisis estadísticoequivalente: Análisis estadístico

Técnicas de análisis

�Análisis de la variancia.

�Análisis de la covariancia.

�Análisis de la variancia con puntuaciones de diferencia o con �Análisis de la variancia con puntuaciones de diferencia o con puntuaciones de cambio.

Análisis de la variancia (ANOVA)

ExperimentalControl

X Y X Y

Análisis de la covariancia (ANCOVA)

ExperimentalControl

X Y XY X Y XY

ANOVA de puntuaciones de diferencia

ExperimentalControl

X Y Y-X X Y Y-X

Ejemplo 5

Un psicólogo clínico quiere probar la eficacia de una terapiacognitiva para el tratamiento de la depresión. Selecciona dosgrupos de pacientes de dos centros hospitalarios. Los pacientesdel primer centro reciben la nueva terapia durante un periodo de3 meses. Los pacientesdel otro centro recibensu tratamiento3 meses. Los pacientesdel otro centro recibensu tratamientohabitual durante el mismo periodo. Antes y después de recibirlos tratamientos todos los pacientes contestan un cuestionariopara medir su autoestima y se utiliza esta medida como variabledependiente en esta investigación.

Matriz de datos del diseño

sujeto pretest postest pretest postest

1 33.2 42.2 35.7 48.8

2 34.9 44.1 43.4 52.9

3 34.4 43.3 39.1 51.3

4 34.2 43.2 40.9 50.0

control experimental

4 34.2 43.2 40.9 50.0

5 31.2 40.9 39.8 51.6

6 31.4 41.2 37.1 50.0

7 34.3 41.0 41.7 51.0

8 38.2 45.0 34.3 48.0

9 34.6 45.7 38.1 48.8

10 39.0 46.7 37.0 51.5

medias 34.5 43.3 38.7 50.4

Cuadro resumen del ANOVA para el Postest

Cuadro resumen del ANOVA para el Pretest

Supuestos del ANCOVA

1. La relación entre la variable dependiente y la covariable ha deser lineal.

2. Homogeneidad de las pendientes de regresión. Las pendientesde regresión deben ser iguales para cada grupo detratamiento. Si las líneasde regresiónde los gruposno sontratamiento. Si las líneasde regresiónde los gruposno sonparalelas, significa que existe un efecto de interacción entrelos tratamientos y la covariable, es decir, que el efecto de lavariable manipulada depende de los valores que obtiene cadasujeto en la covariable.

Prueba de homogeneidad de los coeficientes de la regresión, H0: ββββ1=ββββ2

Y (postest)Grupo 1 (a1)b1

X (pretest)

Grupo 2 (a2 )b2

Relación lineal entre el pretest y el postest

Prueba de homogeneidad de los coeficientes de la regresión, H0: ββββ1=ββββ2

Cuadro resumen del ANCOVA

Análisis de los datos de diferencia: Tabla de datos

sujeto pretest postest DIFERENCIA pretest postest DIFERENCIA

1 33.2 42.2 9.0 35.7 48.8 13.1

2 34.9 44.1 9.2 43.4 52.9 9.5

3 34.4 43.3 8.9 39.1 51.3 12.2

4 34.2 43.2 9.0 40.9 50.0 9.1

experimentalcontrol

5 31.2 40.9 9.7 39.8 51.6 11.8

6 31.4 41.2 9.8 37.1 50.0 12.9

7 34.3 41.0 6.7 41.7 51.0 9.3

8 38.2 45.0 6.8 34.3 48.0 13.7

9 34.6 45.7 11.1 38.1 48.8 10.7

10 39.0 46.7 7.7 37.0 51.5 14.5

medias 34.5 43.3 8.8 38.7 50.4 11.7

Cuadro resumen del ANOVA con los datos de diferencia

Diseño de discontinuidad en la regresión: Definiciónregresión: Definición

Concepto

El diseño de discontinuidad en la regresión ofrece mejoresperspectivas que el diseño de grupos no equivalentes, dado quese conoce la naturaleza del proceso de selección de los grupos (oasignación de las unidades de estudio).

Aunque es escasa la utilización de esta estrategia, constituye unbuen ejemplo de cómo es posible verificar el efecto delbuen ejemplo de cómo es posible verificar el efecto deltratamiento mediante grupos organizados en función de losvalores de la variable pre-tratamiento. En la práctica, su uso seha limitado al ámbito de la investigación sobre educacióncompensatoria (Trochim, 1984).

Concepto

Según la lógica del diseño, los sujetos se consideran, a partir deun punto de corte en la variable pre-tratamiento, comopertenecientes al grupo control y al grupo experimental. Por estarazón, laestrategia de discontinuidad en la regresiónrequiereque se conozca el criterio de formación del grupo control ygrupo experimental; es decir, el criterio de seleccióngrupo experimental; es decir, el criterio de selección(Thistlethwaite y Campbell, 1960).Según Cain (1975), una clara ilustración de la modelación delprocedimiento de selección es el uso de una puntuación pretesten la asignación de los sujetos a los grupos de tratamiento(control y experimental).

Representación gráfica del Diseño de discontinuidad en la regresión

postest

pretest

Patrones hipotéticos de las líneas de regresión

a) Efecto nuloa) Efecto nulo

b) Efecto de la intervención c) Efecto de la intervención

Diseño de discontinuidad en la regresión: Análisis estadísticoregresión: Análisis estadístico

Análisis estadístico

� Análisis de la variancia

� Análisis de la covariancia

� Análisis de la regresión

Ejemplo 6

Se pretende estudiar el efecto de un programa sobre elrendimiento escolar. Puesto que los sujetos seleccionadosque van a seguir el programa presentan niveles más altos envariables relacionadas con el rendimiento escolar que loscontroles,se decideutilizar estainformación previa comocontroles,se decideutilizar estainformación previa comocovariable. Según la estrategia del diseño, los sujetos quepuntúan bajo en la covariable forman el grupo control y losque puntúan alto, el grupo experimental o de tratamiento. Enla tabla de datos de este hipotético estudio, los sujetoscontrol obtienen puntuaciones entre 1 y 5 en la covariable, ylos sujetos con tratamiento entre 6 y 10. El punto de corte sesitúa en el intervalo 5-6.

Matriz de datos del diseño

CONTROL EXPERIMENTAL

SUJETO PRETEST POSTEST PRETEST POSTEST1234

1122

4346

6677

91012134

5678910

2233445

6657579

77889910

13131112141314

medias 2.7 5.6 7.7 12.1

Análisis de la variancia

<0.0171.37211.252.96

a-1=1a(n-1)=18

211.2553.30

EntregruposIntragrupo

pFCMg.lSCF.V.

an-1=19264.55Total

2.96a(n-1)=1853.30Intragrupo

Análisis de la covariancia

>0.051.882.351.25

a-1=1a(n-1)-1=17

2.3521.30

Variable A (aj)Error S/A (aj)

pFCMg.lSCF.V.

an-2=1823.65Total (aj)

1.25a(n-1)-1=1721.30Error S/A (aj)

Análisis de la covariancia: homogeneidad de las pendientes de regresión

Análisis de la regresión

Resumen del modelo

,954a ,911 ,906 1,14630 ,911 183,332 1 18 ,000,959b ,919 ,910 1,11934 ,009 1,877 1 17 ,188,959c ,920 ,904 1,15345 ,000 ,009 1 16 ,924

Modelo123

R R cuadradoR cuadradocorregida

Error típ. de laestimación

Cambio enR cuadrado Cambio en F gl1 gl2

Sig. delcambio en F

Estadísticos de cambio

,959c ,920 ,904 1,15345 ,000 ,009 1 16 ,9243

Variables predictoras: (Constante), pretrata.

Variables predictoras: (Constante), pretrat, tratb.

Variables predictoras: (Constante), pretrat, trat, pretratxtratc.