Diseños
cuasi-experimentales
Si
bien existen distintas clasificaciones de los diseños cuasi-experimentales, la
mayoría de ellas coinciden en proponer dos grupos de diseños. De una parte,
están los diseños transversales, y, de otra parte, están los diseños
longitudinales (véase, por ejemplo: Arnau, 1997, 2003; Ato y Vallejo, 2007). En
concreto, vamos a presentar aquí la clasificación propuesta por Arnau (2003).
a) se caracterizan porque
estudian el fenómeno en un momento temporal concreto, de manera que la variable
de respuesta o variable dependiente se mide en un único momento temporal -como
mucho tomaríamos otra medida de la variable de respuesta antes de la
intervención o, lo que es lo mismo, tomaríamos una medida pre-test o
pre-tratamiento-. Se trata de diseños en los que se comparan grupos.
b) Los diseños longitudinales, por el contrario, se caracterizan porque en ellos se
toman varias medidas de la variable de respuesta para los distintos individuos
-que pueden ser uno solo o más de uno (aulas, escuelas, poblaciones)- a lo
largo del tiempo. Su objetivo es estudiar los procesos de cambio en función del
tiempo y explicarlos.
c) Los diseños transversales se clasifican a su vez en función de la regla de asignación de los
sujetos a los grupos. Así, se distingue entre los diseños con regla de
asignación desconocida -el diseño de grupo control no equivalente y el diseño
de grupos no equivalentes- y los diseños con regla de asignación conocida -el
diseño de discontinuidad en la regresión-.
d) Los diseños longitudinales se clasifican en:
·
Diseños de series
temporales interrumpidas
·
Diseños de medidas
repetidas
·
Diseños de cohortes y
·
Diseños en panel.
Vamos
a presentar ahora una breve descripción de cada uno de estos diseños.
El diseño de grupo control no equivalente, en su forma básica, se caracteriza
porque utiliza dos grupos: uno recibe el tratamiento, intervención o programa
cuyo efecto se pretende estudiar, y otro no recibe tratamiento o recibe un
tratamiento medianamente. Ato y Vallejo (2007). Así se dispone de un grupo
experimental y un grupo control. En su forma más simple se toman medidas sólo
después de la intervención -el diseño de grupo control no equivalente con
medidas sólo pos test-. No obstante, en este caso, los problemas de control son
tan grandes que muchos autores no incluyen este diseño en la categoría de
cuasi-experimento, sino en la de pre-experimento. Si al diseño anterior se le
añaden unas medidas pre-test, alcanzará la categoría de diseño cuasi-experimental.
En este caso, las medidas pre-test permitirán, en primer lugar, valorar la
equivalencia inicial de los grupos y, en segundo, controlarla en caso de que se
dé la no equivalencia. Este diseño se denomina diseño de grupo control no
equivalente con pre-test y pos-test.
El
diseño de grupos no equivalentes es similar al diseño anterior, no obstante, en
este caso, los grupos reciben tratamientos distintos. Además, se trata de
grupos naturales, por lo que se tomarán medidas pre-test como elemento de control
de la equivalencia de los mismos.
El
diseño de discontinuidad según Trochin (2006) en la regresión se caracteriza
porque, a diferencia de los anteriores, se conoce la variable de asignación de
los sujetos a los grupos. Esta variable de
asignación es una medida pre-test.
La
forma de proceder para formar los grupos es la siguiente: una vez tenemos la
medida pre-test para todos los sujetos, éstos se ordenan en función de esa
medida y se establece una puntuación de corte para asignar los sujetos a los
grupos. Los sujetos con una puntuación por encima del punto de corte formarán
parte de uno de los grupos y los sujetos con una puntuación por debajo del
punto de corte pasarán a formar parte del otro grupo. Se trata de un diseño que
goza de mucho prestigio porque incrementa las posibilidades interpretativas
respecto a los otros diseños cuasi-experimentales, aproximándose incluso al
diseño experimental. (Shadish, Cook y Campbell, 2002).
·
Los diseños de
series temporales interrumpidas presentan
como característica fundamental el registro de múltiples medidas previas y
múltiples medidas posteriores a la introducción de un tratamiento o de un
programa de intervención. Dentro de este grupo de diseños se distingue, a su
vez, entre el diseño de series temporales simple y el diseño de series
temporales con grupo control no equivalente. Arnau (1995). El primer diseño es
aquél en el que se trabaja con un solo grupo de individuos, mientras que el
segundo es aquél en el que se emplea un grupo experimental y un grupo control,
con la finalidad de valorar de forma más rigurosa si los cambios producidos
entre las fases pre y post-intervención son iguales en ambos grupos. Este
segundo diseño tiene mayor validez interna que el primero.
·
Los diseños
longitudinales de medidas
repetidas son aquellos en los que se registran más de dos medidas
repetidas en el tiempo con el propósito de conocer el proceso de crecimiento de
una muestra de sujetos. En estos diseños lo que se hace es modelar los datos
con ajustes de polinomios con el fin de estudiar las curvas de crecimiento.
Este tipo de diseño también se denomina diseño longitudinal de múltiples
observaciones. Un tipo especial de diseño longitudinal de medidas repetidas es
el diseño de muestra dividida. En este diseño se trabaja con dos o más grupos
de sujetos que se han formado en función de una variable de carácter social,
biológica o psicológica, y se toman medidas para cada individuo en momentos
temporales diferentes.
·
El diseño
longitudinal de cohortes nos permite
estimar los efectos de la edad, el periodo y la cohorte en un proceso de
cambio. Una cohorte es un grupo o agregado de individuos, dentro de una
población específica, que ha experimentado el mismo acontecimiento vital en un
intervalo de tiempo determinado. Visser (1985) Aunque la variable más usada
para delimitar la cohorte es la fecha de nacimiento, pueden utilizarse otras:
los individuos casados en un período de tiempo establecido, los individuos que
asistieron a la escuela en un determinado año, etc.
·
El diseño
longitudinal en panel consiste, en la
situación más simple, en medir dos variables de una misma muestra de sujetos a
lo largo de una serie de tandas o momentos históricos. El objetivo es
establecer, mediante la técnica de correlación cruzada en panel, la posible
relación causal entre las variables medidas y el sentido de la causalidad. Se
trata de un tipo de diseño que se utiliza mucho en el ámbito social para el
estudio de intenciones políticas, preferencias, actitudes u opiniones.
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