DISEÑO CUASI-EXPERIMENTAL
1.
Definición y características
El concepto de cuasi-experimento fue propuesto por primera vez por
Campbell y Stanley (1966) y fue ampliado más tarde por Cook y Campbell (1979).
A partir de entonces muchos autores han propuesto definiciones de este
concepto, algunas de las cuales figuran a continuación.
Cook y Campbell (1986) afirman que los cuasi-experimentos son como
experimentos de asignación aleatoria en todos los aspectos excepto en que no se
puede presumir que los diversos grupos de tratamiento sean inicialmente
equivalentes dentro de los límites del error muestral (p. 142). Esta es la
razón por la cual estos autores utilizan el término experimento verdadero en
oposición al término cuasi-experimento.
Mientras Kirk (1995) afirma que los diseños cuasi-experimentales son
similares a los experimentos excepto en que los sujetos no se asignan
aleatoriamente a la variable independiente. Se trata de diseños que se utilizan
cuando la asignación aleatoria no es posible o cuando por razones prácticas o
éticas se recurre al uso de grupos naturales o preexistentes como, por ejemplo,
sujetos con una determinada enfermedad o sujetos que han sido sometidos a abuso
sexual (p. 6). Por lo tanto, los diseños cuasi-experimentales se utilizan
cuando el investigador no puede presentar los niveles de la variable
independiente a voluntad ni puede crear los grupos experimentales mediante la aleatorización.
Otra postura expresa Arnau (1995) define el diseño cuasi-experimental
como un plan de trabajo con el que se pretende estudiar el impacto de los
tratamientos y/o los procesos de cambio, en situaciones donde los sujetos o
unidades de observación no han sido asignados de acuerdo con un criterio
aleatorio.
A partir de las definiciones anteriores se puede elaborar un listado con
las principales características del diseño cuasi-experimental. Son las
siguientes:
a)
Manipulación de la variable independiente. Esta es
una característica que comparten los diseños cuasi-experimentales y los diseños
experimentales. Ambos tipos de diseño tienen como objetivo el estudio del
efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente de la investigación.
En definitiva, los dos tipos de diseños persiguen el establecimiento de
relaciones causales.
b)
No aleatorización en la formación de los grupos. En
el diseño cuasi-experimental el investigador no interviene en la formación de
los grupos, de manera que recurre a grupos intactos o naturales. Se trata de
grupos de individuos que ya están formados -como, por ejemplo, los niños de un
mismo grupo en una escuela o los trabajadores de un departamento en una
empresa-, por lo que el investigador no tiene garantías de la equivalencia
inicial de éstos. De hecho, estos grupos naturales, también se denominan grupos
no equivalentes. Esta característica constituye el principal inconveniente que
presenta este tipo de diseños. El problema radica en que, si la equivalencia
inicial de los grupos no está garantizada, se puede cuestionar que las
diferencias que se encuentren entre los grupos después de la intervención se
deban al efecto del tratamiento. En definitiva, esta característica atenta
contra la validez interna de la investigación, es decir, pone en cuestión la
relación causal que se pretende establecer con ésta.
c)
Escaso control de las variables de confundido. Los
diseños cuasi-experimentales se suelen utilizar en investigaciones de carácter
aplicado, por lo que se desarrollarán, principalmente, en contextos naturales
alejados del laboratorio. En estos contextos el control de todas las variables
de posible confundido resulta complicado y, en muchas ocasiones, imposible.
Estos contextos naturales pueden ser, entre otros, hospitales, escuelas o
empresas. Esta tercera característica, al igual que la anterior, pone en peligro
la validez interna de la investigación. Debido al deficiente control de los
diseños cuasi-experimentales.
Las características anteriores ponen de manifiesto cuál es el principal
problema de los diseños cuasi-experimentales respecto al diseño experimental.
Si bien en el diseño experimental se alcanza un alto grado de validez interna,
en el diseño cuasi-experimental, por el contrario, la validez interna de la
investigación se puede cuestionar. Esto se debe a que los cuasi-experimentos no
permiten elaborar conclusiones consistentes acerca de la efectividad del
tratamiento, puesto que existen explicaciones alternativas, distintas del
efecto de la intervención, para justificar las diferencias que se observan en
la variable dependiente. En definitiva, los diseños cuasi-experimentales no nos
permiten rechazar completamente otras explicaciones causales distintas a la que
nos interesa establecer. Esta es la razón por la que Campbell y Standley (1966)
recomiendan la utilización de los diseños cuasi-experimentales únicamente
cuando no se puedan asignar aleatoriamente los sujetos a las diferentes
condiciones.
Posteriormente Cook y Campbell (1979), señalaron cuáles son las
potenciales amenazas contra la validez interna que pueden darse en los diseños
cuasi-experimentales, también pueden encontrarse en Shadish, Cook y Campbell (2002).
Tales amenazas son las que presentamos a continuación:
a)
Historia. Son hechos o circunstancias externas que ocurren
simultáneamente con la aplicación del tratamiento. El problema es que en este
caso el investigador no podrá estar seguro de que los cambios observados en la
variable dependiente de su investigación se deban al tratamiento, puesto que
podrían deberse al factor de historia.
b)
Maduración. Se refiere a cambios en las condiciones internas de los
individuos que coinciden con la aplicación del tratamiento. Se trata de cambios
debidos a procesos biológicos o psicológicos, como, por ejemplo, la edad, la
fatiga o el aburrimiento.
c)
Efecto de la administración de pruebas previas. Este efecto se produce
en los diseños en los que toman medidas pre-test. En principio las diferencias
que se observen entre las medidas pre-test y las medidas pos-test se tendrían
que atribuir al efecto del tratamiento, no obstante, en ocasiones, una buena
parte de esos cambios pueden deberse a la práctica o entrenamiento en el
pre-test.
d)
Instrumentación. Se refiere a cambios que se producen en el calibrado de
los instrumentos de medida o a problemas con los observadores que coinciden con
la aplicación del tratamiento.
e)
Regresión estadística. Se refiere a la tendencia hacia la centralidad
que se produce cuando el criterio para formar los grupos es que los individuos
presenten puntuaciones extremas. Dicho de otro modo, las puntuaciones extremas tienden
a acercarse a la media en el pos-test.
f)
Selección diferencial de los sujetos. Se refiere al sesgo en la
formación de los grupos y se produce cuando en la investigación se recurre a
grupos naturales o intactos. El problema que se presenta en estos casos es que
no queda garantizada la equivalencia inicial de los grupos, por lo que las
diferencias que se observen entre éstos después de la intervención pueden
deberse a la ausencia de equivalencia inicial y no al efecto del tratamiento.
g)
Mortalidad selectiva. Se refiere a la pérdida no aleatoria de los
individuos que forman parte de los grupos. Este problema aparece en los diseños
en los que se requiere tomar dos o más medidas de cada individuo en momentos
temporales diferentes. Puede ocurrir, en estos casos, que a medida que se
desarrolla la investigación se vaya reduciendo el tamaño de la muestra, porque
haya individuos para los que no se consiga tomar medidas de todas las
observaciones previstas inicialmente.
h)
Interacciones entre la selección y algunas de las amenazas anteriores.
Las interacciones más frecuentes se producen entre la selección y la historia
-por ejemplo, puede ocurrir que un factor de historia afecte sólo a uno de los
grupos de la investigación, introduciendo un sesgo sistemático en la variable
dependiente-, y entre la selección y la maduración -que se produce cuando los
grupos maduran con un ritmo diferente-.
i)
Ambigüedad acerca de la dirección de la
inferencia causal. En algunas investigaciones puede ser difícil determinar si X
es responsable del cambio en Y o viceversa. Esta ambigüedad no se producirá si
sabemos que X ocurrió antes que Y. Aunque reconocemos que la lectura del
listado anterior puede desanimar a un investigador respecto a la utilización de
los diseños cuasi-experimentales, queremos recordar que estas amenazas son
potenciales, lo cual quiere decir que no necesariamente se producirán en todo
diseño cuasi-experimental. Tal como señalan:
León y Montero (1997) no todas las amenazas a la validez interna tienen
por qué presentarse siempre a lo menos, no todas a la vez. Por otra parte, si bien
un diseño experimental superaría la mayoría de estas amenazas, también sabemos
que no siempre es viable llevar a cabo una investigación de este tipo. En
consecuencia, siempre será mejor obtener información acerca de un fenómeno, aunque
no se disponga de una garantía total de la validez interna, que renunciar al
estudio de ese fenómeno. En definitiva, lo que sí es esencial es que el
investigador conozca las limitaciones del diseño que ha utilizado para recoger
sus datos y actúe en consecuencia cuando se disponga a elaborar sus
conclusiones.
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