Clasificación de los diseños ex post facto

Distinguiremos entre diseños de grupo único y diseños de comparación de grupos. La principal diferencia entre estos dos tipos de diseños estriba en que los diseños de grupo único tienen como objetivo el estudio de las relaciones entre las variables medidas en un grupo, mientras que en los diseños de comparación de grupos se analiza las relación entre las variables examinando las diferencias que existen entre dos o más grupos (a excepción del caso especial del diseño retrospectivo simple en los que la variable dependiente adopta un solo valor).

Dentro de los diseños de comparación de grupos, si la selección de los participantes se realiza a partir de sus valores en la variable dependiente (retrospectivos) o a partir de los valores de la variable independiente (prospectivos).

Diseño de grupo único

Estos diseños se centran en el estudio de las relaciones existentes entre las variables, se evalúa el grado en que las variables se relacionan, fundamentalmente mediante el cálculo de correlaciones, por ello también reciben el nombre de correlacionales. Entre las características básicas de estos diseños, Ato, López y Benavente (2013) señalan:

  • La existencia de una muestra única de participantes.
  • Se mide a cada participante de la muestra en dos o más variables que suelen ser de naturaleza cuantitativa (variables medidas, no manipuladas), aunque ocasionalmente también pueden ser de naturaleza categórica.

Estos diseños pueden tener finalidad relacional o predictiva. En el primer caso, se utilizan para estudiar variables que covarían con el fenómeno de interés, y son útiles cuando el problema de investigación es muy complejo o aún se conoce poco sobre el mismo. En estos casos se miden las variables implicadas en el estudio y se calculan las correlaciones entre ellas. No obstante, hay que tener en cuenta que aunque se encuentren correlaciones altas entre las variables no se pueden establecer conclusiones causales. Puede darse lo que se denomina correlación espuria, esto es, cuando la correlación entre dos variables se debe a una tercera variable (o variable intermedia) dando lugar a correlaciones que en realidad son inexistentes.

Una ventaja fundamental del diseño de grupo único, señalada por León y Montero (2015), es la de permitir aumentar el número de variables que se estudian a la vez. Además, se utilizan muestras muy grandes, para asegurar que estén representadas todas la variables implicadas, procurando que el grupo sea lo más representativo posible de la población, por lo que este diseño tiene mayor validez externa que los diseños de comparación de grupos (retrospectivos y prospectivos) y por tanto, las posibilidades de generalización a la población son mayores.

Diseños retrospectivos

En este tipo de estudios, el investigador forma grupos de individuos atendiendo a sus valores en la variable dependiente (p. ej., padecer alguna enfermedad, tener un bajo rendimiento académico, etc.) y se buscan (reconstruyendo los hechos hacia atrás, de ahí su denominación) los posibles antecedentes o variables independientes que se asocian con la variable de interés. Si se encuentra una covariación sistemática entre la variable dependiente y la independiente se puede considerar que existe relación entre dichas variables.

 Diseño retrospectivo simple

El procedimiento consiste en seleccionar un grupo de individuos que poseen un determinado valor de la variable dependiente y después buscar qué posibles variables independientes tienen en común estos casos. En este diseño existe un solo grupo, como en el diseño de grupo único que hemos visto anteriormente, pero en este caso la variable dependiente adopta un único valor (por ejemplo, simpatizantes de VOX, personas que han sufrido desahucios, personas con determinada enfermedad, etc.) y el investigador trata de identificar las potenciales variables independientes, es decir, busca qué características tienen en común el grupo con ese valor de la variable dependiente.

En la búsqueda de las posibles variables independientes se deben cumplir dos requisitos:

  • Que sean relevantes en relación con el fenómeno bajo estudio.
  • Que antecedan a la variable dependiente. Sin embargo, no siempre se dispone de información sobre las variables que podrían explicar el fenómeno; en esos casos, la utilidad de este diseño es fundamentalmente exploratoria.

En este diseño es difícil establecer con seguridad la relación entre las variables ya que se pueden encontrar correlaciones espurias debidas a terceras variables.

Diseño retrospectivo de casos y controles
Gómez Benito (1990). El mayor inconveniente de este tipo de diseños reside en controlar todas las variables que puedan afectar a la característica en cuestión. Una técnica de control de estas variables sería mediante el emparejamiento.

En este diseño el procedimiento consiste en comparar un grupo de individuos seleccionados por poseer una determinada característica (los casos) con otro grupo de individuos que no la poseen (los controles). Estos grupos se comparan con respecto a una serie de posibles variables independientes que se consideran relevantes para la aparición de dicha característica.

El mayor inconveniente de este tipo de diseños reside en controlar todas las variables que puedan afectar a la característica en cuestión. Una técnica de control de estas variables sería mediante el emparejamiento. En los diseños retrospectivos de comparación de grupos, si las variables independientes son de ocurrencia (por ej., ser o no fumador), el primer análisis de datos que podemos llevar a cabo, consistirá en comprobar en qué proporción están presentes las variables independientes en cada grupo. En segundo lugar, se pueden utilizar estadísticos de asociación para comprobar la relación entre la variable dependiente y las variables independientes puesto que, en este caso, y a diferencia del anterior, la variable dependiente toma dos valores.

El punto más fuerte de este diseño con respecto al retrospectivo simple es que, si la variable independiente es cuantitativa, permite hacer comparaciones entre los grupos. Este diseño es frecuentemente utilizado en epidemiología y muchos resultados relevantes en psicología de la salud están basados en este tipo de estudios.

Diseños prospectivos

En estos diseños, los participantes son seleccionados por poseer determinados valores de la variable independiente cuya posible influencia queremos investigar. Por ejemplo, una de las teorías sobre el desarrollo de las habilidades sociales indica que éstas se fomentan a través de la experiencia en la interacción social durante la infancia. Podemos diseñar una investigación con el objetivo de valorar si el tamaño de las familias es un factor que está relacionado con las habilidades sociales. Se espera que los niños de familias numerosas sean más hábiles socialmente que los niños de familias no numerosas. Se pueden seleccionar las familias con tres hijos en edad escolar y familias con menos de tres hijos, y evaluar, a través de un cuestionario, las habilidades sociales de niños. De esta forma nos aproximamos a una relación en la que la variable independiente (tamaño de las familias en las que se han socializado) antecede a la variable dependiente (habilidades sociales de los niños). Esta garantía sobre la precedencia de la variable independiente sobre la dependiente, aunque es una mejora con respecto a los diseños retrospectivos, no es una condición suficiente para establecer una relación causal.

Diseño prospectivo simple

En el diseño prospectivo simple tenemos una sola variable independiente y seleccionamos a los participantes por sus valores en ella (variable de selección de valores) formando al menos dos grupos, uno para cada valor. Posteriormente se mide la variable dependiente. Se pueden utilizar diferentes técnicas para controlar las variables extrañas como el emparejamiento, el control estadístico y la introducción en la investigación de variables relacionadas con la variable dependiente. Otra alternativa para controlar las variables extrañas es incorporarlas en
la investigación como variables independientes (sistematización de variable extraña).

En los diseños prospectivos simples, las técnicas utilizadas en los análisis de datos son las mismas que se aplican en los diseños experimentales intergrupos unifactoriales. El análisis estadístico más apropiado es aquel que contrasta los datos para muestras independientes (en función del tipo de medida obtenida y el tamaño de la muestra se aplican diferentes pruebas estadísticas). La cuestión diferencial con un estudio experimental no está tanto en la técnica de análisis de datos (que como podemos comprobar puede ser la misma), como en las limitaciones de la interpretación de los resultados por los problemas de control que tienen estos diseños y la dificultad para descartar con seguridad hipótesis explicativas alternativas.

Diseño prospectivo complejo o factorial
León y Montero (2015). Al trabajar con variables de selección de valores puede llegar a resultar irrealizable la formación de grupos con todas las posibles combinaciones.

El diseño prospectivo complejo o factorial se caracteriza por el estudio de las relaciones de más de una variable independiente con una o más dependientes. El análisis de datos para este tipo de diseño es el mismo que en el caso de un diseño factorial de dos grupos independientes (o bifactorial), es decir, aplicaremos, si se cumplen los supuestos, un análisis de varianza de dos factores con muestras independientes.

Este diseño es más potente que el diseño prospectivo simple. Sin embargo, sigue teniendo problemas debido a que los participantes son seleccionados por sus valores en las variables independientes y esto puede dar lugar a otras variables extrañas asociadas a los mismos (por ejemplo, lugar de procedencia: urbano-rural, antecedentes genéticos, tipo de dieta, etc.). Cuanta más variables incluyamos mayor será la información sobre la relación entre las variables, aunque, en contrapartida cada vez se hará más complejo el diseño.

Diseños evolutivos

Los diseños evolutivos son un tipo de diseños prospectivos que se caracterizan porque utilizan como variable independiente la edad o tiempo transcurrido. Por tanto, tienen como objetivo el estudio de los cambios de la variable dependiente como consecuencia de la edad. Los diseños evolutivos pueden ser: longitudinales, transversales o secuenciales.

Estos diseños son ampliamente utilizados en el ámbito de la Psicología del Desarrollo. Su objetivo fundamental es el estudio de los cambios o diferencias en el comportamiento durante todo el proceso de desarrollo. Sin embargo, en estos diseños al seleccionar los grupos en función de la edad pueden darse otras variables extrañas que sean las verdaderas causantes de las diferencias encontradas entre los grupos.

d evolutivo
Datos diseño evolutivo.
Diseño evolutivo longitudinal
Salkind (1998). Al estudiar la misma muestra en distintos momentos, los participantes actúan como sus propios controles aportando los mismos antecedentes y experiencias a la situación de prueba. Por tanto, este diseño no se ve amenazado por el efecto de cohorte.

Cuando se obtienen datos de una misma muestra de participantes en sucesivas ocasiones a lo largo del tiempo, estaremos realizando una investigación longitudinal. Al estudiar la misma muestra en distintos momentos, los participantes actúan como sus propios controles aportando los mismos antecedentes y experiencias a la situación de prueba. Por tanto, este diseño no se ve amenazado por el efecto de cohorte.

En el diseño longitudinal, al evaluar siempre al mismo grupo de participantes, no es posible la confusión entre la edad y la cohorte. No obstante, una posible fuente de confusión que puede darse en estos diseños es debida a los efectos históricos, es decir, en algunos casos se puede confundir el efecto de la edad con el efecto debido al momento en el que se realiza la prueba. Otra de las limitaciones que plantean estos diseños es que en ocasiones se requiere el seguimiento durante largos períodos de tiempo y esto conlleva que muchos participantes abandonen la investigación (pérdida de participantes). En el análisis de datos de los diseños evolutivos longitudinales se empleará un análisis estadístico apropiado para muestras relacionadas.

Diseño evolutivo transversal

En una investigación transversal se realiza la recogida de datos en un sólo momento temporal a muestras de participantes con diferentes edades. Con la investigación transversal se estudian las diferencias por edad, en lugar de los cambios atribuibles a la edad, como ocurría en el diseño longitudinal. Entre las ventajas del diseño transversal está que es menos costoso que el longitudinal, ya que se realiza el registro de los datos durante un periodo de tiempo limitado. Como consecuencia de lo anterior hay menos abandonos. Sin embargo, tiene una limitación importante debida a que los grupos no solo difieren en la edad sino que pueden existir múltiples variables que podrían dar explicaciones alternativas a las diferencias encontradas en la variable dependiente. A diferencia de los grupos formados aleatoriamente donde las diferencias se reparten y constituyen grupos equivalentes, en este caso al realizar la selección por la edad se arrastran otras características que no están distribuidas aleatoriamente. Por otra parte, una de las fuentes de confusión que puede darse es la debida al efecto de cohorte.

Según las edades que consideremos y la distancia entre ellas habrá que tener en cuenta la importancia del efecto de cohorte como posible variable de confusión. Sin embargo, los diseños transversales no se ven afectados por los efectos históricos ya que se recoge la información de todos los grupos en el mismo momento, por lo que si hubiera ocurrido algún fenómeno coincidiendo con el momento de medida, este afectaría a todos los grupos por igual. En definitiva, es importante utilizar las técnicas de control como el emparejamiento en valores de otras
variables o la incorporación al estudio de posibles variables extrañas para mejorar la capacidad informativa de un estudio realizado con este diseño.

El análisis de datos de los diseños evolutivos transversales se lleva a cabo del mismo modo que el de los diseños experimentales unifactoriales intergrupos:

  1. Si estamos estudiando solo dos grupos de edad y una variable dependiente aplicaremos una diferencia de medias para muestras independientes o su equivalente no paramétrico, según corresponda al nivel de medida y la naturaleza de los datos.
  2. Si tenemos más de dos grupos de edad y una variable dependiente emplearemos un análisis de varianza de un factor con grupos independientes o su equivalente no paramétrico.
Diseño evolutivo secuencial

Cuando además de la edad se quiere estudiar el efecto de cohorte, se utiliza el diseño secuencial. Existen algunas variantes de este diseño, aunque en este apartado trataremos solo el diseño secuencial longitudinal. Este diseño consiste en estudiar varias cohortes diferentes de manera longitudinal, esto es, evaluar dos o más cohortes en dos o más momentos temporales. La principal limitación de este diseño es su coste, el cual es mayor que en el longitudinal, ya que puede ser necesario más tiempo y mayor número de participantes para obtener datos de todas las cohortes, lo que en muchas ocasiones (por falta de financiación) hace inviable la investigación. También, como consecuencia de este problema aumenta la posibilidad del sesgo debido a la pérdida de participantes.

DiseñoVentajasLimitaciones
Transversal Bajo coste.
Corta duración.
Baja tasa de abandonos.
No requiere relación a largo plazo entre los investigadores y los participantes.
No está amenazado por efectos históricos.
Problemas de equivalencia entre los grupos.
No informa sobre el desarrollo en casos individuales.
Riesgo de confusión edad/efecto de cohorte.
Secuencial Abundantes datos sobre el proceso de desarrollo.
Equivalencia de los participantes dentro de una misma cohorte (mismo grupo).
Permite estudiar la continuidad entre edades muy distintas.
Permite estudiar el efecto de cohorte.
Permite controlar efectos históricos.
Más costoso en tiempo y recursos que los anteriores.
Alta posibilidad de abandonos, con el problema de la pérdida no aleatoria de sujetos.
Sesgos debidos a la repetición de medidas.

Referencias

  • Quintanilla Cobián, Laura. Fundamentos De Investigación En Psicología. 2ª Ed. [adaptada a 7ª Ed. Normas APA]. ed. Madrid: Universidad Nacional De Educación a Distancia, 2020. Print. Grado (UNED) ; 6201104.

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