Diseños Cuasiexperimentales con grupo de control

Dependiendo de que en la formación de los grupos se haya seguido una regla de asignación conocida o desconocida, podemos distinguir dos tipos de diseños:

  • Diseños de grupo de control no equivalente, en los que se trabaja con grupos ya formados, por lo que la regla de asignación a los grupos es desconocida.
  • Diseños de discontinuidad en la regresión, en los que se trabaja con grupos donde la regla de asignación para la formación de los grupos es conocida.
Diseños de grupo de control no equivalente

Aunque se trabaja con grupos formados, el investigador tratará de seleccionar grupos lo más equivalentes posible, intentando que no influyan variables extrañas que pongan en peligro la interpretación unívoca de los resultados. Si el tratamiento ha tenido efecto, las diferencias en el postest entre los grupos serán mayores que las que pudieran existir entre ellos en las medidas en el pretest.

Diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente
García-Jiménez (2002). El análisis de covarianza (ANCOVA) es una técnica estadística que nos permite, además de separar la varianza error de la varianza primaria, aislar el influjo de las variables extrañas que, si no controlásemos, actuarían como varianza secundaria contaminando los resultados.
Ato y Vallejo (2015). Una forma de conseguir mayor equivalencia entre los grupos es utilizar la técnica de emparejamiento sobre las variables extrañas relevantes, consistente en asegurar que para cada participante de un grupo haya otro con similares características en cuanto a un conjunto de variables, en el otro grupo (por ejemplo, sexo, edad, nivel de estudios, etc.). Sin embargo, esta técnica no siempre se puede utilizar, fundamentalmente cuando los grupos son pequeños.
Ato y Vallejo (2015). Una variante de este diseño, frecuentemente utilizada, es el diseño de grupos no equivalentes con más de dos grupos, en el que puede existir más de un grupo experimental o más de un grupo control o de ambos.

Es uno de los diseños cuasiexperimentales más utilizados en las Ciencias Sociales. Este diseño consta de dos grupos: un grupo experimental (al que se aplica el tratamiento) y otro de control (al que no se le aplica). En ambos grupos se realiza una medida pretest y otra postest. El investigador, aunque utilice grupos ya formados, debe intentar que estos sean lo más similares posibles en algunas variables relevantes (por ejemplo, variables relacionadas con las características de los participantes y con el contexto) para poder inferir la eficacia del tratamiento.

pretes postes

La falta de garantías de la equivalencia inicial de los grupos genera riesgos de amenazas a la validez interna difíciles de detectar y que se deben tener en cuenta en la interpretación de los resultados. Estas se refieren a la interacción entre:

  • Selección x maduración: El grupo experimental y el grupo control son de diferente procedencia y esto puede suponer que la pauta de maduración en ambos grupos sea distinta. Cuando no se pueda excluir el efecto de esta amenaza habrá que tenerla en cuenta en la interpretación de los resultados, a pesar de que en el grupo control no se observe incremento en el postest con respecto a la medida pretest.
  • Selección x historia: También denominada historia local. Se refiere a acontecimientos externos que pueden afectar, durante la investigación, de forma diferente a los grupos debido al hecho de que los participantes proceden de contextos distintos.

En el análisis de datos hay que tener en cuenta la influencia de las variables extrañas que pueden llevar a una interpretación equívoca sobre el efecto del tratamiento. Por tanto, emplearemos el control estadístico con el que se puede eliminar la influencia de una o varias variables extrañas sobre la variable dependiente.

Diseño de cohortes

El término cohorte se utiliza en este contexto para indicar un grupo de personas que pertenecen a algún tipo de institución formal o informal (familiar, social, educativa, militar, etc.) que se encuentran sometidos durante un período de tiempo a las mismas circunstancias y que van cambiando de un nivel a otro en dichas instituciones. Estos diseños también se denominan de ciclo institucional. El estudio de cohortes es de gran utilidad fundamentalmente en investigaciones de ámbito educativo.

Ventajas:

  • Poder estudiar cómo un determinado acontecimiento afecta a un grupo, cohorte experimental, (por ejemplo, una reforma educativa) y compararlo con otro grupo (curso anterior en el que no se produjo esta reforma), cohorte de control.
  • Se supone que entre las cohortes las diferencias son pequeñas, lo que hace que los grupos puedan llegar a ser más comparables que en los diseños que hemos visto hasta ahora, aunque no se llegue a la equivalencia conseguida con la aleatorización y, por tanto, no se pueda descartar definitivamente la amenaza de selección.
  • Los grupos pertenecen, normalmente, a instituciones, por ello, se suele disponer de abundante información sobre las características de los participantes a través de archivos o registros institucionales.
COORTE

La ventaja fundamental de estos diseños, respecto a los anteriores, es que permiten establecer inferencias causales razonables basándose en que los grupos de cohortes son relativamente similares unos a otros, aunque esto no descarta la amenaza a la selección. En estos diseños también se debe evaluar si existen efectos de variables extrañas que puedan dar lugar a diferencias significativas entre la cohorte experimental y la de control. Existen otras variantes de diseños de cohortes consistentes en añadir grupos de cohortes o añadir más medidas en cada cohorte.

Diseño de discontinuidad en la regresión
Cook y Shadish (1994). Se trata de uno de los diseños que permiten establecer con más garantías relaciones causales.

Es uno de los diseños cuasiexperimentales considerado de mayor importancia por Cook y Campbell (1979). Este diseño tiene un alto grado de validez interna. Es un diseño pretest-postest con grupo de control. En el diseño de grupo de control no equivalente se trabaja con grupos ya formados (se desconoce la regla de asignación), sin embargo, en este diseño los participantes son asignados a las condiciones aplicando una regla de asignación conocida: los participantes son asignados a un grupo u otro en función de sus puntuaciones en la medida pretratamiento. Se representa de la siguiente forma, donde la letra C indica la puntuación de corte en el pretest, a partir de la cual unos participantes se asignarán a la condición de control y otros a la condición de tratamiento:

discontinuidad en la regresion

Este tipo de diseño requiere que se pueda aplicar como medida pretest una variable cuantitativa, en función de la cual se formarán los grupos. Se suele utilizar en educación para valorar sistemas educativos, en medicina para probar la efectividad de un medicamento en pacientes con distinto grado de afectación, etc. Este diseño de discontinuidad en la regresión permite descartar algunas amenazas a la validez interna al conocerse la regla de asignación de los sujetos. Sin embargo, no se pueden excluir otras como la interacción entre tratamiento y maduración, ya que podría darse el caso de que los participantes que están por debajo de la línea de corte maduren a un ritmo más rápido, o más lento, que aquellos que se sitúan por encima.

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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