Diseños de series temporales interrumpidas

Vallejo (1995). Estos diseños son frecuentes en el ámbito social, educativo, de la salud y de evaluación de programas: por ejemplo, para evaluar el impacto de determinadas decisiones políticas, la introducción de programas educativos, campañas de calidad de vida, programas para la prevención de trastornos, etc.

La lógica de estos diseños es la misma que la de los diseños experimentales de caso único, se toman medidas repetidas a lo largo del tiempo antes de la introducción del tratamiento y durante la introducción del mismo. Como se recordará, esta estructura es la misma que la del diseño AB. La diferencia es que, en los diseños de series temporales, el registro de las puntuaciones en cada momento corresponden al promedio del grupo, y no a observaciones individuales. Por ejemplo, podemos evaluar el rendimiento en varias ocasiones a lo largo de todo un curso académico, si esta evaluación se hace mensualmente, durante los nueve meses que dura el curso tendríamos un total de 9 observaciones. Para el análisis de la serie temporal es necesario saber en qué momento se introduce el tratamiento dentro de la serie. Si el tratamiento es efectivo, las observaciones que se realicen una vez introducido el tratamiento y durante la aplicación del mismo serán diferentes a las observaciones previas, por lo que se reflejará un cambio en la serie en el momento en que se introduce el tratamiento.

Diseño simple de series temporales interrumpidas
Cook et al. (1990). Consideran que la mejor forma de controlar la amenaza a la validez interna (historia) es modificando el diseño y añadiendo un grupo de control. Cuando esto no es posible, se recomienda acortar los intervalos temporales entre las medidas y/o aumentar el número de observaciones.

El diseño simple de series temporales interrumpidas, se representa de la siguiente forma: O1 O2 O3 O4 O5 X O6 O7 O8 O9 O10

este diseño es similar al diseño pretest-postest. Requiere solo un grupo, pero en este caso se toman varias medidas antes y después de introducir el tratamiento. Una de las principales ventajas del diseño de series temporales es que mediante la representación de la serie de observaciones anteriores al tratamiento se puede evaluar si se está produciendo un efecto de maduración. Las amenazas a la validez interna pueden ser detectadas evaluando la tendencia pretratamiento. Otra amenaza que puede influir en un estudio y que podemos detectar gracias a la serie temporal es la existencia de cambios cíclicos debido a que el comportamiento espontáneo puede presentar variaciones dependiendo de la estación del año. Por ejemplo, si una investigación es llevada a cabo durante todo un año, puede haber diferencias (subidas o bajadas) debidas a la estación en la que se esté evaluando (primavera, verano, etc.). En determinados diseños, estas variaciones se pueden confundir con el efecto del tratamiento. El diseño de series temporales reúne las mejores condiciones (por el registro sucesivo de medidas) para controlar esta amenaza. Sin embargo, la principal amenaza a la validez interna es la historia y esta es difícil de controlar.

Diseño de series temporales interrumpidas con grupo de control no equivalente
Cook et al. (1990). No se puede descartar el efecto debido a la historia local (selección x historia). Esta amenaza se refiere a acontecimientos externos que pueden afectar durante la investigación de forma diferente a los grupos, al proceder estos de contextos distintos.

Este diseño supone una mejora, en cuanto a la validez interna, sobre el diseño simple de series temporales. Su representación es la siguiente:

diseno 66

Este diseño permite un mayor control sobre las amenazas a la validez interna que el diseño simple de series temporales. La existencia de un grupo de control, aunque sea no equivalente, es especialmente útil para el control de la amenaza historia. Esta amenaza se puede controlar porque si ocurriera algún suceso influyente durante la realización de la investigación su influencia se reflejaría en ambos grupos. Sin embargo, no se puede descartar el efecto debido a la historia local (selección x historia).

La utilización de un grupo de control también permite evaluar otras amenazas a la validez interna con más seguridad que en el diseño de series temporales simple, como son: la maduración, la instrumentación, la repetición de pruebas y la regresión a la media. El punto fuerte de este diseño es al mismo tiempo su dificultad principal: encontrar un grupo de control lo más semejante posible al experimental en el que se puedan realizar las mismas observaciones bajo las mismas circunstancias y sirva de comparación para evaluar el efecto del tratamiento y controlar las amenazas a la validez interna.

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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