Diseños experimentales de caso único

Versión 1.1

Encuentro tanta diferencia entre yo y yo mismo como entre yo y los demás.

Michael E. de Montaigne (1533-1592)

Introducción

Ato y Vallejo (2012). En la investigación con diseños de caso único se utiliza el enfoque idiográfico (frente al nomotético que usan los diseños de grupo) en el que el interés del investigador se centra en las respuestas de cada individuo, estudiadas cuidadosamente a lo largo de un periodo de tiempo.

Los diseños de caso único también reciben otras denominaciones como la de diseños de replicación intrasujeto o diseños de N=1, series temporales, etc. Su característica principal es el registro sucesivo a lo largo del tiempo (sesiones, días, semanas, etc.) de la conducta de un caso único (N=1) o un grupo pequeño antes, durante y, en algunos casos, tras la retirada del tratamiento, en situaciones muy controladas. Por tanto, en estos diseños no se utilizan datos promediados de grupo. Sin embargo, comparten con los diseños experimentales de grupo la manipulación de la variable independiente y el control de las variables extrañas.

Antecedentes de la investigación experimental con diseños de caso único

Roussos (2007). Con los diseños experimentales de caso único se establece un vínculo entre la investigación y la práctica clínica, constituyendo una heramienta muy útil para aquellos investigadores que trabajan en ámbitos clínicos y educativos.

Los orígenes del estudio de la conducta humana individual se remontan a los comienzos de la Psicología Experimental (Fechner,1860). Pero la investigación que puede considerarse como pionera en la utilización de las estrategias de caso único fue la llevada a cabo por Hermann Ebbinghaus a finales del siglo XIX, quien estableció algunos principios del aprendizaje humano que siguen vigentes en la actualidad. Este autor realizó un estudio intensivo sobre la memoria, utilizándose a sí mismo y a otros como sujetos experimentales. Ebbinghaus empleó una larga lista de sílabas sin sentido para medir el aprendizaje y el olvido. Entre sus muchas contribuciones, destaca la curva del olvido que muestra la pérdida de retentiva con el paso del tiempo.

Otra gran influencia en la investigación con sujeto único es la estrategia denominada estudio de casos, que consistía en una descripción detallada de casos individuales. Estos estudios tenían un carácter exploratorio y en ellos no se aplicaban técnicas de control. Entre los estudios realizados en esta época destacan, además de por su importancia histórica, por su influencia en las posteriores investigaciones experimentales de caso único, el llevado a cabo por Watson y Rainer (1920). En esta investigación se describe la aplicación de un prototipo de diseño de caso único a un niño, Albert, con una fobia clínica inducida.

Podemos considerar que la aportación más importante de los estudios de casos fue la de generar nuevas hipótesis. Por otra parte, estos estudios permitían evaluar trastornos poco comunes sobre los que era difícil llevar a cabo investigaciones con grupos. Estos estudios se asemejan a las investigaciones experimentales de caso único en que se introduce algún tipo de manipulación de la variable independiente (una intervención cuyo efecto se quiere evaluar); pero al no establecerse control experimental, el investigador no puede descartar las diversas hipótesis alternativas debido a las numerosas amenazas a la validez interna. Aunque los estudios de casos no permiten que el investigador extraiga conclusiones válidas sobre el efecto de la intervención, constituyen el antecedente principal de los diseños de caso único.

Como contrapartida, estos diseños permiten el estudio intensivo de la conducta del individuo en situaciones controladas, lo que posibilita:

1. Investigar las causas que afectan a la variabilidad de la conducta, descartar las posibles variables extrañas y estudiar el efecto del tratamiento.
2. Adaptar, en función de la naturaleza de los datos, el diseño a utilizar. Así, mediante el estudio de los patrones de conducta (variabilidad, tendencia, cambios de nivel, etc.), se puede incluir nuevas fases en el diseño para averiguar la causa de los cambios, consiguiendo de esta forma una mayor validez interna.
3. Estudiar casos con problemáticas de baja incidencia o con dificultad de ser incluidos en grupos de investigación.

Procedimiento básico y requisitos para comprobar la efectividad del tratamiento

1. Se toman varias medidas (medidas repetidas) de la variable dependiente para establecer su línea base, hasta conseguir su estabilidad (fase A).
2. Se introduce el tratamiento (variable independiente).
3. Se toman medidas repetidas de la variable dependiente durante la introducción del tratamiento (fase B), para conocer las variaciones que este produce en relación a las medidas establecidas en la primera fase (fase A). Si existen distintos tratamientos se utilizan las letras B, C, D, etc.

Kazdin (2001) señaló algunos aspectos a tener en cuenta para comprobar la efectividad del tratamiento que son los siguientes:

• Evaluación continuada. Es fundamental que se realicen observaciones repetidas durante todo el periodo de la investigación.
• Establecimiento de la línea base. Esta fase puede aportar dos tipos de información:
  1. Descriptiva, informa sobre el nivel existente de la conducta objeto de estudio.
  2. Predictiva, nos puede servir para predecir cómo evolucionaría la conducta en el caso en el que se aplicase o no el tratamiento.
  3. Estabilidad de la conducta. Es recomendable alcanzar la estabilidad de la conducta durante la fase de línea base (fase A) para poder estudiar con posterioridad el efecto del tratamiento.
• Estudio de los cambios de tendencia o nivel de los datos. La variable dependiente puede incrementar o disminuir a lo largo del tiempo de forma sistemática (mostrando una tendencia) o hacerlo de forma brusca (cambiando de nivel).
• Estudio de la variabilidad de los datos. Pueden existir pequeñas fluctuaciones o variabilidad de la conducta del sujeto a lo largo del tiempo. Cuantas más pequeñas sean estas fluctuaciones, más fácil será detectar el efecto del tratamiento, que debería provocar cambios mayores en los datos.
• Estudio de la validez interna y externa. Es importante estudiar en qué medida los resultados obtenidos pueden atribuirse a la variable independiente y en qué grado son generalizables.

Estudio de los patrones de cambio para evaluar el efecto del tratamiento

La existencia de dependencia serial en estos diseños hace que sean aconsejables los análisis estadísticos basados en los modelos ARIMA (Autorregresive Integrated Moving Average). Esta técnica puede aplicarse incluso cuando la línea base no es estable y permite comprobar las diferencias en el nivel y tendencia de los datos. Por otra parte, el análisis visual de los datos es muy utilizado en Psicología Clínica y en Modificación de la Conducta. El análisis visual solo permite detectar los efectos del tratamiento cuando son claramente notorios.

Para realizar el análisis visual de los datos se deben representar mediante gráficos, los más utilizados son los de líneas. Mediante el análisis visual podemos apreciar los cambios producidos por el efecto del tratamiento, este puede afectar en la serie de observaciones tomadas de dos formas fundamentalmente:

1. Cambiando el nivel. Se produce una brusca desviación en la serie de observaciones entre las fases o durante la fase de intervención.
2. Cambiando la tendencia. Se produce un cambio en la tasa de incremento o decremento de la serie de observaciones, es decir, se observa un cambio en la pendiente de la serie entre, o a lo largo de las fases.

El análisis visual puede presentar problemas para evaluar el efecto del tratamiento cuando el cambio es débil, la serie temporal presenta mucha variabilidad o se parte de una línea base no estable. Con una línea base inestable es difícil interpretar el efecto del tratamiento, fundamentalmente si se produce solo un cambio en la tendencia de la serie. En todos estos casos el análisis estadístico de los datos ayudará a evaluar la fiabilidad de los cambios producidos. No obstante, es importante señalar que cuando se está trabajando en el ámbito clínico hay que tener en cuenta dos criterios:

• El criterio experimental en el que se pretende determinar si la intervención ha tenido un efecto relevante.
• El criterio terapéutico que se refiere a si los efectos son importantes o no. Según este criterio, se tendría que evaluar si el cambio ocurrido en la conducta es el necesario para que el problema tratado deje de afectar negativamente a la calidad de vida de la persona.

Análisis de la validez interna y externa en los diseños de caso único

Bono y Arnau (2014). Los diseños de caso único tienen como finalidad el establecimiento de relaciones de causalidad entre la variable tratamiento o intervención (variable independiente) y la variable respuesta o resultado (variable dependiente). A esta relación de causalidad se llega mediante la comparación de las medidas registradas durante la ausencia y la presencia del tratamiento (o de varios tratamientos). Por tanto, estos diseños requieren el uso del control experimental que garantice la validez interna de sus resultados y determine el grado de generalización de sus conclusiones (validez externa).

Los diseños de caso único son considerados experimentales porque cumplen los requisitos del paradigma experimental:

• La manipulación de la variable independiente.
• El control de variables extrañas que podrían afectar a la variable dependiente, confundiendo sus efectos con los de la variable independiente.

Control de las amenazas a la validez interna

Las principales amenazas a la validez interna que pueden darse en estudios con los diseños de caso único son la historia y la maduración. La historia hace referencia a la ocurrencia de algún acontecimiento externo que se produce simultáneamente con la intervención o tratamiento, confundiendo el efecto de este. La maduración se refiere a los posibles cambios internos que pueden ocurrir en el participante seleccionado como consecuencia del paso del tiempo. En este caso, se puede confundir el efecto del tratamiento con el proceso natural de cambio por el paso del tiempo. Las técnicas de control que se utilizan en estos diseños se basan fundamentalmente en la reversión, la línea base y la replicación.

Control de las amenazas a la validez externa

Entre las principales amenazas a la validez externa, Bono y Arnau (2014) señalan la selección de los participantes, el efecto reactivo de los dispositivos experimentales (interacción del tratamiento con la situación), el efecto de interacción entre la selección y el tratamiento (interacción del tratamiento con la composición de la muestra), y el efecto de tratamientos múltiples, este efecto puede ocurrir en los diseños de caso único cuando se aplican varios tratamientos y sus efectos son irreversibles (no se eliminan), dando lugar a algún tipo de interacción entre ellos. Una forma de controlar estas amenazas y poder establecer la generalización de los resultados es mediante la replicación de la investigación original.

Clasificación de los diseños de caso único

Dependiendo de la combinación de fases (línea base–tratamiento) se pueden formar diferentes diseños, introduciendo fases con tratamiento, sin tratamiento o introduciendo tratamientos diferentes. Según el criterio de la reversibilidad de la conducta podemos distinguir dos tipos de diseños:

• Diseños de reversión: son aquellos en los que después de una fase de tratamiento, este se retira y se vuelve a una fase en la que se registra la variable dependiente en ausencia de este (fase de reversión).
• Diseños de no reversión: son aquellos en los que una vez introducido el tratamiento no es factible retirarlo debido a que el efecto del tratamiento es irreversible, a criterios éticos o a problemas de tipo práctico.

  MODELO BÁSICO: A-B

El modelo básico del diseño de caso único está compuesto por dos fases: A-B. Durante la fase A (línea base) se toman medidas repetidas de la variable dependiente en ausencia del tratamiento. Durante la fase B (tratamiento), se siguen tomando medidas de la variable dependiente pero en presencia de la intervención o tratamiento (variable independiente). Si durante la fase de tratamiento se produce un cambio de nivel o de tendencia, se puede inferir que ha tenido efecto el tratamiento.

El diseño A-B plantea algunos problemas para asegurar la validez interna de sus resultados. Los cambios producidos en la variable dependiente durante la segunda fase se pueden atribuir al efecto de la variable independiente, pero existen factores que pueden confundirse con el efecto del tratamiento como son la historia, la maduración, la reactividad a la situación de investigación, etc. Estas amenazas a la validez interna pueden controlarse mediante la reversión; es decir, añadiendo una fase en la que se retira el tratamiento.

 DISEÑOS DE REVERSIÓN DEL TRATAMIENTO

Como ya hemos señalado, los diseños de reversión se caracterizan porque después de la fase de tratamiento se vuelve a una fase de línea base. Existen diversos diseños en función del orden de presentación de las fases de línea base y tratamiento. En estos diseños se produce una retirada del tratamiento, lo que podría plantear problemas éticos, como los señalados por Poling y Grossett (1986):

• La imposibilidad de utilizarlos en algunos contextos cuando el efecto del tratamiento a evaluar es irreversible. Imaginemos un tratamiento consistente en el aprendizaje de estrategias para controlar la ansiedad producida por una fobia, se supone que una vez aprendidas estas estrategias no se va a volver a la situación de ansiedad de la línea base al no poder «olvidar» lo previamente aprendido.
• En algunos contextos aplicados puede resultar poco ético la retirada de un tratamiento que está siendo efectivo.
• Pueden requerir muchas sesiones y períodos de tiempo muy largos, lo que hace que en algunos contextos o en determinadas poblaciones no sea posible llevarlos a cabo.

 Diseño A-B-A

En el diseño A-B-A se añade una tercera fase en la que se retira el tratamiento (antes de que tenga efectos consolidados) y permite el control de las amenazas a la validez interna de los resultados. En este tipo de diseño, se puede llegar a la conclusión de que el tratamiento es el causante de los cambios producidos en la variable dependiente cuando después de medir la línea base (fase A), se introduce el tratamiento (fase B) y se produce un cambio en la medida de la variable dependiente, y al retirar posteriormente el tratamiento (fase A), se produce otro cambio en la variable dependiente.

Este diseño también nos permite controlar los efectos debidos a la reactividad ante la situación experimental y los debidos al paso del tiempo (maduración). Es decir, si se supone que el mero paso del tiempo puede producir cambios en la conducta, esto podría explicar los cambios dados en la fase B, pero no si de nuevo se vuelven a registrar cambios de nivel o tendencia en la tercera fase. De igual forma, hay ocasiones en las que el mero hecho de ser observado crea expectativas en el sujeto que pueden producir cambios en la conducta (reactividad a la situación de investigación), esto también podría explicar los cambios en la fase B pero no en la segunda fase A.

En la mayoría de las investigaciones, fundamentalmente en el ámbito de la Psicología Clínica, la aplicación de este tipo de diseños puede plantear algunos inconvenientes debido a que para poder establecer una relación de causalidad se requiere que el tratamiento aplicado en la fase B se retire antes de conseguir su total efectividad a fin de que la conducta regrese a su estado inicial. Esto puede plantear problemas de orden ético en algunos casos clínicos, por ejemplo, que se está aplicando un tratamiento a una persona con depresión y, antes de conseguir la total eficacia del tratamiento, se retira con el fin de que la conducta del sujeto regrese al nivel original y poder así establecer la relación de causalidad entre la aplicación del tratamiento y la mejora producida. Dejar al participante en la fase de línea base con el nivel inicial de depresión no es ético.

Diseño A-B-A-B

Arnau (1984). La inferencia de la relación causal se establece en la tercera fase, en la cual se opera una retirada del tratamiento y, como consecuencia de ello, el nivel de la conducta debería regresar al nivel previo. Si la reintroducción del tratamiento produce de nuevo un cambio conductual se tiene una mayor evidencia de que la causa de este es el tratamiento.

Este diseño consta de cuatro fases, las dos últimas constituyen una réplica de las dos primeras, lo que supone una ventaja al permitir comprobar el efecto del tratamiento dos veces, consiguiendo así un mayor control sobre su efecto. El procedimiento es el siguiente: después de lograr una línea base estable (fase A), se introduce la intervención (fase B); posteriormente, para demostrar que la intervención es lo que ha causado el cambio en la conducta, se retira el tratamiento antes de conseguir su consolidación (fase A). Si la conducta vuelve al nivel de respuesta de la línea base original podríamos pensar que el tratamiento es el causante de los cambios producidos en la conducta. Por el contrario, si no hay cambios tras la retirada del tratamiento, es probable que sean factores extraños los causantes de los cambios en la fase B.

Diseño B-A-B

Razones éticas o prácticas pueden plantear la necesidad del estudio cuando el tratamiento ya está en marcha. Para comprobar la efectividad del tratamiento, este se interrumpe temporalmente y se comprueba si se produce algún cambio en la conducta objeto de estudio y, posteriormente, se vuelve a introducir el tratamiento. Este diseño utiliza la misma técnica que el A-B-A-B, la única diferencia es que en este no se parte de una fase inicial de línea base (fase A). La lógica que subyace para establecer la efectividad del tratamiento es que su retirada debería provocar una alteración en el nivel y/o tendencia. Si los cambios en el nivel y/o tendencia de la conducta coinciden con las fases de retirada y reintroducción del tratamiento, tendríamos una base empírica para confirmar lo esperado en la hipótesis de trabajo (es decir, que los cambios en la conducta se deben al tratamiento implementado).

Este diseño tiene la ventaja, sobre el diseño A-B-A, de terminar en una fase de tratamiento, sin embargo, en lo que respecta a poder establecer inferencias causales es más aconsejable la utilización de un diseño A-B-A-B, puesto que al tener dos fases con ausencia de tratamiento se puede demostrar en más ocasiones la eficacia del tratamiento por lo que la validez interna de los resultados será mayor que en el diseño B-A-B.

Diseño de intervenciones múltiples o componentes múltiples

Barlow y Hersen (1988). Aconsejan que cuando se comparan dos o más tratamientos, el investigador debería intercalar los tratamientos con líneas bases (antes y después de cada tratamiento). De esta forma los patrones de conducta deberían regresar a los niveles de línea base previos a la aplicación del tratamiento para poder evaluar el efecto de otro tratamiento. Estos autores también proponen, como técnica de control, hacer replicaciones en individuos distintos con el orden intercambiado (por ej., en un sujeto A-B-A-C-A y en otro A-C-A-B-A).

El diseño de intervenciones múltiples tiene como objetivo evaluar el efecto de varios tratamientos, o componentes de un tratamiento introducidos de forma secuencial. Puede tener la siguiente estructura: A-B-A-C-A. A la hora de evaluar el efecto del tratamiento hay que tener en cuenta que cuando se aplica una secuencia de tratamientos distintos, el efecto de un tratamiento (por ejemplo B) puede enmascarar el verdadero efecto del tratamiento siguiente (tratamiento C).

Una variante de estos diseños son los diseños interactivos en los que se puede estudiar, dentro de una misma fase, la combinación de dos o más tratamientos (por ej., A-B-A-C-A-BC-B) de forma que se puede evaluar el efecto conjunto de dos o más tratamientos. Para poder evaluar la interacción de dos o más variables se deben analizar los efectos de las variables por separado antes de su acción conjunta y, además, hay que tener en cuenta una regla básica en los diseños de caso único: de la fase BC se puede pasar a una fase B o a una fase C, pero no a una fase A.

Este diseño tiene la ventaja, respecto a los anteriores, de permitir comprobar la efectividad de múltiples tratamientos y el efecto conjunto de los mismos. Los diseños interactivos, por tanto, son de gran utilidad para probar la eficacia de grupos de tratamientos, como ocurre en Psicología Clínica. Son semejantes a los diseños factoriales en cuanto a que permiten evaluar la eficacia de dos o más tratamientos aisladamente además de los efectos de interacción entre ellos.

DISEÑOS DE NO REVERSIÓN

En estos diseños no hay retirada del tratamiento.

Diseño de cambio de criterio

Este diseño es de gran utilidad en programas que pretenden aumentar o disminuir conductas (por ej., disminuir tics nerviosos, aumentar las conductas interactivas en niños con autismo, etc.) mediante la aplicación de un refuerzo (positivo o negativo)
para conseguir alcanzar un determinado nivel de conducta. El procedimiento es el siguiente: después de una fase de línea base, se introduce un tratamiento (refuerzo) hasta conseguir alcanzar un criterio preestablecido y lograr su estabilidad; a continuación se establece un nuevo criterio, aplicando el tratamiento hasta alcanzar un nuevo nivel preestablecido, de forma que si la línea base es A₁ y el primer criterio es B₁, cuando se establece el nuevo nivel o criterio, la fase anterior se convierte en la nueva línea base (A₂), con B₂ como segundo criterio. El procedimiento continúa hasta alcanzar el objetivo final del programa.

Ventajas fundamentales en este diseño:

1. No requiere la retirada del tratamiento.
2. Se recibe el tratamiento solo a partir de una línea base breve.
3. Permite inferir, sin ambigüedad, la eficacia del tratamiento.

Sin embargo, son necesarios dos requisitos para la aplicación de este diseño:

• La variable dependiente debe variar simultáneamente con los cambios de criterio.
• El cambio de criterio debe producir un cambio suficientemente amplio para que el investigador pueda distinguir entre la variabilidad de la conducta y el efecto producido por el tratamiento.

Diseños de línea base múltiple

Estos diseños se utilizan cuando no es posible o conveniente establecer una reversión (retirada) del tratamiento, por ello son considerados como diseños de no reversión. Se pueden entender como una extensión de los diseños A-B, ya que siguen el siguiente procedimiento: se registran líneas bases de varias conductas susceptibles de ser modificadas con el mismo tratamiento; se aplica el tratamiento a una de ellas y se observan los cambios provocados en la misma mientras las otras conductas se mantienen aún en registro de línea base; posteriormente, se aplica el tratamiento a una segunda conducta y se observan los cambios; y este procedimiento se continúa secuencialmente hasta que el tratamiento se haya aplicado a todas las conductas objeto de estudio. En todos los casos el tratamiento se aplica cuando se ha conseguido la estabilidad de la conducta. Este sería el procedimiento en términos generales, sin embargo, existen algunas variantes (línea base múltiple entre situaciones y línea base múltiple entre sujetos).

Los dos requisitos necesarios en los diseños de línea base múltiple son:

1. La independencia de las conductas, se refiere a que si se está aplicando el tratamiento a una conducta las otras no deben verse afectadas. Si, por el contrario, existiese covariación de las conductas, no se podría determinar cuál es el verdadero efecto del tratamiento. El requisito de independencia de las conductas se cumple si las líneas bases de las conductas en las que no se ha aplicado el tratamiento permanecen estables después de su aplicación a una de ellas. Cada línea base debe servir de criterio para determinar cuál sería la tendencia de esa variable dependiente en el caso de no aplicarse la intervención.
2. Las conductas seleccionadas deben ser sensibles a las mismas variables. Así, si el cambio que se produce en la primera conducta no es debido al efecto de la intervención sino a otros factores extraños, las demás conductas reflejarán también estos cambios si se cumple el supuesto de que son sensibles a las mismas variables. Se considera que se cumple este requisito si el nivel de cada una de las conductas varía significativamente cuando se les aplica el tratamiento.

Si se cumplen los principios de independencia y sensibilidad de las conductas, este diseño puede ser utilizado como una buena estrategia para evaluar la efectividad de un tratamiento. No obstante, existe la dificultad de encontrar conductas que cumplan al mismo tiempo los dos requisitos. La ventaja fundamental del diseño de línea base múltiple es la de permitir el estudio de diversas conductas concurrentes, de esta forma se acerca más a las condiciones naturales, donde es habitual que se produzca una variedad de respuestas al mismo tiempo.

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.