Este tipo de diseño se caracteriza por someter a un sujeto a varias condiciones de estímulo de modo simultáneo. Se usa con la finalidad de aplicar aquella intervención que ha demostrado ser la más eficaz de un conjunto de intervenciones, en condiciones determinadas, para un sujeto dado o, lo que es lo mismo, se realiza un proceso de comparación de intervenciones para buscar la que produce un mayor cambio de conducta. El diseño de programa concurrente consta de una primera fase de observación de la conducta, que da origen al esta- blecimiento de la línea base. A continuación, se aplican dos o más intervenciones de modo simultáneo, en las mismas condiciones (por ejemplo, lugar, tiempo, au- sencia o no de otros sujetos) que las utilizadas durante los registros efectuados para confeccionar la línea base. El asunto fundamental del proceso radica en contraba- lancear en forma adecuada las diferentes intervencio- nes, respetando los mismos parámetros de aplicación para todas ellas, en las distintas condiciones de estímu- lo o administración del tratamiento. Posteriormente, tendría lugar una tercera fase, en la que se sigue con el tratamiento que ha demostrado ser el más efectivo.
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isponemos de varias alternativas para examinar la relación entre dos o más variables. Entre ellas, contamos con los diseños de comparación de grupos. Éstos nos proporcionan un marco sistemático, al com- parar grupos de sujetos que se exponen a las condicio- nes experimentales con grupos control, para obtener inferencias válidas. Cuando programamos una investi- gación de comparación de grupos lo hacemos con el propósito de cuantifi car las diferencias entre dos o más grupos, con la fi nalidad última de encontrar discrepan- cias estadísticamente signifi cativas entre ellas. El papel de la comparación también es cualitativamente distin- to al de otros métodos de diseño de experimentos. Contribuir a la búsqueda de un conocimiento cientí-fi co a gran escala prima sobre cualquier otro aspecto (Beck, Andrasik y Arena, 1984).
Tal forma de proceder puede dar lugar a toda una diversidad de diseños de comparación de grupos, aun- que todos ellos requieren de la asignación al azar de los sujetos a los grupos y algún tipo de condición control. La asignación aleatoria de los sujetos a los grupos se relaciona con el proceso de formación de los grupos, condición previa a la aplicación del diseño experimental programado. La asignación al azar no es sinónimo de una selección hecha de cualquier modo. Por el contra- rio, más bien significa un proceso de selección que da a todos los sujetos la misma oportunidad de ser asignados a los grupos que van a participar en la investigación, con
lo que nos aseguramos de que las variables perturba- doras se distribuyan de modo uniforme entre los gru- pos. Una tabla de números aleatorios nos puede servir perfectamente para garantizar un proceso de selección al azar (Fleiss, 1981). Los sujetos serán asignados a los grupos siguiendo el orden cuyo número venga dado por la tabla de números aleatorios. Dicha forma de pro- ceder nos puede llevar o no a obtener grupos del mis- mo tamaño. Establecer grupos que contengan el mismo número de sujetos es deseable porque algunas pruebas estadísticas no se pueden aplicar o pierden potencia. La solución está en agrupar los sujetos en bloques. Cada bloque debe incluir tantos sujetos como el número de condiciones que haya. Una vez formados los bloques, se asignan los sujetos de los mismos a los grupos de manera aleatoria.
Sin embargo, se debe considerar que la asignación aleatoria en ciertas condiciones, como cuando el tamaño de la muestra es pequeño (véase Strube, 1991) o cuan- do hay puntuaciones extremas en la muestra, puede no garantizarnos la equivalencia de los grupos en cuestión. Habrá que utilizar otros procedimientos alternativos para poder inferir que la presencia o no de cambios que se han producido en la variable dependiente se deben quizá a la manipulación de la variable experimental y no a otros factores. Una de las estrategias alternativas a la asignación aleatoria que se emplea con más frecuencia para crear grupos equivalentes es el emparejamiento. Ésta nos permite agrupar a los sujetos en función de la similitud de una dimensión o conjunto de dimensiones, que conocemos o sospechamos que se relacionan con la ejecución en la(s) medida(s) dependiente(s), y luego, procedemos a asignar de modo aleatorio a los sujetos a los grupos. Si no se neutralizan las diferencias que pueda haber antes de la intervención entre los grupos, en una variable que influye en la ejecución de la medida dependiente, puede generar confusión en las conclu- siones a las que se llegue al final del experimento. El emparejamiento se puede realizar de diversas maneras. Por ejemplo, formamos bloques de sujetos con un ta- maño igual al número de grupos que vamos a usar en el experimento, que posean idénticas puntuaciones en una característica o patrón de características pretra- tamiento. A continuación, asignamos al azar cada uno de los sujetos de cada bloque a los grupos, utilizando la tabla de números aleatorios o mediante una moneda lanzada al aire.
Por lo general, una investigación en la que se em- plee alguna modalidad de diseños de comparación de grupos comienza con la selección del número de sujetos
objeto de estudio, le sigue la asignación aleatoria de los mismos a los grupos experimental y control y finaliza con la evaluación de las diferencias entre los grupos al final del tratamiento. A continuación, expondremos aquellos diseños que se aplican con mayor frecuencia en la evaluación de los tratamientos psicológicos. Para aportar una mayor claridad a la exposición de las carac- terísticas distintivas de los diseños, nos remitiremos a la nomenclatura acuñada por Campbell y Stanley (1966). Con ella, pretendemos presentar los diseños experimen- tales a través de un código y símbolos gráficos uniformes que nos ayuden a identificar el diseño en cuestión. Una
X representará la exposición del grupo a la variable in-
dependiente que manipulamos o tratamiento, la O nos señalará que hay una evaluación de la ejecución o proce- so de observación y la R indicará la asignación aleatoria de los sujetos a los grupos. Los símbolos X y O cuando aparecen de izquierda a derecha serán indicio de orden temporal y cuando lo hacen de forma vertical represen- tarán simultaneidad.
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ISEÑOS DE GRUPO CONTROL PRETEST-
POSTESTSin lugar a dudas, este diseño es el que más se usa en la investigación cuando utilizamos un diseño experimen- tal de comparación de grupos. Incluye un mínimo de dos grupos: uno recibe tratamiento y el otro no. Los sujetos se asignan en forma aleatoria a las condiciones experimental y control, ya sea antes o después de la apli- cación del pretest. Ahora bien, lo peculiar del mismo es la evaluación que se efectúa antes y al final del tratamien- to a los grupos experimental y control. Esto nos permite averiguar el efecto de la intervención, que viene dado por la cantidad de cambio que se ha producido desde la evaluación pretratamiento a la postratamiento. Tal tipo de diseño se representará gráficamente de la siguiente forma: asignación aleatoria de los sujetos (R), obser- vación o evaluación (O) e intervención experimental o tratamiento (X).
R O1 X O2 R O3 O4
Además de excluir explicaciones alternativas de los resultados debido a la incorporación de grupos con- trol y siempre que el periodo de intervención entre
la evaluación pre y postest sea el mismo para todos los grupos, con lo que nos permite un control de las amenazas a la validez interna (por ejemplo, historia, maduración, medición, instrumentación), la utilización de un pretest reporta varias ventajas: posibilita evaluar la cantidad de cambio que se produjo con la interven- ción, cuántos sujetos han cambiado en una dimensión particular, la posibilidad de equiparar a los sujetos con base en alguna dimensión importante y asignar al azar a los grupos los sujetos emparejados, la valoración de los efectos de diferentes niveles de ejecución en el pretest, examinar los factores del pretest que predicen el abandono del tratamiento, precisar de manera por- menorizada en las explicaciones de los cambios obser- vados a consecuencia de la manipulación experimental, la valoración de la atracción de un modo más riguroso y acarrea ventajas de orden estadístico al momento de analizar los datos porque el empleo de un pretest redu- ce la variabilidad intragrupo.
Ahora bien, tal diseño presenta algunos inconve- nientes. Sin duda, el más acusado es la imposibilidad de control sobre la sensibilización inherente al empleo del pretest. Existe la posibilidad de que al evaluar a los su- jetos antes de que reciban tratamiento, se les conduzca a responder de un modo específico a la intervención subsiguiente; o en otras palabras, la posibilidad de que un tratamiento genere algún cambio cuya explicación pueda residir en la mencionada sensibilización de los sujetos a la intervención. Esto no mengua la validez interna, pero sí supone coartar la externa. Los resulta- dos del estudio sólo se pueden ge-
neralizar a aquellos sujetos que re- cibieron una evaluación pretest. Una solución “relativa” es espaciar la ma- nipulación experimental en el tiempo y en el contexto en que se realiza. La solución es “relativa” porque cuanto más tiempo transcurra entre el pretest y la intervención, aumen- ta la probabilidad de que aparezcan nuevas amenazas a la validez interna (por ejemplo, historia, maduración). Por otra parte, en la investigación de la eficacia de los tratamientos, el fenómeno de la sensibilización es trivial, dada la importancia clí- nica que nos puede proporcionar el pretest, ya que la sensibilización no siempre ocurre (no ha demos- trado ser una influencia generaliza-
da en los resultados) y su efecto es similar a través de las distintas condiciones de una investigación dada. La trascendencia clínica de los datos del pretest alude a que nos ayudan a comprender el funcionamiento del paciente, identificar los problemas en los que debemos intervenir y es un procedimiento útil para fijar los cri- terios de inclusión y exclusión para una investigación o tratamiento específicos (véase Kazdin, 1992).
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ISEÑODE GRUPO CONTROL CON SÓLOPOSTESTEste tipo de diseño es menos socorrido en la investiga- ción clínica por no usar un pretest. Necesita un mínimo de dos grupos y es similar al diseño de grupo control pretest-postest; sólo se diferencia en que no incluye pre- test. A un grupo sólo se le efectúa una medida después de la intervención y al otro también se le administra una medida al final, sin que haya sido expuesto a un tra- tamiento previo. Su representación gráfica es la siguien- te: asignación aleatoria para formar ambos grupos (R), se aplica la intervención al grupo experimental (X) y se evalúa el resultado tanto para la condición experimental como para la control (O).
R X O1
R O2
La ausencia de un pretest sub- sana los problemas de sensibiliza- ción que pueden presentarse en el diseño de grupo control pretest- postest. Se gana en validez externa puesto que el resultado final del tratamiento no se podrá atribuir a que el pretest ha provocado una sensibilización en los sujetos, con lo que la generalización ya no estaría limitada sólo a sujetos que recibie- ron el pretest. Además, este diseño permite controlar las amenazas a la validez interna, siempre y cuando hayamos contado con una cantidad considerable de sujetos que fueron asignados en forma aleatoria a los distintos grupos de la investigación. Con estas dos medidas, la probabi- lidad de equivalencia de los grupos
El diseño de grupo control con sólo postest necesita un mínimo de dos grupos y no incluye pretest.
es alta. Así, minimizamos la posibilidad de que las dife- rencias de grupo después de la intervención se deban a las existentes en las condiciones antes de la inter- vención.
El diseño de grupo control con postest presenta va- rios problemas. En primer lugar, si la muestra es pe- queña, aunque se asignaran los sujetos al azar, estamos ante la posibilidad de que los resultados obtenidos en la investigación se puedan atribuir a las diferencias entre los grupos antes del tratamiento. Es más, si se usa una muestra adecuada y la asignación aleatoria, no podemos ni evaluar ni asegurar con total garantía la posibilidad de que las condiciones de partida sean homogéneas. En segundo lugar, la ausencia de un pretest nos impide co- nocer el nivel de funcionamiento de las personas antes del tratamiento, lo cual, en muchas ocasiones, es deter- minante y necesario en algunos estudios (por ejemplo, los estudios diseñados para tratar o prevenir distintos trastornos) que se abordan en la investigación clínica. Y, en tercer lugar, las ventajas enumeradas para el gru- po control pretest-postest pasan a ser desventajas para el grupo control postest (Kazdin, 1994). Además de la incapacidad para asegurar la posibilidad de grupos equivalentes, de no poder emparejar a los sujetos en el nivel de ejecución previamente al proceso de asig- nación al azar, también encontramos otras como la ausencia de información para valorar la atracción di- ferencial entre los grupos o una potencia estadística reducida.
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ISEÑODE CUATROGRUPOS DES
OLOMONEste diseño es una integración de los dos anteriores y la finalidad del mismo es evaluar los efectos del pretest sobre los resultados obtenidos en una investigación dada (Solomon, 1949). Incorpora cuatro grupos, dos grupos con pretest y los otros dos sólo con postest. De esta forma, se consigue evaluar directamente las influencias pretest, comparando los resultados de los grupos en los que se ha administrado el pretest con aquellos en los que no se ha utilizado. Este objetivo no está al alcance de los diseños que se han expuesto con anterioridad, ya que el diseño de grupo control pre- test-postest está expuesto a una posible sensibilización pretest que pone cortapisas a su validez externa, y en el diseño postest, se obvia esta amenaza a dicha validez a costa de eliminar el pretest. A continuación presentamos un esbozo del diseño de cuatro grupos de Solomon:
R O1 X O2
R O3 O4 R X O5
R O6
Tal y como podemos intuir, este diseño conjunta las ventajas del diseño de grupo control pretest-postest y de grupo control con sólo postest. Permite un con- trol exhaustivo de las amenazas a la validez interna y subsana la amenaza a la validez externa derivada de la sensibilización pretest. Posibilita que se puedan evaluar los efectos derivados de la medición pretest y de la in- teracción pretest ⫻ tratamiento, a través de la compa- ración entre los grupos control con y sin pretest (O4 vs. O6) y las condiciones experimentales con y sin pretest (O2 vs. O5), respectivamente. Asimismo, la utilización de este diseño conlleva una réplica del tratamiento y de las condiciones de control en un único estudio. Como inconveniente natural, se ha argüido el costo, derivado de la necesidad de incluir el doble de sujetos que en otros diseños. No obstante, el costo que pueda acarrear el diseño de cuatro grupos de Solomon se ve compen- sado con creces en la robustez de las inferencias que se puedan extraer de una investigación particular.
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ISEÑOS FACTORIALESAl contrario que los diseños simples, los factoriales nos brindan la oportunidad de estudiar dos o más variables (factores) en una sola investigación (Kazdin, 1980, 1992; McGuigan, 1983). En cada variable, se administran dos o más condiciones (niveles). El diseño factorial más simple incorpora dos variables en las que, a su vez, cada una de ellas consta de dos niveles diferentes (diseño 2 ⫻ 2); dos variables A y B con dos niveles, A1 y A2
vs. B1 y B2. De ese modo, tenemos cuatro grupos que representan las posibles combinaciones de los niveles de las dos variables. En el siguiente diagrama se ilustra tal diseño.
El diseño factorial se considera como una familia de diseños que varía en el número y tipo de variables, así como en el número de niveles para cada variable. La complejidad de los diseños está en función del nú- mero de variables y de niveles que incluyamos en un determinado estudio (2 ⫻ 3; 2 ⫻ 3 ⫻ 2; 2 ⫻ 5 ⫻ 3 ⫻ 6). En algunas ocasiones, en ciertas condiciones, por ejemplo, cuando todos los sujetos reciben todas las
condiciones experimentales, se utiliza un enfoque de medidas repetidas. También, podemos usar la evalua- ción como un factor; en concreto, cuando empleamos un pretest para evaluar las influencias de la medición repetida en una investigación particular. De tal forma que tenemos una variable independiente, la evaluación, con dos niveles, el pretest y el postest. La ventaja prin- cipal que nos brindan estos diseños es la oportunidad de analizar los efectos individuales y combinados (inter- acción) de las variables incluidas en un único estudio. La interacción nos indica que el efecto de una variable depende de alguna de las otras condiciones en la cual es administrada. La variable produce resultados defi- nidos sólo en ciertas condiciones. Ello significa que la generalización de dicho efecto queda restringida a esas situaciones concretas.
Los diseños factoriales no suponen un menoscabo de la utilidad de los simples. Estos últimos se deben apli- car cuando se plantean cuestiones relativamente sencillas acerca de una variable de interés, lo que normalmente sucede cuando se inician nuevas áreas de investigación,
Factor A
A1 A2
Factor B
B1 A1B1 A2 B1
B2 A1 B2 A2 B2
pues el estudio de los asuntos más sencillos se hace im- prescindible en esas primeras fases. A medida que vamos acumulando información por medio de diseños simples, se pueden plantear aspectos más complejos, pero re- curriendo a otras estrategias. Precisamente, los diseños factoriales nos permiten aprehender estas cuestiones de- rivadas de la acumulación del conocimiento sobre un aspecto específico. De hecho, éstos se han empleado con una mayor asiduidad en la investigación clínica y psicológica en general. Además, posibilitan llegar a las mismas conclusiones que las aportadas por diseños más simples, disponiendo de un menor número de su- jetos y observaciones, lo que se traduce en una ventaja mayor en cuanto a los costos.
Los inconvenientes que pueda presentar tal diseño se relacionan en forma directa con el número de facto- res y niveles que se incluyan en el estudio. Por ejemplo, un diseño factorial de 2 ⫻ 3 ⫻ 2 implica doce grupos experimentales. Por tanto, a medida que incrementa- mos ambos se requieren más sujetos y se hace más difí- cil la interpretación de los resultados.
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os diseños que hemos visto constituyen los dise- ños experimentales entre grupos más básicos y más utilizados en psicología clínica. Representan los “ver- daderos experimentos” ya que el investigador ejerce un control sobre determinadas dimensiones del estudio. De esta manera, logra con ello eliminar las diferentes amenazas a la validez interna. Dichos diseños disponen de los mecanismos necesarios (por ejemplo, asignación aleatoria) para mantener bajo control las variables quepuedan confundir los resultados de una investigación en especial, por tanto, presentan un control experimen- tal “total”. A menudo, en nuestro ámbito profesional, clínico y académico, priman las situaciones que distan mucho de ser las más idóneas para aplicar auténticos experimentos, que nos garanticen un control experimen- tal apropiado sobre las amenazas potenciales a la validez interna. Una posible solución consiste en trabajar con diseños cuasiexperimentales. En éstos, el investigador
no puede ejercer el control de los verdaderos experimen- tos (véase Campbell y Stanley, 1966; Cook y Campbell, 1979). La utilización adecuada de los mismos supone conocer en forma minuciosa cuáles son las variables específi cas de cada diseño que están fuera de control. Conocer los puntos débiles del diseño que estamos manejando en un momento dado, nos ayudará a in- terpretar correctamente los datos que obtengamos. La característica básica de estos diseños es la ausencia de la