TEMA XXIII

DISEÑO LONGITUDINAL DE COHORTES ESQUEMA GENERAL Concepto del Diseño longitudinal de cohortes (DLC) Modelo de desarrollo: efecto de cohortes Enfoque clásico y patrones de confundido Diseños secuenciales o longitudinales mixtos DISEÑO LONGITUDINAL DE COHORTES

Origen del término El origen del término cohorte se remonta a la Roma antigua donde era utilizado para referirse a una división de soldados dentro de una legión; es decir, a un grupo compacto de individuos que constituían el núcleo de la división. A partir de entonces, este vocablo ha ido evolucionado para referirse algo mucho más amplio. ..//..

El término cohorte se aplica, en la actualidad, a grupos o agregados de individuos caracterizados por el punto de entrada en un sistema social. De igual modo, los métodos conocidos por análisis de cohortes han ido, también, cambiando debido a la evolución del interés por el estudio del cambio social (Mason y Fienberg, 1985) y cambio psicológico (Baltes, 1968; Schaie, 1965)

Concepto Una excelente caracterización del concepto de cohorte es la de Ryder (1965), en el marco del estudio del cambio social. Según Ryder (1965), la cohorte es un agregado de individuos (dentro de alguna población definida) que ha experimentado las mismas circunstancias vitales en un mismo intervalo de tiempo. ..//..

Esta definición es similar a la de Glenn (1977), y ambos autores matizan que el término cohorte va más allá del conjunto de individuos nacidos en un mismo año o período. ..//..

Por esta razón, la cohorte no es la simple suma de un conjunto de historias individuales. Cada cohorte tiene una composición distintiva y un carácter que refleja las circunstancias de su historia y origen único.

El efecto de cohorte El estudio del posible efecto de cohorte, como diferente de la edad y período, no sólo es objeto de interés en investigación social, cuando se estudia el cambio social, sino también en el ámbito de la investigación del desarrollo, cuando se plantea el estudio de la evolución individual. ..//..

En el contexto de la psicología del desarrollo, Schaie (1965) ha formulado un modelo teórico del que deriva una serie de estrategias de diseño para describir los cambios relacionados con la edad y las diferencias de cohortes. ..//..

Este modelo, propuesto dentro del marco del estudio del ciclo-vital, es conocido por modelo evolutivo general y está formado por tres componentes: edad cronológica, período (momento de la medida) y cohorte (año de nacimiento)

Psicología del desarrollo Concepto Cohorte Cohorte de nacimiento o generación Interés Efecto de la cohorte desarrollo o crecimiento ..//..

Efecto de Edad cambios a largo plazo asociados al proceso del ciclo vital Efecto de Período fluctuaciones de los datos debidas a hechos particulares o circunstancias que ocurren en determinados puntos de tiempo ..//..

Metodología o enfoque Estudios transversales y longitudinales Resultados Transversales Longitudinales contradictorios Ejemplo Estudio de la altura

Curvas de crecimiento de la variable altura de distintas cohortes en función de la edad

Estudio transversal Considérese que se examina empíricamente el desarrollo de la altura mediante un diseño transversal. Para ello, debería medirse la altura de los sujetos de distintas edades en un determinado año o período, como por ejemplo 1980. ..//..

Si se representan gráficamente los valores medios de la altura en función de la edad (eje de las abcisas de la figura), se obtiene una curva (línea discontinua o curva de edad) que no tiene nada que ver con las típicas curvas de crecimiento individual. Obsérvese que los individuos de 80 años han nacido en 1900, los de 60 años en 1920, los de 40 años en 1940, etc.

Estudio longitudinal Considérese, en segundo lugar, que se aplica un diseño longitudinal a estos datos; es decir, a sujetos que pertenecen a una misma generación o cohorte como, por ejemplo, la de 1960. Obsérvese que, en este segundo caso, se obtiene la clásica curva de crecimiento sin que se tenga información sobre la diferencia entre generaciones o cohortes. ..//..

Resultados contradictorios De esto se concluye que los estudios transversales confunden la edad con la cohorte ya que, por ejemplo, las alturas hipotéticas de la cohorte de 1980 no son representativas de todas las cohortes, ni refleja de forma indistinta las cinco curvas de crecimiento. Al mismo tiempo, los estudios longitudinales confunden la edad con el tiempo de medida y sólo sirven para una cohorte en concreto. ..//..

Siendo esto así, es completamente imposible predecir la estatura de gente joven de una determinada edad, como por ejemplo de 20 años. Cabría, también, preguntarse si los valores de la altura están condicionados por las circunstancias o eventos históricos ocurridos en el momento de tomar los registros. ..//..

Ejemplos de episodios históricos, capaces de afectar a los datos, son los períodos de recesión económica, de conflictos bélicos, etc., que se caracterizan, en general, por la escasez de alimentos, lo que sin duda afecta al desarrollo de los sujetos. Así, el momento o período puede distorsionar las curvas que se obtienen tanto de los estudios transversales como longitudinales.

Propuesta de Schaie (1965) Teniendo en cuenta las discrepancias entre los resultados de los estudios transversales y longitudinales, Schaie (1965, 1970, 1972) propuso un modelo de desarrollo de carácter tridimensional. D = f(E, P, C) ..//..

El desarrollo observado es función de la edad cronológica, E, del tiempo o período de observación, P, y de la generación o cohorte, C. Con respecto al análisis, los datos, definidos por alguna medida central, se organizan por edades y períodos en matrices cuadradas donde las diagonales representan a las cohortes.

Efectos del diseño de cohortes El interés de los diseños de cohortes es conocer la contribución de los tres componentes del modelo y la magnitud de sus efectos. Los efectos de edad son los cambios a largo plazo que están asociados al proceso del ciclo vital, y no necesariamente a la edad en sí. ..//..

Los efectos de período son las fluctuaciones de los datos debidas a hechos particulares o circunstancias que ocurren en determinados puntos de tiempo y los efectos de cohortes, conocidos también por efectos de generación, son las diferencias duraderas intercohortes atribuibles a la impronta común de sus miembros.

Análisis de datos de cohortes Según Schaie (1965), las estrategias de análisis que tradicionalmente se han aplicado a las tablas de cohortes son: el diseño transversal, el diseño longitudinal y el diseño de retardo temporal. Aplicadas de forma separada, estas estrategias aportan estimaciones sesgadas de los efectos de cada una de las tres variables clave del desarrollo: edad, cohorte y período. ..//..

La figura siguiente muestra gráficamente las tres estrategias para el estudio del desarrollo donde G1-G5 representan las distintas muestras de sujetos, E1-E5 edades diferentes y O1-O5 las observaciones.

Representación gráfica de los diseños tradicionales en el estudio del desarrollo Transversal G5O1E5 G4O1E4 G3O1E3 G2O1E2 G1O5E5 60 Longitudinal 50 G1O4E4 Edad 40 G1O3E3 G1O2E2 30 Retardo temporal 20 G1O1E1 G2O1E1 G3O1E1 G4O1E1 G5O1E1 Período 1975 1985 1995 2005 2015

Comentario del gráfico El gráfico muestra cómo el diseño transversal compara distintas muestras de sujetos (G1 – G5), de edades diferentes (E1 – E5) y respuestas tomadas u observadas en el mismo período de tiempo (O1). El diseño longitudinal estudia la misma muestra de sujetos (G1) a través de edades (E1 – E5) y períodos diferentes (O1 – O5). Por último, el diseño de retardo temporal o muestras repetidas compara muestras distintas (G1 – G5) de la igual edad (E1) para los distintos períodos de observación (O1)

Diseño tradicionales a) Diseño transversal: formato de estudio en que se comparan sujetos o grupos de sujetos de distintas edades, en un mismo período de tiempo. b) Diseño longitudinal: formato de estudio que sirve para examinar la misma muestra de sujetos a través de las edades y períodos. ..//..

c) Diseño de retardo temporal: formato de diseño en que se examinan muestras de sujetos que proceden de distintas cohortes de una misma edad y que son observados a través de distintos períodos de tiempo. ..//..

De este modo, según Schaie (1970), los diseños transversales confunden la edad con la cohorte, los diseños longitudinales confunden la edad con el período o tiempo de observación, y los diseños de retardo temporal confunden, también, la edad con el tiempo de observación o período.

Modelo general del desarrollo PATRONES DE CONFUNDIDO: Diseño longitudinal (Período/Edad) Diseño transversal (Edad/Cohorte) Diseño de retardo temporal (Período/Cohorte Edad/Período) D=f(E,C,P) Diseños secuenciales: Transverso De tiempo De cohorte

Diseños alternativos Schaie (1965), tomando como punto de partida el modelo general evolutivo, formado por tres componentes (edad cronológica, momento de medida y cohorte), desarrolló un conjunto de diseños alternativos conocidos por secuenciales y sugiere que estas nuevas estrategias deben de reemplazar a los esquemas tradicionales (Schaie, 1972) ..//..

Ha de quedar claro que estos diseños no resuelven de forma definitiva el problema de confundido de los diseños tradicionales y que a su vez plantean problemas de análisis e interpretativos (Baltes, 1968; Guire y Kowalski, 1979)

Diseño longitudinal mixto Diseño secuencial transverso Diseño secuencial de tiempo Diseño secuencial de cohorte

Diseño longitudinal mixto Diseño secuencial transverso (cohorte x período) Diseño secuencial de tiempo (edad x período) Diseño secuencial de cohorte (cohorte x edad)

Matriz general de datos del diseño Edad x Cohorte x Período Período o tiempo de medida Edad Cohorte (Año de nacimiento) 1940 1930 1920 1970 1980 1990 (30)Celda 1 (40)Celda 2 (50)Celda 3 (40)Celda 4 (50)Celda 5 (60)Celda 6 (50)Celda 7 (60)Celda 8 (70)Celda 9

Período o tiempo de medida Diseño secuencial transverso: Matriz de datos para el análisis Cohorte x Período Período o tiempo de medida Cohorte (Año de nacimiento) 1940 1930 1920 1970 1980 1990 Celda 1 Celda 2 Celda 3 Celda 4 Celda 5 Celda 6 Celda 7 Celda 8 Celda 9

Período o tiempo de medida Diseño secuencial de tiempo: Matriz de datos para el análisis Edad x Período Período o tiempo de medida Edad en la medida 30 40 50 60 70 1970 1980 1990 Celda 1 Celda 4 Celda 2 Celda 7 Celda 5 Celda 3 Celda 8 Celda 6 Celda 9

Edad en el tiempo de medida Diseño secuencial de cohorte: Matriz de datos para el análisis Cohorte x Edad Cohorte Año de nacimiento 1940 1930 1920 Edad en el tiempo de medida 30 40 50 60 70 Celda 1 Celda 2 Celda 3 Celda 4 Celda 5 Celda 6 Celda 7 Celda 8 Celda 9

Ejemplo práctico Se obtienen las puntuaciones del WAIS de sujetos pertenecientes a distintas cohortes de nacimiento, en los años comprendidos entre 1970 a 2000. La tabla siguiente muestra los datos de la matriz edad x cohorte x período del ejemplo propuesto. Esta forma especial de organizar los datos es conocida por tabla de cohortes.

Matriz de datos del diseño

DISEÑO DE COHORTES Cohorte de nacimiento Suj. P1 1970 P2 1980 P3 1990 P4 2000 C1 1940 1 2 3 4 117 104 (30) 100 99 115 102 (40) 113 110 106 (50) 108 97 101 (60) 98 C2 1930 5 6 7 8 108 (40) 92 98 (50) 95 94 (60) 95 (70) 90 91 C3 1920 9 19 11 12 114 96 (50) 87 106 98 (60) 102 82 (70) 86 (80) 80 79

Diseño secuencial transverso (cohorte x período)

100 86 80 79 102 82 110 106 98 90 92 114 96 87 9 19 11 12 C3 1920 99 95 91 115 94 97 108 5 6 7 8 C2 1930 101 113 117 104 1 2 3 4 C1 1940 P4 2000 P3 1990 P2 1980 P1 1970 Suj. Cohorte Período

Cuadro resumen del ANOVARM Cohorte x Período >0.05 <0.05 2.69 6.25 0.66 472.02 175.13 224.19 23.69 35.87 11 2 9 36 3 6 27 2520.22 944.04 1576.18 1783.24 672.56 142.12 968.56 Entre Cohorte Error entre Intra Período Cohorte x Período Error Intra F0.95(2/9) = 4.26; F0.95(3/27) = 2.96; F0.95(6/27) = 2.46 47 4303.46 Total p F CM g.l SC F.V.

Diseño secuencial de tiempo (edad x período)

115 102 113 110 108 98 92 40 106 97 95 114 96 87 90 50 100 101 99 94 60 86 80 79 91 82 70 117 104 30 P4 2000 P3 1990 P2 1980 P1 1970 Edad Período

Cuadro resumen del ANOVA Edad x Período >0.05 3.302 1.213 0.149 272.2 100 12.5 82.46 1 12 272.25 989.5 Edad Período Edad x Período Error F0.95(1/12) = 4.74 15 1374 Total p F CM g.l SC F.V.

Diseño secuencial de cohorte (cohorte x edad)

C3 1920 C2 1930 C1 1940 Cohorte 100 86 80 79 102 82 110 106 98 90 92 114 96 87 99 95 91 115 94 97 108 101 113 117 104 70 60 50 40 30 Edad

Cuadro resumen del ANOVARM Cohorte x Edad >0.05 <0.05 0.882 5.459 1.169 117.042 132.764 108.792 23.292 19.931 7 1 6 16 2 12 913.625 796.583 503.333 217.583 46.583 239.167 Entre Cohorte Error entre Intra Edad Cohorte x Edad Error Intra F0.95(1/6) = 5.99; F0.95(2/12) = 3.89 23 1416.96 Total p F CM g.l SC F.V.

Resumen de los resultados

1 2 3 C x P E x P C x E C P C x P E P E x P C E C x E A(H0) NA(H0) A(H0) A(H0) A(H0) A(H0) A(H0) NA(H0) A(H0)

Comentario Sólo se verifican dos hipótesis: el efecto de período (el primer diseño) y el efecto de edad (tercer diseño) Ambos efectos son de medidas repetidas. El ANOVA factorial se aplica al diseño de edad x período. El resto son ANOVAs de medidas repetidas multigrupo. No hay suficientes datos o sujetos para mejorar los resultados. No se prueba el efecto de cohortes.