TEMA XVI

DISEÑOS DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE ESQUEMA GENERAL Concepto y formato del Diseño de grupo control no equivalente (DGCNE) Clasificación Análisis de la variancia (ANOVA) Análisis de la covariancia (ANCOVA) Modelos alternativos de análisis DISEÑOS DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE

Definición Esta clase de diseño de investigación, dominado inicialmente por Campbell y Stanley (1963) diseño de grupo control no equivalente, es un formato en que se toman, de cada sujeto, registros o medidas antes y después de la aplicación del tratamiento. Debido precisamente a la ausencia de aleatorización en la asignación de las unidades, es posible que se den diferencias en las puntuaciones antes. ..//..

Estas diferencias son la causa de la no-equivalencia inicial de los grupos. Así, cuando en la formación de los grupos no interviene el azar, es posible que los grupos presenten sesgos capaces de contaminar el efecto del tratamiento. ..//..

Partiendo de este planteamiento, se tienen diseños cuyos grupos no pueden ser considerados ni homogéneos, ni comparables. Por esa razón, se han buscado alternativas al clásico modelo de Análisis de la Variancia a fin de modelar, en el supuesto de que se conozcan, las potenciales fuentes de sesgo y distorsión y, de esa forma, controlarlas.

El porqué de las diferencias antes Las diferencias entre las puntuaciones antes se dan por la siguientes razones: 1. Cuando el tratamiento es aplicado a un grupo (escuela, clase, etc.) y otro grupo (escuela, clase, etc.,) es tomado como control. ..//..

2. Cuando se ha planificado un auténtico experimento, pero por razones de mortalidad, contaminación de las unidades del grupo control por los artefactos experimentales o por la variación del tratamiento experimental, el experimento verdadero se convierte en un cuasi-experimento. ..//..

3. Cuando, debido a la limitación de recursos, el tratamiento sólo es aplicado a un grupo seleccionado. 4. Cuando los sujetos se auto-seleccionan.

Clasificación Diseño de grupo control no equivalente con sólo medidas después (post-tratamiento) Diseño de grupo control no equivalente Diseño de grupo control no equivalente con sólo medidas antes y después (medidas pre y post-tratamiento)

Y1 Y2 Representación diagramática del diseño de grupo control no equivalente. Diseño con medidas después Universo o Población de origen (?) Universo o Población de origen A s i g n a c i ó n n o a l e a t o r i a Grupo 1 Grupo 2 S u j e t o s S u j e t o s Condiciones V.I. control experimental Y2 V. dependiente Y1 Prueba hipótesis Y1 Y2 Comparación entre los grupos

Y1 -X1 Y2 - X2 Representación diagramática del diseño de grupo control no equivalente. Diseño con medidas antes y después Universo o Población de origen (?) Universo o Población de origen A s i g n a c i ó n n o a l e a t o r i a Grupo 1 Grupo 2 S u j e t o s S u j e t o s X1 X2 V. Pre-tratamiento Condiciones V.I. control experimental V. dependiente Y2 Y1 Prueba hipótesis Y1 -X1 Y2 - X2 Comparación de datos diferencia

Diseño de grupo control no equivalente Técnicas de análisis Análisis de la variancia. Análisis de la covariancia. Análisis de la variancia con técnica de bloques o emparejamiento. Análisis de la variancia con puntuaciones de diferencia.

Análisis de la variancia (ANOVA) Control Experimental X Y X Y

Análisis de la covariancia (ANCOVA) Control Experimental X Y XY X Y XY

ANOVA de puntuaciones de diferencia Control Experimental X Y Y-X X Y Y-X

Ejemplo práctico 1 Se lleva a cabo un estudio, con dos grupos de sujetos ya formados (o sea, grupos intactos). De ambos grupos se toman medidas de una variable pretratamiento (medidas antes, como por ejemplo el nivel intelectual en una escala decil) y a continuación, se utiliza a uno de los grupos como control y al otro grupo como experimental. ..//..

Se trata de estudiar el efecto de un método de enseñanza programado sobre el rendimiento escolar. El primer grupo recibe un tratamiento convencional (grupo control), mientras que el segundo recibe el método programado (grupo experimental). Los datos hipotéticos de este cuasi-experimento se presentan en la tabla siguiente.

Matriz de datos del diseño

DISEÑO DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE 8.6 43 375 5.4 27 151 6.2 31 195 4.2 21 95 236 134 6 7 5 Y 3 4 X Control 9 10 8 Experimental DISEÑO DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE Medias: ( ): ( )2 ( )( )

Estrategias de análisis 1) ANOVA(x) V.Pre A(H0) ANOVA(y) V. Dep. X 2) ANCOVA Y XY 3) ANOVA(Dif.) Y-X

Modelo de análisis ANOVA (1)

Modelo estructural del ANOVA: Diseño de grupo control no equivalente

Supuestos del modelo estadístico εij ~ NID(0,σε²) Yij = la puntuación postratamiento del i individuo (i = 1 a n) del j grupo de tratamiento (j = 1, 2) μ = la media total, αj = el efecto del grupo j de tratamiento εij = el error de medida

Cuadro resumen del ANOVA: Diseño de grupo control no equivalente (variable después, Y) F0.99(1/8) = 11.26; F0.95(1/8) = 5.32 an-1=9 22.4 Total <0.01 14.4 1 (a-1)=1 a(n-1)=8 8 Entre Trat (A) Intra grupos (S/A) p F CM g.l SC F.V.

Modelo de análisis ANCOVA (2)

Modelo estructural de ANCOVA: Diseño de grupo control no equivalente

Supuestos del modelo estadístico ε’ij ~ NID(0,σε²) ß = el coeficiente de la regresión lineal intra-grupo de la variable post (Y) sobre la _ pre (X), y X.. la media total de la variable pre-tratamiento.

Cuadro resumen del ANCOVA: Diseño de grupo control no equivalente F0.99(1/7) = 12.25; F0.95(1/7) = 5.59 an-2=8 8.359 Total (aj) <0.05 11.36 5.13 0.455 a-1=1 a(n-1)-1=7 5.173 3.186 Variable A (aj) Error S/A (aj) p F CM g.l SC F.V.

Prueba de homogeneidad de los coeficientes de la regresión, H0: 1=2 Y A1 b1 A2 b2   X

Datos de diferencia (3)

t de Student (3.1)

Matriz de datos del diseño

DISEÑO DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE 3.2 16 54 8.6 43 375 5.4 27 151 2 10 22 6.2 31 195 4.2 21 95 6 7 5 Y 3 4 X Control 9 8 1 Y – X Experimental DISEÑO DE GRUPO CONTROL NO EQUIVALENTE Medias: ( ): ( )2

t Student. Datos de diferencia t0.95(8) = 2.306 p<0.05

Modelo ANOVA Datos de diferencia (3.2)

Cuadro resumen del ANOVA: Diseño de grupo control no equivalente (datos de diferencia) 8.4 Total <0.05 6 3.6 0.6 (a-1)=1 a(n-1)=8 4.8 Entre Trat (A) Intra grupos (S/A) p F CM g.l SC F.V. t 2 = F; 2.452 = 6.0025

Comparación de los valores F Fe Ft ANOVA (y) = 14.4 F0.95(1/8) = 5.32 ANCOVA = 11.36 F0.95(1/7) = 5.59 ANOVA (dif.) = 6 F0.95(1/8) = 5.32

Ejemplo práctico 2 Schorzman y Cheek (2004) desarrollaron nuevas pautas de comprensión lectora para niños de edades entre los 9 y 13 años (donde las dificultades de comprensión lectora se acentúan) y evitar así posibles retardos en el aprendizaje. Estos autores plantearon tres nuevas estrategias de comprensión. La primera consistía en fomentar la creación de hipótesis a medida que se va leyendo para desarrollar el pensamiento crítico (PC); la segunda activaba el conocimiento previo de los estudiantes antes de la lectura (CP) y la tercera se basaba en la organización gráfica, es decir, en desarrollar mapas conceptuales, cuadros sinópticos y esquemas (OG).

Procedimiento Schorzman y Cheek (2004) postularon que el uso de tres estrategias de mejora de la comprensión lectora afecta positivamente al rendimiento. Para ello, seleccionaron de dos escuelas de áreas suburbanas seis aulas de enseñanza media (tres por escuela). La primera escuela (grupo control) trabajó con las lecturas asignadas siguiendo la estrategia convencional y la segunda (grupo experimental) con las estrategias innovadoras. ..//..

Ambas escuelas trabajaron la comprensión lectora cuatro días por semana durante 45 minutos y a lo largo de siete semanas. El grupo experimental distribuyó semanalmente las estrategias de acuerdo con los siguientes valores: PC (60%), CP (10%) y OG (30%). De ambos grupos (control y experimental) se tomaron medidas antes y después del tratamiento con el test de lectura Gates-MacGinitie Reading Test (Gates-MacGinitie, 1989). Con los datos obtenidos se aplicó la t de Student con datos de diferencia.

Estadísticos descriptivos

Prueba t (datos de diferencia)

Homogeneidad de las variancias

ANOVA (datos de diferencia)