Tema 6. La investigación cuasi experimental

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1 Tema 6. La investigación cuasi experimental
Marta Beranuy Fargues 02/12/2014

2 Introducción y concepto
Proviene del ámbito educativo, donde la investigación experimental de ciertos fenómenos no podía llevarse a cabo. Existe la manipulación de VI pero no hay asignación aleatoria de los sujetos a los grupos. Se utiliza sobre todo en investigación social, educativa y de evaluación de programas.

3 Características El grado de control sobre los efectos de las variables extrañas es menor que en los experimentales (la asignación aleatoria permitia controlar amenazas a la validez interna relacionadas con las diferencias individuales). Podemos MAXimizar la varianza sistemática primaria, MINimizar la varianza error, pero no CONtrolar la varianza sistemática secundaria. Existe un criterio de asignación, responsable de asignar los sujetos a los grupos; la regla de asignación no es aleatoria. Una de las tareas más importantes del investigador será identificar posibles amenazas a la validez interna y tenerlas en cuenta o neutralizarlas. Se pretende probar una relación causal entre la VI y la VD, por lo que la estructura es similar a los métodos experimentales. Comparten la lógica del paradigma: La VI debe anteceder a la VD. Debe existir covariación entre variables. Deben poderse descartar explicaciones alternativas.

4 Notación X O OXO O1 X O2 Tratamiento
Observación o registro del fenómeno (recogida de datos) OXO Misma línea: mismo grupo de personas. O1 X O2 Subíndices numéricos: momento temporal de la aplicación. Retirada del tratamiento Ver tabla 6.1.

5 Clasificación Preexperimental Solamente postest
Sólo postest con grupos no equivalentes Un solo grupo con pretest y postest Cuasi experimental Con grupo de control Con grupo de control no equivalente Discontinuidad en la regresión Sin grupo de control Tratamiento repetido Retirada de tratamiento con pretest y postest Simple de series temporales interrumpidas Simple Con grupo de control con equivalente

6 Diseños PREEXPERIMENTALES
Tres tipos de diseños preexperimentales que, por lo general, no permiten establecer inferencias causales razonables: Diseños de un solo grupo solamente postest: un solo grupo que se somete a tratamiento y después se recogen los datos de la VD. Carece de control y, por tanto, no permite extraer inferencias causales. X O Diseños solo postest con grupo de control no equivalente: añadimos un grupo no equivalente que no recibe tratamiento. No hay pretest, por lo que no podemos saber si las diferencias son del tratamiento o de la selección diferencial. No podemos establecer relaciones causales. O Diseños de un solo grupo con pretest y postest: se realiza una observación pretest en un solo grupo, se aplica tratamiento y se realiza postest. No podemos tener la seguridad de que los cambios sean por el tratamiento. Hay muhcas amenazas a la validez interna, pero puede ser útil para sugerir hipótesis para futuras investigaciones. O1 X O2

7 Diseños CUASI EXPERIMENTALES con grupo de control
Los grupos no se forman aleatoriamente, así que dependiendo de si la regla de asignación es conocida o no, podemos distinguir dos tipos de diseños. Diseños de grupo de control no equivalente: grupos ya formados de los que no conocemos la regla de asignación. Diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente. Diseño de cohortes Diseños de discontinuidad en la regresión: grupos donde la regla de asignación es conocida.

8 Diseños CUASI EXPERIMENTALES con grupo de control
Diseños de grupo de control no equivalente. Aunque trabajamos con grupos ya formados, el investigador tratará de seleccionar grupos lo más equivalentes posible, intentando que no influyan variables. Partimos de la lógica de que si el tratamiento ha tenido efecto, las diferencias entre los grupos serán mayores en el postest que en el pre. Diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente. Similar al diseño experimental de dos grupos: hay un grupo experimental al que se aplica tratamiento y un grupo de control. En ambos grupos hay medidas pre y postest. Una forma de comprobar las posibles diferencias iniciales entre grupos es con el pretest. Esta sería su representación: O1 X O2 O1 O2 Podemos encontrar diferentes patrones de resultados sobre los que hay que analizar las amenazas a la validez interna (figura 6.1.). Diseño de cohortes

9 Diseños CUASI EXPERIMENTALES con grupo de control
Diseños de grupo de control no equivalente. Diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente. Amenazas a la validez interna (figura 6.1.): Instrumentación: grupo experimental y control parten de puntos distintos en el pretest, puede ser más fácil detectar un cambio en algunos puntos de la escala y, por tanto, tratarse de un instrumento poco consistente. Puede pasar en todas las representaciones menos en la fig.5. Regresión estadística: cuando en el pre de uno de los grupos hay medidas muy extremas, podría provocar que los datos del pre se acerquen a los valores más intermedios de la escala (y que esto fuera debido al fenómeno de regresión, y no a los resultados del tratamiento). Explicaría todos los resultados menos el fig.5. Interacción selección x maduración: cuando en el grupo experimental se produce un aumento en el postest, siendo mayor la diferencia entre los grupos en el post que en pre (fig.1), o cuando mejoran los dos grupos siendo la diferencia mayor en el post (fig.2). Se debería tener en cuenta cuál es la pauta de maduración esperada en los dos grupos. Para identificar la posibilidad de la maduración, se puede recurrir a la teoría o a datos longitudinales.

10 Diseños CUASI EXPERIMENTALES con grupo de control
Diseños de grupo de control no equivalente. Diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente. Amenazas a la validez interna (figura 6.1.): Interacción selección x historia: acontecimientos externos que pueden afectar de forma diferente a los grupos debido a q proceden de contextos diferentes. Es posible que el tratamiento vaya asociado a algún hecho que afecte solo al grupo experimental. Los cinco patrones podrían explicarse según esta amenaza. El resultado del la fig.5 es el más suceptible de interpretación e términos causales.

11 Diseños CUASI EXPERIMENTALES con grupo de control
Diseños de grupo de control no equivalente. Diseño pretest-postest con grupo de control no equivalente. Diseño de cohortes Cohorte: grupo de personas que pertenecen a algún tipo de institución formal o informal que se encuentran sometidos durante un periodo de tiempo a las mismas circunstancias y que van cambiando de un nivel a otro en dichas instituciones. Ventaja: estudiar cómo un determinado acontecimiento afecta a un grupo, cohorte experimental, y compararlo con otro grupo, cohorte de control. Se supone que entre las cohortes las diferencias son pequeñas, lo que hace que los grupos puedan ser comparables. La representación básica es la siguiente; la línea ondulada indica que el grado de equivalencia entre los grupos es limitada (no son totalmente equivalentes). O1 X O2 Estos diseños permiten establecer inferencias causales razonables, basándose en que los grupos son relativamente similares. También se debe evaluar si existen efectos de variables extrañas que puedan dar lugar a diferencias significativas entre la cohorte experimental y la de control.

12 Diseños CUASI EXPERIMENTALES con grupo de control
Diseños de discontinuidad en la regresión. Es uno de los diseños más importante puesto que permite establecer con más garantías hipótesis causales. Tiene un alto nivel de validez interna. Es un diseño pretest postest con grupo de control. Los sujetos son asignados a las condiciones con base a una regla de asignación conocida: en función de las puntuaciones en la medida pretratamiento. La representación es la siguiente; la C indica la puntuación de corte en el pretest, a partir de la cual se asignan los sujetos al grupo de control o al experimental. C O1 X O2 C O1 O2 Se calcula la recta de regresión a partir de las puntuaciones del pretest y del postest. A partir de la función de regresión podemos hacer predicciones. Si el tratamiento no tiene efecto, los resultados serán representados en línea continua; si hay efecto, la línea entre los dos grupos es discontinua a partir del punto de corte (discontinuidad en la regresión).

13 Diseños CUASI EXPERIMENTALES sin grupo de control
Estos diseños tienen menor potencia para justificar inferencias causales que los diseños con grupo de control. Dentro de esta categoría tenemos dos variantes: Diseño de retirada del tratamiento con pretest y postest. Cuando no es posible tener un grupo de control, el investigador trata de crear condiciones que ejerzan la función de este grupo. Uno de estos recursos de control es la retirada del tratamiento: O1 X O2 O3 X O4 En este caso, la secuencia desde O1 a O2 se considera experimental, y la secuencia de O3 a O4 sería de control. Si el tratamiento es efectivo, el patrón de datos mostrará diferencias entre O1 y O2 en direcciones opuestas a las diferencias entre O3 y O4. Además, se puede estudiar si el efecto del tratamiento se mantiene, aumenta o disminuye entre O2 y O3. Tras la retirada del tratamiento debe haber un cambio apreciable para decir que el tratamiento ha tenido efecto. b) Diseño de tratamiento repetido.

14 Diseños CUASI EXPERIMENTALES sin grupo de control
Diseño de retirada del tratamiento con pretest y postest. Diseño de tratamiento repetido. Disponemos de un solo grupo en el que se introduce, retira y se vuelve a introducir el tratamiento, en diferentes momentos, de forma que la aplicación del tratamiento tiene que correlacionar con cambios en la VD. La representación es la siguiente: O1 X O2 X O3 X O4 Como en el otro, solo se puede aplicar si el efecto del tratamiento es transitorio. Los resultados más interpretables son los siguientes: O1 difiere de O2 O3 difiere de O4 O3 – O4 difieren en la misma dirección que O1 - O2 Una posible amenaza es la maduración cíclica. Podrían encontrarse diferencias entre O2 y O4 en comparación con O1 y O3 debidas al momento en que se registran los resultados y no al efecto del tratamiento.

15 Diseños de SERIES TEMPORALES INTERRUMPIDAS
Series temporales interrumpidas: tomar varias observaciones o recoger datos periódicamente a lo largo del tiempo. Hace falta saber en qué momento se introduce el tratamiento en la serie. Si el tratamiento es efectivo, las observaciones posteriores al tratamiento serán diferentes a las previas. Diseño Simple de series temporales interrumpidas. Podría representarse así: O1 O2 O3 O4 O5 X O6 O7 O8 O9 O10 Requiere solo un grupo y se toman varias medidas antes y después del tratamiento. Se basa en comprobar si existen cambios antes y después del tratamiento. Diseño de series temporales interrumpidas con grupo de control no equivalente. El punto fuerte de este diseño y, al mismo tiempo su dificultad, es el grupo control. Encontrar un grupo semejante en el que se puedan realizar las mismas observaciones bajo las mismas circunstancias per sin tratamiento suele ser complicado.

16 Diseños de SERIES TEMPORALES INTERRUMPIDAS
Ventajas: Mediante la representación de las observaciones previas se puede ver si se está produciendo el efecto maduración. Pueden existir cambios cíclicos (según las estaciones del año), que pueden observarse también en la representación de las observaciones previas. También se puede observar si existe regresión estadística. Puede existir la amenaza de la instrumentación, que se puede controlar utilizando siempre el mismo procedimiento. La principal amenaza es la historia. Siempre existe la posibilidad de que haya algún suceso externo que esté interfiriendo con el tratamiento. La mejor forma de controlarla es añadiendo el grupo control.