Diseos experimentales de caso nico Ps Rafael Cendales

Diseños experimentales de caso único Ps. Rafael Cendales Reyes Universidad Nacional de Colombia

Estudios de casos � Consiste en una descripción más o menos detallada de la historia de un sujeto, biográfica ó clínica. � Resultan válidos para generar hipótesis. � Su posible validez depende del rigor de las descripciones.

Características de los estudios de caso � El caso supone un ejemplo particular � Requiere un estudio y análisis profundos � Necesita obtener información desde múltiples perspectivas � Implica la consideración del contexto � Precisa un carácter activo, con análisis de las interacciones � Valor principal: generar descubrimientos

Tipos de estudios de caso � Por su objetivo básico ◦ Casos intrínsecos �Objetivo: compresión del caso en sí mismo ◦ Casos instrumentales �Objetivo: Comprender los fenómenos o relaciones � Naturaleza del informe final ◦ Descriptivos: Aportan información básica sobre programas innovadores ◦ Interpretativos: Permiten desarrollar categorías conceptuales que corroboran o no teorías ◦ Evaluativos: Implican descripción, exploración y juicio

Diseños experimentales de caso único � Se centra en el despliegue temporal de variables en el sujeto individual � Se evalúa la VD a través de varias fases de la intervención � Permite medir la variabilidad de la VD a través del tiempo � Se cambia de muestra de sujetos a muestra de conductas � Permite combinar la investigación con la práctica clínica � Permite investigar el proceso terapéutico � Se pueden especificar detalladamente las variables relevantes de la intervención

� Instrumento de investigación para la prueba e inferencia de relaciones de causalidad entre VI y VD � Evalúa la relación causal y el grado de impacto � Su objetivo es la eliminación de efectos competidores del esperado. � Inferencia → mediante el contraste de las medidas en presencia y ausencia de tratamiento � Se aproxima a la generalización mediante replicación

Procedimientos � Se basa en el análisis de medidas repetidas. � Patrones de cambio: nivel, tendencia y ausencia o presencia de tendencia � Es preciso cambiar sólo una variable cada vez � La longitud de las fases viene dada por criterios prácticos, pero puede comprometer la potencia del contraste.

Tipos de diseño A-B-A: también llamado diseño de retirada y considerado el prototipo en investigaciones con un solo sujeto. Este diseño presenta una secuencia en la que se elabora una línea base (A), se aplica un tratamiento (B), y finalmente se retira el tratamiento volviendo a la línea base (A). En este diseños las series han de ser constantes, hay que hacer el mismo número de observaciones (mediciones) y las condiciones han de ser estándares. � DISEÑO A-B-A-B: donde se finaliza la investigación con la aplicación y mantenimiento del tratamiento que se ha considerado positivo � DISEÑO

� DISEÑO A-B: es otra alternativa, aunque más débil (débil validez interna), es considerado como un diseño de carácter experimentador y para ver la reactividad del sujeto, puede servir como punto inicial para posteriores investigaciones. � DISEÑO B-A-B: el sujeto requiere una intervención inmediata y una vez queda fuera de peligro se retira el tratamiento. Es poco utilizado, es más un planteamiento teórico. � DISEÑO DE LÍNEA BASE MÚLTIPLE: en ella se registran y se observan no una sino varias variables. Es un diseño adecuado e idóneo para valorar interacciones entre tratamientos.

Análisis de los datos � En los diseños experimentales de caso único, los datos pueden ser analizados mediante técnicas visuales o de representación gráfica o bien a través de procedimientos estadísticos. � Sin embargo debe recordarse que ni los comportamientos de las personas son uniformes y constantes, ni las circunstancias permanecen siempre intactas.

Variabilidad � Permiten detectar en cualquier momento las fuentes de variabilidad individual. � Ante una fuente de variabilidad indeseada → actuación inmediata. � Mejora espontánea durante la LB � Existencia de variabilidad cíclica � Procedimiento de búsqueda de las fuentes ocultas de variabilidad → Manipulación de una sola variable, dejando las demás sin modificación.

Problemática de los diseños N=1 � No permite generalización de hallazgos, sólo se puede aproximar mediante replicación. � La variabilidad es una realidad de difícil manejo en investigación aplicada, que se intenta abordar en los diseños N=1 � Cuando la variabilidad es muy grande, es imposible generalizar � Diversas amenazas a la validez interna, derivadas principalmente de la repetición de las medidas