Origen del trmino El origen del trmino cohorte

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 de nacimiento o generación Interés Efecto de la cohorte desarrollo o crecimiento

Efecto de Edad Efecto de Período cambios a largo plazo asociados al proceso del ciclo vital 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 cuál de 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 G 1 -G 5 representan las distintas muestras de sujetos, E 1 -E 5 edades diferentes y O 1 -O 5 las observaciones.

Representación gráfica de los diseños tradicionales en el estudio del desarrollo Transversal 60 G 1 O 5 E 5 G 5 O 1 E 5 Longitudinal 50 G 4 O 1 E 4 Edad 40 G 3 O 1 E 3 30 G 2 O 1 E 2 20 G 1 O 1 E 1 G 2 O 1 E 1 1975 1985 Período G 1 O 4 E 4 G 1 O 3 E 3 G 1 O 2 E 2 Retardo temporal G 3 O 1 E 1 G 4 O 1 E 1 G 5 O 1 E 1 1995 2000 2010

El gráfico muestra cómo el diseño transversal compara distintas muestras de sujetos (G 1 – G 5), de edades diferentes (E 1 – E 5), y respuestas tomadas u observadas en el mismo período de tiempo (O 1). El diseño longitudinal estudia la misma muestra de sujetos (G 1) a través de edades (E 1 – E 5) y períodos diferentes (O 1 – O 5). Por último, el diseño time‑lag -retardo temporal o muestras repetidas-, compara muestras distintas (G 1 – G 5) de la igual edad (A 1) para los mismos períodos de observación (O 1).

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 time‑lag confunden, también, la edad con el tiempo de observación o período.

DISEÑO DE COHORTES MODELO GENERAL DESARROLLO PATRONES DE CONFUNDIDO: – Diseño transversal (Edad/Cohorte) – Diseño longitudinal (Período/Edad) – 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

DISEÑOS DE COHORTES ANÁLISIS 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 Tiempo de medida. Edad Cohorte (Año de nacimiento) 1970 1980 1990 1940 (30)Celda 1 (40)Celda 2 (50)Celda 3 1930 (40)Celda 4 (50)Celda 5 (60)Celda 6 1920 (50)Celda 7 (60)Celda 8 (70)Celda 9

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

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

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

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

Diseño secuencial transverso (cohorte x período)

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

CUADRO RESUMEN DEL ANOVA. Cohorte x Período F. V. SC g. l Entre Cohorte Error entre Intra Período Cohorte x Período Error Intra 3075. 917 1490. 167 1585. 75 1784 656. 25 127. 5 1000. 25 11 2 9 36 3 6 27 Total 4859. 917 47 CM F p 745. 083 176. 194 4. 229 >0. 05 218. 75 21. 25 37. 046 5. 905 0. 574 <0. 05 >0. 05 F 0. 95(2/9) = 4. 26; F 0. 95(3/27) = 2. 96; F 0. 95(6/27) = 2. 46

Diseño secuencial de tiempo (edad x período)

Período Edad 30 40 50 60 70 80 P 1 1970 117 104 100 99 115 108 98 92 114 96 87 90 P 2 1980 115 102 113 110 98 95 97 106 98 90 92 P 3 1990 113 106 108 97 115 94 92 95 102 82 100 110 P 4 2000 101 99 98 99 95 90 91 100 86 80 79

CUADRO RESUMEN DEL ANOVA. Edad x Período F. V. Edad Período Edad x Período Error Total F 0. 95(1/12) = 4. 74 SC g. l CM 272. 25 100 12. 5 989. 5 1 12 272. 2 100 12. 5 1374 82. 46 15 F p 3. 302 >0. 05 1. 213 >0. 05 0. 149 >0. 05

Diseño secuencial de cohorte (cohorte x edad)

Edad Cohorte 30 C 1 1940 117 104 100 99 C 2 1930 C 3 1920 40 115 102 113 110 115 108 98 92 50 113 106 108 97 110 98 95 97 114 96 87 90 60 101 99 98 115 94 92 95 106 98 90 92 70 99 95 90 91 102 82 100 110 80 100 86 80 79

CUADRO RESUMEN DEL ANOVA. Cohorte x Edad F. V. Entre Cohorte Error entre Intra Edad Cohorte x Edad Error Intra Total SC g. l 913. 625 117. 042 796. 583 503. 333 217. 583 46. 583 239. 167 7 1 6 16 2 2 12 1416. 96 F 0. 95(1/6) = 5. 99; F 0. 95(2/12) = 3. 89 23 CM F p 117. 042 132. 764 0. 882 >0. 05 108. 792 23. 292 19. 931 5. 459 1. 169 <0. 05 >0. 05

Resumen de los resultados

C 1 2 3 Cx. P Ex. P Cx. E P Cx. P Ex. P C E Cx. E A(H 0) NA(H 0) A(H 0) NA(H 0)

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