Diseños experimentales de
caso único
Ps. Rafael Cendales Reyes Universidad Nacional de Colombia
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.
Estudios de casos
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
Características de los 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
Tipos de estudios de caso
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
Diseños experimentales de caso
único
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
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.
Procedimientos
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
Tipos de 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 que 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.
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.
Análisis de los datos
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.
Variabilidad
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
