En diseño de experimentos , diseño de un solo sujeto o diseño de investigación de un solo casoes un diseño de investigación que se utiliza con mayor frecuencia en los campos aplicados de la psicología, la educación y el comportamiento humano en el que el sujeto sirve como su propio control, en lugar de utilizar a otro individuo / grupo. Los investigadores utilizan el diseño de un solo sujeto porque estos diseños son sensibles a las diferencias de los organismos individuales frente a los diseños de grupos que son sensibles a los promedios de los grupos. La lógica detrás de los diseños de un solo sujeto es 1) Predicción, 2) Verificación y 3) Replicación. Los datos de línea de base predicen el comportamiento al afirmar el consecuente. La verificación se refiere a demostrar que la respuesta de referencia habría continuado si no se hubiera implementado ninguna intervención. La replicación ocurre cuando se reproduce un comportamiento previamente observado. [1]Sin embargo, a menudo habrá un gran número de sujetos en un estudio de investigación que utiliza un diseño de un solo sujeto; debido a que el sujeto sirve como su propio control, este sigue siendo un diseño de un solo sujeto. [2] Estos diseños se utilizan principalmente para evaluar el efecto de una variedad de intervenciones en la investigación aplicada. [3]
Estándares de diseño
Tamaño del efecto
Aunque no existen estándares sobre las estadísticas específicas requeridas para el cálculo del tamaño del efecto, es una buena práctica incluir una estimación del tamaño del efecto. [4]
Estándares de informes
Al informar sobre las conclusiones obtenidas mediante diseños de un solo tema, se utilizan directrices específicas para la normalización y para garantizar la integridad y la transparencia: [5]
Tipos de diseños de un solo sujeto [1]
Diseño de inversión
El diseño de reversión implica la medición repetida de la conducta en un entorno determinado durante tres fases consecutivas (ABA): línea de base, intervención y regreso a la línea de base. Las variaciones incluyen extender el diseño ABA con inversiones repetidas (ABAB) e incluir múltiples tratamientos (ABCABC). Los diseños AB, o diseños de inversión sin retorno a la línea de base, no se consideran experimentales. El control funcional no se puede determinar en los diseños AB porque no hay replicación.
Diseño de tratamientos alternos
El diseño de tratamientos alternos (ATD) compara los efectos de dos o más variables independientes sobre la variable dependiente. Las variaciones incluyen una condición de control sin tratamiento y una fase final de verificación del mejor tratamiento.
Diseño de línea base múltiple
El diseño de línea base múltiple implica una medición de línea base simultánea que comienza en dos o más comportamientos, entornos o participantes. El IV se implementa en un comportamiento, entorno o participante, mientras que la línea de base continúa para todos los demás. Las variaciones incluyen el diseño de sonda múltiple y el diseño de línea de base múltiple diferido.
Cambio de diseño de criterios
Los diseños de criterios cambiantes se utilizan para evaluar los efectos de un IV en la mejora gradual de un comportamiento que ya está en el repertorio del participante.
Interpretacion de datos
Para determinar el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente, el investigador graficará los datos recopilados e inspeccionará visualmente las diferencias entre las fases. Si hay una distinción clara entre la línea de base y la intervención, y luego los datos regresan a las mismas tendencias / nivel durante la reversión, se infiere una relación funcional entre las variables. [6] A veces, la inspección visual de los datos demuestra resultados que las pruebas estadísticas no logran encontrar. [7] [8] Las características evaluadas durante el análisis visual incluyen: [9]
- Nivel. El promedio general (media) de las medidas de resultado dentro de una fase.
- Tendencia. Pendiente de la línea recta que mejor se ajusta para las medidas de resultado dentro de una fase.
- Variabilidad. El rango, la varianza o la desviación estándar de las medidas de resultado sobre la línea de mejor ajuste.
- Inmediatez del efecto. El cambio de nivel entre los últimos tres puntos de datos en una fase y los primeros tres puntos de datos de la siguiente.
- Superposición . La proporción de datos de una fase que se superpone con los datos de la fase anterior.
- Coherencia de los patrones de datos . El grado en que existe coherencia en los patrones de datos de fases con las mismas condiciones.
Limitaciones
Tradicionalmente, los diseños de investigación se planifican de antemano para que la mayoría de los detalles sobre a quién y cuándo se introducirá la intervención se decidan antes del comienzo del estudio. Sin embargo, en los diseños de un solo sujeto, estas decisiones a menudo se toman a medida que se recopilan los datos. [10] Además, no hay reglas ampliamente acordadas para alterar las fases, por lo que esto podría llevar a ideas contradictorias sobre cómo se debe realizar un experimento de investigación con un diseño de un solo sujeto.
Las principales críticas a los diseños de un solo sujeto son:
- Efectos de arrastre: los resultados de la fase anterior se trasladan a la siguiente fase.
- Efectos de orden : el orden (secuencia) de la intervención o tratamiento afecta los resultados.
- Irreversibilidad : en algunos diseños de retiro, una vez que ocurre un cambio en la variable independiente, la variable dependiente se ve afectada. Esto no se puede deshacer simplemente eliminando la variable independiente.
- Problemas éticos : la retirada del tratamiento en el diseño de la retirada puede, en ocasiones, presentar problemas éticos y de viabilidad.
Historia
Históricamente, los diseños de un solo sujeto han estado estrechamente vinculados al análisis experimental del comportamiento y al análisis de comportamiento aplicado . [11]
Ver también
Referencias
- ↑ a b Cooper, JO, Heron, TE y Heward, WL (2007). Análisis de comportamiento aplicado (2ª ed.). Columbus, OH: Merrill Prentice Hall.
- ^ Cooper, JO; Heron, TE; Heward, WL (2007). Análisis de comportamiento aplicado (2ª ed.). Prentice Hall. ISBN 978-0-13-142113-4.
- ^ Kazdin p. 191
- ^ Kratochwill, TR, Hitchcock, J., Horner, RH, Levin, JR, Odom, SL, Rindskopf, D. M & Shadish, WR (2010). Documentación técnica de diseños de un solo caso. Obtenido del sitio web What Works Clearinghouse: http://ies.ed.gov/ncee/wwc/pdf/wwc_scd.pdf.
- ^ Tate, RL, Perdices, M., Rosenkoetter, U., McDonald, S., Togher, L., Shadish, W.,. . . Vohra, S. (2016). La guía de notificación de casos únicos en intervenciones conductuales (SCRIBE) 2016: explicación y elaboración. Archivos de Psicología Científica, 4 (1), 10-31. http://dx.doi.org/10.1037/arc0000027
- ^ Backman, CL y Harris, SR (1999). Estudios de caso, investigación de un solo sujeto y N de 1 ensayos aleatorios. Comparaciones y contrastes. Revista estadounidense de medicina física y rehabilitación , 78 (2), 170–6.
- ^ Bobrovitz, CD y Ottenbacher, KJ (1998). Comparación de la inspección visual y el análisis estadístico de datos de un solo sujeto en la investigación de rehabilitación. Revista de ingeniería y ciencias aplicadas , 77 (2), 94-102.
- ^ Nishith, P .; Hearst, DE; Mueser, KT y Foa, E. (1995). TEPT y depresión mayor: consideraciones metodológicas y de tratamiento en un diseño de caso único. Terapia de comportamiento , 26 (2), 297–9
- ^ Horner, Robert, Carr, Edward, Halle, Jim, Mcgee, Gail, SL, Odom & Wolery, Mark. (2005). El uso de la investigación de un solo tema para identificar la práctica basada en la evidencia en la educación especial. Niños excepcionales. 71. 165-179. 10.1177 / 001440290507100203.
- ^ Kazdin, pág. 284
- ^ Kazdin, pág. 291
Otras lecturas
- Kazdin, Alan (1982). Diseños de investigación de caso único . Nueva York: Oxford University Press. ISBN 0-19-503021-4.
- Ledford, Jennifer R. y Gast, David L. (2018). Metodología de investigación de una sola asignatura en ciencias del comportamiento: aplicaciones en educación especial y ciencias del comportamiento . Routledge, 2009.