Diseños ex post facto en psicología: características y desafíos metodológicos

Diseños de Investigación en Psicología

Tema 5. Diseños ex post facto

Índice

Esquema

Ideas clave

5.1. Introducción y objetivos

5.2. Características de los diseños ex post facto

5.3. Diseños ex post facto retrospectivos

5.4. Diseños ex post facto prospectivos

5.5. Referencias bibliográficas

A fondo

Ejemplos de correlaciones espurias

Diseños evolutivos longitudinales y transversales

Test@ Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)

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Tema 5. Esquema

DISEÑOS EX POST FACTO

RETROSPECTIVOS

PROSPECTIVOS

VD y VI ya han ocurrido

VI ya ha ocurrido

SIMPLE

SIMPLE

COMPLEJO

COMPARACIÓN DE GRUPOS

GRUPO ÚNICO

Longitudinales

EVOLUTIVOS

Transversales

Secuenciales

Secuencial longitudinal

Esquema

GRUPO ÚNICO

3Ideas clave

Introducción y objetivos de los diseños ex post facto

5.1. Introducción y objetivos

En este tema, estudiaremos los diseños ex post facto, teniendo en cuenta que seguimos dentro del bloque de diseños que están dentro de las estrategias no manipulativas, donde no se produce manipulación de la variable independiente (VI), por lo que podemos realizar comparaciones entre los grupos, pero no establecer relaciones de causalidad.

Los objetivos que debemos tener presentes son:

• Aprender las características principales de los diseños ex post facto como parte de la investigación de tipo no manipulativo.
• Identificar cuáles son las técnicas de control utilizadas en la investigación ex post facto.
• Diferenciar entre los dos grandes tipos de diseños ex post facto, retrospectivos y prospectivos, así como los distintos tipos que podemos encontrar dentro de cada uno.

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Tema 5. Ideas clave

4Ideas clave

Características de los diseños ex post facto

5.2. Características de los diseños ex post facto

Siguiendo a Quintanilla et al. (2020), existen investigaciones donde la variable independiente no es manipulable, puede ser debido a su naturaleza (características asociadas al sujeto, como son la edad, el sexo, el nivel de estudios y el lugar de nacimiento) o quizá por razones éticas, pero aun así estudiarla nos puede ser de gran interés. En este tema, veremos diseños de investigación que siguen la estrategia no manipulativa (VI no manipulable).

Una de las diferencias centrales que podemos encontrar entre la investigación manipulativa y la no manipulativa es que en la no manipulativa el investigador no va a intervenir, sino que estudia un hecho que ocurre de manera natural; mientras que en la manipulativa el investigador interviene para producir el fenómeno de estudio (Quintanilla et al., 2020).

Asimismo, la principal finalidad de los diseños ex post facto es analítica, lo que quiere decir que se interesan por estudiar si aparece o no relación entre variables, así como en qué grado se va a dar esta relación.

La designación ex post facto (que significa «después de los hechos») hace alusión a la elección de participantes una vez ha sucedido la VI. Vamos a ver un ejemplo para comprender mejor cómo son los diseños ex post facto.

Relación entre sedentarismo y diabetes tipo II

Imagina que nos interesa conocer si el sedentarismo está relacionado con la aparición de diabetes tipo II, invitando a personas sanas a ser sedentarias durante un año para después investigar y conocer así si existe una aparición de diabetes en ellas. No sería ético, ¿verdad?

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5Ideas clave

Muy diferente sería si buscamos a personas que ya padecen diabetes y analizamos si han sido sedentarias los años anteriores. Esto sería un diseño ex post facto, donde seleccionamos a los participantes en función de que presenten o no unas características concretas (padecer diabetes, en este caso).

Existen dos formas de clasificar los diseños ex post facto dependiendo del momento en el que iniciamos la investigación (Quintanilla et al., 2020):

• Retrospectivos: aquellos en los que tanto la VI como la VD (variable dependiente) ya han tenido lugar en el pasado.
• Prospectivos: en los que se trata de escoger a los sujetos en función de que posean determinados valores en la VI y se investiga el efecto posterior de esta sobre la VD.

Técnicas de control en la investigación ex post facto

Es de gran interés controlar las probables variables contaminadoras (VC) que puedan estar obstaculizando el alcance de los resultados y poder, así, establecer de una manera más directa y segura la relación entre las variables.

Una VC o extraña es aquella que afecta a la investigación haciendo que no estemos seguros de si los cambios que ocurren en la VD son debidos a la VI, por lo que siempre interesa eliminarla o, si no es posible, controlarla por ser un obstáculo para la investigación.

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Alvarado (2000) habla de tres procedimientos para mejorar el control en este tipo de investigación:

• Emparejamiento de los participantes. El emparejamiento se lleva a cabo seleccionando para cada grupo participantes con valores idénticos en las VC más destacadas (Quintanilla et al., 2020).

Es complejo establecer la naturaleza de la relación entre dos variables al no poder desechar otras que están covariando con ellas. Una manera de subsanar esto es usando el emparejamiento de los participantes en otras variables relevantes que se intuye que están relacionadas con la VD. Veámoslo con un ejemplo.

Relación entre acoso y absentismo escolar

Queremos estudiar la relación que existe entre sufrir acoso en el colegio (VI) y el absentismo escolar (VD). Podemos emparejar a los participantes en otras variables que están relacionadas con el absentismo escolar, como podría ser problemas de salud, problemas familiares, falta de interés en la escuela, duelo, conflictos con los profesores, etc. Así, se crearían conjuntos de participantes que tuvieran niveles semejantes en esas variables.

• Análisis de covarianza (ANCOVA). Por otro lado, podemos usar métodos estadísticos para descartar, así, la influencia de las posibles VC. El análisis de la covarianza (ANCOVA) se realiza una vez haya ocurrido la recogida de datos y nos facilita el hecho de eliminar algunas fuentes de variación no deseada, ya que permite separar la influencia de una variable perturbadora sobre la VD, cribando así la relación entre la VI y la VD objeto del análisis (Quintanilla et al. 2020).
• Introducción de variables relacionadas con la VD. Utilizamos varias VD en lugar de una sola.

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7Ideas clave

Relación entre acoso y absentismo escolar con múltiples variables

Siguiendo con el ejemplo de la relación entre el acoso en el colegio y el absentismo escolar, imagina que otra posible variable relacionada con el absentismo escolar es el tipo de apego desarrollado del niño hacia sus padres, pudiendo incluirla en el diseño como otra VD que nos gustaría medir.

En lugar de tener un diseño con una VD (absentismo escolar), tendríamos un diseño con dos VD (absentismo y tipo de apego). De esta manera, podríamos estudiar la relación entre el acoso y el tipo de apego y también la relación entre el acoso y el absentismo escolar.

Si encontramos que no existe relación entre el acoso en el colegio y el tipo de apego, pero sí entre el acoso y el absentismo escolar, podemos aproximarnos más a una interpretación precisa sobre la relación entre las variables, determinando con más seguridad que el acoso está relacionado con el absentismo escolar.

En la Figura 1, podemos ver cómo poco a poco, gracias a las técnicas de control, es posible ir desechando variables hasta estar seguros de que es el acoso escolar el que está relacionado con el absentismo en la escuela.

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8Ideas clave

x

1

Problemas de salud

2

Problemas familiares

x

x

6

Conflictos con los profesores

ABSENTISMO ESCOLAR

3

Falta de interés en la escuela

×

x

5

Duelo

4

Acoso escolar

Figura 1. Variables del absentismo escolar. Fuente: elaboración propia.

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Diseños ex post facto retrospectivos

5.3. Diseños ex post facto retrospectivos

Selección de los participantes

RETROSPECTIVO

Variable independiente

Variable dependiente

TIEMPO

Figura 2. Estructura del diseño retrospectivo. Fuente: adaptado de Quintanilla et al., 2020.

Se trata de aquellos diseños en los que tanto la VI como la VD ya han tenido lugar, por lo que el investigador solo puede reconstruir los hechos a partir de ellas (Quintanilla et al., 2020).

En la Figura 2, es posible ver cómo en los diseños retrospectivos seleccionamos a los participantes que nos interesen con base en los valores que presenten de la VD.

Los tipos de diseños retrospectivos que vamos a conocer son los que aparecen en la Figura 3:

Diseño retrospectivo simple

Diseño retrospectivo de casos y controles

Diseño retrospectivo de grupo único

Figura 3. Tipos de diseños retrospectivos. Fuente: elaboración propia.

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Diseño retrospectivo simple

Es el más sencillo. Escogemos a un grupo de personas que presentan un valor concreto de la VD para, a continuación, intentar averiguar qué posibles VI tienen en común (Quintanilla et al. 2020).

Ejemplo de diseño retrospectivo simple

Escogemos a un grupo de personas con diagnóstico de cáncer de pulmón (esta sería la VD que solo presenta un valor: tener este diagnóstico). Ahora tratamos de ver qué VI se relaciona con el hecho de sufrir esta enfermedad, pudiendo ser edad, sexo, antecedentes familiares, consumo de tabaco, etc.

A partir de una muestra de personas que acuden al médico porque presentan tos que no desaparece o incluso empeora se quiere saber en qué medida el consumo de tabaco podría ser la causa de la enfermedad.

Por lo tanto, habría que buscar si la mayoría de las personas que hemos seleccionado comparten el hecho de haber consumido tabaco en los años previos.

Según Quintanilla et al. (2020), en la búsqueda de las VI se deben cumplir dos requisitos:

• Que las VI tengan relevancia en cuanto al fenómeno que estemos estudiando. Es importante tener en cuenta que, en este tipo de diseño, al seleccionar a los participantes por tener un concreto valor de la VD, no descartamos que puedan compartir otras variables, unas relevantes y otras no tanto para el fenómeno que estemos estudiando. Por eso, es complicado establecer con cierta seguridad la relación entre variables, ya que se pueden encontrar correlaciones espurias (un vínculo aparente entre dos eventos que se demuestra inválido cuando se examina la relación con mayor detalle) debidas a terceras variables.

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