Por
Nathan Auyeung
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Ejemplos de diseño cuasiexperimental: tipos y casos de uso reales
Nathan Auyeung
Contador Senior en EY
Graduado con una Licenciatura en Contabilidad, completó un Diploma de Postgrado en Contabilidad.
Los diseños cuasi-experimentales ayudan a los investigadores a estudiar la causa y el efecto cuando la asignación aleatoria no es posible. En lugar de depender de grupos aleatorios controlados, estos estudios se sirven de entornos de la vida real, como escuelas, clínicas, vecindarios o regiones.
Esto los hace especialmente útiles en la educación, la atención médica y las políticas públicas, áreas donde los investigadores a menudo necesitan respuestas pero no pueden controlar por completo quién recibe una intervención.
En esta guía, analizaremos los ejemplos cuasi-experimentales más importantes, explicaremos qué hace que cada diseño funcione y te mostraremos cómo elegir y aplicar el enfoque adecuado en tu propio estudio con total claridad y confianza.
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¿Qué es un diseño de investigación cuasi-experimental?
Un diseño de investigación cuasi-experimental examina la causa y el efecto sin utilizar la asignación aleatoria.
En lugar de crear grupos al azar, utiliza grupos formados de manera natural que ya existen en entornos reales, lo que hace que este enfoque sea mucho más realista para la investigación aplicada. Los investigadores suelen trabajar con aulas, hospitales o comunidades ya existentes.
Tal como se explica en diseño cuasi-experimental, los cuasi-experimentos se utilizan ampliamente en estudios aplicados porque ofrecen un equilibrio muy práctico entre la viabilidad y una comprensión causal valiosa.
A diferencia de un experimento real, los participantes no se asignan al azar a las diferentes condiciones. Esto puede dificultar el descarte de explicaciones alternativas, ya que los grupos pueden diferir entre sí antes de que comience la intervención.
Como resultado, la validez interna puede ser un desafío en los diseños cuasi-experimentales. Aun con estas limitaciones, los métodos cuasi-experimentales siguen siendo indispensables en disciplinas como la sociología, la psicología y la economía.
Variable independiente: la intervención o tratamiento
Variable dependiente: el resultado que se mide
Grupo de control: el grupo de comparación que no recibe el tratamiento
Grupo de tratamiento: el grupo que recibe la intervención
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Tipos principales de ejemplos de diseño cuasi-experimental
Aquí tienes los tipos principales que verás en la práctica. Las explicaciones incluyen ejemplos sencillos y los casos reales en los que se aplican.
Diseño de grupo de control no equivalente
Se comparan dos grupos, pero estos no se asignaron al azar, sino que ya existían previamente.
Ejemplo: Una clase de una escuela recibe un nuevo método de matemáticas, mientras otra clase utiliza el método antiguo. Al final del trimestre, se comparan las calificaciones de sus exámenes.
Dónde se utiliza: Es sumamente común en la investigación educativa. Dado que los grupos no eran iguales al inicio, los investigadores deben usar estadísticas (como ANCOVA) para intentar justificar las diferencias iniciales. El gran desafío aquí es lidiar con las variables que no se tuvieron en cuenta.
Diseño de un solo grupo con preprueba y posprueba
Se mide a un solo grupo, se introduce una variable o intervención y se vuelve a medir. No existe un grupo de control independiente.
Ejemplo: Una fábrica registra cuántos accidentes ocurren durante seis meses. Luego, implementa un programa de capacitación en seguridad y, después de este, realiza un seguimiento de los accidentes durante otros seis meses para ver si la cifra disminuyó.
Por qué es un método débil: La disminución de los accidentes podría deberse a la capacitación, pero también podría ser consecuencia de algún otro factor que ocurrió al mismo tiempo, como una desaceleración estacional de la producción. Es difícil asegurar con certeza qué causó el cambio.
La contraparte: Es un método muy fácil y económico de implementar, por lo que es común en estudios empresariales y de entornos laborales, aunque aporta la evidencia de causa y efecto más débil.
Preprueba y posprueba con un grupo de control no equivalente
Esta es una versión mucho más sólida. Tienes dos grupos existentes y mides a ambos antes y después de introducir un cambio únicamente en uno de ellos.
Ejemplo: Una clínica inicia un nuevo programa para ayudar a las personas a dejar de fumar, mientras que otra clínica similar no lo hace. Se encuesta a los fumadores de ambas clínicas sobre sus hábitos y, tras un año de aplicar el programa en la primera clínica, se vuelve a encuestar a todos.
Por qué es mejor: Si la clínica con el programa muestra una disminución de tabaquismo significativamente mayor que la otra clínica, se puede tener más confianza en que el programa realmente funcionó. Esto ayuda a descartar la posibilidad de que algún factor externo (como una nueva campaña de salud pública) haya influido en todos al mismo tiempo.
Así es como se comparan estos tres primeros diseños:
Tipo de diseño | ¿Grupo de control? | ¿Preprueba? | Fuerza de la evidencia |
Un grupo con preprueba/posprueba | No | Sí | Baja |
Grupo de control no equivalente | Sí | Opcional | Media |
Preprueba/posprueba con control | Sí | Sí | Alta |
Diseño de series de tiempo interrumpidas
En lugar de realizar solo una medición "antes" y otra "después", se recopilan datos en muchos puntos a lo largo de un período prolongado. Se busca identificar un cambio en la tendencia tras un evento específico.
Ejemplo: Un país aprueba una ley que añade un impuesto a las bebidas azucaradas. Los investigadores analizan los datos nacionales de ventas de refrescos mes a mes durante años antes del impuesto y años después, buscando ver si la tendencia de ventas a largo plazo cae claramente o cambia de rumbo justo cuando comenzó el impuesto.
Por qué es útil: Es sumamente potente para evaluar políticas y leyes. Observar un cambio en un patrón a largo plazo resulta mucho más convincente que notar una variación entre dos puntos aislados en el tiempo. Puedes encontrar un análisis detallado sobre esto en el diseño de series de tiempo interrumpidas en estudios del mundo real, el cual demuestra cómo se emplean estos diseños temporales en la investigación de salud pública.
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Diseño de regresión discontinua
Los participantes se asignan a un grupo de tratamiento en función de si se encuentran por encima o por debajo de un punto de corte específico en una escala de medición.
Ejemplo: Una universidad otorga becas de tutoría a estudiantes cuyos ingresos familiares son inferiores a $50,000. Luego, los investigadores comparan las tasas de graduación de los estudiantes que apenas calificaron (por ejemplo, con ingresos de $49,500) con las de aquellos que no calificaron por muy poco (por ejemplo, con ingresos de $50,500).
La lógica: La idea de fondo es que estos dos grupos de estudiantes son prácticamente idénticos en todos los sentidos, excepto por esa mínima diferencia de ingresos y la beca recibida. Cualquier diferencia importante en sus resultados se puede atribuir con mayor seguridad a la beca. A los economistas y analistas de políticas públicas les encanta este diseño por su ingenio lógico.
Diseños de emparejamiento y puntuación de propensión
Dado que no se puede aleatorizar, se intenta simular este proceso mediante estadísticas. Se buscan personas en el grupo de tratamiento y se las "empareja" con personas prácticamente idénticas de un grupo que no recibió el tratamiento.
Ejemplo: Estás estudiando cursos universitarios en línea frente a cursos presenciales. Tomas a cada estudiante en línea y buscas un estudiante presencial con su mismo GPA de secundaria, edad y especialidad académica. Luego, comparas las calificaciones de estas parejas emparejadas.
La limitación: Solo puedes emparejar a las personas en función de factores medibles de los que dispongas datos. No se pueden tener en cuenta las diferencias ocultas, como el nivel de motivación de un estudiante o su acceso a un espacio de estudio silencioso. Reduce el sesgo, pero no lo elimina.
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Ejemplos reales de diseño cuasi-experimental por sector
Encontrarás estos métodos aplicados en múltiples disciplinas. Así es como se ven en la práctica en algunos de los sectores más importantes.
Educación
Las escuelas no suelen reorganizar a los niños al azar solo para realizar un experimento; por lo tanto, trabajan con los grupos que ya tienen formados.
Cómo se aplica: Un distrito escolar decide probar un nuevo programa de tutoría en línea y lo implementa para todos los estudiantes de la Secundaria Lincoln. Mientras tanto, los estudiantes de la Secundaria Jefferson siguen utilizando el sistema de estudio tradicional. Al final del semestre, los investigadores comparan las calificaciones de los exámenes finales de ambas escuelas.
Por qué se utiliza: Es una forma estándar y muy práctica de probar nuevas herramientas o programas educativos cuando no es posible realizar una asignación aleatoria real.
Atención médica
Los hospitales y clínicas utilizan grupos de pacientes ya existentes para estudiar la efectividad de nuevos procedimientos de salud o sistemas organizativos.
Cómo se aplica: Un hospital instala un nuevo sistema digital para que el personal de enfermería registre los signos vitales de los pacientes. Se analiza el tiempo promedio de recuperación de los pacientes ingresados en los seis meses anteriores a la puesta en marcha del sistema y se compara con el tiempo de recuperación de los pacientes atendidos en los seis meses posteriores.
Por qué se utiliza: Éticamente, no se puede asignar al azar a un paciente para que reciba una atención inferior. Este enfoque permite a los investigadores de salud analizar mejoras en el mundo real de forma controlada.
Políticas públicas
Cuando se introduce una nueva ley o impuesto, estos afectan a toda la población por igual. Los investigadores estudian sus efectos analizando la evolución de los datos a lo largo del tiempo.
Cómo se aplica: Un estado aumenta la edad legal para comprar tabaco de 18 a 21 años. Las autoridades de salud pública realizan un seguimiento de las tasas estatales de tabaquismo en adolescentes durante varios años antes y después de la reforma de ley, buscando identificar un descenso en la línea de tendencia.
Por qué se utiliza: Tradicionalmente, se trata de un diseño de series de tiempo interrumpidas. Es la herramienta principal para determinar si una política a gran escala realmente produjo el cambio social esperado.
Negocios y Marketing
Las empresas prueban nuevas ideas en un segmento de sus clientes antes de realizar un lanzamiento general, habitualmente porque no es viable realizar una prueba A/B estricta.
Cómo se aplica: Una aplicación de redes sociales desarrolla una nueva función de video. Primero la lanzan solo para los usuarios de Canadá. Durante tres meses, miden la frecuencia con la que los usuarios canadienses ven videos en comparación con usuarios de mercados similares, como el Reino Unido y Australia, que aún no disponen de esa función.
Por qué se utiliza: Los analistas suelen llamar a esto un "lanzamiento escalonado". Permite a las empresas observar el uso real de una función y detectar problemas antes de su lanzamiento global, al mismo tiempo que recopilan datos comparativos valiosos.
Este tipo de estudios suele situarse en el punto intermedio entre el análisis cualitativo y la medición cuantitativa. Si tienes dudas sobre cómo se diferencian estos enfoques, el artículo sobre investigación cualitativa frente a cuantitativa te ayudará a aclarar cómo cada método contribuye a la toma de decisiones en el diseño de tu investigación.
Ventajas y desventajas del diseño cuasi-experimental
Conocer las fortalezas y debilidades de estos métodos es clave para evaluar adecuadamente los estudios que los utilizan.
Ventajas
Su mayor virtud es que te permiten estudiar fenómenos cuando un experimento real resulta poco ético o imposible de realizar.
Aplicación en el mundo real: Te permite investigar programas, políticas y tratamientos en el contexto en que ocurren realmente (escuelas, hospitales o ciudades), evitando las limitaciones de un entorno de laboratorio artificial.
Viabilidad ética: Con frecuencia, no es ético negar al azar un tratamiento potencialmente beneficioso a una persona. Los Institutos Nacionales de Salud señalan que muchos estudios clínicos deben utilizar diseños no aleatorios precisamente por esta razón.
Eficiencia: Los investigadores pueden aprovechar datos ya existentes, como registros escolares o historiales de admisión hospitalaria, lo que hace que los estudios sean más rápidos y económicos de ejecutar.
Escala: Estos diseños pueden aplicarse a grupos grandes o poblaciones enteras, algo fundamental para evaluar el impacto de nuevas leyes o campañas de salud pública.
Desventajas
La principal desventaja es que la afirmación de causa y efecto es menos sólida. No se puede asegurar con total certeza que el tratamiento evaluado haya sido el único motivo del cambio observado.
El problema de fondo: Al no haber asignación aleatoria, los grupos comparados pueden haber sido diferentes desde el principio. Quizás los estudiantes del nuevo programa de matemáticas tenían padres que los apoyaban más, o los pacientes que recibieron el nuevo tratamiento eran los que gozaban de mejor salud general. Estas diferencias preexistentes pueden sesgar por completo tus resultados.
Variables de confusión: Son factores no medidos que podrían ser los verdaderos responsables del resultado, representando una constante amenaza en este tipo de investigación.
Sesgo de selección: La forma en que las personas terminan en un grupo u otro no es aleatoria. Es probable que las personas que eligen unirse voluntariamente a un nuevo programa estén más motivadas, lo que de por sí podría propiciar mejores resultados.
Incertidumbre: Al final, obtienes una fuerte correlación estadística —similar a la que se observa en una investigación correlacional—, pero no una prueba definitiva de causalidad. Es una evidencia sugerente, pero no infalible.
Para profundizar en estos desafíos y saber cómo los abordan los investigadores, puedes consultar el artículo sobre validez e inferencia causal en el diseño cuasi-experimental, donde se exploran a fondo estos aspectos críticos.
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Cómo diseñar un estudio cuasi-experimental paso a paso
Si necesitas poner en marcha uno de estos estudios, este es el camino más directo para lograrlo con éxito.
1. Define tu pregunta de investigación Comienza planteando una pregunta clara de causa y efecto. Sé muy específico.
Débil: "¿Funciona el programa?"
Mejor: "¿Los estudiantes de secundaria que completan el nuevo programa de tutoría entre compañeros muestran un mayor aumento en las puntuaciones del examen final de álgebra que quienes no lo completan?"
2. Identifica tus grupos Recuerda que no vas a crear grupos de forma aleatoria, sino a utilizar los que ya existen.
Grupo de tratamiento: Los estudiantes, aulas o regiones que recibirán la intervención (por ejemplo, las tres sucursales de la empresa que van a probar el nuevo software).
Grupo de control o comparación: Los grupos que continuarán de la forma habitual (por ejemplo, las dos sucursales que conservan el sistema antiguo). Tu objetivo es seleccionar grupos que sean lo más parecidos posible desde el inicio del estudio.
3. Elige tu diseño de investigación La elección dependerá en gran medida de lo que sea práctico para tu situación particular.
Si solo tienes acceso a un grupo, puedes recurrir al diseño de un solo grupo con preprueba y posprueba.
Si dispones de dos grupos existentes y puedes medirlos antes y después de la intervención, utiliza el de preprueba y posprueba con grupo de control no equivalente.
Si estudias el impacto de una nueva ley y tienes datos históricos de muchos años, el diseño de series de tiempo interrumpidas es tu mejor opción.
Si la asignación a la intervención se define por un límite estricto (como una puntuación de examen o un nivel de ingresos), el de regresión discontinua te ofrecerá el mayor rigor científico.
4. Controla otras variables Este paso analítico es sumamente importante. Al no contar con aleatorización, debes controlar estadísticamente los demás factores e implementar medidas de medición que sean lo más confiables posible.
Emparejamiento: Consiste en asociar a cada persona del grupo de tratamiento con alguien del grupo de control que posea características muy similares (edad, rendimiento previo, etc.).
Análisis de regresión: Utiliza esta técnica estadística para aislar el efecto concreto de tu tratamiento, manteniendo matemáticamente constantes las demás variables.
Diferencia en diferencias: Compara el cambio observado en el grupo de tratamiento con el cambio en el grupo de control. Esto resulta útil para neutralizar las tendencias externas que afectaron a ambos grupos por igual.
Si aún estás decidiendo cómo encajan estos métodos en tu enfoque general, revisar los paradigmas de investigación te ayudará a clarificar cómo se alinean los distintos diseños con tus objetivos académicos.
5. Analiza e informa los hallazgos con rigor Interpreta tus datos con cautela.
Evita afirmar que tu estudio "demostró" con absoluta certeza que la intervención causó el cambio; es más adecuado señalar que la evidencia "sugiere" o "respalda" la existencia de un vínculo causal.
Sé honesto sobre las limitaciones del estudio. Enumera abiertamente las variables que no pudiste controlar y que pudieron haber afectado los resultados; esta transparencia y rigor es lo que otorga verdadera credibilidad a tu trabajo.
Al momento de redactar y publicar tus hallazgos, la claridad y precisión de las citas es fundamental para el prestigio académico. Si estás trabajando con formatos de redacción científica, el artículo sobre ejemplo de et-al en formato APA te ofrece una guía muy completa para aplicarlo en tus textos.
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Reflexiones finales sobre el diseño cuasi-experimental
Es comprensible sentir la complejidad de demostrar una relación de causa y efecto directa cuando no se puede tener el control absoluto de todas las variables, lo que a veces deja la sensación de que los resultados son fáciles de cuestionar. Puede ser frustrante. Sin embargo, estos diseños están pensados precisamente para ayudarte a trabajar con las condiciones de la vida real y obtener respuestas académicas formidables, incluso cuando no se dispone de un escenario de control idóneo.
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