Metodología de las Ciencias del Comportamiento y de la Salud. Antonio Pardo Merino Miguel Ángel Ruiz Díaz

Transcripción

1 Diseños de caso único en ciencias sociales y de la salud

2 PROYECTO EDITORIAL: Metodología de las Ciencias del Comportamiento y de la Salud Directores: Antonio Pardo Merino Miguel Ángel Ruiz Díaz

3 Diseños de caso único en ciencias sociales y de la salud Roser Bono Cabré Jaume Arnau Gras

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5 1 Índice Prólogo... 9 PARTE I CONCEPTOS BÁSICOS 1. Introducción Precedentes históricos y concepto Bases metodológicas del diseño de caso único Medidas repetidas, Unidad de medida, Secuenciación de fases o periodos, Amplitud de la fase, Replicación de los efectos, Variabilidad de la conducta, Razonamiento lógico de la inferencia de la hipótesis, Sistemas de notación y tipología del diseño Tipología y notación del diseño dentro del contexto educativo y social, Tipología y notación del diseño dentro del contexto clínico y psicoterapéutico, Criterios para una clasificación general de los diseños de sujeto único, Evaluación y generalización de los resultados Evaluación visual, Evaluación estadística, Evaluación social, Generalización de los resultados, Requerimientos del diseño de caso único Fundamentación de la validez interna y externa del diseño Amenazas a la validez interna. Fuentes de confundido, Amenazas a la validez externa. Fuentes de confundido, Definición de las variables, Fiabilidad y validez de la medida, 39. 5

6 Diseños de caso único en ciencias sociales y de la salud 2.2. Planificación y fases de un diseño de caso único Patrones de cambio Patrones de cambio intrafase, Patrones de cambio entrefases, Diseño básico de un solo componente Diseño A-B, Diseño A-B con N múltiple, Ventajas y limitaciones del diseño A-B, 51. PARTE II MODELOS DEL DISEÑO DE CASO ÚNICO 3. Diseños de reversión simple Consideraciones generales Diseño de tres fases A-B-A Diseño de cuatro fases A-B-A-B Diseño A-B-A-B con técnica de inversión Diseño A-B-A-B con técnica de generalización Diseño de tres fases B-A-B Comentarios finales Diseños de reversión compleja Consideraciones generales Diseño multinivel Diseño de tratamiento múltiple Diseño de interacción Combinación del diseño de tratamiento múltiple con el multinivel Combinación del diseño de interacción con el multinivel Comentarios finales Diseños de comparación entreseries Consideraciones generales Diseño de tratamientos alternantes Diseño de tratamientos simultáneos Diseños de línea base múltiple Diseño de línea base múltiple entre conductas, Diseño de línea base múltiple entre sujetos, Diseño de línea base múltiple 6

7 Índice entre situaciones, Ventajas y limitaciones de los diseños de línea base múltiple, Comentarios finales Otras modalidades de diseño de caso único Consideraciones generales Diseño de cambio de criterio Variaciones del diseño de línea base múltiple Combinación de los diseños de reversión con los diseños de comparación entreseries Comentarios finales PARTE III ANÁLISIS Y EVALUACIÓN DE RESULTADOS 7. Cuestiones relativas a los datos Organización y estructuración de las observaciones Medidas de la respuesta Evaluación de la calidad de la respuesta Representación gráfica de los datos Análisis de datos en diseños de caso único Diseño de caso único contrapuesto al diseño de comparación de grupos Unidad de análisis Problemática relativa al análisis de datos Dependencia serial, Efecto de la autocorrelación, Representación gráfica de la autocorrelación, Análisis visual contra análisis estadístico En torno al análisis qué opción tomar?, Cuándo utilizar el análisis estadístico?, Análisis visual de los datos. Pruebas no paramétricas Precedentes históricos Análisis visual o gráfico de los datos

8 Diseños de caso único en ciencias sociales y de la salud 9.3. Análisis exploratorio de losdatos Representación de la localización del centro, Representación de la tendencia lineal, Representación de la tendencia lineal suavizada, Representación de la variabilidad, Estadísticos no paramétricos para el cálculo del efecto del tratamiento Pruebas basadas en la aleatorización de los estímulos, Prueba de la aleatoriedad con datos directos y de rangos, Índices del tamaño del efecto, Prueba de la tendencia en los datos: Tau de Kendall, Problemas y críticas al análisis visual de los datos Análisis estadístico de los datos. Pruebas paramétricas Desarrollo de los análisis estadísticos Modelos basados en el análisis de series temporales Modelos ARIMA, Estadístico C, Análisis de un ejemplo del uso del estadístico C, Procedimientos basados en el modelo lineal general. Análisis de mínimos cuadrados generalizados Modelación de la tendencia, Modelación de la autorregresión, Modelación por diferenciación, Análisis de un ejemplo, Modelos lineales mixtos o jerárquicos Estructura del modelo lineal mixto, Análisis de un ejemplo, Ventajas e inconvenientes del modelo mixto, 233. Bibliografía