Presentaci

1
Diseños de series temporales
Roser Bono Cabré Dpto. de Metodología de las
Ciencias del Comportamiento Universidad de
Barcelona
rbono_at_ub.edu
2
Concepto

• Los diseños de series temporales son las
  estrategias de recogida de datos que mejor
  reflejan la metodología de estudio longitudinal.
  Se caracterizan por gran cantidad datos u
  observaciones que se registran y se requieren
  cuando se aplican los modelos de análisis basados
  en los procedimientos desarrollados por Box y
  Jenkins (1970)
  ..//..

3

• Según Box y Jenkins (1970), se requiere un
  mínimo de 50 a 100 observaciones para la correcta
  identificación de los modelos estadísticos.

4
Series temporales interrumpidas
5
Concepto

• Una modalidad de diseño de serie temporal, de
  uso frecuente en ciencias sociales y del
  comportamiento, es el diseño de series temporales
  interrumpidas. Estos diseños son apropiados para
  evaluar el impacto de tratamientos (como por
  ejemplo programas sociales, innovaciones
  sociales, estímulos, variables manipuladas,
  etc.).
• 
  ..//..

6

• Los diseños de series temporales interrumpidas
  sirven para evaluar el impacto de las
  intervenciones en ámbitos tan diversos como el
  efecto de la ley del divorcio sobre la cantidad
  de separaciones, programas educativos de la
  comunidad, epidemiología, derechos humanos,
  política de tasas, seguridad vial, ley de armas,
  consumo de drogas, etc. ..//..

7

• En general, el diseño de serie temporal
  interrumpida es un valiosísimo instrumento dentro
  del ámbito de evaluación de programas e
  investigación social. ..//..

8

• Se caracteriza por la interrupción de la serie,
  en un punto de tiempo, por la aplicación del
  tratamiento a evaluar. Se espera, como
  consecuencia de la aplicación del tratamiento,
  que los datos reflejen esta interrupción
  mostrando un cambio de nivel o pendiente. En ello
  estriba la lógica que se utiliza en estos
  diseños, en el sentido de atribuir los cambios
  operados en la serie, a partir del punto de
  interrupción, a la presencia o eficacia del
  tratamiento.

9
Patrones de cambio
10
Cambio de nivel

• El cambio de nivel toma diferentes formas, en
  función de cómo se espera que actúe la variable
  de tratamiento. La acción de esta variable puede
  tomar tres formas (Glass et al., 1975)
• Una primera expectativa es que la intervención
  produzca un cambio permanente en el nivel.
  ..//..

11

• Es posible predecir un cambio de carácter
  transitorio. Así, se espera que la intervención
  tenga un efecto sobre la observación
  inmediatamente después (Box y Tiao, 1975).
• Por último, hay una tercera expectativa de
  carácter intermedio, donde el efecto se
  amortigua. En otras palabras, el efecto de la
  intervención tiende a reducirse y a regresar
  hacia la línea base a lo largo del tiempo.

12
Cambio de pendiente

• El cambio de pendiente o tendencia es de interés
  en aquellas situaciones donde se espera que la
  tasa de incremento o decremento sea resultado de
  la intervención. Otra forma de caracterizar el
  efecto es en función de su persistencia en el
  tiempo. Así, el efecto puede ser continuo o
  discontinuo.
  ..//..

13

• El efecto continuo se produce inmediatamente
  después de la intervención y persiste durante un
  largo período de tiempo en la serie. El efecto
  discontinuo no persiste en el tiempo es decir,
  esto suele ocurrir cuando el tratamiento es
  retirado, o bien cuando posee un efecto
  transitorio.

14
Tipos de efectos

• El efecto puede ser, también, instantáneo o
  demorado. El efecto instantáneo aparece
  inmediatamente después de la intervención. El
  efecto demorado es más difícil de interpretar, ya
  que suele aparecer de una forma bastante
  posterior a la aplicación del tratamiento.

15
Ejemplo Ballart, X. y Riba, C. (1995). Impact of
legislation requiring moped and motorbike riders
to wear helmets. Evaluation and Program Planning,
18(4), 311-320
93
16
Comentario del gráfico
En esta investigación se analiza si una nueva
ley, que afecta a los conductores de ciclomotor,
reduce el número de heridos en accidentes de
carretera. Esta legislación obliga el uso de
casco a partir de junio de 1992 y con objeto de
endurecer dicha ley, a partir de septiembre de
ese mismo año, se interviene con la
inmovilización de todos aquellos ciclomotores
cuyos pasajeros no lleven el casco reglamentario.
Para evaluar el impacto de esa intervención, la
Guardia Urbana de Barcelona informó sobre los
accidentes de tráfico ocurridos en el área de
Barcelona desde diciembre de 1990 hasta noviembre
de 1993. Los investigadores están interesados en
hallar un efecto positivo de la intervención.
..//..
17

• Ahora bien, el hecho del cambio no garantiza que
  su causa haya sido la intervención. En esta clase
  de diseños, cabe la posibilidad de numerosas
  hipótesis alternativas que rivalizan con la
  hipótesis de la intervención.

18
Amenazas a la validez interna

• La principal amenaza a la validez interna o
  validez inferencial es, el factor historia. La
  historia se refiere a hechos o acontecimientos
  externos distintos al tratamiento que actúan en
  el punto de intervención y que pueden afectar a
  la conducta en curso. Entre los posibles
  controles del factor historia, el más efectivo
  consiste en añadir un grupo control sin
  tratamiento a la serie. ..//..

19
Un ejemplo lo encontramos en el artículo,
comentado anteriormente, sobre el uso obligatorio
del casco para reducir el número de heridos en
carretera, cuyo efecto queda cuestionado por el
incremento de campañas publicitarias después de
la introducción de la nueva ley. Por ese motivo,
se estudia también esa variable externa o
histórica como posible explicación alternativa al
efecto observado. ..//..
20

• Otra amenaza es la instrumentación. Un cambio en
  los procedimientos administrativos puede
  modificar la forma como los registros son
  guardados (cambios en el sistema de registros).
  Así, aquellos responsables de la administración
  pueden cambiar los procedimientos de contabilizar
  los datos. ..//..

21

• Siguiendo con el mismo ejemplo, los registros
  fueron tomados por la Guardia Urbana de
  Barcelona, detallándose el tipo y potencia de los
  vehículos accidentados, el diagnóstico médico y
  el uso o no de casco de las personas implicadas.
  Con toda esa información fue fácil contabilizar
  los casos de forma adecuada. ..//..

22
La maduración es uno de los factores de
confundido que puede darse cuando los individuos
se hallan en proceso de desarrollo, como en la
infancia o adolescencia. Por ejemplo, al evaluar
una reforma escolar, existe la posibilidad que,
como consecuencia del paso del tiempo, se generen
una serie de procesos madurativos. Estos procesos
pueden convertirse en explicaciones alternativas
del cambio que, supuestamente, se pretende
atribuir al programa. ..//..
23

• La selección es otra amenaza a la inferencia de
  la hipótesis, cuando la composición del grupo de
  tratamiento cambia de forma súbita y drástica en
  el punto de aplicación de la intervención. Esto
  suele ocurrir debido al desgaste muestral, con lo
  que es difícil determinar si el tratamiento causó
  una interrupción en la serie o si la interrupción
  fue debida a que diferentes sujetos estuvieron en
  los períodos pre- y post-tratamiento. ..//..

24

• Cabe destacar el efecto de la regresión que
  constituye una importante amenaza a la validez
  interna en diseños de series temporales. Se trata
  de la tendencia de las puntuaciones a volver al
  nivel inicial después de alcanzar puntuaciones
  extremas. Por ejemplo, la cantidad de muertes en
  accidentes puede experimentar un cambio súbito en
  un período de tiempo y luego volver a los niveles
  normales, lo que confundiría el efecto del
  tratamiento. ..//..

25
El evaluador debe estar alerta a todas esas
amenazas cuando aplique un diseño de serie
temporal.
26
Validez externa

• En lo que concierne a la validez externa o
  alcance de los resultados, los diseños de
  series temporales interrumpidas poseen una gran
  ventaja, en el sentido que los tratamientos son,
  a menudo, hechos o circunstancias que son vistos
  por los respondientes como algo natural, como
  cambios en las leyes, y las respuestas son por lo
  general no obstrusivas ya que los sujetos las
  consideran como formando parte de la acción del
  gobierno o de la colectividad. Así, los
  tratamientos y las medidas se parecen más a los
  de la vida real que en otras clases de diseños.

27
Modelos de análisis

• Análisis de series temporales (Box y Jenkins,
  1970). Modelos ARIMA (p,d,q). Inconvenientes
• Gran cantidad de observaciones (50-100)
• Dificultad matemática (SPSS, BMDP, SAS)
• Dificultad de identificación del modelo
• Mínimos cuadrados generalizados

28
Diseño de serie temporal interrumpida con grupo
control no equivalente
29
Concepto

• Un procedimiento para controlar el artefacto
  historia consiste en añadir un grupo control o
  de no-tratamiento. El diseño de serie temporal
  interrumpida con grupo control no equivalente es
  una extensión del diseño de serie temporal simple
  y permite investigar hipótesis más precisas al
  comparar una serie temporal experimental con otra
  de control. En consecuencia, se controlan mejor
  las posibles hipótesis rivales.

30
(No Transcript)
31
Comentario del gráfico

• La figura anterior representa de forma gráfica
  la estructura del diseño con dos series
  temporales, una por grupo y con el punto de
  intervención claramente señalado (X)

32
Ventajas

• Los diseños de series temporales interrumpidas,
  en común con los diseños cuasi-experimentales
  transversales, tienen por objetivo examinar el
  impacto de los tratamientos o de cualquier
  circunstancia externa capaz de modificar el
  patrón de los datos. A su vez, sirven para
  estudiar los procesos a largo plazo, antes y
  después de una intervención.
  ..//..

33

• De ahí, la ventaja de estos esquemas es doble
  por un lado, son procedimientos para evaluar la
  magnitud del impacto de las variables de
  tratamiento y, por otro, sirven para conocer cómo
  se orientan los datos y hasta cuándo se halla
  presente la acción del tratamiento.
• Así mismo, al incorporar en el estudio series
  paralelas y nuevos grupos de sujetos se
  incrementa la validez de estos diseños.

34
Limitaciones

• Los diseños de series temporales interrumpidas
  son, con frecuencia, de difícil interpretación.
  En muchos casos, el intervalo de tiempo para la
  intervención o punto de corte de la serie no
  siempre es claro y preciso. Por dicha razón, es
  aconsejable tener información sobre el momento y
  amplitud o difusión de la intervención antes de
  analizar los datos de series temporales.
  ..//..

35

• Nótese que a veces surgen dificultades al
  aplicar los tratamientos, especialmente cuando se
  trata de programas de intervención social que no
  pueden ser aplicados rápidamente. Así mismo,
  cabe destacar que el efecto de un programa no
  suele ser puntual y, con frecuencia, se extiende
  lentamente a través de la población.
  ..//..

36

• Otras veces, los efectos no son instantáneos, y
  tienden a demorarse con el tiempo según la clase
  de población y momento de aplicación de la
  intervención. Por otra parte, los datos de series
  temporales son, por lo general, escasos y a veces
  menos de los 50 o más que se requieren para un
  análisis estadístico válido. Esto, sin duda
  alguna, dificulta la aplicación de los
  procedimientos basados en los análisis de series
  temporales, como los modelos ARIMA.

37
Diseños longitudinales de medidas repetidas
38
Concepto

• Según la estrategia de medidas repetidas, las
  unidades son observadas a lo largo de una serie
  reducida de intervalos de tiempo u ocasiones. En
  cada una de estas ocasiones de observación, el
  registro tomado del individuo puede ser una
  respuesta a un tratamiento previo o simplemente
  una medida conductual.
  ..//..

39

• En el primer caso se trata de un diseño
  experimental de medidas repetidas y en el
  segundo, de un diseño longitudinal de medidas
  repetidas. A su vez, los N sujetos o unidades de
  observación pueden estructurarse en subgrupos o
  estratos, de acuerdo con algún criterio de
  clasificación, como por ejemplo, los diseños de
  multimuestra o diseños split-plot.

40
Objetivos del diseño

• En contextos no experimentales, como en
  investigación longitudinal, el interés por la
  estrategia intra radica en la posibilidad de
  disponer de un conjunto de puntuaciones o medidas
  de una variable, en dos o más puntos del tiempo.
  Por esta razón, dicha estrategia es conocida, más
  comúnmente, por diseño de medidas repetidas.
  ..//..

41

• Desde la perspectiva longitudinal, los datos de
  respuesta o medidas de la variable objeto de
  estudio de cada sujeto son función del tiempo y,
  en consecuencia, el diseño de medidas repetidas
  se convierte en un instrumento apropiado para la
  modelación de las curvas de crecimiento y
  evaluación de los procesos de cambio en contextos
  evolutivos, sociales y educativos.
  ..//..

42

• De este modo, los diseños de medidas repetidas,
  en sus diferentes modalidades, permiten estudiar
  los procesos, inherentemente, longitudinales como
  los de crecimiento (curvas de crecimiento) y de
  cambio (perfiles). La estrategia de medidas
  repetidas es un procedimiento de estudio idóneo,
  cuando el investigador se propone analizar las
  tendencias que presentan los datos en función del
  tiempo.

43
Clasificación
44

• Diseño 1G2O
• Estudio del cambio

45
Concepto

• Con frecuencia, en estudios longitudinales, se
  plantea como objetivo básico la medida del cambio
  entre dos ocasiones de observación. La estrategia
  seguida es la de medidas repetidas en su versión
  más simple, y el modelo de investigación es
  referido por diseño antes y después o diseño de
  un grupo y dos ocasiones de observación (1G2O).
  ..//..

46

• Según el formato del diseño, se toman de un
  mismo grupo de sujetos medidas antes y después,
  para evaluar el posible cambio habido entre las
  dos ocasiones de observación. Cambio que es
  atribuible a la administración de un tratamiento
  o intervención, a la ocurrencia de un hecho
  circunstancial externo o al simple paso del
  tiempo. ..//..

47

• La diferencia entre estos diseños y los diseños
  de series temporales es que los diseños antes y
  después cuentan con una cantidad mínima de
  ocasiones de observación (sólo dos ocasiones) y
  una cantidad considerable de sujetos. En cambio,
  los diseños de series temporales, en su expresión
  más genuina, cuentan con una gran cantidad de
  observaciones y un número reducido de sujetos
  (frecuentemente un sólo sujeto o unidad
  observacional).

48
Conclusiones

• El estudio del cambio constituye uno de los
  principales objetos de estudio, dentro del
  contexto psicológico, particularmente del área
  asociada al estudio del desarrollo. En su
  expresión más simple, el estudio del cambio se
  plantea en términos de un diseño donde los
  sujetos de la muestra son medidos en dos
  ocasiones separadas en el tiempo.
  ..//..

49

• El intervalo de tiempo entre las medidas,
  referidas por antes y después, depende de la
  naturaleza del estudio así como del objetivo de
  análisis.
• Nótese que en esta clase de diseño, no se
  pretende examinar un proceso más o menos
  complejo, sino el cambio simple, en términos de
  diferencia o ganancia, que experimenta un grupo
  de sujeto como consecuencia del paso del tiempo.

50

• Diseño 1GMO
• Estudio de las curvas de crecimiento

51
Concepto

• Los estudios longitudinales de medidas repetidas
  ofrecen la oportunidad de examinar los patrones
  individuales de cambio en función del tiempo y
  condiciones.
• En esta clase de estudios se plantea, como
  objetivo, el análisis de los procesos de carácter
  madurativo y progresivo, así como los que son
  función del tiempo es decir, el análisis de las
  curvas de crecimiento.
• ..//..

52

• En el contexto de medidas repetidas, las
  observaciones se toman en ocasiones seleccionadas
  del continuo temporal subyacente. Los sujetos son
  observados en diferentes ocasiones y en
  cantidades discretas.
  ..//..

53

• Entre los objetivos específicos del diseño
  longitudinal de medidas repetidas está el estudio
  del proceso que resulta del paso del tiempo y la
  identificación de algún patrón de tendencia en el
  tiempo.
• Dado que este diseño se caracteriza por la
  combinación de la variable Sujetos y la variable
  Ocasiones de observación, es simbolizado por S x
  O (Sujetos x Ocasiones), y genera una matriz de
  datos factorial de doble entrada.

54
Formato del diseño 1GMO
55
(No Transcript)
56
Modelo de análisis

• Análisis de la variancia de medidas repetidas o
  mixto (ANOVARM)

57
Diseño 2GMO Análisis de perfiles
58
Concepto

• El diseño longitudinal de medidas repetidas se
  convierte en una estructura algo más compleja,
  cuando se tiene en cuenta una variable de
  clasificación o agrupación de sujetos. La
  posibilidad de extraer muestras de subpoblaciones
  o estratos es recomendable en situaciones donde
  los sujetos son susceptibles de ser categorizados
  y agrupados en función de alguna característica
  psicológica, clínica, biológica y social, capaz
  de actuar de variable pronóstica o de predicción.
  
  ..//..

59

• Uno de los esquemas que se derivan de esta
  estructura, es el diseño split-plot. El diseño
  longitudinal split-plot compagina la estrategia
  de grupos con la estrategia de medidas repetidas.
  Por dicha razón, es conocido por diseño
  multimuestra de metidas repetidas. Los sujetos
  están agrupados en distintas submuestras y son
  observados a lo largo de una serie de puntos del
  tiempo u ocasiones.

60
Formato del diseño 2GMO
61
Grupos Sujetos O1 O2 ...
Ot
A1
1 2 3 . . . n
Y11 Y21 Y31 . . . Yn1
Y12 Y22 Y32 . . . Yn2
... ... ... ... ... ...
Y1t Y2t Y3t . . . Ynt
... ... ... ... ... ...
Y12 Y22 Y32 . . . Yn2
Y11 Y21 Y31 . . . Yn1
A2
Y1t Y2t Y3t . . . Ynt
1 2 3 . . . n
62
Diseño split-plot y análisis de perfiles

• Una de las principales modalidades de diseño de
  medidas repetidas es aquella donde los sujetos
  están clasificados de acuerdo con variables
  pronósticas o de naturaleza clasificatoria de
  carácter biológico, psicológico o social. Son
  formatos donde los sujetos están distribuidos en
  grupos de acuerdo con uno o más criterios de
  clasificación y repiten medidas a lo largo de los
  mismos intervalos de observación.
  ..//..

63

• Así, dentro de un mismo estudio se aplica la
  estrategia de comparación de grupos y se analizan
  los cambios en función del tiempo.
• Esta clase de diseño, que permite probar un
  conjunto de hipótesis de interés, se asocia, con
  frecuencia, al análisis de perfiles.

64
Hipótesis del análisis de perfiles
65
Hipótesis 1Paralelismo de los perfiles

• Pueden considerarse paralelas las curvas o
  perfiles de los diferentes grupos implicados en
  el estudio? En caso afirmativo, se infiere que no
  hay interacción entre los grupos y las ocasiones
  y que ambos grupos responden de forma similar en
  cada uno de los puntos u ocasiones.
• Esta primera hipótesis es análoga a la prueba
  de la interacción grupo por tiempo, del enfoque
  univariado de la variancia.

66
Hipótesis 2Coincidencia de los perfiles

• Si los perfiles son paralelos, cabe plantear un
  segunda hipótesis son, al mismo tiempo,
  coincidentes? es decir existe una diferencia
  entre ambos grupos? Se trata, en este segundo
  caso, de una hipótesis relativa a la diferencia
  entre los grupos. Esta segunda hipótesis se
  refiere a la coincidencia de los grupos.

67
Hipótesis 3Constancia de los perfiles

• Por último, si son coincidentes, entonces es
  posible formular la tercera hipótesis son los
  perfiles constantes? Esta última hipótesis
  plantea la posibilidad de tendencias en los
  perfiles en función del tiempo. Se trata, en
  definitiva, de probar la posibilidad de cambio en
  los perfiles, como consecuencia del paso del
  tiempo.

68
Representación gráfica de las tres hipótesis.
Análisis de perfiles
69

1. Pueden considerarse paralelos los perfiles de
   los grupos? (A x O)

2. Son al mismo tiempo coincidentes? (A)
3. Son ambos perfiles constantes? (O)
70
Diseño de cohortes
71
Concepto

• El término cohorte se aplica a grupos o
  agregados de individuos caracterizados por el
  punto de entrada en un sistema social.
• Una excelente caracterización del concepto de
  cohorte es la de Ryder (1965), en el marco del
  estudio del cambio social. Según Ryder (1965), la
  cohorte es un agregado de individuos (dentro de
  alguna población definida) que ha experimentado
  las mismas circunstancias vitales en un mismo
  intervalo de tiempo.
  ..//..

72

• Esta definición es similar a la de Glenn (1977)
  y ambos autores matizan que el término cohorte va
  más allá del conjunto de individuos nacidos en un
  mismo año o período.
• Por esta razón, la cohorte no es la simple
  suma de un conjunto de historias individuales.
  Cada cohorte tiene una composición distintiva y
  un carácter que refleja las circunstancias de su
  historia y origen único. ..//..

73

• El estudio del posible efecto de cohorte, como
  diferente de la edad y período, no sólo es objeto
  de interés en investigación social, cuando se
  estudia el cambio social, sino también en el
  ámbito de la investigación del desarrollo, cuando
  se plantea el estudio de la evolución individual.
• 
  ..//..

74

• En el contexto de la psicología del desarrollo,
  Schaie (1965) ha formulado un modelo teórico del
  que deriva una serie de estrategias de diseño
  para describir los cambios relacionados con la
  edad y las diferencias de cohortes.
• Este modelo, propuesto dentro del marco del
  estudio del ciclo-vital, es conocido por modelo
  evolutivo general y está formado por tres
  componentes edad cronológica, período (momento
  de la medida) y cohorte (año de nacimiento)

75
Psicología del desarrollo

• Efecto de cohorte Impronta común.
  Cohorte de nacimiento o
  generación. También sujetos que
  asistieron a la escuela en un
  determinado año, promoción de
  licenciados, etc.

76

• Efecto de Edad cambios a largo plazo
• asociados al
  proceso
• del ciclo vital
  (nivel intelectual, comprensión
  lectora, etc.)
• Efecto de Período fluctuaciones de los
  datos
• debidas a
  hechos
• 
  particulares o
• 
  circunstancias que
• ocurren en
• 
  determinados puntos de
• tiempo
  (cambios en programas educativos, etc.)

77
Propuesta de Schaie (1965)

• Schaie (1965, 1970, 1972) propuso un modelo de
  desarrollo de carácter tridimensional.
• D f(E, P, C)
• El desarrollo observado es función de la edad
  cronológica (E), del tiempo o período de
  observación (P) y de la generación o cohorte (C)

78
Efectos del diseño de cohortes

• El interés de los diseños de cohortes es conocer
  cuál es la contribución de los tres componentes
  del modelo y la magnitud de sus efectos. Los
  efectos de edad son los cambios a largo plazo que
  están asociados al proceso del ciclo vital, y no
  necesariamente a la edad en sí.
  
  ..//..

79

• Los efectos de período son las fluctuaciones de
  los datos debidas a hechos particulares o
  circunstancias que ocurren en determinados puntos
  de tiempo y los efectos de cohortes, conocidos
  también por efectos de generación, son las
  diferencias duraderas intercohortes atribuibles a
  la impronta común de sus miembros.

80
Formato del diseño de cohortes
81
(No Transcript)
82
Análisis

• Diseño secuencial transverso
• (cohorte x período)
• Diseño secuencial de tiempo
• (edad x período)
• Diseño secuencial de cohorte
• (cohorte x edad)

83
Diseño en panel
84
Concepto

• En su formato más simple, el estudio en panel
  consiste en una muestra de sujetos de la que se
  toman, en distintos intervalos de tiempo, medidas
  o registros de dos o más variables. Desde el
  punto de vista estructural, el diseño en panel
  toma formas diferentes según se combinen las
  variables y las tandas o puntos de observación.
  
  ..//..

85

• La modalidad más simple es el formado de dos
  tandas y dos variables (observaciones),
  simbolizado por 2T2V. La extensión de este
  formato es el diseño de tres tandas y dos
  variables, 3T2V. La estructura del diseño puede
  ampliarse tanto en las variables como en la
  tandas, NTNV.

86
Clasificación
87
Diseño en panel de dos tandas y dos variables
(2T2V)
88
Concepto

• El diseño en panel de dos tandas y dos variables
  es un esquema de estudio muy simple, ya que se
  trata de un formato donde se miden,
  simultáneamente, dos variables sobre los mismos
  individuos o muestra de sujetos y en dos puntos
  del tiempo.
  ..//..

89
Diagrama del diseño 2T2V
90
Correlaciones del diseño 2T2V
91
Análisis en panel de correlaciones cruzadas
92

• La correlación cruzada en panel como técnica de
  análisis del diseño en panel, fue inicialmente
  propuesta por Campbell (1963) y consiste en
  comparar las correlaciones cruzadas muestrales (o
  correlaciones de retardos cruzados)
• rx1y2 versus ry1x2
• Cuando rx1y2 gt ry1x2 se infiere la acción
  causal de X sobre Y en caso contrario, la
  atribución de causalidad va de Y a X.

93

• No es necesario señalar que la atribución de la
  causalidad sólo es válida cuando la diferencia
  entre las correlaciones cruzadas es
  estadísticamente significativa. Este
  planteamiento de análisis, un tanto
  controvertido, tiene sus defensores (Crano,
  1977), y sus detractores (Duncan, 1969), no
  obstante su utilización sigue siendo recomendable
  (Kenny, 1973, 1975, 1979)

94

• Supuestos previos
• A) Condición de estacionaridad
• Las correlaciones sincrónicas no han de cambiar
  en magnitud y dirección a través de tiempo. En
  términos estadísticos, ha de probarse la
  hipótesis de nulidad o no-diferencia
  significativa entre las correlaciones
  sincrónicas.
• H0 rx1y1 rx2y2 0
  ..//..

95

• B) Condición de sincronía
• Las dos variables han de ser medidas en los
  mismos puntos del tiempo.

96
Ejemplo práctico
97
La violencia televisiva causa agresión?

• Trabajo publicado por Eron, Huesmann,
  Lefkowitz y Walder (1972)

98
Violencia en TV y agresividad

• Se aplicó un diseño de correlación cruzada en
  panel para estudiar la dirección de la relación
  entre violencia en televisión y conducta
  agresiva. Se seleccionó una muestra de 427
  sujetos y fue contactada dos veces al tercer
  grado y al cabo de 10 años. En ambas ocasiones,
  los participantes aportaron una lista de programa
  favoritos en TV que, más tarde, fue evaluada, en
  términos del contenido violento. La agresividad
  fue puntuada por sus compañeros.

99
Resultado

• Tiempo 1
  Tiempo 2
• Violencia TV r0,05
  Violencia TV
• r 0,31
  r0,01
• r0,21
  r 0,05
• Agresividad
  Agresividad
• r0,38

100
Comentario

• Los resultados muestran que la correlación entre
  violencia TV antes y agresión después (r0,31) es
  mayor que la correlación entre agresividad antes
  y violencia TV después (r0,01). Este patrón
  confirma la hipótesis de que la visión de la
  violencia televisiva determina que los sujetos
  sean agresivos.

101
Fin de los Diseños cuasi-experimentales
longitudinales