Entender los datos de los diseños experimentales de caso único (SCEDs, por sus siglas en inglés) ayuda a los padres y maestros a evaluar si una intervención es efectiva. A continuación, te explicamos cómo interpretar y criticar estos diseños:
🔑 Puntos clave 🔑a considerar al analizar datos de SCEDs:
Tendencia: ¿El comportamiento mejora, empeora o se mantiene igual con el tiempo?
Nivel: ¿El comportamiento cambió inmediatamente después de introducir la intervención?
Variabilidad: ¿Qué tan consistente es el comportamiento en cada fase?
Diseños comunes y cómo analizarlos:
Diseño de Retiro/Inversión
Qué observar: ¿El comportamiento cambia cuando se introduce la intervención y regresa al nivel base cuando se retira? Ejemplo: Si se elimina un sistema de recompensas y el comportamiento empeora, esto sugiere que la recompensa era efectiva.
Diseño de Línea Base Múltiple
Qué observar: ¿Los comportamientos cambian solo cuando se introduce la intervención en cada fase? Ejemplo: Si el hábito de levantar la mano mejora únicamente después de que comienza la intervención, esto respalda su efectividad.
Diseño de Encuestas Múltiples
Qué es: Similar al diseño de línea base múltiple, pero los datos de la línea base se recopilan de manera esporádica en lugar de continuamente. Qué observar: ¿Los cambios en el comportamiento coinciden con la introducción de la intervención, a pesar de la menor frecuencia de recopilación de datos? Ejemplo: Un maestro registra cuántas veces un estudiante termina su tarea de manera independiente en días aleatorios, en lugar de hacerlo todos los días durante la fase de línea base.
Diseño de Tratamientos Alternos (Multielemento)
Qué observar: ¿Qué intervención produce mejores resultados? Ejemplo: Si los elogios verbales consistentemente llevan a más concentración que las calcomanías, esta sería la estrategia preferida.
Diseño de Criterio Cambiante
Qué observar: ¿El comportamiento mejora paso a paso a medida que cambian las metas? Ejemplo: Si un niño alcanza con éxito cada nueva meta, es probable que la intervención sea efectiva.
Cómo criticar los datos:
¿Es el diseño apropiado? Asegúrate de que el diseño elegido coincida con el objetivo (por ejemplo, no uses el diseño de retiro para habilidades que un niño no puede desaprender).
¿Hay suficientes datos? Busca patrones claros a lo largo de múltiples sesiones.
¿Hay variables confusas? Considera si otros factores (como cambios en la rutina) podrían afectar los resultados.
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