Documento 275479

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Nombre y Apellidos................................................................................ DNI....................
ASIGNATURA: DISEÑOS DE CASO ÚNICO
ACTIVIDAD 2: DISEÑO DE CUATRO FASES A-B-A-B
Uno de los problemas conductuales asociados a los ancianos que viven en
residencias de la tercera edad es la baja frecuencia de interrelaciones entre ellos, debido
a las rutinas diarias y a la distribución física de la institución. El presente estudio
pretende prolongar los periodos de interrelación introduciendo eventos sociales y
ambientales.
Participaron en el estudio 32 ancianos (19 hombres y 13 mujeres) de una
residencia del norte de Irlanda de edades comprendidas entre 65 y 97 años. Todos ellos
tenían movilidad.
La conducta de interrelación se daba cuando un residente entabla una
conversación haciendo una pregunta, un comentario o una broma que es correctamente
contestada por la/s persona/s a quien/es se dirige. Cabe destacar que una conversación,
así como discusiones entre dos o más era considerada como una sola interrelación. Con
objeto de realizar estos registros, se entrenó a los observadores en un bar de una
universidad.
Los datos de la línea base se registraron en el comedor, por ser el lugar donde se
producían más interrelaciones. En la Figura 1 se muestra el número medio de
interrelaciones medidas en periodos de 15 minutos entre las 12 del mediodía y las 3 de
la tarde durante cinco días consecutivos a la semana. La intervención consistió en una
actividad que alentaba a los residentes a permanecer en las mesas del comedor. Se
trataba de responder verbalmente a cuestiones sobre conocimiento general colgadas una
semana antes en los tablones de anuncio. Los residentes se sentaban después de la
comida en grupos de cuatro y se designaba a un capitán que era el encargado de escribir
las respuestas. A los miembros del equipo ganador se les daba 2$. Al igual que en la
fase de línea base, en la fase de tratamiento se registró durante 15 minutos el número de
interrelaciones dadas entre las 12 y las 3 horas. Después de la intervención, se retira el
tratamiento (segunda fase de línea base) y finalmente se vuelve a introducir.
Los resultados muestran que en la línea base el período de mayor frecuencia de
interrelaciones está entre las 12,30 y las 1,30. Sin embargo, en la fase B, al introducir el
tratamiento, las interrelaciones incrementan y se prolongan durante 90 minutos después
de comer. Al regresar a la línea base, la mayor frecuencia de interrelaciones se registra,
otra vez, entre las 12,30 y las 1,30 y a continuación desparecen bruscamente. Al
introducir de nuevo el tratamiento, la mayor frecuencia de interrelaciones permanece
hasta las 3 de la tarde.
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Figura 1. Número de interrelaciones significativas de cada fase entre
las 12 y 3 horas.
FUENTE: Gallagher, S. M. y Keenan, M. (2000). Extending high rates
of meaningful interaction among the elderly in residential care through
participation in a specifically designed activity. Behavioral
Interventions, 15, 113-119.
CUESTIONES
1.- ¿Qué ventaja tiene este diseño respecto al A-B?
2.- ¿Cuál es la fase crítica del diseño? Evaluar su efecto
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3.- Indicar en el gráfico los patrones de cambio intra-fases y entre-fases.
4.- A partir de los siguientes datos hipotéticos (Tabla 1) correspondientes a la Figura 2,
se lleva a cabo un análisis de la regresión.
Tabla 1. Datos del diseño A-B-A-B
Fases
A
B
A
B
1
91
86
95
87,75
2
87,25
90
97
91,25
3
4
86
100
90
91
92,50 87,75
91,25 95,25
Sesiones
5
6
7
8
87,75 90
97
100 97,75 90
86
86
98,75 100
9
10
98,75 95,25
11
100
Figura 2. Datos hipotéticos de un diseño A-B-A-B.
FUENTE: Ma, H. H. (2006). An alternative method for quantitative
synthesis of single-subject researches. Percentage of data points
exceeding the median. Behavior Modification, 30, 598-617
Del análisis de la primera fase de línea base y la primera de tratamiento, se obtienen los
siguientes resultados al analizar un cambio de tendencia (k=1, dL=0,87 y dU=1,10):
4
Resumen del modelo(b)
DurbinWatson
2,380(a)
a Variables predictoras: (Constante), x
b Variable dependiente: resp
Modelo
1
Coeficientes(a)
Coeficientes
Coeficientes no
estandarizad
estandarizados
os
Modelo
1
(Constante)
X
B
89,620
,821
Error típ.
1,430
,262
Beta
,629
t
62,690
3,134
Sig.
,000
,007
a Variable dependiente: resp
X Cambio de tendencia
a) ¿Es válido el análisis de mínimos cuadrados ordinarios? Razonar la respuesta
b) Interpretar el efecto del tratamiento
Del análisis de la primera fase de tratamiento y la segunda de línea base, se obtienen los
siguientes resultados al analizar un cambio de tendencia (k=2, dL=0,77 y dU=1,25):
Resumen del modelo(b)
DurbinModelo
Watson
2
1,956(a)
a Variables predictoras: (Constante), t, x
b Variable dependiente: resp
5
Coeficientes(a)
Coeficientes
Coeficientes no
estandarizad
estandarizados
os
Modelo
1
B
(Constante)
93,807
T
-,096
2
(Constante)
87,901
T
1,037
X
-3,477
a Variable dependiente: resp
T Tiempo
X Cambio de tendencia
Error típ.
2,609
,255
1,934
,265
,665
Beta
-,097
1,047
-1,402
t
35,959
-,378
45,440
3,908
-5,232
Sig.
,000
,711
,000
,002
,000
a) ¿Cuál es el modelo de la regresión aplicado para el análisis?
b) Interpretar efecto del tiempo y del tratamiento
Del análisis de la segunda fase de línea base y la segunda de tratamiento, se obtienen los
siguientes resultados al analizar un cambio de tendencia (k=2, dL≈0,66 y dU≈1,24):
Resumen del modelo(b)
DurbinModelo
Watson
2
2,283(a)
a Variables predictoras: (Constante), t, x
b Variable dependiente: resp
Coeficientes(a)
Coeficientes
Coeficientes no
estandarizad
estandarizados
os
Modelo
1
B
(Constante)
89,534
T
,437
2
(Constante)
98,871
T
-2,316
X
4,891
a Variable dependiente: resp
T Tiempo
X Cambio de tendencia
Error típ.
2,981
,405
1,353
,314
,510
Beta
,323
-1,711
2,226
t
30,034
1,079
73,078
-7,368
9,584
Sig.
,000
,306
,000
,000
,000
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a) En vista de los resultados obtenidos de la prueba Durbin-Watson ¿existe
autocorrelación?
b) Interpretar efecto del tiempo y del tratamiento
5.- De acuerdo a los análisis estadísticos del apartado 4, realizar una valoración global
de la Figura 2.