diseño de línea base múltiple

El diseño de línea base múltiple se utiliza en la investigación médica, psicológica y biológica. Este diseño se describió por primera vez en 1960 para su uso en la investigación básica del condicionamiento operante. A finales de la década de 1960, se aplicó a experimentos con humanos en respuesta a problemas prácticos y éticos derivados de la retirada de tratamientos aparentemente exitosos en sujetos humanos. En este diseño, dos o más (a menudo tres) comportamientos, personas o entornos se representan en un gráfico escalonado, donde se introduce un cambio en uno de ellos, pero no en los otros dos, y luego en el segundo, pero no en el tercero. Los cambios diferenciales que se producen en cada comportamiento, persona o entorno contribuyen a reforzar lo que, en esencia, es un diseño AB con sus problemáticas hipótesis en competencia.

Debido a que el tratamiento se inicia en diferentes momentos, los cambios son atribuibles al tratamiento y no al azar. Al recopilar datos de muchos sujetos (instancias), se pueden hacer inferencias sobre la probabilidad de que el rasgo medido se generalice a una población mayor. En los diseños de línea base múltiple, el experimentador comienza midiendo un rasgo de interés, luego aplica un tratamiento antes de volver a medir ese rasgo. El tratamiento no comienza hasta que se ha registrado una línea base estable y no termina hasta que las mediciones recuperan la estabilidad. ^{[ 1 ]} Si se produce un cambio significativo en todos los participantes, el experimentador puede inferir que el tratamiento es efectivo.

Los experimentos con múltiples líneas de base se utilizan con mayor frecuencia cuando no se espera que la variable dependiente vuelva a la normalidad tras la aplicación del tratamiento, o cuando razones médicas impiden su interrupción. Suelen emplear métodos específicos para la captación de participantes. Los diseños con múltiples líneas de base conllevan posibles factores de confusión derivados del sesgo del experimentador, que deben abordarse para preservar la objetividad. En particular, se recomienda a los investigadores que definan con antelación todos los cronogramas de las pruebas y los límites de la recopilación de datos.

Aunque los diseños de línea base múltiple pueden emplear cualquier método de reclutamiento, a menudo se asocian con el reclutamiento "ex post facto". Esto se debe a que las líneas base múltiples pueden proporcionar datos sobre el consenso de una respuesta al tratamiento. Dichos datos a menudo no se pueden recopilar de diseños ABA (de reversión) por razones éticas o de aprendizaje. Se aconseja a los experimentadores que no eliminen los casos que no se ajusten exactamente a sus criterios, ya que esto puede introducir sesgo de muestreo y amenazar la validez. ^{[ 1 ]} Los métodos de reclutamiento ex post facto no se consideran experimentos verdaderos, debido a las limitaciones del control experimental o control aleatorio que el experimentador tiene sobre el rasgo. Esto se debe a que un grupo de control puede necesariamente seleccionarse de una población separada y discreta. Este diseño de investigación se considera, por lo tanto, un diseño cuasiexperimental .

Los estudios de línea base múltiple suelen clasificarse como concurrentes o no concurrentes. ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]} Los diseños concurrentes son el enfoque tradicional para los estudios de línea base múltiple, donde las mediciones de línea base de todos los participantes comienzan (aproximadamente) al mismo momento en tiempo real. Esta estrategia es ventajosa porque modera varias amenazas a la validez , y los efectos de la historia en particular. ^{[ 2 ] [ 4 ]} Los diseños de línea base múltiple concurrentes también son útiles para ahorrar tiempo, ya que todos los participantes se procesan a la vez. La capacidad de recuperar conjuntos de datos completos dentro de restricciones de tiempo bien definidas es un activo valioso al planificar la investigación.

Los estudios de línea base múltiple no concurrentes aplican el tratamiento a varios individuos en intervalos retrasados. Esto tiene la ventaja de una mayor flexibilidad en el reclutamiento de participantes y el lugar de prueba. Por esta razón, tal vez, los experimentos de línea base múltiple no concurrentes se recomiendan para la investigación en un entorno educativo. ^{[ 3 ]} Se recomienda que el experimentador seleccione marcos de tiempo de antemano para evitar el sesgo del experimentador, ^{[ 1 ]} pero incluso cuando se utilizan métodos para mejorar la validez, las inferencias pueden debilitarse. ^{[ 2 ]} Actualmente, existe un debate sobre si los estudios no concurrentes representan una amenaza real de efectos de historia. ^{[ 2 ] [ 5 ]} Sin embargo, generalmente se acepta que las pruebas concurrentes son más estables.

Si bien los diseños experimentales de línea base múltiple compensan muchos de los problemas inherentes al reclutamiento ex post facto, la manipulación experimental de un rasgo obtenido mediante este método puede no ser posible. Por lo tanto, estos estudios no pueden inferir causalidad si no incluyen fases que demuestren la reversibilidad. Sin embargo, si se incluyen dichas fases (como es habitual en la experimentación), pueden demostrar la causalidad con éxito.

La especificación a priori (de antemano) de la hipótesis , los plazos y los límites de los datos ayuda a controlar las amenazas debidas al sesgo del experimentador . ^{[ 1 ]} Por la misma razón, los investigadores deben evitar excluir participantes basándose en el mérito. Los diseños de sondeo múltiple pueden ser útiles para identificar factores externos que puedan estar influyendo en los resultados. Por último, los experimentadores deben evitar recopilar datos solo durante las sesiones. Si se recopilan datos durante la sesión, se debe anotar la fecha de cada medición para proporcionar una cronología precisa a los posibles revisores. Estos datos pueden representar comportamientos o estados mentales poco naturales y deben considerarse cuidadosamente durante la interpretación. ^{[ 2 ]}

• Diseño de sujeto único
• Investigación con un solo sujeto

• http://allpsych.com/researchmethods/multiplebaselines.html
• https://www.msu.edu/user/sw/ssd/issd10d.htm
• http://findarticles.com/p/articles/mi_hb6516/is_4_41/ai_n29146430/