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MÓDULO 0500- METODOLOGÍA I. LA INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN EL CAMPO DE LA PSICOLOGÍA DE LA SALUD 1 
P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
L e c t u r a  1 
Silva,  R.  A.  (1992).  “Cap.  2:  Diseños  de 
investigación  con  N  =  1  o  series  de 
tiempo.”  En: A. Silva  (Ed.). Métodos 
cuantitativos  en  psicología.  Un 
enfoque  metodológico.  México: 
Trillas., pp. 45­70. 
D Di is se eñ ño o d de e i in nv ve es st t i ig ga ac c i ió ón n c co on n N N= =1 1, , o o d de e s se er r i ie es s d de e t t i ie em mp po o . .2 2 
Antecedentes Históricos ..............................................2 
El Diseño N=1, o De Series De Tiempo .........................2  
Posibilidades De Inferencia Causal......................................................... 3 
Variaciones concomitantes ................................................ 3 
Estudios ex post facto........................................................ 3 
Experimentos planeados.................................................... 3 
Notación ................................................................................................. 4 
Unidad Experimental Repetitiva Y Replicativa ......................................... 4 
Consideraciones Metodológicas De Los Diseños N=1 ...5  
Validez Interna........................................................................................ 5 
Validez Externa ....................................................................................... 5 
Validez poblacional........................................................... 6 
Validez ecológica .............................................................. 6 
Otros Problemas Metodologicos.............................................................. 8 
Alteración de fases o condiciones durante la 
experimentación................................................................ 8 
Comparación de intervenciones alternadas ........................ 9 
Confiabilidad entre observadores ...................................... 9 
Consideraciones Estadísticas De Los Diseños N=1 .......9  
Análisis Visual De Los Datos ................................................................ 10 
Análisis Visual ...................................................................................... 10 
Análisis Estadístico ............................................................................... 12 
Criterio Experimental Y Criterio Terapéutico ..............14  
Criterio Experimental............................................................................ 14 
Criterio Terapéutico.............................................................................. 15 
El Trabajo Terapéutico Con Casos Individuales ..........15 
Y El Proceso De Investigación ....................................15 
U U N N I I D D A A D D  I  I I  I . . 
D DI  IS SE EÑ ÑO OS S D DE E I IN NV VE ES ST TI IG GA AC CI IÓ ÓN N C CO ON N 
I IN ND DI IV VI ID DU UO OS S  E EN N L LO OS S P  PS SI IC CO OL LO OG GÍ Í A A D DE E L LA A 
S SA AL LU UD D
MÓDULO 0500- METODOLOGÍA I. LA INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN EL CAMPO DE LA PSICOLOGÍA DE LA SALUD 2 
P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
D DI  IS SE EÑ ÑO O D DE E I  IN NV VE ES ST TI IG GA AC CI I Ó ÓN N C CO ON N N N= =1 1, , O O D DE E S SE ER RI IE ES S D DE E T TI  IE EM MP PO O 
Al determinar el plan de investigación, el experimentador se enfrenta 
a una disyuntiva que consiste en escoger entre un diseño de grupos o un 
diseño  de  N  =  1.  La  elección  depende  del  objetivo  general  de  la 
investigación, puesto que si, por ejemplo, el objetivo del experimento es 
dar  respuesta  a  formulaciones  teóricas,  la  selección  del  diseño 
adecuado  es  un  punto  fundamental; mientras  que  cuando  un  paciente 
demanda ayuda profesional al psicólogo, el diseño que ha de utilizarse 
queda  determinado  por  los  objetivos  terapéuticos  y  por  los 
requerimientos del paciente. 
Puesto que en el capítulo anterior se examinó el papel de los diseños 
de  grupos  en  la  investigación  psicológica,  en  esta  sección  sólo  se 
esbozará una breve trayectoria histórica de los diseños N = 1; además, 
se hará un análisis exhaustivo  tanto metodológico como estadístico de 
dichos diseños. Por último, se propondrán algunas opciones para su uso 
en la práctica clínica profesional. 
Antecedentes Históricos  
Aunque la investigación conductual con N = 1 ha cobrado gran auge 
durante las dos últimas décadas, ya en los arios 1830 y 1860 la fisiología 
y  la psicología,  respectivamente,  iniciaban el estudio de  la conducta de 
organismos individuales (Hersen y Barlow, 1976). 
En el área de la psicología, el estudio de un organismo individual tuvo 
mayor repercusión en los comienzos de la psicología experimental. Los 
primeros intentos de emplear el método experimental se dirigieron hacia 
la  solución  del  problema  de  la  relación  entre  los  cambios  en  los 
estímulos  y  tos  cambios  en  las  sensaciones;  esto  es,  la  relación  entre 
estímulo­sensación, campo fundamental de la psicofísica. 
Desafortunadamente,  el  avance  de  la  investigación  con  organismos 
individuales  fue  cuestionado  a  partir  del  desarrollo  del  estudio  de  las 
diferencias individuales, estudio que influyó considerablemente, a través 
de la aproximación de comparación de grupos, en la metodología de las 
ciencias conductuales (véase el cap. 1). Cttell, Darwin, Galion y Pearson 
insistieron  en  que  las  diferencias  individuales  pueden  presentarse  en 
agrupamientos bien definidos en los que quedan comprendidos todos los 
individuos.  En  estos  agrupamientos  no  se  encuentra  una  dispersión 
uniforme sobre toda la escala; por el contrario, lo usual es que muchos 
individuos  queden  comprendidos  en  la  mitad  de  la  escala  y  que 
relativamente  muy  pocos  queden  situados  muy  arriba  o  muy  abajo 
dentro de ella, es decir, se sigue la forma de la curva de la distribución 
normal. 
Este punto de vista llegó a ser predominante durante la primera mitad 
de los años veinte, época en la que se desarrolló un marcado interés en 
las  pruebas  de  inteligencia  y  en  la  investigación  con  grupos.  Las 
consecuencias  de  esta  concepción  para  la  metodología  de  la 
investigación conductual, y particularmente para el diseño experimental 
fueron: a) el aumento en la investigación de grupos con N grandes, y b) 
el  rechazo  de  los  estudios  con  uno  o  con muy  pocos  sujetos y,  por  lo 
tanto, de diseños N =1. 
A partir de la segunda mitad del siglo XX se vuelve a incrementar el 
interés en  el  estudio  intensivo  de  un  individuo. Autores  coma Allport  y 
Chassan  comienza  a  argumentar  en  favor  de  la  investigación  con  un 
solo sujeto. Skinner, en sus primeros  trabajos,  también pone el acento 
en  las  medidas  repetidas  de  un  organismo  individual  en  condiciones 
controladas  (Hersen  y  Barlow,  1976).  Posteriormente,  Sidman  (1978) 
aumenta  el  interés  de  la  psicología  operante  con  un  trabajo  de 
metodología  experimental,que  ayuda  a  dotar  de  confiabilidad  a  la 
experimentación de un caso simple de esta área de la psicología. 
El  redescubrimiento  del  estudio  de  un  organismo  individual  en 
investigación básica se une a una nueva aproximación a los problemas 
en el área aplicada, que marcan el comienzo de un nuevo énfasis en el 
estudio experimental de un caso individual. 
El Diseño N=1, o De Series De Tiempo 
N  =  1  es  un  rotulo  muy  amplio  que  se  utiliza  generalmente  para 
designar a  las  investigaciones en  las cuales un  solo sujeto o grupo de 
sujetos  pasan  por  varias  condiciones  experimentales  en  puntos 
sucesivos en el tiempo. La investigación con N = 1 se ha incrementado 
con el uso de diseños de series de tiempo. Kratochwill (1978) afirma que 
un  diseño  de  series  de  tiempo  es  aquel  que  incluye  el  estudio  de 
individuos  y/o  grupos, medidos  en  puntos  sucesivos  en  el  tiempo;  por 
consiguiente, dicho diseño consiste en un proceso periódico de medición 
sobre  algún  grupo  o  individuo  y  la  introducción  de  una  variación 
experimental.  "La  creciente  popularidad  de  esta  clase  de  investigación 
ha  llamado  la  atención  de  un  número  cada  vez  más  grande  de 
metodólogos, estadísticos y otros especialistas, muchos de los cuales no
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S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
son partidarios acríticos de su aplicación" (Castro, 1977, pág. 30). 
Según Kratochwill (1978), los diseños de series de tiempo han tenido 
repercusiones  por  cuanto  insisten  en  las medidas  bajo  condiciones  de 
línea base y experimental al tiempo que alertan a los investigadores de 
la  posibilidad  de  que  un  gran  número  de  factores  que  amenazan  la 
validez interna estén presentes en tales diseños. 
En  comparación  con  los  diseños  de  grupos,  es  importante  señalar 
que  la  lógica  de  ambos  tipos  de  diseños  es  similar,  puesto  que  los 
efectos  de  la  intervención  en  un  diseño  de  grupos  se  evalúan 
confrontando  la  ejecución,  ya  sea  de  un  mismo  grupo  o  de  distintos 
grupos bajo la influencia de diferentes niveles de una misma variable. La 
característica esencial de estos dos tipos de investigación es que ambos 
comparan  ejecución  en  diversas  condiciones;  la  diferencia  entre  tales 
investigaciones reside en  la  forma en que se hacen  las comparaciones 
entre  esas  diversas  condiciones  (este  aspecto  se  tratará  más 
ampliamente en otra sección de este capitulo). 
Posibilidades De Inferencia Causal 
El uso de los diseños de N = 1 en la investigación conduce a uno de 
tres tipos de inferencia causal. De acuerdo con Glass, Willson y Gottman 
(1975), los niveles de inferencia causal que se derivan de los diseños de 
series  de  tiempo  pueden  ser  producto  del  análisis  de  variaciones 
concomitantes, de datos ex post facto y de comparaciones planeadas. 
Variaciones concomitantes 
Esta  posibilidad  de  inferencia  causal  es  la  más  primitiva  y  puede 
obtenerse a partir de la descripción de las fluctuaciones de un fenómeno. 
Mediante  este  procedimiento  es  posible  generar  hipótesis  de  relación 
causal  estudiando  la  covariación  de  dos  series  temporales;  esta  etapa 
de inferencia causal se considera como un análisis exploratorio de datos. 
Estos  análisis  proporcionan  la  mejor  información  en  el  caso  negativo, 
puesto que cuando dos series no se hallan correlacionadas es muy poco 
probable que estén casualmente conectadas. Por otro  lado, en el  caso 
de que se encontrase una alta covariación concomitante entre dos series 
temporales,  este  hecho  de  ninguna  manera  estaría  demostrando  una 
relación  causal  entre  los  fenómenos;  lo  único  que  indicarla  es  que 
ambas series cavarían conjuntamente. 
Supongamos  que  un  investigador  registra  diariamente  durante  30 
días, en el salón de clases, el número de peticiones que los niños hacen 
a su maestro, así como también el número de niños que se ponen de pie 
en  el  transcurso  de  la  clase;  y  observa  que  un  incremento  en  la 
frecuencia de aparición de una de las dos conductas se acompaña de un 
aumento  en  la  otra.  No  obstante  la  existencia  de  esta  variación 
concomitante de las conductas, este hecho por si solo no garantiza que 
haya una relación causal entre ellas; lo único que podría estar indicando 
es que ambas series varían conjuntamente. 
Estudios ex post facto 
El  segundo  nivel  de  inferencia  causal  proviene  del  análisis  de  las 
fluctuaciones de los datos de una serie de tiempo que ya haya ocurrido. 
Esta  posibilidad  de  inferencia  usa  hipótesis  post  hoc  para  explicar  los 
cambios en el sistema. La distinción entre un estudio ex post facto y de 
variaciones concomitantes consiste básicamente en el periodo en el cual 
los datos se registraron respecto al tiempo en que se decidió efectuar el 
estudio. En este sentido, los estudios ex post facto implican una decisión 
de  efectuar  una  investigación  con  observaciones  realizadas  en  el 
pasado.  En  contraste,  los  estudios  de  variaciones  concomitantes 
significan  la  recolección  de  observaciones  después  de  que  se  decide 
llevar a cabo la investigación. (Al lector interesado en profundizar en este 
tema se le sugiere consultar el primer capítulo este libro). 
Experimentos planeados 
La observación de una variable en puntos sucesivos en el tiempo es 
un procedimiento muy utilizado en muchos campos de investigación; sin 
embargo,  cada  una  de  las  ciencias  que  emplea  datos  de  series 
temporales  tiene  un  tango  diferente  de  posibilidades  de  control 
experimental. En el caso particular de la psicología, los diseños de series 
de  tiempo  tienen  la  importante  función  de  generar  hipótesis acerca  de 
conexiones  causales  entre  los  fenómenos  en  estudio,  para  lo  cual  es 
necesario  que  las  pruebas  de  veracidad  de  las  hipótesis  generadas 
ocurran  a  partir  del  uso  de  experimentos  planeados.  El  experimento 
planeado  de  series  de  tiempo más  sencillo  consiste  en  la  observación 
del fenómeno de interés durante un periodo determinado, el cual recibe 
el nombre de línea base; posteriormente, se introduce una manipulación 
experimental con la finalidad de observar el efecto que ésta produce en 
el fenómeno en estudio.
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S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
Una  experimento  planeado  con  series  temporales  es  el  método 
adecuado  cuando  la  comparación  simultánea  de  dos  o  más 
intervenciones  resulta  imposible  o  poco,  práctica.  Aun  cuando  sea 
posible  un  experimento  comparativo  de  carácter  verdaderamente 
aleatorio, la perspectiva de los efectos de intervención proporcionada por 
diseños  de  series  temporales  planeados  puede  ser  una  opción  más 
conveniente. Para mayor informaciónaceres de los diseños de series de 
tiempo,  véanse  los  textos  de  Cook  y  Campbell  (1979),  Arnau  (1984), 
Kratochwill (1978) y Hersen y Barlo (1976). 
Notación 
Generalmente,  la notación utilizada para  representar  los diseños de 
series  de  tiempo  es  0,  que  representa  la  observación  de  una  o  más 
variables dependientes, e I, que designa una intervención dentro de una 
secuencia  de  observaciones.  Un  diserño  el  cual  a  partir  de  la  cuarta 
sesión  se  aplica  una  intervención  y  ese  mismo  día  se  retira,  podría 
diagramarse así: 
O1 O 2 O 3 O 4  I  O 5 O 6 O 7 
Una intervención puede ocurrir una vez en una serie y deseparecer, o 
puede ser aplicada continuamente durante algunos puntos en el tiempo. 
Por ejemplo, si una intervención se aplica cada tercera observación, se 
tendría: 
O 1 O 2 O 3 O 4 O 5 O 6  I  O 7 O 8 O 9  I O10 O 11 O 12 
y se denominaría intervención temporal; si, por el contrario, se aplica 
después  de  la  tercera  observación  y  se  mantiene  durante  los  demás 
periodos de medición, se tendría: 
O 1 O 2 O 3 O 4 I O 5  I O 6 
y  se  denominaría  intervención  continua.  La  diferencia  entre  las 
intervenciones  continua  y  temporal  es  importante,  ya  que  una 
intervención puede producir efectos  fuertes o débiles, dependiendo del 
cambio en la serie temporal de los datos (Kratochwill, 1978). 
Unidad Experimental Repetitiva Y Replicativa 
El  sujeto,  persona,  grupo,  etc.,  que  es  observado  y  recibe  la 
intervención en  los diseños de serie de  tiempo se conoce como unidad 
experimental. Si dicha unidad está constituida por un sujeto o un grupo 
al que se mide en puntos sucesivos en el  tiempo, se denomina unidad 
repetitiva. Por ejemplo, cuando se observa la interacción de un niño con 
sus  compañeros  de  clases  durante  seis  días,  o  un  grupo  de  diez 
estudiantes durante un año escolar, en ambos casos  las observaciones 
se realizan sobre la misma unidad experimental. Por el contrario, cuando 
las medidas  se  toman  en  puntos  sucesivos  pero  con  diferente  unidad 
experimental, la unidad en cuestión es la replicativa. Un ejemplo sería la 
medida del grado de aprovechamiento de  los estudiantes de psicología 
durante veinte anos consecutivos. En este caso, se estarían replicando 
las  observaciones  en  una  unidad  experimental  que  es  definida 
conceptual­mente, puesto que no se refiere a individuos específicos. 
El  indice de  ingresos anual de estudiante a  la carrera de psicología 
en  una  universidad  es  una  unidad  replicativa  en  el  sentido  estricto, 
debido  a  que  la  población  escolar  es  una  unidad  abstracta  que 
comprende  diferentes  individuos  ano  tras  año.  Sin  embargo,  algunos 
individuos pueden ser medidos repetidamente en un índice anual, puesto 
que  dentro  de  la  unidad  experimental  suele  haber  estudiante  de 
reingreso a  la carrera. Muchos diseños pueden presentar una situación 
similar en el sentido de que algunos individuos se repitan en la muestra y 
otros no. 
En los diseños de series de tiempo los conceptos de unidad repetitiva 
y replicativa tienen importantes implicaciones en el análisis estadístico y 
en la validez del diseño. 
Las  implicaciones  metodológicas  de  esta  distinción  también  son 
numerosas. Al respecto Glass, Willson y Gottman (1975) señalan que el 
diseño  de  unidad  replicativa  frecuentemente  es  más  propenso  a  ser 
afectado pot fuentes de invalidez, debido a la alteración de la naturaleza 
de los individuos que comprenden la unidad experimental puesto que es 
probable confundir el efecto de la intervención con cambios abruptos en 
la  composición  de  la  unidad  experimental.  Sin  embargo,  el  diseño  de 
unidad replicativa puede estar menos sujeto a efectos de información o 
reactividad que el diseño de unidad repetitiva, puesto que en este último 
los sujetos suelen percibir la manipulación experimental en contraste con 
las condiciones de línea base. 
El  problema  de  efecto  de  interferencia  de  intervención múltiple  que
MÓDULO 0500- METODOLOGÍA I. LA INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN EL CAMPO DE LA PSICOLOGÍA DE LA SALUD 5 
P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
está  presente  en  los  diseños  de  unidad  repetitiva  no  se  presenta  en 
diseños en los que la unidad es replicativa. 
Consideraciones Metodológicas De Los Diseños N=1 
Los diseños de grupos y el análisis estadístico tradicional utilizan gran 
número  de  sujetos  en  las  condiciones  experimentales  con  el  propósito 
de obtener estimadores más precisos de los parámetros de la población 
y reducir el error de muestreo. 
Pero  respecto  a  la  generalización,  la  comparación  de  grupos  no 
responde,  a  pesar  de  todo,  a  la  pregunta  de  a  cuántos  individuos 
representan  los  datos  en  la  realidad,  ya  que  se  pueden  hacer  dos 
cuestionamientos:  el  primero  se  refiere  a  si  un  grupo  relativamente 
homogéneo  es  representativo  de  una  población,  y  el  segundo,  en 
relación con la generalización del grupo a un individuo particular. 
Hersen  y Barlow  (1976) mencionan  éstas y  otras  objeciones,  como 
son: a) objeciones éticas, b) problemas prácticos para obtener un gran 
número de pacientes c) el promedio de los resultados sobre el grupo, d) 
la  generalización  de  los  hallazgos  y  e)  la  variabilidad  intersujeto; 
objeciones  que  han  provocado  que  en  los  últimos  años  proliferen  las 
investigaciones con N = 1. 
Sin  embargo,  tanto  los  diseños  de  series  de  tiempo  como  los  de 
grupos  tienen  algunas  otras  objeciones  a  nivel metodológico,  entre  las 
que destacan las amenazas a la validez interna y externa. 
Validez Interna 
En  los  diseños  de  series  de  tiempo,  la  validez  interna  se  refiere  al 
grado  en  que  se  logra  minimizar  el  efecto  de  variables  extrañas  que 
puedan  influir,  conjuntamente  con  la  variable  independiente,  en  los 
resultados obtenidos; en otras palabras, que 1 cambios observados en la 
variable  dependiente  realmente  estén  en  función  de  1 manipulaciones 
hechas en la variable independiente. 
Teniendo  en  cuenta  que  en  la  investigación  aplicada  no  es  posible 
obtener un alto grado de control sobre  la situación experimental, y aún 
más  sobre  las  situaciones  a  las  que  estará  expuesto  los  cambios 
observados en  la variable dependiente no son sino otro acontecimiento 
simultáneo  provocado  por  el  paso  del  tiempo.  Por  consiguiente,  si  se 
desea  efectuar  una  investigación  utilizando  un  diseño  de  series  de 
tiempo, es importante tener presentes las variables extrañas que pueden 
afectar  a  dichos  diseños  y  mantener  controlado,  de  la  mejor  manera 
posible, el mayor número de ellas. 
De  acuerdo  con  Kratochwill  (1978),  las  variables  extrañas  que 
amenazan la validez interna del experimento son: 
1.  Historia.  Son  eventos  extraños  a  la  variable 
independiente que ocurren simultáneamente con ella y que pueden 
producir cambios en la variable dependiente. 
2.  Maduración.  Son  cambios  físicos  o  psicológicos  que 
aparecen  en  el  sujeto  durante  el  periodo  de  la  investigación,  los 
cuales pueden afectar su ejecución en la variable dependiente. 
3.  Instrumentación. Puede presentarse cuando se emplean 
dispositivos de medida no confiables o inconsistentes. 
4.  Interferencia de intervención múltiple. Cuando dos o más 
intervenciones  se  incluyen  en  la misma  serie  de  datos,  puedeser 
que el resultado de la segunda intervención no sólo se deba a ésta 
sino a una combinación de la primera y la segunda. 
5.  Inestabilidad. Los experimentos que  involucran medidas 
repetidas a un sujeto o grupo, sobre el tiempo, típicamente ponen de 
manifiesto un grado de variabilidad. Si esta inestabilidad es grande, 
los  investigadores  pueden  atribuir  un  efecto  a  la  intervención, 
cuando de hecho la efectividad no fue mayor que la variación natural 
en la serie de dato. 
6.  Cambios  en  la  unidad  experimental.  Consiste  en  que 
algún sujeto experimental abandone la investigación o muera. 
De las anterior variables extrañas, en los diseños de series de tiempo 
la  historia  es  el  principal  problema  ya  y..e  tales  experimentos  se 
extienden en el tiempo; así, la probabilidad de que un evento extraño a 
la intervención esté presente es más alta que en otros tipos de diseños, 
"...la imposibilidad de controlar la historia es el más grave inconveniente 
del diseño" (Campbell y Stanley, 1979, pág. 79). 
Validez Externa 
Otra objeción hecha a los diseños de series de  tiempo es  la escasa 
posibilidad que ofrecen de ganar generalización; esta objeción se refiere 
a la validez externa del experimento. 
Al  respecto,  Kratochwill  (1978)  afirma  que  dicha  validez  incluye 
consideraciones  acerca  de  la  población  y  de  la  muestra,  así  como 
sopesar la influencia de las posibles fuentes de invalidez ecológica o del 
medio  ambiente.  De  acuerdo  con  estas  consideraciones,  la  validez
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S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
externa incluye tanto a la poblacional como a la ecológica. 
Validez poblacional 
Como se ha mencionado, los diseños de N = 1 o de series de tiempo 
pueden incluir tanto a un sujeto como a un grupo (N > 1); de este modo, 
tales diseños implican comparaciones inter e intersujeto. 
Esta  concepción  da  como  resultado  cuatro  tipos  de  experimentos, 
que  contribuyen  de  manera  diferente  a  la  generalización  de  los 
resultados.  Así,  Kratochwinll  (1978)  distingue  cuatro  tipos  de 
experimentos: 
N N> >1 1  N N= =1 1 
I In nt tr ra as su uj je et to o  T Ti ip po o I I  T Ti ip po o I II II I 
I In nf fr ra a e e 
i in nt te er rs su uj je et to o  T Ti ip po o I II I 
T Ti ip po o I IV V 
En  los  experimentos  tipo  I,  un  grupo  recibe  todos  los  valores  de  la 
variable  independiente.  En  esta  clase  de  estudios  es  importante  tener 
presentes  dos  cosas  a)  la  necesidad  de  generalizar  de  la  muestra 
observada ­independientemente de la forma en que se haya obtenido­ a 
la  población  accesible  de  la  cual  se  extrajo  la  muestra,  y  b)  la 
generalización de la población accesible a la población meta. 
La población accesible es aquella población de sujetos disponible a 
un  investigador,  mientras  que  la  población  meta  consiste  en  el  grupo 
total de sujetos que el investigador desea estudiar. Por ejemplo, para el 
autor de este trabajo una población disponible para estudiarla efectividad 
de  una  intervención  en  el  incremento  del  índice  de  aprovechamiento 
escolar  en  estudiantes  de  psicología,  estaría  constituida  por  todos  los 
alumnos de la ENEP­Iztacala que en la actualidad estuvieran estudiando 
psicología,  y  la  población  meta  a  la  que  se  quisiera  generalizar 
ampliamente, se conformaría de  todos  los estudiantes de psicología en 
México. Esta precisión es muy  importante al  formular  las conclusiones, 
puesto que en la mayoría de los trabajos de investigación en situaciones 
aplicadas se alude indistintamente a ambas poblaciones. 
Para realizar generalizaciones del tipo II es necesario emplear varios 
grupos independientes que reciben una misma intervención o diferentes 
intervenciones. De esta forma, una o varias intervenciones se aplican a 
diferentes  unidades  experimentales.  En  este  tipo  de  experimentos  es 
necesario  asignar  aleatoriamente  las  unidades  experimentales  a  las 
diferentes  condiciones.  Retomando  el  ejemplo  anterior,  supongamos 
ahora que  la población accesible no sólo  la constituyen  los estudiantes 
de  psicología  de  la  ENEP­Iztacala  sino  también  los  de  la  Facultad  de 
Psicología; entonces el investigador debe determinar al azar qué unidad 
experimental  estará  bajo  intervención.  Si  tal  es  el  caso,  todas  las 
consideraciones  apuntadas  en  relación  con  el  experimento  tipo  I  son 
aplicables a dichos experimentos. 
Los experimentos  de  series  de  tiempo  tipo  III  que  emplean  un  solo 
sujeto  incluyen  algunas  consideraciones  diferentes  para  la 
generalización de los resultados, debido a que la generalización a otros 
sujetos es cuestionable, por cuanto la selección al azar de un sujeto de 
una población no permite inferir que los efectos del tratamiento serán los 
mismos en otros sujetos (Edgington, 1975). 
Kratochwill (1978) identifica tres formas en que es posible generalizar 
con  este  tipo  de  experimentos.  La  primera  consiste  en  usar  bases 
lógicas no estadísticas para generalizar; por ejemplo, se puede esperar 
que sujetos con características semejantes respondan de manera similar 
con intervenciones idénticas. 
Otro modo  de  establecer  la  generalización  consiste  en  identificar  y 
controlar las fuentes de variabilidad. La última se refiere a la posibilidad 
de ganar generalización a través de la réplica. "Allí donde la replicación 
directa ayude a establecer  la generalización de un  fenómeno entre  los 
miembros  de  una  especie,  la  replicación  sistemática  también  puede 
lograrlo, a la vez que extiende  la generalidad del fenómeno a una gran 
variedad de situaciones distintas" (Sidman, 1978, pág. 114). 
Los  experimentos  de  series  de  tiempo  del  tipo  IV  incluyen  la 
aplicación  de  una  intervención  sobre  dos  o  más  sujetos  individuales 
diferentes.  En  esencia,  tales  experimentos  pueden  considerarse  como 
de  tipo  II,  pero  solamente  tienen  un  individuo  por  grupo.  En  tales 
diseños,  la  misma  intervención  se  aplica  en  secuencia  a  través  de 
sujetos  apareados,  expuestos  a  condiciones  medioambientales 
idénticas.  Puesto  que  existe  consistencia  en  los  resultados,  dichos 
diseños  incluyen  un  alto  grado  de  generalización,  ya  que  la  misma 
intervención  se  replica  sobre  diferentes  sujetos  dentro  del  mismo 
experimento. 
Validez ecológica 
En  la  investigación  de  series  de  tiempo  es  también  importante
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UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
conocer  el  grado  en  que  las  intervenciones  pueden  generalizarse  a 
condiciones  medioambientales  que  difieren  de  las  empleadas  en  la 
investigación. De esta forma, la validez ecológica se refiere a la medida 
en  que  las  situaciones  comparadas  en  el  experimentosean 
representativas  del  conjunto  de  situaciones  a  las  que  un  investigador 
espera generalizar. El conjunto de situaciones a las que un investigador 
generaliza se denomina universo. 
Los  universos  de  generalización  ecológica  con  los  que  más 
frecuentemente  se  trabaja  en  psicología  son:  laboratorio,  educativo, 
clínico, institucional y natural. La posibilidad de generalización dentro de 
cada  universo  es  más  fácil  de  obtener  que  la  generalización  entre 
universos,  puesto  que  las  variaciones  paramétricas  y  conceptuales  de 
algún  fenómeno  psicológico  en  ocasiones  son  radicalmente  opuestas, 
dependiendo del universo ecológico en que se esté estudiando; mientras 
que  dentro  de  cada  universo  se  puede  garantizar  mínimamente  una 
congruencia  paramétrica  en  el  estudio  del  fenómeno,  aunque 
conceptualmente existan pequeñas diferencias. 
Independientemente  de  que  se  intente  generalizar  entre  universo  o 
dentro  de  un  universo,  es  importante  tener  siempre  presentes  algunas 
fuentes  que  pueden  afectar  dicha  generalización.  Kratochwill  (1978) 
identifica al menos once diferentes amenazas a la validez ecológica: 
1. Descripción  explícita  de  la  variable  independiente.  Es  necesario 
hacer una descripción específica y completa de la variable independiente 
para  estimar  la medida  en  que  los  resultados  pueden  generalizarse  a 
otras situaciones. 
2. Interferencia de intervención múltiple. Aplicar varias intervenciones 
dentro  de  una  serie  de  datos  dificulta  determinar  si  los  resultados 
pueden generalizarse a ambientes en los que puede administrarse sólo 
una intervención. Esta fuente también puede limitar la generalización en 
aquellos casos en que un sujeto o grupo han participado previamente en 
experimentos. 
3. Efectos  de  información.  Se  ha  comprobado  que  el  conocimiento 
por  parte  del  sujeto  que  participa  en  un  experimento  puede  alterar  la 
respuesta a la intervención. Si en un experimento las respuestas de los 
sujetos están sumamente alteradas, los efectos de la intervención no se 
generalizarán a sujetos que poseen tal conocimiento. Otro elemento que 
puede afectar  la generalización es el efecto placebo que se produce si 
los sujetos creen que la intervención será efectiva. 
4. Efectos  novedosos  y  perturbadores.  Cuando  un  investigador 
introduce una  intervención  inusual o novedosa, puede ocurrir un efecto 
simplemente como una  función de  lo novedoso del  fenómeno; se  trata 
de efectos que tienden a desaparecer conforme avanzan la intervención. 
5. Efectos  del  experimentador.  Es  posible  que  el  experimentador, 
intencional o no intencionalmente, afecte la conducta de los sujetos, de 
tal  manera  que  las  intervenciones  no  sean  generalizables  a  otros 
experimentadores.  Existen  dos  tipos  de  efectos  que  el  experimentador 
puede producir: a) efecto activo, que consiste en que el experimentador 
dé reforzamiento social a un grupo de sujetos y a otros no, y b) efecto 
pasivo,  que  se  refiere  a  que  ciertas  características  del  experimentador 
(sexo,  edad,  etc.)  influyen  en  la manera  de  responder  de  los  sujetos. 
Estos  tipos  de  efectos  pueden  alterar  drásticamente  la  efectividad  de 
una intervención y, por tanto, eliminar la validez ecológica. 
6. Sensibilidad  al  pretest.  En  algunos  experimentos  de  series  de 
tiempo  puede  ser  necesario  medir  al  sujeto  antes  de  aplicar  la 
intervención,  con  la  finalidad  de  determinar  sus  habilidades 
conductuales, niveles de habilidad, etcétera. En  tales casos, es posible 
que  los efectos de  intervención consistan en alguna combinación de  la 
intervención y la sensibilidad anterior a la misma. 
7. Sensibilidad al postest. En algunas condiciones, es posible que un 
efecto de intervención ocurra sólo cuando se administra un postest. Así, 
los efectos de intervención pueden estar ya sea latentes o incompletos y 
aparecer únicamente cuando se, aplica el postest. 
8. Interacción  entre  los  efectos  de  historia  e  intervención.  Si  algún 
factor extraño se presenta concurrentemente con la intervención, podría 
resultar que los efectos de intervención pudieran no ser encontrados en 
otras ocasiones. 
9. Medida  de  la  variable  dependiente.  Tanto  la  concepción  como  la 
definición  racional  de  la  variable  dependiente  son  consideraciones 
importantes  en  la  generación  de  los  resultados  experimentales.  Es 
recomendable emplear cierto tiempo en explorar el tipo de variable que 
ha de emplearse; por ejemplo, en algunas condiciones la medida de  la
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S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
frecuencia  puede  ser  preferible  a  la  duración.  La  manera  en  que  la 
variable  dependiente  sea  definida  operacionalmente  es  también 
importante; asimismo, la variable debe medirse válida y confiablemente. 
10.  Interacción  entre  los  efectos  del  tiempo  de  medida  y  la 
intervención.  En  muchos  diseños  convencionales,  los  efectos  de 
intervención  se  miden  en  uno  o  quizá  dos  puntos  en  el  tiempo  (por 
ejemplo, una prueba de retención inmediata y demorada). Esto limita la 
validez ecológica de un experimento. Sin embargo, cuando sea posible 
los  investigadores  deben  incluir  el  del  seguimiento  después  que  se  ha 
terminado la intervención. 
11.  Generalidad del referente. Alude al rango o penetrabilidad de los 
posibles resultados  experimentales medidos en un estudio dado. En  la 
mayoría de los experimentos en el área educativa, los resultados deben 
ser  interpretados  sobre  muchas  dimensiones  (esto  es,  de  forma 
multivariada).  Tales  resultados  no  sólo  hacen  referencia  a  la  validez 
externa  del  experimento,  sino  también  posiblemente  a  su  valor  en  el 
entendimiento  del  fenómeno  en  estudio.  Por  ejemplo,  al  estudiar  los 
efectos  de  algún  programa  de  reforzamiento  sobre  la  conducta 
cooperativa,  un  investigador  puede  emplear  múltiples  variables 
dependientes para explorar la forma en que el programa influye en otras 
conductas sociales. 
Otros Problemas Metodologicos 
En  investigaciones que usan  diseños  experimentales de caso único 
se  presentan  otras  dificultades  de  índole  metodológica,  entre  las  que 
destacan:  a)  la  alteración  de  fases  o  condiciones  durante  la 
experimentación, b) la comparación de intervenciones alternadas, y c) la 
confiabilidad en observadores. 
Alteración de fases o condiciones durante la experimentación 
No  existe  una  regla  clara  para  alternar  las  fases.  La  que 
generalmente se utiliza para cambiar de una fase a otra es que los datos 
sean estables. La estabilidad se refiere fundamentalmente a la ausencia 
de tendencia y a una variabilidad relativamente pequeña en un nivel de 
ejecución dado. 
Idealmente,  una  línea  base  debería mostrar  ausencia  de  tendencia 
antes de introducir una intervención; sin embargo, Kazdin (1978) señala 
que  este  punto  tiene  una  excepción,  que  cuando  se  espera  que  la 
intervención  cambie  la  conducta  en  dirección  opuesta  a  la  tendencia 
observada  en  la  línea  base,  la  tendencia  no  es  un  Problema.  El 
problema  se  presenta  cuando  se  obtiene  una  tendencia  en  el  mismo 
sentido  que  esperamos  produzca  el  tratamiento,  aunque  aun  así  es 
posible que al  seraplicado, éste altere el  tamaño de  la pendiente pero 
no  su  signo.  En  otras  tanto  los  datos  de  línea  base  como  los  del 
tratamiento pueden mostrar  la  tendencia, pero  la  inclinación puede ser 
mayor en una de estas dos fases. 
Además de  la  tendencia,  la excesiva variabilidad en  los datos  suele 
interferir  en  la  validez  de  las  posibles  conclusiones  acerca  del 
tratamiento. 
La  identificación  de  alguno  de  los  factores  que  contribuyen  a  la 
variabilidad puede proporcionar información acerca de las variables que 
controlan la conducta proveer sugerencias para la intervención; es decir, 
la variabilidad puede resultar de  fuentes que sean  importantes conocer 
antes  de  iniciarla  intervención.  Por  consiguiente,  el  análisis  de  las 
fuentes  de  variabilidad  es  un  elemento  que  debe  tenerse  en 
consideración dentro de estos diseño (para estudiar algunas técnicas de 
anal  nivel,  la  tendencia  y  las  fuentes  de  variabilidad  en  este  tipo  de 
diseño, véase el capítulo 7). 
Otra dificultad que se encuentra al tratar de diseñar una investigación 
con esta metodología es el  tiempo de duración de cada fase. La razón 
es que el investigador necesita examinar los datos para determinar si la 
información es lo bastante clara como para hacer predicciones acerca de 
la ejecución. La presencia de tendencia o la excesiva variabilidad indican 
que la información puede no ser lo suficientemente clara; por lo tanto, es 
mis útil esperar a que surja una tasa de ejecución estable. 
Actualmente no hay un criterio objetivo sobre  las  reglas de decisión 
para cambiar de una fase a otra. Ocasionalmente algunos investigadores 
han  intentado  especificar  criterios  objetivos,  que  indiquen  las 
condiciones en las cuales las fases de línea base o experimental pueden 
ser cambiadas. 
El  problema  que  se  ha  enfrentado  al  tratar  de  establecer  criterios 
objetivos es  la  poca  homogeneidad  de  los mismos. En  relación  con  la 
duración de las fases, tres puntos de datos es el mínimo necesario para 
determinar el patrón de ejecución: “el paciente puede ser observado en 
un  mínimo  de  tres  ocasiones  con  el  propósito  de  asegurar  una  línea 
base  satisfactoria"  (Bellack  y  Hersen,  1978,  pág.  25).  Por  otro  lado,
MÓDULO 0500- METODOLOGÍA I. LA INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN EL CAMPO DE LA PSICOLOGÍA DE LA SALUD 9 
P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
Kazdin  (1978)  afirma  que  una  fase  puede  ser  cambiada  cuando  la 
variabilidad  se  acerca  al  nivel medio  de  ejecución  y  cae  dentro  de  un 
rango específico durante un periodo de cinco días, o cuando un número 
de puntos consecutivos no están en  la misma dirección que se espera 
que el tratamiento produzca. En el capítulo 7 de este libro se ilustra una 
técnica  cuantitativa  sencilla  para  determinar  la  estabilidad  en  tipo  de 
diseño de tiempo. 
Comparación de intervenciones alternadas 
Cuando  el  investigador  está  interesado  en  demostrar  o  evaluarla 
eficacia  relativa  de  diferentes  intervenciones  en  un mismo  sujeto,  esta 
eficacia es difícil de determinar debido a la probabilidad de confundir los 
efectos  de  cada  uno  de  los  tratamientos  con  la  secuencia  u  orden  de 
presentación.  Si  los  niveles  de  ejecución  del  sujeto  difieren  en  las 
distintas intervenciones, el investigador puede hacer un juicio acerca de 
la  eficacia  relativa  de  las  intervenciones;  sin  embargo,  invariablemente 
los  efectos  de  dos  intervenciones  se  confunden  con  el  orden  de 
presentación. 
Hay dos opciones que intentan solucionar este problema. La primera 
consiste  en  retomar  las  condiciones  de  líneas  base  entre  dos  o  más 
intervenciones, lo cual tiene la finalidad de recobrar el nivel de ejecución 
de la línea base original y así disponer de un índice de comparación más 
objetivo  entre  los  tratamientos.  La  segunda  es  variar  de  una  manera 
sustancial  el  diseño  que  ha  de  utilizarse;  esto  se  hace  siempre  que  el 
investigador esté sumamente interesado en continuar trabajando con un 
solo sujeto. Los diseños que pueden comparar dos o más tratamientos 
eliminando  la  secuencia  de  presentación  como  variable  de  confusión, 
son los diseños de línea base múltiple, línea multielemento, de programa 
múltiple, etcétera. 
Confiabilidad entre observadores 
En  la  mayoría  de  los  casos,  la  conducta  del  sujeto  se  evalúa 
diariamente  sobre  el  curso  de  las  condiciones  de  lútea  base  e 
intervención. Frecuentemente, los observadores registran si la conducta 
ha  ocurrido,  basados  en  sus  juicios  y  en  la  definición  de  la  respuesta; 
ocasionalmente, se utilizan aparatos automáticos de registro Ahora bien, 
los juicios humanos son la característica más sobresaliente en el registro 
de  las  respuestas  del  sujeto,  y  puede  generarse  la  duda  acerca  de  lo 
adecuado de  los procedimientos de evaluación y  la consistencia con  la 
que se realizan las observaciones. 
En  relación  con  lo  anterior,  existe  una  regla  general  que  establece 
que una condición mínima en la observación de las conductas del sujeto 
es  la  evaluación  de  la  confiabilidad  entre  observadores  en  puntos 
diferentes  a  través  del  experimento  (Kazdin,  1978).  El  control  de  la 
confiabilidad debe ser distribuido en cada una de las fases para asegurar 
que el sesgo de los observadores y los cambios de criterio en el registro 
de  las  respuestas  no  se  están  confundiendo  con  el  efecto  del 
tratamiento.  Idealmente,  la  confiabilidad  entre  observadores  debería 
evaluarse de  forma discreta debido a que el conocimiento por parte de 
los observadores de que  la confiabilidad está siendo controlada, influye 
en el registro de las respuestas. 
La confiabilidad en si misma es un constructo complejo, que puede 
inferirse  a  través  de  varias  operaciones  aritméticas;  sin  embargo,  hay 
que  tener  siempre  presente  que  debido  a  que  la  estimación  de  la 
confiabilidad  entre  observadores  se  deriva  de  procedimientos 
estadísticos, ésta variará como una función de  los método estadísticos 
empleados  para  el  cálculo  del  coeficiente  de  acuerdo  entre 
observadores.  Existe  un  gran  cantidad  de  índices  de  acuerdo  que 
pueden utilizarse para estimar la confiabilidad por ensayo o sesión, así 
como  también  la  estructura  conductual  secuencia)  (Anguera,  1983; 
Birkimer y.  Brown,  1979; Gottman,  1980; Hartmann, 1977; Hollenbeck, 
1978; Silva, 1984). 
En lo que toca a la elección del índice estadístico, Hollenbeck (1978) 
sostiene  que  dicha  elección  se  asocia  con  el  segmento  conductual  de 
interés,  que  incluye  tanto  el  tipo  de  datos  generales  (frecuencia, 
duración, tiempo muestreado, etc.), como el nivel de las unidades en el 
sistema de codificación (molar o molecular). 
Consideraciones Estadísticas De Los Diseños N=1 
En  cualquier  experimento,  la  asignación  al  azar  es  esencial  para 
determinar la justificación estadística de los efectos del tratamiento. Para 
el  caso  de  experimentos  con  N  =  1,  la  asignación  al  azar  solamente 
justifica las conclusiones acerca de los efectos de los tratamientos en la 
conducta  de  los  organismos,  paro  no  así  la  utilización  de  pruebas 
estadísticas, ya que  la significación estadística es determinada por una 
distribución de probabilidad con eventos independientes. 
Recientemente  se  ha  dedicadogran  atención  a  los  problemas
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P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
relacionados con la aplicación del análisis estadístico convencional. Los 
problemas  se  refieren  a  que  los  efectos  del  tratamiento  no  pueden 
atribuirse a la variable independiente sin asignación al azar, además de 
que  dichos  efectos  no  pueden  generalizarse  a  una  población  si  no  se 
tiene al menos una muestra aleatoria de la misma. 
La  aplicación  de  estadística  convencional  en  diseños  N  =  1  es 
cuestionable, ya que no se cuenta con una muestra al azar, aunque las 
ocasiones de tratamiento se asignen aleatoriamente. 
Para  la  evaluación  de  los  resultados  de  los  diseños  de  series  de 
tiempo  con  N  =  1,  la  aplicación  depruebas  estadísticas  no  puede 
justificarse  sobre  la  base  de  modelos  de  muestreo  aleatorio,  modelos 
que  subyacen  a  las  pruebas  estadísticas  paramétricas;  ya  que  no  es 
posible usar parámetros o estimadores de una comparación de grupos 
para estimar o describir fenómenos individuales. 
El modelo de muestreo aleatorio supone que la medida asociada con 
un elemento seleccionado al azar es  independiente de  las medidas de 
otros elementos en la muestra. Entonces, con referencia a un diseño de 
series  de  tiempo,  la  suposición  de  independencia  implica  que  la 
respuesta  de  un  sujeto,  asociada  con  un  tratamiento  en  un  tiempo 
determinado,  es  independiente  del  número  de  tratamientos  aplicados 
antes de ese tiempo. 
En la investigación de series de tiempo con N = 1, la independencia 
de  las  observaciones  no  se  presenta,  ya  que  observaciones  de  un 
mismo  sujeto  en  puntos  sucesivos  en  el  tiempo  tienden  a  estar 
correlacionadas. 
Así, la evaluación estadística para experimentos de N = 1 ha estado 
limitada  debido  a  que  los  datos  generados  en  estos  experimentos 
presentan dependencia serial. 
El  término  serial  alude  al  hecho  de  que  el  orden  temporal  de  las 
medidas  es  una  propiedad  inherente  e  inviolable  de  las  mismas,  y  el 
término dependiente se refiere a la relación entre medidas en las series 
temporales ordenadas. Esta propiedad no se considera muy importante 
porque no puede determinarse visualmente. 
La dependencia serial en observaciones sucesivas puede evaluarse 
mediante  el  examen  de  la  autocorrelación  en  los  datos.  La 
autocorrelación  se  refiere  a  la  correlación  entre  puntos  de  datos 
separados  por  diferentes  intervalos  de  tiempo  (lags)  en  la  serie  (este 
tema se aborda más profundamente en el capítulo 17). 
La autocorrelación indica la extensión para la cual una medida en un 
punto del al tiempo puede predecirse a partir de medidas en otro punto 
de  tiempo  de  la  serie.  Kazdin  (1978)  afirma  que  si  la  correlación  es 
significativamente diferente de cero, ello  indica que una ejecución dada 
en un punto en el  tiempo puede ser predicha a partir de una ejecución 
dada en una ocasión previa. 
Análisis Visual De Los Datos 
Otro punto importante dentro de la formulación del plan terapéutico es 
la  forma  en  que  se  analizarán  los  datos  que  arroje  la  aplicación  del 
tratamiento. 
El  análisis  visual  ha  sido  la  técnica  favorita  de  los  investigadores 
conductuales,  lo  que  ha  propiciado  un  rechazo  hacia  las  técnicas  de 
medición y análisis y, como consecuencia, la suposición de que un mero 
examen visual basta para evaluar la magnitud de los efectos. 
Esta  actitud  ha  creado  una  gran  contradicción  en  la  investigación 
conductual, que consiste en "...que los más radicales representantes del 
objetivismo  y  la  cuantificación  se  vean  reducidos  a  una  inspección 
subjetiva  y  que  por  lo  tanto  dependan  de  la  experiencia  para  hacer 
decisiones trascendentales en su actividad" (Castro, 1977, pág. 38). 
La  controversia  que  se  ha  generado  en  tomo  al  rechazo  de  las 
estadísticas  ha  surgido  más  bien  a  partir,  por  un  lado,  del 
desconocimiento de la información que proporciona este tipo de análisis 
y,  por  otro,  de  tratar  de  validar  cualquier  cambio  que  produzca  la 
intervención  en  términos  de  la  significancia  estadística,  sin  tener  en 
cuenta la significancia clínica del cambio. 
De esta  forma  los análisis  visual o estadístico no deben concebirse 
como  inadecuados,  en  contraposición  mutua,  puesto  que  ambos 
constituyen  un  todo  en  el  proceso  de  evaluación  para  demostrar  el 
efecto  del  tratamiento,  por  cuanto  la  inspección  visual  permite  sacar 
conclusiones  con  base  en  la  propia  experiencia  que  tenga  el 
experimentador  para  detectar  visualmente  cambios  o  patrones 
significativos  de  la  conducta  (Sidman,  1978),  mientras  que  las 
conclusiones  fundamentales  en  criterios  estadísticos  se  basan  en 
principios probabilísticos. 
Análisis Visual 
Parsonson  y  Baer  (1978)  efectuaron  una  revisión  exhaustiva  de  la 
forma  y  el  tipo  de  las  gráficas  más  comúnmente  utilizadas  en  la 
investigación  conductual  con  diseños  de  series  de  tiempo.  (Para  el
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S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
análisis  y  construcción  de  este  tipo  de  gráficas,  véase  el  cap.  5).  Los 
citados autores identificaron los siguientes patrones que pueden presen­ 
tarse  en  una  gráfica  y  que,  además,  son  relevantes  para  un  análisis 
posterior  de  los  datos:  a)  estabilidad  en  la  línea  base,  b)  variabilidad 
dentro  de  las  fases,  c)  variabilidad  entre  las  fases,  d)  sobrelapamiento 
entre  puntuaciones  de  fases  adyacentes,  e)  cambios  de  tendencia 
dentro de los fases, f) cambios de tendencia entre fases adyacentes, y g) 
cambios de nivel entre fases. 
De  esta  forma,  es  posible  observar  que  el  análisis  visual  de  los 
diseños de series de tiempo examina simultáneamente la dirección y los 
cambios de nivel, a través de fases, y tres cambios característicos en la 
interfase: a) cambios en el nivel, que se refiere a cambios en el punto de 
interrupción y es visto como una discontinuidad en la serie de una fase a 
otra b) cambios en la pendiente de la serie, y c) presencia y ausencia de 
tendencia,  que  se  refiere  a  cualquier  pendiente  lineal  gradual, 
ascendente  o  descendente,  en  las medidas  de  la  serie  dentro  de  una 
fase o condición. 
Jones, Vaught y Weinrott (1977) identificaron algunas formas en que 
podrían  presentarse  los  datos  de  series  de  tiempo  entre  fases 
adyacentes,  considerando  los patrones  de cambio de  la serie. En este 
trabajo sólo se presentarán tres de los más significativos. 
a) Cambios en el nivel, tendencia cero, no cambios en pendiente. Los 
cambios  en  el  nivel  en  el  punto  de  interrupción  podrían  dar  un 
decremento en  las medidasa) un  incremento en  la fase de  tratamiento 
b) como se muestra en la figura 2.1.  b)  No  cambios  en  el  nivel,  tendencia  no  cero,  no  cambios  en 
pendiente. Aquí, la serie muestra una tendencia ascendente en la línea 
base, que continúa sin cambios a través de la fase de intervención a), o 
descendente b), como se aprecia en la figura
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S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
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c)  No  cambios  de  nivel,  tendencia  no  cero  y  cambio  abrupto  de 
pendiente. En este caso, la serie puede tener una tendencia ascendente 
a)  o  descendente  b)  en  la  primera  fase,  y  un  cambio  abrupto  en  la 
segunda (figura 2.3).  Análisis Estadístico 
En  los  datos  hipotéticos  correspondientes  a  todos  los  esquemas 
presentados,  algunos  muestran  patrones  fáciles  de  evaluar  a  simple
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vista, mientras  que  otros  no.  Si  alguna  vez  se  intentara  evaluar  estos 
patrones  mediante  estadística  convencional,  pasando  por  alto  la 
dependencia  serial  de  los  datos,  en  ocasiones  se  obtendrían 
conclusiones erróneas. 
Si  utilizamos  alguna  prueba  tradicional  para  evaluar  el  patrón  que 
aparece  en  la  figura  2.4  a)  en  donde  no  hay  cambio  de  nivel,  la 
tendencia es no cero, no hay cambio de pendiente y el patrón de la serie 
no muestra ningún cambio a través de las fases; pero si contrastamos la 
media de  línea base con  la de  la  fase de  tratamiento y aplicamos una 
prueba  de  significación,  es  muy  posible  que  obtengamos  sensibles 
diferencias entre las fases (figura 2.4.b). 
Las medidas de las dos fases difieren y esta diferencia se ve como un 
cambio  en  el  nivel.  Ya  que  el  término  nivel  se  reserva  para  datos 
correlacionados,  mientras  la  medida  se  emplea  para  describir  la 
tendencia  central  en  datos  no  relacionados,  si  una  serie  de  tiempo  es 
transformada serialmente en medidas no relacionadas, entonces el nivel 
y la media son las mismas (Iones, Vaught y Weinrott, 1977). 
Si  aplicamos  una  prueba  estadística  convencional  (t  o  ANAVAR), 
puede  suceder  que  haya  diferencias  significativas entre  las medias  de 
las das fases; pero esta afirmación conduces una conclusión errónea, ya 
que  las  pruebas  convencionales  tienen  en  cuenta  la  tendencia  de  las 
series temporales serialmente dependiente. 
Otro patrón que puede presentarse en una serie de tiempos es el que 
se muestra en la figura 2.5 a) en donde a simple vista se infiere que el 
tratamiento aplica fue efectivo, ya que cambió de signo la pendiente de 
la serie.
MÓDULO 0500- METODOLOGÍA I. LA INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN EL CAMPO DE LA PSICOLOGÍA DE LA SALUD 14 
P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
En  la figura 2.5 observamos que no hay cambios en el nivel, que  la 
tendencia  es  no  cero  y  hay  un  cambio  abrupto  de  pendiente.  Si 
obtenemos  la  media  en  ambas  fases,  estas  medias  no  cambian,  es 
decir, son iguales; en consecuencia, si se aplica una prueba estadística 
convencional para evaluar este patrón, no se detectarán  las diferencias 
observadas  en  las  fases.  Las  medias  podrían  presentarse  como  se 
muestra en  la figura 2.5 b). 
Además de estos problemas  y a causa de otros más,  las pruebas 
estadísticas  convencionales no  son  aplicables  a  los  datos  obtenidos  a 
partir de una investigación con diseños de N = 1. 
Kazdin  (1976)  hizo  una  breve  revisión  de  las  técnicas  estadísticas 
utilizadas para evaluar los diseños de series de tiempo con N = 1, entre 
las que señala: 
a)  análisis estadístico de series de tiempo, 
b)  pruebas de asignación aleatoria, 
c)  prueba Rn de Revusky, 
d)  el método de la partición media de la tendencia. 
La descripción y el uso de estas pruebas rebasa el objetivo de este 
capítulo. 
Criterio Experimental Y Criterio Terapéutico 
Cuando se ha terminado el experimento, el paso siguiente dentro del 
proceso  de  evaluación  es  analizar  la  efectividad  de  una  intervención 
sobre la conducta de interés, lo cual se efectúa a partir de dos criterios: 
el experimental y el terapéutico. 
Criterio Experimental 
Se  refiere  a  la  comparación  de  los  niveles  de  ejecución  de  la 
conducta  durante  la  intervención,  con  aquellos  que  habrían  sido 
probables  si  la  intervención  no  se  hubiera  presentado.  Este  criterio 
también se aplica a los diseños de grupos. Sin embargo, los diseños de 
caso único generalmente no cumplen este criterio con la sola aplicación 
de análisis estadístico, sino por medio de la replicación de los efectos del 
tratamiento sobre el tiempo. 
Según  Kazdin  (1978),  en  un  diseño  de  caso  único  el  criterio 
experimental  se  determina  de varios modos:  a)  si  la ejecución  durante 
una  fase  de  intervención  no  se  sobrelapa  con  la  ejecución  durante  la 
fase  de  línea  base  cuando  estos  datos  se  grafican,  los  efectos 
generalmente se consideran confiables y b) un criterio más común para 
la evaluación experimental  consiste en  identificar  la  tendencia en cada 
fase;  si  las  condiciones  de  líneas  base  muestran  cambios  en  la 
tendencia cuando las fases son alternadas, la confiabilidad de los datos 
y los efectos de la intervención resultan generalmente válidos. 
Como  se  ha  mencionado,  uno  de  los  problemas  al  evaluar 
experimentalmente la efectividad de un tratamiento con diseños de caso 
único  es  que  se  ha  utilizado  exclusivamente  la  inspección  visual  para 
determinar  si  la  magnitud  de  los  cambios  a  través  de  las  fases  es 
significativa.  Un  índice  que  puede  agregarse  en  la  evaluación
MÓDULO 0500- METODOLOGÍA I. LA INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN EL CAMPO DE LA PSICOLOGÍA DE LA SALUD 15 
P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
experimental  de  los  efectos  de  intervención  es  el  análisisestadístico, 
puesto  que  permite  determinar  la  confiabilidad  de  los  efectos  en 
situaciones en las que la inspección visual es débil y poco confiable. 
Criterio Terapéutico 
Se  refiere  al  valor  o  importancia  del  cambio  conductual;  esto  es,  la 
significación clínica de los efectos del tratamiento. Por consiguiente, para 
valorar la importancia clínica del cambio, primero se debe determinar si 
la  conducta  problema  seleccionada  que  ha  de  alterarse  tiene  por  si 
misma importancia clínica y social. 
El  criterio  clínico  es  más  difícil  de  satisfacer  que  el  criterio 
experimental  ya que se puede encontrar  confiabilidad en  la efectividad 
de  un  tratamiento  a  través  de  inspección  visual  y/o  de  análisis 
estadístico,  pero  esto  no  necesariamente  nos  informará  acerca  de  la 
importancia del cambio. Así, el  criterio preciso para evaluar si el efecto 
del  tratamiento  es  clínicamente  importante  es  difícil  de  especificar, 
debido  en  parte  a  que  los  individuos  que  rodean  al  paciente  o  bien  el 
paciente mismo,  son  los  que  determinan  el  nivel  de  conducta  que  es 
aceptable. 
Recientemente,  la  metodología  experimental  de  caso  único  se  ha 
esforzado  en  evaluar  de manera  objetiva  si  los  efectos  del  tratamiento 
son  clínicamente  significativos.  Los  procedimientos  para  evaluar  la 
importancia  de  los  efectos  del  tratamiento  reciben  el  nombre  de 
validación  social.  Por  lo  general,  la  validación  social  consiste  en 
determinar si los cambios conductuales son clínicamente importantes en 
el contexto social al que pertenece el cliente. La validación social de los 
cambios se puede determinar por medio de dos métodos. El primero es 
un método de comparación social, en el cual la conducta del paciente se 
compara,  antes  y  después,  con  la  conducta  no  desviada  de  sus 
compañeros.  La  pregunta  que  responde  esta  comparación  es  si  la 
conducta del paciente después del tratamiento es distinguible del  rango 
normativo de conducta de sus compañeros. El segundo método es el de 
evaluación  subjetiva;  aquí  la  conducta  es  evaluada  por  los  individuos 
que  tienen estrecho contacto con el paciente, quienes determinan si el 
cambio  producido  durante  la  terapia  es  efectivo.  La  pregunta  que  se 
deriva  de  este  método  es  si  el  cambio  conductual  demostrado  en  el 
tratamiento  conduce  a  diferencias  cualitativas  en  la  forma  en  que  el 
sujeto es percibido por otros. 
Si bien es cierto que la investigación en la práctica clínica ha tomado 
el  criterio  clínico  o  terapéutico  como  una  característica  central  de  la 
evaluación del tratamiento, no está por demás señalar que al evaluar los 
resultados de la terapia se debe considerar tanto el criterio experimental 
como el clínico, sin olvidar que el, hecho de encontrar significación visual 
y/o  estadística  en  los  cambios  no  garantiza  la validación  social  de  los 
mismos. Por consiguiente, es necesario  incorporar a  la práctica ambos 
tipos de criterios. 
El Trabajo Terapéutico Con Casos Individuales 
Y El Proceso De Investigación 
En  la  práctica  clínica,  la  investigación  de  caso  único  ha  sido  muy 
escasa,  puesto  que  se  ha  limitado  únicamente  a  la  selección  de  la 
conducta problema y a la especificación de las variables que la controlan 
o mantienen, con la finalidad de seleccionar una serie de objetivos que 
han  de  alcanzarse  mediante  la  intervención  terapéutica.  Por 
consiguiente este tipo de investigación se encamina más al estudio de la 
variable dependiente que al análisis de las variables independientes que 
produjeron los cambios en la conducta meta. De esta manera, la práctica 
clínica  se  ha  centrado  más  en  la  solución  de  problemas  que  en  la 
formulación  exploratoria  de  teorías  explicativas  de  la  conducta  de 
interés.  Este  estado  de  cosas  ha  originado  que  en  el  desarrollo  de  la 
psicología clínica se presente una paradoja que se refleja en el  interior 
de dicha disciplina como  la división entre  investigadores y practicantes 
(Hayes, 1981; Hersen y Barlow, 1976). 
Uno de los elementos fundamentales que propició esta división fue la 
aparición  de  los  diseños  estadísticos  derivados  de  la  línea  de 
investigación hipotético­deductiva, conocidos con el nombre de diseños 
de grupo, en los cuales los estadísticos señalan a la asignación aleatoria 
como una técnica efectiva de control y desarrollan poderosas pruebas de 
verificación  de  hipótesis  estadísticas.  De  este  modo,  el  auge  de  la 
metodología  grupal  influyó  considerablemente  en  la  proliferación  de 
investigaciones con grandes grupos de sujetos. 
La  metodología  grupal  exige  el  cumplimiento  de  ciertos  requisitos, 
tales como: a) pasar de afirmaciones generales a otras más particulares 
hasta  acercarse  a  la  realidad  concreta,  a  través  de  indicadores  o 
referentes  empíricos,  b)  elección  aleatoria  de  la  muestra,  c)  grandes 
grupos de sujetos, d) en algunos casos, normalidad de la población de la 
que se extrae la muestra, e) grupos homogéneos, f) escalas de medición 
de alta precisión, y g) datos independientes.
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P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
Como puede observarse con estas restricciones realizar investigación 
en  la  práctica  clínica  era  muy  poco  probable,  puesto  que  los 
requerimientos  propios  de  la  metodología  grupal  rara  vez  podían 
cumplirse:  era  casi  materialmente  imposible  que  el  terapeuta,  en  su 
práctica  profesional,  lograra  reunir  un  conjunto  de  pacientes  que 
satisficieran estos requisitos para verificar los efectos de un tratamiento. 
Sin embargo, aunque algunos estudiosos han considerado el método 
hipotético­deductivo  como  el  objetivo  deseable  para  cualquier  ciencia 
desarrollada  y  como  una  forma  especial  de  construcción  de  teorías, 
investigadores como Skinner orientan su trabajo con base en cantidades 
mínimas de sujetos, utilizando como control no a la asignación aleatoria 
sino  la eliminación y  la constancia. De esta  forma,  "...el punto de vista 
skinneriano  es  radicalmente  inductivo.  Una  ciencia  experimental  del 
comportamiento  tiene  que  partir  del  descubrimiento  de  una  serie  de 
conceptos  empírico  que  sirvan  como  puntos  de  referencia  para  su 
extensión al análisis experimental de  la conducta humana" (Ruiz, 1978, 
pág. 14). 
Con  la  aparición  del  método  inductivo  como  aproximación  al 
conocimiento  psicológico,  en  el  cual  se  pone  el  acento  en  el  estudio 
exhaustivo  de  un  solo  sujeto  las  conclusiones  tienen  un  carácter 
probable,  que  se  incrementa  a  medida  que  aumenta  el  número  de 
hechos particulares que se examinan. De aquí que no se  inicie con un 
conjunto  de  hipótesis  relativas  al  área  que  se  quiere  investigar,  ni  que 
tampoco  su  objetivo  sea  la  explicación  del  campo  general  del 
comportamiento a  través de una  teoría hipotético­deductiva sino,  como 
señala Ruiz (1978),  la utilización de  la  teoría como instrumento para el 
avance de la investigación y no como un fin en si mismo. 
La  sistematización  y  explicación  del  método  inductivo  dentro  de  la 
psicología  tiene su origen  inmediato en  los estudios de Sidman (1978). 
Aunque para  fundamentarlo Sidman partió deestudios realizados en el 
área  de  la  psicología  experimental  básica,  el  método  pronto  fue 
adoptado  por  los  investigadores  aplicados  en  el  área  clínica;  sin 
embargo, en tanto siguió circunscrito al ámbito de estudios de laboratorio 
la división entre investigadores y practicantes se mantuvo vigente. 
Hayes  (1981)  menciona  algunas  de  las  razones  por  las  que  la 
metodología caso único derivada de líneas de investigación inductiva no 
ha  sido  aplicada  consistentemente  dentro  de  la  práctica  profesional 
clínica;  entre  ellas  destacan:  a)  una  gran  proporción  de  los  cursos  de 
metodología  individual  o  de  series  de  tiempo  son  impartidos  por  no 
clínicos (matemáticos, físicos, estadísticos o psicólogos experimentales), 
b)  se  asocia  con  el  conductismo,  debido  a  que  históricamente  la 
metodología  de  caso  único  ha  sido  más  ampliamente  desarrollada  y 
usada por los, conductistas, razón por la cual a menudo se rechaza, y c) 
la  mayoría  de  los  clínicos  no  pueden  distinguir  entre  metodología  de 
investigación y una aproximación de comparación de grupos, puesto que 
para  ellos  la  investigación  con  comparación  de  grupos  es  realmente 
investigación, mientras que el trabajo con un paciente no lo es. 
Como  Hayes  (1981)  menciona,  la  práctica  profesional  en  muchas 
ocasiones parece ser un tipo de experimentación de caso único, ya que 
la  lógica para  Ileva a cabo tanto la  terapia como  la experimentación es 
similar. De esta forma, para investigar en la práctica clínica solamente es 
necesario:  a)  tomar  medidas  repetidas  sistemáticas,  b)  especificar  el 
tratamiento, c) determinar las estrategias del diseño que ha de utilizarse, 
y  d)  usar  elementos  existentes  en  los  diseños  para  tomar  decisiones 
clínicas acerca de la mejoría. 
Para lograr este objetivo es necesario tener presente que cuando se 
desea  investigar  en  la  práctica  clínica,  todos  los  trabajos  de  series  de 
tiempo o de caso único se basan en la combinación de elementos dentro 
de  diseños  lógicos;  dichos  elementos  comprenden  medidas  repetidas, 
establecimiento  del  grado  de  variabilidad  intrasujeto  especificación  de 
las  condiciones  de medida  y  la  réplica.  Sin  embargo,  como menciona 
Kazdin (1978), los fundamentos de los diseños de caso único o series de 
tiempo  son  similares  de  la  investigación  tradicional  de  grupos.  En  la 
experimentación  de  caso  único,  el  efecto  de  la  intervención  se  evalúa 
mediante la comparación de la ejecución bajo la influencia de diferentes 
niveles  de  una variable  dada;  es  decir,  el mismo  sujeto  es  expuesto  a 
diferentes  condiciones experimentales. De  este modo,  se  advierte  que 
en  la  investigación  de  caso  único,  al  igual  que  en  la  investigación  de 
grupos, la característica fundamental es la comparación de la ejecución 
en diferentes condiciones. 
Si  bien  es  cierto  qUe  tanto  la  investigación  tradicional  de  grupos 
como  la  de  series  de  tiempo  o  de  casos  único  comparten  la 
característica de evaluar  las ejecuciones en diferentes condiciones,  las 
mismas difieren en cuanto a la forma de confrontar los datos dentro de 
cada condición y entre cada una de éstas. En la metodología grupal,  la 
comparación  de  los  datos  entre  las condiciones  se  efectúa  a  partir  de 
cambios en la media y en la varianza de la ejecución, mientras que en la 
metodología de series de  tiempo  los parámetros de comparación de  la 
serie  son  el  nivel,  la  tendencia  y  la  pendiente,  y  éstos  a  su  vez  se 
evalúan en los cambios que sufren tanto dentro de una condición como
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P Pa ar ra a p pr ro of fu un nd d i iz za ar r e en n e es st te e t t i ip po o d de e c co on nt te en ni id do os s c co on ns su ul lt te e l la a o ob br ra a: : 
S Si i l lv va a A A ( (1 19 99 92 2) ). . M Mé ét to od do os s c cu ua an nt t i i t ta at t i iv vo os s e en n p ps si ic co ol lo og gí ía a. . U Un n e en nf fo oq qu ue e m me et to od do ol ló óg gi ic co o. . M Mé éx xi ic co o: : T Tr r i i l l l la as s. . 
UNIDAD II. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN CON INDIVIDUOS EN LOS PSICOLOGÍA DE LA SALUD 
entre condiciones (véanse los capítulos 7 y 17). De aquí que para Hayes 
(1981)  existan  tres  tipos  generales  de  estrategias  de  investigación  de 
caso único: series de tiempo intra, inter y combinadas. 
La  decisiones  acerca  de  la  efectividad  de  un  tratamiento  en  la 
metodología  de  caso  único  generalmente  se  toman  como  base  en  los 
cambios de nivel y de tendencia de la serie de tiempo en las diferentes 
condiciones.  No  obstante,  cuando  en  la  práctica  clínica  se  usa  esta 
metodología  con  fines  de  investigación,  resulta  difícil  utilizar  los 
parámetros de nivel  y de  tendencia como  indicadores de  la efectividad 
de  un  tratamiento,  puesto  que  en  la  práctica  clínica  profesional  los 
objetivos de investigación deben supeditarse a los objetivos terapéuticos 
terminales; por ejemplo, el mantenimiento, establecimiento o eliminación 
de una conducta problema. De tal modo, en algunos casos es necesario 
tomar como criterio de decisión de efectividad el tiempo en sesiones o el 
número de ensayos en que por medio de este tratamiento se alcanza el 
objetivo terapéutico terminal. Cuando éste es el caso, el análisis del nivel 
y  la  tendencia del patrón de  la serie de  tiempo generado en diferentes 
condiciones  pasa  a  un  segundo  término,  debido  a  que  el  énfasis  se 
pondrá  en  el  tiempo  que  tarda  el  paciente  en  alcanzar  el  objetivo 
terminal. La ventaja de esta cuestión es que puede ser más fácil hacer 
compatible  tanto  el  objetivo  de  la  investigación  como  el  objetivo 
terapéutico;  es  decir,  que  ambos  no  se  contrapongan,  puesto  que  su 
incompatibilidad dificulta el proceso de investigación y, en el peor de los 
casos, lo vuelve imposible. 
De lo anterior se desprende que la metodología de series de tiempo o 
de  caso  único  puede  utilizarse  en  la  práctica  clínica  profesional  para 
hacer  investigación,  con  lo  cual  se  rompería  la  división  entre 
investigadores  y  practicantes.  Por  otro  lado,  la  adopción  de  la 
metodología de caso único en  la práctica clínica permitiría, además de 
abocarse  a  la  selección  de  estrategias  de  tratamiento  para  la  solución 
del problema del paciente, llevar a cabo una investigación que responda 
a preguntas que se haya hecho el  terapeuta mismo, o a  formulaciones 
teóricas  exploratorias  o  que  comprueben  teorías  existentes  en  la 
disciplina. Por consiguiente, no sólo se responde a  las expectativas del 
paciente o de sus colaterales, sino que también se estará dando apoyo 
al  marco  teórico  que  sustenta  la  práctica  clínica  del  psicólogo.  Por 
ejemplo,  en  un  trabajo  de  Aragón  y  Silva  (1984),  a  pesar  de  que  los 
objetivos  de  investigación  estuvieron  supeditados  a  los  objetivos 
terapéuticos,  fue  posible  responder,  a  través  de  la  explicitación  de 
hipótesis de investigación y de la elaboración de un plan estructurado, a 
algunas  suposiciones  teóricas  acerca  de  la  efectividad  de  ciertos 
métodos de entrenamiento en articulación a un  sujeto hipoacúsico, así 
como también a la relación que éstos guardaban con la rapidez con que 
se establecían conceptos.