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MÓDULO 2201- LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LA PSICOLOGÍA 1 
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SSiillvvaa AA ((11999922)).. MMééttooddooss ccuuaannttiittaattiivvooss eenn ppssiiccoollooggííaa.. UUnn eennffooqquuee mmeettooddoollóóggiiccoo.. MMééxxiiccoo:: TTrriillllaass..
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. 45-70.
DDiisseeññoo ddee iinnvveessttiiggaacciióónn ccoonn NN==11,, oo ddee sseerriieess ddee ttiieemmppoo ..22
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
UNIDAD IV .
PPRRIINNCCIIPPIIOOSS BBÁÁSSIICCOOSS DDEE LLAA IINNVVEESSTTIIGGAACCIIÓÓNN
CCOONN SSUUJJEETTOOSS IINNDDIIVVIIDDUUAALLEESS EENN LLAA
PPSSIICCOOLLOOGGÍÍAA
 UNIDAD IV PRINCIPIOS BÁSICOS DE LA INVESTIGACIÓN CON SUJETOS INDIVIDUALES EN LA PSICOLOGÍA 
MÓDULO 2201- LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LA PSICOLOGÍA 2 
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 UNIDAD IV PRINCIPIOS BÁSICOS DE LA INVESTIGACIÓN CON SUJETOS INDIVIDUALES EN LA PSICOLOGÍA 
DDIISSEEÑÑOO DDEE IINNVVEESSTTIIGGAACCIIÓÓNN CCOONN NN==11,, OO DDEE SSEERRIIEESS DDEE TTIIEEMMPPOO
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 
estímulo-sensación, 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 detiempo. 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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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
tiemporales 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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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 información aceres 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
conceptual-mente, 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
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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, puede ser 
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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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:
NN>>11 NN==11
IInnttrraassuujjeettoo TTiippoo II TTiippooIIIIII
IInnffrraa ee
iinntteerrssuujjeettoo TTiippoo IIII
TTiippoo IIVV
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 ENEP-Iztacala 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 ENEP-Iztacala 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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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 experimento sean 
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 ciertascaracterísticas 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 
MÓDULO 2201- LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LA PSICOLOGÍA 8 
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 ser aplicado, 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,
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MÓDULO 2201- LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LA PSICOLOGÍA 9 
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 comparaciónmás 
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 dedicado gran atención a los problemas
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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 
sifnigicativamente 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 tipode 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 
MÓDULO 2201- LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LA PSICOLOGÍA 11 
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 medidas a) 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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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.
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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
tratamientosobre 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
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experimental de los efectos de intervención es el análisis estadístico,
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 hipotético-deductiva, 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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 UNIDAD IV PRINCIPIOS BÁSICOS DE LA INVESTIGACIÓN CON SUJETOS INDIVIDUALES EN LA PSICOLOGÍA 
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 
hipotético-deductivo 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 hipotético-deductiva 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 de estudios 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 
MÓDULO 2201- LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA EN LA PSICOLOGÍA 17 
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 UNIDAD IV PRINCIPIOS BÁSICOS DE LA INVESTIGACIÓN CON SUJETOS INDIVIDUALES EN LA PSICOLOGÍA 
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 conla rapidez con que 
se establecían conceptos.