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