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 Nada de lo psicológico nos es ajeno
III Congreso Nacional de Psicología - Oviedo 2017
Universidad de Oviedo

 

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ARTÍCULO SELECCIONADO

Psicothema

ISSN EDICIÓN EN PAPEL: 0214-9915

2000. Vol. 12, Suplem.2, pp. 352-357
Copyright © 2014


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ESTIMACIÓN DE LA PRECISIÓN EN LA EVALUACIÓN DE UN PROGRAMA DE INTERVENCIÓN FAMILIAR

 

María Luisa Máiquez Chaves, Ángel Blanco Villaseñor y Carmen Capote Cabrera

Universidad de La Laguna, Universidad de Barcelona

El objetivo de este estudio es presentar el modelo de evaluación de la eficiencia seguido con el «Programa Experiencial para Padres» (Máiquez, Rodrigo, Capote y Vermaes, 1999). Este programa se desarrolló en tres centros comunitarios de la isla de Tenerife, destinados a prevención primaria y secundaria. El Programa consta de 4 Módulos, repartidos en un total de 12 Reuniones. En cada una de ellas se realizaban observaciones al grupo de padres y al guía-mediador, llevando así un seguimiento del proceso. La teoría de la generalizabilidad nos permite comprobar la validez de la estructura del diseño que hemos utilizado para poder generalizar los resultados. Encontramos que se puede mejorar la aplicabilidad del programa incrementando moderadamente el número de categorías y disminuyendo el número de observaciones y registros. De esta forma se reduce el coste del programa en personal observador sin perder información.

Efficiency of a program for family intervention. The present study is aimed to show the efficiency estimation model based on the «Experiential Program for Parents» (Máiquez, Rodrigo, Capote y Vermaes, 1999). This Program was developed in three different community centers placed on Tenerife island, which were dedicated to primary and secondary prevention. The Program is made up of 4 Modules to be treated in 12 meetings. All these meeting were especially useful not only for parents but also for the assistant-mediator to be adviced, thereby analysing the whole process. Generalisability theory allow us to prove the reliability of the design structure used in order to generalize the results. We found that a improvement of the Program application is possible, on the one hand, by increasing moderately the number of categories and, on the other hand, by diminishing the number of observations and registers. In this sense, we reduce Program costs concerning assistant staff while keeping the information level.

 
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Correspondencia: Ángel Blanco Villaseñor
Facultad de Psicología
Universidad de Barcelona
08035 Barcelona (Spain)
E-mail: ablanco@psi.ub.es

 

Cualquier intento de minimizar o eliminar un problema social implica una teoría, un programa y usualmente una gran cantidad de dinero. La eficacia de los programas para reducir dichos problemas son todos ellos problemas de la evaluación. Dado que los programas son importantes para la Comunidad puesto que deben proporcionar beneficio social y a demás son muy costosos presupuestariamente la evaluación de los mismos se considera prioritaria.

La otra cara de la moneda, la conceptualización de la investigación evaluativa se inicia con la publicación del trabajo de Campbell y Stanley (1966) sobre los diseños de investigación utilizados en la evaluación de programas educativos. Se crea así un nuevo vocabulario para la taxonomización de los diseños de investigación y para la discusión de los principios de la validez de los mismos.

La investigación evaluativa fue inicialmente la quintaesencia de la evaluación de los efectos netos de los programas y el principal problema en el diseño de investigación fue especificar las condiciones apropiadas que permitían estimaciones válidas de estos efectos netos. Las investigaciones empíricas realizadas en el ámbito de los diseños experimentales con su máxima expresión de aleatorización, de manipulación y de control no fueron la solución para la investigación evaluativa, dado los sesgos de aleatorización y de control interno debilitado que presentaban las mismas, además del concepto de manipulación que se transformaba en intervención con el fin de evaluar el impacto que producían.

Campbell y Stanley (1966) intentan solucionar este dilema, acuñando el término cuasi-experimental con el fin de cubrir el ámbito de la investigación evaluativa donde la aleatorización y el control presentaban sesgos de consideración. Aunque ellos mismos reconocen la falta de validez generada por este tipo de datos, también expresan las condiciones bajo las cuales se pueden realizar inferencias válidas desde los estudios evaluativos que usen tales tipos de diseños (Cook y Campbell, 1979); y sobre todo porque éticamente es imposible utilizar la aleatorización en la evaluación de la mayor parte de los programas.

Sin embargo, la evaluación de programas adolece de los mismos sesgos planteados por Campbell y Stanley, al tratarse de estudios aplicados que han de implementarse posteriormente con el fin de producir beneficios sociales. Por ello, el análisis de la información a través de un estudio de generalizabilidad ha sido diseñado con el fin de producir estimaciones de componentes de variancia «a priori» que podrán ser utilizados «a posteriori» para preparar más eficientemente investigaciones aplicadas que contribuyan a un beneficio social. El trabajo empírico que presentamos trata de solventar dichos problemas a través del Programa Experiencial para Padres desarrollado en centros comunitarios de Tenerife (Máiquez, 1997; Máiquez, Rodrigo, Capote y Vermaes, 1999).

Cuando se evalúa la eficacia de un programa (grado por el que un sistema social consigue sus objetivos) se analiza si éste ha producido los cambios esperados en los destinatarios elegidos en relación con los objetivos, la metodología y los contenidos propuestos. Entendida en estos términos la evaluación permite conocer el valor o el mérito del programa según sus propios criterios internos de idoneidad, definidos a partir de los indicadores de cambio propuestos. Además, como estos indicadores se suelen establecer a partir de un modelo teórico, se pueden postular las razones conceptuales del por qué se han producido tales cambios, siempre según dicho modelo.

Cuando se evalúa la eficiencia de un programa el objetivo es averiguar si podemos generalizar los resultados del programa y optimizar algunos de sus parámetros estructurales para mejorar su aplicabilidad en futuras ocasiones. Así, se puede realizar un análisis de los recursos utilizados y su estructuración, por ejemplo, los grupos de padres en una intervención familiar que se han beneficiado del mismo, la distribución de las sesiones de observación, el número de observaciones realizadas, etc. A partir de esta evaluación se puede conocer la utilidad social del programa en función de los recursos humanos y materiales invertidos en el mismo. Además, se puede mejorar el diseño del programa para que se adapte mejor a la red de servicios sociales en la que planea insertar como un recurso más de dicha red. Asimismo, pueden realizarse estudios económicos en términos de la relación coste-beneficio del programa, lo cual es muy útil cuando se busca su implantación a gran escala.

El objetivo de este estudio es presentar el modelo de evaluación de la eficiencia seguido con el Programa Experiencial para Padres en centros comunitarios de Tenerife. Partimos de la idea de que la primera aplicación de un programa de intervención es una buena ocasión para replantearse muchas decisiones que se han tomado con objeto de mejorar su eficiencia en futuras aplicaciones del mismo. Por ejemplo, podemos plantearnos mejoras relativas a las observaciones que se realizan en la evaluación del proceso: ¿cuántas categorías serían las apropiadas y las que se pueden observar en cada sesión? o ¿es necesario observar en todas las sesiones y registrar en los tres momentos de la sesión? En cualquier caso, queremos optimizar el programa manteniendo siempre la validez.

En la búsqueda de generalizar los resultados de la investigación evaluativa, Cronbach et al. (1972) asumen que la generalizabilidad del conocimiento facilita su transferencia. Podemos definir la generalizabilidad como «el grado por el cual podemos generalizar un resultado obtenido en unas condiciones particulares a un valor teórico buscado» (Blanco-Villaseñor, 1993, p. 189). La validez externa de un programa implica que tales resultados pueden ser generalizados a otros universos de generalización. Esta medida se obtiene a partir del coeficiente de generabilidad, que trata de estimar en qué medida la media observada en determinadas condiciones puede ser generalizada a la media de todas las observaciones posibles. Con este estudio pretendemos comprobar la validez de la estructura del diseño que hemos utilizado para poder generalizar los resultados, es decir, si el número de grupos, módulos, sesiones o reuniones, categorías de observación y momentos de registro en cada sesión han sido suficientes.

Por tanto, nuestros objetivos netos serán: 1) Optimizar la calidad y la precisión de la recogida de información «a priori» para generar una estructura de diseño del programa «a posteriori» con el fin de implementar dicho programa en poblaciones más amplias, centrándonos en dos fuentes de recogida de información: la observación al grupo de padres y a los mediadores, y 2) Minimizar los errores de muestreo generados por la utilización de facetas no-aleatorias en los diseños cuasi-experimentales.

La teoría de la generalizabilidad (TG) nos ofrece así un marco más satisfactorio para buscar las estimaciones de precisión de generalización y de márgenes de error, ya que es suficientemente globalizadora como para adaptarse a las condiciones particulares de cada objeto de medida (Blanco-Villaseñor, 1992; Blanco-Villaseñor, Losada y Anguera, 1991). En cualquier caso y apoyándose en el hecho de que ninguno de los factores incluidos en un diseño de evaluación tiene una primacía particular y que, por ejemplo, la diferenciación de las dificultades de los evaluadores podría ser en ciertos casos tan importantes como las de los individuos, estos autores han podido abordar una serie de casos particulares, no considerados por Cronbach et al. (1972), que requieren un nuevo marco conceptual y procedimientos más generales de cálculo.

Muestra y Estructura de Diseño

El Programa Experiencial para Padres se llevó a cabo en 6 grupos pertenecientes a tres zonas de la isla de Tenerife (Tabla 1): grupos de familias multiproblemas, compuesto por madres que tenían a sus hijos en un comedor social ubicado en Ofra, zona suburbana de Santa Cruz de Tenerife. Los otros grupos estaban compuestos por familias de diferentes niveles socioculturales, en Tacoronte, zona semirural al norte de la isla, y en La Matanza de Acentejo, una zona rural. En los tres casos en grupos de mañana y tarde. El Programa consta de 4 módulos repartidos en un total de 12 reuniones. Tanto los mediadores como los observadores, recibieron un entrenamiento previo sobre sus actuaciones; el mediador sobre los principios del programa y su misión en el grupo de padres, y los observadores sobre las categorías a observar en los padres y en el mediador.

Se elaboraron 13 categorías relacionadas con la utilización de términos, de contenidos, sobre el nivel de identificación de la acción, creencias manifestadas, nivel de expresión y clima grupal. En la observación al guía-mediador, pretendíamos detectar las pautas seguidas por el profesional durante las reuniones y poder realizar las modificaciones oportunas si éstas se alejaban del modelo para el que habían sido entrenados. En esta ocasión se trataba de 18 categorías agrupadas de acuerdo con cuatro factores: formas de abordar el tema, clima generado en el grupo, ayuda necesaria a las demandas, estilo participativo y gestión del tiempo.

En cada grupo, un observador realizaba el seguimiento al grupo de padres y al mediador en todas las reuniones. Contaba con dos hojas de observación (padres y mediadores) y cada 20 minutos registraba cómo había evolucionado la reunión durante ese período de tiempo, obteniendo, así, datos en tres momentos (1º, 2º y 3º) de la sesión. Habría que señalar que además de contar con un observador fijo para cada grupo de padres, otro observador, que denominamos «itinerante» acudía como mínimo a dos de las reuniones de cada grupo durante el desarrollo del programa.

En una primera fase, puramente descriptiva, trataremos de identificar y organizar los datos en lo que se denomina Plan de Observación (Tabla 1). Es el momento de elegir las variables o facetas (en terminología de Cronbach) que nos interesan estudiar y las interrelaciones entre ellas. Además hay que decidir el número de niveles muestreados en cada faceta y a través del análisis de variancia calcular el cuadrado medio (CM) de cada fuente de variación del plan utilizado. Así se pueden probar diferentes estructuras de diseño.

En la segunda fase, denominada Plan de Estimación, se elige el modelo de estimación más apropiado, ya sea de efectos aleatorios o mixtos y estará determinado por el modo de muestrear los niveles de cada faceta. Así se puede estimar una faceta a un nivel aleatorio infinito o mixto en el que se combinan los niveles admisibles con los niveles observados, con facetas infinitas, finitas o fijas(es decir, que no se puedan generalizar, ya que los niveles observados agotan los niveles admisibles).

Uno de los procesos esenciales en cualquier estudio de generalizabilidad es la estimación de los componentes de variancia (Ilustración 1). Para ello, es necesario calcular el Cuadrado Medio Esperado [CME], es decir el valor del cuadrado medio que hubiésemos obtenido en diferentes análisis de muestras repetidas procedentes de la misma población y universo y en la misma estructura de diseño. Los cuadrados medios esperados proporcionan la suma ponderada de los componentes de variancia (Shavelson & Webb, 1991), en el diseño multifaceta G x O x C. de la Ilustración 1.

El componente de variancia estimado en un estudio de generalizabilidad refleja la magnitud del error cometido cuando generalizamos el valor obtenido por un individuo a través de un evaluador a la puntuación universo (valor medio obtenido a través de los evaluadores en el universo). Luego, los componentes de variancia estimados no reflejan el error al generalizar desde la puntuación atribuida por un evaluador (suma de ne evaluadores).

La variancia total a través del universo y población para este diseño de medida cruzado multifaceta es igual a la suma de los respectivos componentes de variancia de cada uno de los 15 efectos en nuestra estructura de diseño completa Grupos x Reuniones x Categorías x Observadores (G x R x C x O) que reflejamos en la Ilustración 2 y que por extensión sería similar al cálculo realizado en la Ilustración 1.

Los datos correspondientes al Plan de Estimación se han obtenido a través del programa 8V del paquete estadístico BMDP (Dixon, Brown, Engelman, & Jennrich, 1990). En este caso observamos, para ambas observaciones (Padres y Mediadores), los componentes de variancia y su respectiva contribución en porcentajes que nos proporciona información sobre los componentes de variancia aleatorios Ng = Nr = Nc = No = ¥ (Tabla 2).

Como se observa en la Tabla 2, el comportamiento reflejado en las Categorías en cada Grupo Categórico es similar en las tres Observaciones y en todas las Reuniones, dada la «pequeña» variabilidad de la faceta «Observaciones» (0,1%) y Reuniones (0,1%). Sin embargo, la variabilidad de la faceta «Categorías» es muy grande (59,2-62,1%). Dado que el Residual también es importante (7,4-8,5%) sería razonable analizar cada grupo Categórico de forma independiente en una estructura anidada o, en todo caso, agrupar las Categorías en Subsistemas.

En la tercera fase, se introducen los conceptos de la teoría de la generalizabilidad y se realiza el Plan de Medida. Aquí se debe precisar la intención de medida y qué faceta o facetas constituyen el objeto de estudio privilegiado. La teoría de la generalizabilidad nos permite crear una disimetría entre las facetas, ya que unas van a ser consideradas las fuentes de variancia deseables o verdaderas, debidas a las diferencias entre los objetos de medida, por lo que se denomina Diferenciación, mientras que las otras serían fuentes de fluctuaciones aleatorias, es decir, variancia de error, debida a la elección de los instrumentos utilizados en la medida, por lo que se denomina Instrumentación o Generalización. Las facetas que se consideren objeto de medida (Diferenciación), constituyen la población objeto de estudio, mientras que los instrumentos de medida (Instrumentación) constituyen el universo de generalización. En ambos casos pueden existir facetas aleatorias (infinitas o finitas) o fijas (Tabla 3). En cada uno de los posibles Planes de Medida seleccionados las facetas situadas a la izquierda serán consideradas Objeto de Estudio y, por tanto, de Diferenciación, mientras que las situadas a la derecha serán las de Instrumentación o Generalización, que nos servirán para la interpretación de los coeficientes de generalizabilidad y estimar así la precisión de generalización.

En la cuarta fase, denominada Plan de Optimización, tratamos, a través de la información que nos proporcionan los análisis precedentes, de identificar la mejor adecuación posible en los procedimientos de medida. A partir de esta información podemos realizar modificaciones alternativas y/o conjuntas de los planes anteriores: de Observación, de Estimación y/o de Medida. El Plan de Optimización podemos aplicarlo tanto a situaciones de medida orientadas hacia una decisión, como a áreas de investigación orientadas hacia una conclusión. En concreto, para la investigación que nos ocupa el problema sería: Buscar la calidad de Programas de Evaluación en el contexto específico de los programas de Formación de Padres con el fin de implementar y estandarizar su aplicación masiva.

Una vez determinado el Plan de Medida, podemos pasar a la fase de Optimización, en el que, como podemos observar en la siguiente tabla (Tabla 3), vamos a ir modificando el plan de observación original para lograr una optimización de cada una de las facetas en estudio. Para cada plan de medida, realizaremos las modificaciones oportunas en las facetas consideradas como instrumentos de medida. Todas las optimizaciones se han llevado a cabo teniendo en cuenta el Plan de Estimación totalmente aleatorio Ng = Nr = Nc = No = ¥ y a través del programa Etudgen (Duquesne, 1986). En el primer Plan de Medida, donde la faceta Grupos es la Instrumentación, observamos que obtendríamos coeficientes similares y precisos si en lugar de los seis grupos originales contáramos con cuatro grupos para Padres y tres para Mediadores, reduciendo el número de observaciones a 1872 y 1944, respectivamente, es decir a casi la mitad de las que constaba la estructura de diseño inicial y por tanto reduciendo simultáneamente el coste económico en la implementación masiva del Programa. En el segundo Plan, obtendríamos resultados igual de precisos si se realizaran 3 reuniones en lugar de las 12 programadas inicialmente, reduciendo en una tercera parte el coste de la investigación. Si analizamos conjuntamente como facetas de Instrumentación las facetas Grupos y Reuniones, en el tercer Plan de Medida, determinamos que tres grupos y cuatro reuniones por grupo conllevarían una excelente precisión de generalización. No ocurre exactamente lo mismo cuando la faceta de Instrumentación son las Categorías, donde podemos determinar, en los dos últimos planes de Medida, que se necesitarían entre 30 y 35 categorías para estimar con precisión. En última instancia, se impone una nueva estructura de diseño multifaceta parcialmente anidada, que reflejara subsistemas de categorías anidados en los diferentes Grupos Categóricos y donde las Sub-Categorías de cada Sub-Sistema difieren de un grupo categórico a otro, tal y como reflejamos en la Tabla 4 [Subcategorías: Categorías] x Categorías x Grupos, reduciendo así el numero de componentes de variancia a estimar y, por tanto, el número de fuentes de error.

Conclusión

También un proceso evaluativo puede realizarse abordando la eficiencia del programa, para lo cual se puede tener en cuenta la duración del mismo, el tiempo de la sesión, el número de sesiones y el diseño de las mismas (Clarke-Stewart & Fein, 1983; DeShon, Ployhart & Sacco 1998). En nuestro caso, la evaluación de la eficiencia, teniendo en cuenta los resultados que hemos obtenido en el estudio de la generalizabilidad, nos ha servido para comprobar que partimos de un diseño de investigación adecuado en cuanto al número de grupos que han realizado el programa, el número de observaciones y registros realizados y el número de categorías. Pero además, nos ha servido para poder diseñar una intervención aplicada a gran escala, introduciendo modificaciones en el programa actual. En concreto, debemos incrementar el número de categorías de observación o, como proponemos en la Tabla 4, crear Grupos Categóricos diferentes donde las categorías sean diferentes en cada grupo (anidación), aunque de forma moderada para que no implique la realización de un gran número de observaciones durante las sesiones. Además, manteniendo una buena información, podemos reducir el coste del programa en personal observador ya que sólo sería necesario observar a los padres entre 4 y 6 reuniones de las 12 programadas. Y se simplificaría el trabajo de observación ya que serían suficiente registrar en dos momentos de la reunión.


Blanco Villaseñor, A. (1992). Aplicaciones de la Teoría de la Generalizabilidad en la selección de diseños evaluativos. Bordón, 43 (4), 431-459.

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Campbell, D.T. & Stanley, J.C. (1966). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Research. Skokie, IL: Rand McNally.

Clarke-Stewart, K.A. & Fein, G.G. (1983). Early childhood programs. En P.H. Mussen (Ed.) Handbook of child psychology. Vol. II. New York: Wiley.

Cook, T.D. & Campbell, D.T. (1979). Quasi-Experimentation Design and Analysis Issues for Field Settings. Chicago, IL: Rand McNally.

Cronbach, L.J., Gleser, G.C., Nanda, H., & Rajaratnam, N. (1972). The dependability of behavioral measurements: theory of generalizability for scores and profiles. New York: John Wiley and Sons.

DeShon, R.P., Ployhart, R.E. & Sacco, J.M. (1998). The estimation of reliability in longitudinal models. International Journal of Behavioral Development, 22 (3), 493-515.

Dixon, W.J., Brown, M.B., Engelman, L., & Jennrich, R.I. (1990). BMDP Statistical Software Manual. Berkeley, CA: University of California Press.

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Máiquez, M.L., Rodrigo, M.J., Capote, C. y Vermaes, I. (1999). Aprender en la vida cotidiana: un programa experiencial para padres. Madrid: Visor.

Shavelson, R.J., & Webb, N.M. (1991). Generalizability Theory: A Primer. Newbury Park, CA: Sage Publications.

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    Tabla 1. Plan de Observación de la Estructura de Diseño Multifaceta Totalmente Cruzada cor respondiente a la Reunión número 1.
                            
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    Ilustración 1. Plan de Estimación Aleatorio de la Estructura de Diseño Multifaceta Totalmente Cruzada correspondiente a tres de las cuatro facetas que se han tenido en cuenta.
                            
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    Ilustración 2. Descomposición de los efectos del Plan de Estimación Aleatorio de la Estructura de Diseño Multifaceta Totalmente Cruzada [Grupos x Reuniones x Observaciones x Categorías (G x R x O x C)].
                            
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    Tabla 2. Resultados obtenidos en el Plan de Estimación Aleatorio: Grupos x Reuniones x Categorías x Observaciones.
                            
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    Tabla 3. Diferentes Planes de Medida y de Optimización Aleatorios para Padres y Mediadores.
                            
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    Tabla 4. Propuesta de Diseño Multifaceta Parcialmente Anidado, Subcategorías anidadas en Categorías x Grupos x Observaciones ([S:C] x G x O).