TEMA XXIII
ESQUEMA GENERAL
Concepto del DLC
Modelo de desarrollo: efecto de cohortes
Enfoque clásico y patrones de confundido
Diseños secuenciales o longitudinales mixtos
Análisis de un ejemplo práctico
DISEÑO LONGITUDINAL DE
COHORTES
Origen del término
El origen del término cohorte se remonta a
la Roma antigua donde era utilizado para
referirse a una división de soldados dentro
de una legión; es decir, a un grupo
compacto de individuos que constituían el
núcleo de la división. A partir de entonces,
este vocablo ha ido evolucionado para
referirse algo mucho más amplio.
..//..
El término cohorte se aplica, en la
actualidad, a grupos o agregados de
individuos caracterizados por el punto de
entrada en un sistema social.
De igual modo, los métodos conocidos por
análisis de cohortes han ido, también,
cambiando debido a la evolución del
interés por el estudio del cambio social
(Mason y Fienberg, 1985) y cambio
psicológico (Baltes, 1968; Schaie, 1965).
Concepto
Una excelente caracterización del concepto
de cohorte es la de Ryder (1965), en el
marco del estudio del cambio social. Según
Ryder (1965), la cohorte es un agregado
de individuos (dentro de alguna población
definida) que ha experimentado las mismas
circunstancias vitales en un mismo
intervalo de tiempo.
..//..
Esta definición es similar a la de Glenn
(1977), y ambos autores matizan que el
término cohorte va más allá del conjunto
de individuos nacidos en un mismo año o
período.
..//..
Por esta razón, la cohorte no es la simple
suma de un conjunto de historias
individuales. Cada cohorte tiene una
composición distintiva y un carácter que
refleja las circunstancias de su historia y
origen único.
El efecto de cohorte
El estudio del posible efecto de cohorte,
como diferente de la edad y período, no
sólo es objeto de interés en investigación
social, cuando se estudia el cambio social,
sino también en el ámbito de la
investigación del desarrollo, cuando se
plantea el estudio de la evolución
individual.
..//..
En el contexto de la psicología del
desarrollo, Schaie (1965) ha formulado un
modelo teórico del que deriva una serie de
estrategias de diseño para describir los
cambios relacionados con la edad y las
diferencias de cohortes.
..//..
Este modelo, propuesto dentro del marco
del estudio del ciclo-vital, es conocido por
modelo evolutivo general y está formado
por tres componentes: edad cronológica,
período (momento de la medida) y cohorte
(año de nacimiento).
Psicología del desarrollo
Concepto
Cohorte
Cohorte de nacimiento
o generación
Interés
Efecto de la cohorte
desarrollo o
crecimiento
Efecto de Edad
Efecto de Período
cambios a largo plazo
asociados al proceso
del ciclo vital
fluctuaciones de los datos
debidas a hechos
particulares o
circunstancias que
ocurren en
determinados puntos de
tiempo
Metodología o enfoque
Estudios
transversales y
longitudinales
Resultados
Transversales
Longitudinales
contradictorios
Ejemplo
Estudio de la altura
Curvas de crecimiento de la variable
altura de distintas cohortes en función
de la edad
Estudio transversal
Considérese
que
se
examina
empíricamente el desarrollo de la altura
mediante un diseño transversal. Para ello,
debería medirse la altura de los sujetos
de distintas edades en un determinado
año o período, como por ejemplo 1980.
..//..
Si se representan gráficamente los valores
medios de la altura en función de la edad
(eje de las abcisas de la figura), se
obtiene una curva (línea discontinua o
curva de edad) que no tiene nada que ver
con las típicas curvas de crecimiento
individual. Obsérvese que los individuos
de 80 años han nacido en 1900, los de 60
años en 1920, los de 40 años en 1940,
etc.
Estudio longitudinal
Considérese, en segundo lugar que se
aplica un diseño longitudinal a estos
datos; es decir, a sujetos que pertenecen
a una misma generación o cohorte, como
por ejemplo, la de 1960. Obsérvese que,
en este segundo caso, se obtiene la
clásica curva de crecimiento sin que se
tenga información sobre la diferencia entre
generaciones o cohortes.
..//..
Resultados contradictorios
De esto se concluye que los estudios
transversales confunden la edad con la
cohorte ya que, por ejemplo, las alturas
hipotéticas de la cohorte de 1980 no son
representativas de todas las cohortes, ni
refleja de forma indistinta las cinco curvas
de crecimiento. Al mismo tiempo, los
estudios longitudinales confunden la edad
con el tiempo de medida y sólo sirven
para una cohorte en concreto.
Siendo esto así, es completamente
imposible predecir la estatura de gente
joven de una determinada edad, como por
ejemplo de 20 años.
Cabría, también, preguntarse si los
valores de la altura están condicionados
por las circunstancias o eventos históricos
ocurridos en el momento de tomar los
registros.
..//..
Ejemplos de episodios históricos, capaces
de afectar a los datos, son los períodos de
recesión económica, de conflictos bélicos,
etc., que se caracterizan, en general, por la
escasez de alimentos, lo que sin duda
afecta al desarrollo de los sujetos. Así, el
momento o período puede distorsionar las
curvas que se obtienen tanto de los
estudios
transversales
como
longitudinales.
Propuesta de Schaie (1965)
Teniendo en cuenta las discrepancias entre los
resultados de los estudios transversales y
longitudinales, Schaie (1965, 1970, 1972)
propuso un modelo de desarrollo de carácter
tridimensional.
D = f(E, P, C)
..//..
El desarrollo observado es función de la
edad cronológica, E, del tiempo o período
de observación, P, y de la generación o
cohorte, C. Con respecto al análisis, los
datos, definidos por alguna medida
central, se organizan por edades y
períodos en matrices cuadradas donde las
diagonales representan a las cohortes.
Efectos del diseño de cohortes
El interés de los diseños de cohortes es
conocer cuál de la contribución de los tres
componentes del modelo y la magnitud
de sus efectos. Los efectos de edad son
los cambios a largo plazo que están
asociados al proceso del ciclo vital, y no
necesariamente a la edad en sí.
..//..
Los efectos de período son las
fluctuaciones de los datos debidas a
hechos particulares o circunstancias que
ocurren en determinados puntos de
tiempo, y los efectos de cohortes,
conocidos, también, por efectos de
generación, son las diferencias duraderas
intercohortes atribuibles a la impronta
común de sus miembros.
Análisis de datos de cohortes
Según Schaie(1965), las estrategias de
análisis que tradicionalmente se han
aplicado a las tablas de cohortes son: el
diseño transversal, el diseño longitudinal y el
diseño de retardo temporal. Aplicadas de
forma separada, estas estrategias aportan
estimaciones sesgadas de los efectos de
cada una de las tres variables clave del
desarrollo: edad, cohorte y período.
..//..
La figura siguiente muestra gráficamente
las tres estrategias para el estudio del
desarrollo donde G1-G5 representan las
distintas muestras de sujetos, E1-E5
edades
diferentes
y
O1-O5
las
observaciones.
Representación gráfica de los diseños tradicionales en el estudio del desarrollo
Transversal
60
G1O5E5
G5O1E5
Longitudinal
50
G4O1E4
Edad 40
G3O1E3
30
G2O1E2
G1O4E4
G1O3E3
G1O2E2
Retardo temporal
20
Período
G1O1E1
G2O1E1
1975
1985
G3O1E1
1995
G 4 O 1 E1
2000
G5O1E1
2010
El gráfico muestra cómo el diseño transversal
compara distintas muestras de sujetos (G1 –
G5), de edades diferentes (E1 – E5), y
respuestas tomadas u observadas en el
mismo período de tiempo (O1). El diseño
longitudinal estudia la misma muestra de
sujetos (G1) a través de edades (E1 – E5) y
períodos diferentes (O1 – O5). Por último, el
diseño time-lag -retardo temporal o muestras
repetidas-, compara muestras distintas (G1 –
G5) de la igual edad (A1) para los mismos
períodos de observación (O1).
Diseño tradicionales
a) Diseño transversal: formato de estudio en que
se comparan sujetos o grupos de sujetos de
distintas edades, en un mismo período de tiempo.
b) Diseño longitudinal: formato de estudio que
sirve para examinar la misma muestra de sujetos
a través de las edades y períodos.
c) Diseño de retardo temporal: formato de diseño
en que se examinan muestras de sujetos que
proceden de distintas cohortes de una misma
edad y que son observados a través de distintos
períodos de tiempo.
De este modo, según Schaie (1970), los
diseños transversales confunden la edad
con la cohorte, los diseños longitudinales
confunden la edad con el período o tiempo
de observación, y los diseños de time-lag
confunden, también, la edad con el tiempo
de observación o período.
DISEÑO DE COHORTES
MODELO GENERAL DEL DESARROLLO
PATRONES DE CONFUNDIDO:
– Diseño transversal
(Edad/Cohorte)
– Diseño longitudinal
(Período/Edad)
– Diseño de retardo temporal
(Período/Cohorte
Edad/Período)
D=f(E,C,P) - Diseños secuenciales:
– Transverso
– De tiempo
Diseños alternativos
Schaie (1965), tomando como punto de
partida el modelo general evolutivo, formado
por tres componentes (edad cronológica,
momento de medida y cohorte), desarrolló
un conjunto de diseños alternativos
conocidos por secuenciales y sugiere que
estas nuevas estrategias deben de
reemplazar a los esquemas tradicionales
(Schaie, 1972).
..//..
Ha de quedar claro que estos diseños no
resuelven de forma definitiva el problema
de confundido de los diseños tradicionales
y que a su vez plantean problemas de
análisis e interpretativos (Baltes, 1968;
Guire y Kowalski, 1979).
Diseño longitudinal mixto
Diseño secuencial
transverso
Diseño secuencial
de tiempo
Diseño secuencial
de cohorte
DISEÑOS DE COHORTES
ANÁLISIS
Diseño secuencial transverso
(cohorte x período)
Diseño secuencial de tiempo
(edad x período)
Diseño secuencial de cohorte
(cohorte x edad)
Matriz general de datos del diseño Edad x
Cohorte x Tiempo de medida.
Tiempo de medida.
Edad
Cohorte
(Año de nacimiento)
1970
1980
1990
1940
(30)Celda 1
(40)Celda 2 (50)Celda 3
1930
(40)Celda 4
(50)Celda 5
(60)Celda 6
1920
(50)Celda 7
(60)Celda 8
(70)Celda 9
Diseño secuencial transverso: Matriz de
datos para el análisis Cohorte x Período
(Tiempo de medida).
Período o tiempo de
medida.
Cohorte
(Año de nacimiento)
1970
1980
1990
1940
Celda 1
Celda 2
Celda 3
1930
Celda 4
Celda 5
Celda 6
1920
Celda 7
Celda 8
Celda 9
Diseño secuencial de tiempo: Matriz de datos para
el análisis Edad x Período (Tiempo de medida).
Período (Tiempo de medida).
Edad en la medida
1970
30
Celda 1
40
Celda 4
Celda 2
50
Celda 7
Celda 5
Celda 3
Celda 8
Celda 6
60
70
1980
1990
Celda 9
Diseño secuencial de cohorte: Matriz de
datos para el análisis Cohorte x Edad.
Edad en el tiempo de medida
Cohorte
Año de
nacimiento
1940
1930
1920
30
Celda 1
40
50
60
Celda 2
Celda 3
Celda 4
Celda 5
Celda 6
Celda 7
Celda 8
70
Celda 9
Ejemplo práctico
Se obtienen las puntuaciones del WAIS de
sujetos pertenecientes a distintas cohortes
de nacimiento, en los años comprendidos
entre 1970 a 2000. La tabla siguiente
muestra los datos de la matriz edad x
cohorte x período del ejemplo propuesto.
Esta forma especial de organizar los datos
es conocida por tabla de cohortes.
Cohorte de
nacimiento
C1
1940
C2
1930
C3
1920
MATRIZ DE DATOS
Suj.
P1
P2
P3
P4
1970
1980
1990
2000
1
117
115
113
100
2
104 (30) 102 (40) 106 (50) 101 (60)
3
100
113
108
99
4
99
110
97
98
5
115
110
115
99
6
108 (40) 98 (50) 94 (60) 95 (70)
7
98
95
92
90
8
92
97
95
91
9
114
106
102
100
19
96 (50) 98 (60) 82 (70) 86 (80)
11
87
90
100
80
12
90
92
110
79
Diseño secuencial transverso
(cohorte x período)
Cohorte
C1
1940
C2
1930
C3
1920
Suj.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
19
11
12
P1
1970
117
104
100
99
115
108
98
92
114
96
87
90
Período
P2
P3
1980
1990
115
113
102
106
113
108
110
97
110
115
98
94
95
92
97
95
106
102
98
82
90
100
92
110
P4
2000
100
101
99
98
99
95
90
91
100
86
80
79
CUADRO RESUMEN DEL ANOVA. Cohorte x Período
F.V.
SC
g.l
Entre
Cohorte
Error entre
Intra
Período
Cohorte x Período
Error Intra
3075.917
1490.167
1585.75
1784
656.25
127.5
1000.25
11
2
9
36
3
6
27
Total
4859.917
47
CM
F
p
745.083
176.194
4.229
>0.05
218.75
21.25
37.046
5.905
0.574
<0.05
>0.05
F0.95(2/9) = 4.26; F0.95(3/27) = 2.96; F0.95(6/27) = 2.46
Diseño secuencial de tiempo
(edad x período)
Período
Edad
30
40
50
60
70
80
P1
1970
117
104
100
99
115
108
98
92
114
96
87
90
P2
1980
115
102
113
110
110
98
95
97
106
98
90
92
P3
1990
113
106
108
97
115
94
92
95
102
82
100
110
P4
2000
100
101
99
98
99
95
90
91
100
86
80
79
CUADRO RESUMEN DEL ANOVA. Edad x Período
F.V.
Edad
Período
Edad x Período
Error
Total
F0.95(1/12) = 4.74
SC
g.l
CM
272.25
100
12.5
989.5
1
1
1
12
272.2
100
12.5
1374
82.46
15
F
p
3.302 >0.05
1.213 >0.05
0.149 >0.05
Diseño secuencial de cohorte
(cohorte x edad)
Edad
Cohorte
30
C1
1940
117
104
100
99
C2
1930
C3
1920
40
115
102
113
110
115
108
98
92
50
113
106
108
97
110
98
95
97
114
96
87
90
60
100
101
99
98
115
94
92
95
106
98
90
92
70
99
95
90
91
102
82
100
110
80
100
86
80
79
CUADRO RESUMEN DEL ANOVA. Cohorte x Edad
F.V.
Entre
Cohorte
Error entre
Intra
Edad
Cohorte x Edad
Error Intra
Total
SC
g.l
913.625
117.042
796.583
503.333
217.583
46.583
239.167
7
1
6
16
2
2
12
1416.96
F0.95(1/6) = 5.99; F0.95(2/12) = 3.89
23
CM
F
p
117.042
132.764
0.882
>0.05
108.792
23.292
19.931
5.459
1.169
<0.05
>0.05
Resumen de los resultados
C
1
2
3
CxP
ExP
CxE
P CxP
E
P
ExP
C
E CxE
A(H0) NA(H0) A(H0) A(H0) A(H0) A(H0) A(H0) NA(H0) A(H0)
Comentario
 Sólo se verifican dos hipótesis: el efecto de
período (el primer diseño) y el efecto de edad
(tercer diseño).
 Ambos efectos son de medidas repetidas.
 El anova factorial se aplica al diseño de edad x
período. El resto son anovasrm multigrupo.
 No hay suficientes datos o sujetos para mejorar
los resultados.
 No se prueba el efecto de cohortes.
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