¿Funciona una intervención en una sola persona? (análisis de caso único)

En resumen

Se mide a una persona (o a unas pocas) repetidamente durante un tiempo más largo: primero sin intervención (fase A, línea base), después con intervención (fase B). La pregunta es si los valores de B se sitúan de forma distinta (por lo general mejor) que los de A. Las pruebas de comparación de grupos no encajan aquí, porque las mediciones se suceden y están relacionadas entre sí. Statable compara en cambio las fases con NAP (índice principal), Tau-U, Tau corregida por la línea base y PND, y dibuja el gráfico habitual de series temporales.

¿Cuándo encaja?

• Evaluación diagnóstica y valoración de una intervención en un niño o una persona joven, por ejemplo, la velocidad lectora por semana antes y después de que comience una intervención de lectura.
• Varias personas con el mismo diseño (línea base múltiple): un gráfico por persona y una media entre las personas.

Así se ve la tabla

Una fila por ocasión de medición. Necesitas la columna con la medida (un número) y una columna que distinga la fase de línea base de la de intervención (exactamente dos valores, p. ej. «A» y «B»). Opcional: una columna con la ocasión de medición (número o fecha; si no, vale el orden de las filas) y, para varias personas, una columna que las distinga.

Requisitos y límites

• Al menos 3 puntos de datos por fase, mejor 5 (What Works Clearinghouse). Con menos, Statable muestra un aviso.
• Primero todas las mediciones de la línea base y luego todas las de la intervención (A-B). Statable todavía no calcula fases alternas (A-B-A-B).
• Si ya hay una tendencia durante la línea base, se indica; NAP y PND no la tienen en cuenta, pero Tau-U («menos la tendencia de A») y Tau corregida por la línea base sí.
• Las mediciones consecutivas suelen parecerse (autocorrelación). Statable muestra un aviso si se nota (retardo 1 a partir de ,30); los valores p son entonces demasiado optimistas.
• Un diseño A-B por sí solo no muestra una causa: la maduración, el azar u otros sucesos pueden estar detrás.

Cómo leer el resultado

• NAP es la proporción de pares de una medición A y una B en los que B es mejor (un empate cuenta la mitad). 0,5 significa que no hay diferencia; 1, separación completa. Regla general (Parker y Vannest, 2009): hasta ,65 débil, hasta ,92 media, desde ,93 fuerte.
• Tau-U y la Tau corregida por la línea base también están entre −1 y +1; clasificación según Vannest y Ninci (2015): hasta ,20 pequeño, hasta ,60 moderado, hasta ,80 grande, por encima muy grande.
• PND es la proporción de valores de B que superan el mejor valor de A; depende de un único valor y se muestra para poder compararlo con trabajos más antiguos.
• Si un valor menor cuenta como mejor (por ejemplo, errores), cambia la dirección en el resultado. El gráfico puede mostrar una línea de media o de tendencia por fase.

NAP = ,97, IC del 95 % [,70; 1,00], p = ,003; Tau-U = ,93, p = ,002; Tau-BC = ,59, p = ,002; PND = 87 %

Para especialistas

Código propio, comprobado frente a R (scan 0.68.1: nap, tau_u(method = "parker"), corrected_tau, pnd; SingleCaseES::NAP; wilcox.test). Intervalo de NAP según Newcombe (intervalo de puntuación para el AUC), p de la prueba de Mann-Whitney con aproximación normal (bilateral). Tau-U según Parker et al. (2011): (pares en que B es mejor − pares en que B es peor [− S de Kendall de A a lo largo del tiempo]) / (nA · nB); p de la S de Kendall con corrección por empates. Tau corregido por la línea base según Tarlow (2017): prueba de tendencia en A con la τb de Kendall (α = ,05); con una tendencia estadísticamente significativa se resta la recta de Theil-Sen de A, y después τb entre residuos y fase. Los momentos se tratan como equidistantes (1…n). Con varios casos, las medias son promedios simples de los índices de los casos, sin ponderar.

Ejemplos típicos

• Un niño lee durante un minuto cada día: palabras por minuto antes y durante la intervención (NAP, Tau-U).
• Una alumna: ¿cuántas veces por hora interrumpe la clase, sin plan de refuerzo y con él?