Aprovechar al máximo los datos de casos únicos
Resumen
Este artículo analiza el valor de los diseños de caso único (Single Case Designs, SCDs) en los ámbitos de la salud personalizada y la educación, destacando su creciente relevancia en investigaciones con muestras reducidas. En estos diseños, se evalúa repetidamente a los mismos sujetos en función de los mismos resultados, lo cual ofrece ventajas metodológicas, aunque también plantea desafíos estadísticos.
El autor compara tres métodos estadísticos comunes para analizar datos de SCDs: las pruebas de aleatorización, el porcentaje bayesiano de datos no superpuestos (PAND-B) y la regresión de series temporales (TSR). Si bien PAND-B permite incorporar conocimientos previos y evita suposiciones cuestionables requeridas por TSR, presenta limitaciones: no considera adecuadamente la información ordinal o cuantitativa y ofrece estimaciones inválidas cuando las muestras son desiguales.
Para superar estas deficiencias, se propone el uso del Efecto Relativo Generalizado (GRE, por sus siglas en inglés), basado en el estadístico de efecto relativo de Brunner-Munzel. Este enfoque conserva la aplicabilidad a todos los niveles de medición (nominal, ordinal y cuantitativo) y permite integrar conocimiento teórico o empírico previo mediante distribuciones a priori bayesianas.
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McDonald S, Vieira R, Johnston DW. Analysing N-of-1 observational data in health psychology and behavioural medicine: a 10-step tutorial for beginners. Health Psych Behav Med. 2020, 8(1), 32-54. https://doi.org/10.1080/21642850.2019.1711096
Parker RI, Brossart DF. Evaluating single-case research data: a comparison of seven statistical methods. Behav Therap. 2003, 34, 189-211. https://doi.org/10.1016/S0005-7894(03)80013-8
Tanious R, Onghena P. A systematic review of applied single-case research published between 2016 and 2018: study designs, randomization, data aspects, and data analysis. Behav Res Meth. 2021, 53, 1371-84. https://doi.org/10.3758/s13428-020-01502-4
Onghena P. One by one: the design and analysis of replicated randomized single-case experiments. In: Van de Schoot R & Miocevic M (Eds.), Small sample size solutions: a guide for applied researchers and practitioners (chapter 6). New York: Routledge; 2020. https://www.taylorfrancis.com/chapters/oa-edit/10.4324/9780429273872-8/one-one-patrick-onghena
Leppink J. Diseños experimentales de caso único y sus estadísticas [Single case experimental designs and their statistics]. Rev Esp Educ Med, 2022, 3(3), 1-3. https://doi.org/10.6018/edumed.528911
Leppink J. El efecto relative generalizado (ERG): su introducción y un tutorial en R [The generalized relative effect (GRE): its introduction and a tutorial in R. CERES HEMJ. 2025, 3(2), e79. https://doi.org/10.62234/ceresv3n2-002
Karch JD. Psychologists should use Brunner-Munzel’s instead of Mann-Whitney’s U test as the default nonparametric procedure. Adv Methods Pract Psychol Sci. 2021, 4(2). https://doi.org/10.1177/2515245921999602
R Core Team. R: A language and environment for statistical computing (version 4.4.1) [Computer software]. Retrieved (May 24, 2025) from: https://www.r-project.org
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