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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