Diseños cuasiexperimentales
- Diseño de estudio
Evalúan un programa o una política sin sorteo, usando comparaciones en el tiempo o con grupos parecidos para acercarse a un experimento.
Qué es
Un diseño cuasiexperimental evalúa una intervención que el investigador no asigna al azar, a menudo porque ya se aplicó (una ley, un programa, un protocolo). Los principales son el antes-después con grupo control (diferencia de diferencias) y la serie temporal interrumpida, que usa muchas mediciones antes y después para proyectar la tendencia previa y compararla con lo observado. Son el método habitual para evaluar políticas de salud pública.
Cómo se arma
- Se define la intervención y su fecha exacta de inicio.
- Se reúnen mediciones repetidas del desenlace antes y después (idealmente 8 o más en cada lado).
- Se busca un grupo o serie de comparación que no recibió la intervención.
- Se modela la tendencia previa y se compara con lo observado (cambio de nivel y de pendiente).
- Se revisa qué otros sucesos ocurrieron en las mismas fechas.
Ejemplo resuelto
- Un hospital lanza un programa contra infecciones de catéter en el mes 24. Tasa previa: 10 por 1 000 días-catéter al inicio, bajando 0,1 por mes.
- Tasa esperada en el mes 24 según la tendencia: 10 − 0,1 × 24 = 7,6; en el mes 36: 10 − 0,1 × 36 = 6,4.
- Tasa observada en el mes 36: 4,0 por 1 000 días-catéter.
- Efecto según la serie: 6,4 − 4,0 = 2,4 por 1 000 días-catéter por debajo de lo esperado.
- Un antes-después simple (mes 24 frente a mes 36) daría 7,6 − 4,0 = 3,6: incluye 1,2 de la tendencia previa (0,1 × 12).
- Lectura: el programa se asocia a 2,4 infecciones menos por 1 000 días-catéter; un tercio de la caída simple ya venía ocurriendo.
Diseños cuasiexperimentales más usados
| Diseño | Qué compara | Qué controla | Amenaza principal |
|---|---|---|---|
| Antes-después sin control | Un grupo, 2 mediciones | Rasgos fijos del grupo | Tendencias y regresión a la media |
| Antes-después con control | Cambio en tratados frente a no tratados | Tendencias comunes | Tendencias no paralelas |
| Serie temporal interrumpida | Tendencia proyectada frente a observada | Tendencia previa | Otro suceso en la misma fecha |
| Serie interrumpida con control | Lo anterior en dos series | Tendencias y sucesos comunes | Grupos poco comparables |
Marcadores
- STI
- DiD
- Cambio de nivel
- Cambio de pendiente
Cuándo se usa
- Evaluar leyes (impuestos a bebidas azucaradas, uso del casco), campañas y cambios de cobertura.
- Medir el efecto de un protocolo hospitalario cuando ya se implementó en todo el servicio.
- Se apoya en datos rutinarios: registros de mortalidad, de vigilancia o de facturación.
Errores frecuentes
- Pocas mediciones antes de la intervención: la tendencia previa queda mal estimada.
- Ignorar un suceso simultáneo (otra campaña, un cambio en la forma de registrar).
- Asumir tendencias paralelas sin mirar los datos previos de ambos grupos.
Póngase a prueba
Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.
¿Qué supuesto clave tiene la diferencia de diferencias?
Que, sin la intervención, los dos grupos habrían seguido tendencias paralelas.
¿Qué ventaja tiene una serie temporal interrumpida sobre un antes-después simple?
Usa muchas mediciones para proyectar la tendencia previa, así no atribuye a la intervención una mejoría que ya venía ocurriendo.
¿Cuál es la principal amenaza de una serie temporal interrumpida sin grupo control?
Que otro suceso ocurrido en la misma fecha explique el cambio (sesgo de historia).
Conexiones
Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.
Fuentes: Chapter 24: Including non-randomized studies on intervention effects (Cochrane, 2024); Chapter 25: Assessing risk of bias in a non-randomized study (Cochrane, 2024); Difference-in-Difference Estimation (Columbia University Mailman School of Public Health, 2026).
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