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# 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.

Actualizado 13 nov 2026

## Lo esencial

- Sin aleatorización; la intervención la decide otro (gobierno, hospital).
- Antes-después con control: diferencia de diferencias; supone tendencias paralelas sin la intervención.
- Serie temporal interrumpida: muchas mediciones; estima cambios de nivel y de pendiente.
- Amenazas: otros cambios simultáneos (historia), selección de los grupos, regresión a la media.
- Una serie con grupo control es más fuerte que una sola serie.

En esta página

- Lo básico Lo esencial
- Qué es
- Cómo se arma
- Ejemplo resuelto
- Diseños cuasiexperimentales más usados
- Marcadores
- Cuándo se usa
- Errores frecuentes

- Estudio Para recordar
- Póngase a prueba

- Conexiones Conexiones

## 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.

## Para recordar

Cuasiexperimento: si no puede sortear, compare con la tendencia que ya traía, no con un solo punto del pasado.

## 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).

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## Conexiones

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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](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-24) (Cochrane, 2024); [Chapter 25: Assessing risk of bias in a non-randomized study](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-25) (Cochrane, 2024); [Difference-in-Difference Estimation](https://www.publichealth.columbia.edu/research/population-health-methods/difference-difference-estimation) (Columbia University Mailman School of Public Health, 2026).

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