Universidad de Lima

El diseño de series temporales interrumpidas (DSTI), llamado también análisis cuasiexperimental de series de tiempo, consiste en realizar observaciones repetidas de un determinado evento recopilado a lo largo del tiempo. Para profundizar en este sistema de indagación, el Grupo de Investigación en Psicología, Bienestar y Sociedad del Instituto de Investigación Científica (IDIC) de la Universidad de Lima y nuestra Facultad de Psicología, realizaron el 18 de junio el taller virtual “Una alternativa para analizar causalidad con datos longitudinales. El diseño de series temporales interrumpidas”, a cargo del profesor Andrés Burga León, licenciado en Psicología por la Universidad de Lima y magíster en Psicología Educacional. 

El ponente señaló que este diseño es útil cuando ocurren “experimentos naturales”, como un cambio de políticas de salud, y se trata de ver su efecto. Para eso, se aprovechan datos longitudinales igualmente espaciados, mediante modelos de regresión. Sin embargo, advirtió que no es un diseño adecuado cuando la intervención se introduce gradualmente o en más de un momento, cuando hay otros efectos externos que no son constantes a lo largo del tiempo, o cuando hay autocorrelación fuerte, estacionalidad o las características de la población cambian con el tiempo.

Con relación a las buenas prácticas para el uso de series temporales interrumpidas, el ponente señaló que se deben usar gráficos para describir la serie de tiempos, analizar la autocorrelación, no estacionariedad y estacionalidad; especificar claramente el tiempo de intervención y periodos de retraso; señalar el número de puntos de datos pre- y posintervención y entre intervenciones. Además, se debe indicar en detalle los métodos de regresión usados y la idoneidad del modelo; comentar el número de observaciones por punto de datos, variabilidad de los datos y efectos de techo y suelo; así como considerar el uso de un grupo de comparación.

Finalmente, el expositor mostró una serie de investigaciones como ejemplos y realizó una muestra práctica de la aplicación del diseño de series temporales interrumpidas en la herramienta R, uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigaciones.

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