TEMA XXIII

ESQUEMA GENERAL

DISEÑO LONGITUDINAL DE COHORTES

Concepto del Diseño longitudinal de cohortes (DLC)Modelo de desarrollo: efecto de cohortes

Enfoque clásico y patrones de confundidoDiseños secuenciales o longitudinales mixtos

Origen del término

El origen del término cohorte se remonta a la Roma antigua donde era utilizado para referirse a una división de soldados dentro de una legión; es decir, a un grupo compacto de individuos que constituían el núcleo de la división. A partir de entonces, este vocablo ha ido evolucionado para referirse algo mucho más amplio. ..//..

El término cohorte se aplica, en la actualidad, a grupos o agregados de individuos caracterizados por el punto de entrada en un sistema social. De igual modo, los métodos conocidos por análisis de cohortes han ido, también, cambiando debido a la evolución del interés por el estudio del cambio social (Mason y Fienberg, 1985) y cambio psicológico (Baltes, 1968; Schaie, 1965)

Concepto

Una excelente caracterización del concepto de cohorte es la de Ryder (1965), en el marco del estudio del cambio social. Según Ryder (1965), la cohorte es un agregado de individuos (dentro de alguna población definida) que ha experimentado las mismas circunstancias vitales en un mismo intervalo de tiempo. ..//..

Esta definición es similar a la de Glenn (1977), y ambos autores matizan que el término cohorte va más allá del conjunto de individuos nacidos en un mismo año o período. ..//..

Por esta razón, la cohorte no es la simple suma de un conjunto de historias individuales. Cada cohorte tiene una composición distintiva y un carácter que refleja las circunstancias de su historia y origen único.

El efecto de cohorte

El estudio del posible efecto de cohorte, como diferente de la edad y período, no sólo es objeto de interés en investigación social, cuando se estudia el cambio social, sino también en el ámbito de la investigación del desarrollo, cuando se plantea el estudio de la evolución individual. ..//..

En el contexto de la psicología del desarrollo, Schaie (1965) ha formulado un modelo teórico del que deriva una serie de estrategias de diseño para describir los cambios relacionados con la edad y las diferencias de cohortes. ..//..

Este modelo, propuesto dentro del marco del estudio del ciclo-vital, es conocido por modelo evolutivo general y está formado por tres componentes: edad cronológica, período (momento de la medida) y cohorte (año de nacimiento)

Psicología del desarrollo

ConceptoCohorte Cohorte de nacimiento o generación

InterésEfecto de la cohorte desarrollo o

crecimiento..//..

Efecto de Edad cambios a largo plazo asociados al proceso del ciclo vital

Efecto de Período fluctuaciones de los datos debidas a hechos particulares o circunstancias que ocurren en determinados puntos de tiempo ..//..

Metodología o enfoque Estudios transversales y longitudinalesResultados Transversales Longitudinales contradictoriosEjemploEstudio de la altura

Curvas de crecimiento de la variable altura de distintas cohortes en función de la edad

Estudio transversal

Considérese que se examina empíricamente el desarrollo de la altura mediante un diseño transversal. Para ello, debería medirse la altura de los sujetos de distintas edades en un determinado año o período, como por ejemplo 1980. ..//..

Si se representan gráficamente los valores medios de la altura en función de la edad (eje de las abcisas de la figura), se obtiene una curva (línea discontinua o curva de edad) que no tiene nada que ver con las típicas curvas de crecimiento individual. Obsérvese que los individuos de 80 años han nacido en 1900, los de 60 años en 1920, los de 40 años en 1940, etc.

Estudio longitudinal

Considérese, en segundo lugar, que se aplica un diseño longitudinal a estos datos; es decir, a sujetos que pertenecen a una misma generación o cohorte como, por ejemplo, la de 1960. Obsérvese que, en este segundo caso, se obtiene la clásica curva de crecimiento sin que se tenga información sobre la diferencia entre generaciones o cohortes. ..//..

Resultados contradictorios

De esto se concluye que los estudios transversales confunden la edad con la cohorte ya que, por ejemplo, las alturas hipotéticas de la cohorte de 1980 no son representativas de todas las cohortes, ni refleja de forma indistinta las cinco curvas de crecimiento. Al mismo tiempo, los estudios longitudinales confunden la edad con el tiempo de medida y sólo sirven para una cohorte en concreto. ..//..

Siendo esto así, es completamente imposible predecir la estatura de gente joven de una determinada edad, como por ejemplo de 20 años. Cabría, también, preguntarse si los valores de la altura están condicionados por las circunstancias o eventos históricos ocurridos en el momento de tomar los registros. ..//..

Ejemplos de episodios históricos, capaces de afectar a los datos, son los períodos de recesión económica, de conflictos bélicos, etc., que se caracterizan, en general, por la escasez de alimentos, lo que sin duda afecta al desarrollo de los sujetos. Así, el momento o período puede distorsionar las curvas que se obtienen tanto de los estudios transversales como longitudinales.

Propuesta de Schaie (1965)

Teniendo en cuenta las discrepancias entre los resultados de los estudios transversales y longitudinales, Schaie (1965, 1970, 1972) propuso un modelo de desarrollo de carácter tridimensional.

D = f(E, P, C)

..//..

El desarrollo observado es función de la edad cronológica, E, del tiempo o período de observación, P, y de la generación o cohorte, C. Con respecto al análisis, los datos, definidos por alguna medida central, se organizan por edades y períodos en matrices cuadradas donde las diagonales representan a las cohortes.

Efectos del diseño de cohortes

El interés de los diseños de cohortes es conocer la contribución de los tres componentes del modelo y la magnitud de sus efectos. Los efectos de edad son los cambios a largo plazo que están asociados al proceso del ciclo vital, y no necesariamente a la edad en sí. ..//..

Los efectos de período son las fluctuaciones de los datos debidas a hechos particulares o circunstancias que ocurren en determinados puntos de tiempo y los efectos de cohortes, conocidos también por efectos de generación, son las diferencias duraderas intercohortes atribuibles a la impronta común de sus miembros.

Análisis de datos de cohortes

Según Schaie (1965), las estrategias de análisis que tradicionalmente se han aplicado a las tablas de cohortes son: el diseño transversal, el diseño longitudinal y el diseño de retardo temporal. Aplicadas de forma separada, estas estrategias aportan estimaciones sesgadas de los efectos de cada una de las tres variables clave del desarrollo: edad, cohorte y período. ..//..

La figura siguiente muestra gráficamente las tres estrategias para el estudio del desarrollo donde G1-G5 representan las distintas muestras de sujetos, E1-E5 edades diferentes y O1-O5 las observaciones.

Representación gráfica de los diseños tradicionales en el estudio del desarrollo

Transversal

Longitudinal

Retardo temporalG1O2E2

G1O3E3

G1O4E4

G1O5E5

1975

Edad

G5O1E5

G4O1E4

G3O1E3

G2O1E2

60

50

40

30

20 G1O1E1 G2O1E1 G3O1E1 G4O1E1 G5O1E1

1985 1995 2005 2015 Período

Comentario del gráfico

El gráfico muestra cómo el diseño transversal compara distintas muestras de sujetos (G1 – G5), de edades diferentes (E1 – E5) y respuestas tomadas u observadas en el mismo período de tiempo (O1). El diseño longitudinal estudia la misma muestra de sujetos (G1) a través de edades (E1 – E5) y períodos diferentes (O1 – O5). Por último, el diseño de retardo temporal o muestras repetidas compara muestras distintas (G1 – G5) de la igual edad (E1) para los distintos períodos de observación (O1)

Diseño tradicionales

a) Diseño transversal: formato de estudio en que se comparan sujetos o grupos de sujetos de distintas edades, en un mismo período de tiempo.b) Diseño longitudinal: formato de estudio que sirve para examinar la misma muestra de sujetos a través de las edades y períodos. ..//..

c) Diseño de retardo temporal: formato de diseño en que se examinan muestras de sujetos que proceden de distintas cohortes de una misma edad y que son observados a través de distintos períodos de tiempo. ..//..

De este modo, según Schaie (1970), los diseños transversales confunden la edad con la cohorte, los diseños longitudinales confunden la edad con el período o tiempo de observación, y los diseños de retardo temporal confunden, también, la edad con el tiempo de observación o período.

Modelo general del desarrollo

PATRONES DE CONFUNDIDO:– Diseño longitudinal (Período/Edad)– Diseño transversal (Edad/Cohorte)– Diseño de retardo temporal (Período/Cohorte

Edad/Período)

D=f(E,C,P) Diseños secuenciales:– Transverso– De tiempo– De cohorte

Diseños alternativos

Schaie (1965), tomando como punto de partida el modelo general evolutivo, formado por tres componentes (edad cronológica, momento de medida y cohorte), desarrolló un conjunto de diseños alternativos conocidos por secuenciales y sugiere que estas nuevas estrategias deben de reemplazar a los esquemas tradicionales (Schaie, 1972) ..//..

Ha de quedar claro que estos diseños no resuelven de forma definitiva el problema de confundido de los diseños tradicionales y que a su vez plantean problemas de análisis e interpretativos (Baltes, 1968; Guire y Kowalski, 1979)

Diseño longitudinal mixto

Diseño secuencial de cohorte

Diseño secuencial de tiempo

Diseño secuencial transverso

Diseño secuencial transverso (cohorte x período)

Diseño secuencial de tiempo (edad x período)

Diseño secuencial de cohorte(cohorte x edad)

Diseño longitudinal mixto

Matriz general de datos del diseño Edad x Cohorte x Período

Cohorte(Año de nacimiento)

1940

1930

1920

1970 1980 1990

(30)Celda 1 (40)Celda 2 (50)Celda 3

(40)Celda 4 (50)Celda 5 (60)Celda 6

(50)Celda 7 (60)Celda 8 (70)Celda 9

Período o tiempo de medida

Edad

Diseño secuencial transverso: Matriz de datos para el análisis Cohorte x Período

Cohorte(Año de nacimiento)

1940

1930

1920

1970 1980 1990

Celda 1 Celda 2 Celda 3

Celda 4 Celda 5 Celda 6

Celda 7 Celda 8 Celda 9

Período o tiempo de medida

Diseño secuencial de tiempo: Matriz de datos para el análisis Edad x Período

Edad en la medida

30

40

50

60

70

1970 1980 1990

Celda 1

Celda 4 Celda 2

Celda 7 Celda 5 Celda 3

Celda 8 Celda 6

Celda 9

Período o tiempo de medida

Diseño secuencial de cohorte: Matriz de datos para el análisis Cohorte x Edad

30 40 50 60 70

Celda 1 Celda 2 Celda 3

Celda 4 Celda 5 Celda 6

Celda 7 Celda 8 Celda 9

Edad en el tiempo de medidaCohorte

Año de nacimiento

1940

1930

1920

Ejemplo práctico

Se obtienen las puntuaciones del WAIS de sujetos pertenecientes a distintas cohortes de nacimiento, en los años comprendidos entre 1970 a 2000. La tabla siguiente muestra los datos de la matriz edad x cohorte x período del ejemplo propuesto. Esta forma especial de organizar los datos es conocida por tabla de cohortes.

Matriz de datos del diseño

DISEÑO DE COHORTESCohorte de nacimiento

Suj. P11970

P21980

P31990

P42000

C11940

1234

117104 (30)100 99

115102 (40)113110

113106 (50)108 97

100101 (60) 99 98

C21930

5678

115108 (40) 98 92

110 98 (50) 95 97

115 94 (60) 92 95

99 95 (70) 90 91

C31920

9191112

114 96 (50) 87 90

106 98 (60) 90 92

102 82 (70) 100110

100 86 (80) 80 79

Diseño secuencial transverso (cohorte x período)

100 86 80 79

102 82

100110

106 98 90 92

114 96 87 90

9191112

C31920

99 95 90 91

115 94 92 95

110 98 95 97

115108 98 92

5678

C21930

100101 99 98

113106 108 97

115102113110

117104100 99

1234

C11940

P42000

P31990

P21980

P11970

Suj.Cohorte Período

Cuadro resumen del ANOVARM Cohorte x Período

>0.05

<0.05>0.05

2.69

6.25 0.66

472.02 175.13224.19 23.69 35.87

1129

3636

27

2520.22 944.041576.18 1783.24 672.56 142.12 968.56

Entre Cohorte Error entreIntra Período Cohorte x Período Error Intra

F0.95(2/9) = 4.26; F0.95(3/27) = 2.96; F0.95(6/27) = 2.46

47 4303.46Total

pFCMg.lSCF.V.

Diseño secuencial de tiempo (edad x período)

115102113110

115108

9892

40

113106108

97

110989597

114968790

50

100101

9998

115949295

106989092

60

100868079

80

99959091

10282

100110

70

117104100 99

30

P42000

P31990

P21980

P11970

Edad Período

Cuadro resumen del ANOVA Edad x Período

>0.05>0.05>0.05

3.3021.213 0.149

272.2100

12.5

82.46

1

11

12

272.25100

12.5 989.5

EdadPeríodoEdad x PeríodoError

F0.95(1/12) = 4.74

15 1374Total

pFCMg.lSCF.V.

Diseño secuencial de cohorte(cohorte x edad)

C31920

C21930

C11940

Cohorte

100 86 80 79

102 82

100110

106 98 90 92

114 96 87 90

99 95 90 91

115 94 92 95

110 98 95 97

115108 98 92

100101 99 98

113106 108 97

115102113110

117104100 99

807060504030 Edad

Cuadro resumen del ANOVARMCohorte x Edad

>0.05

<0.05>0.05

0.882

5.459 1.169

117.042 132.764

108.792 23.292 19.931

716

1622

12

913.625 117.042 796.583 503.333 217.583 46.583 239.167

Entre Cohorte Error entreIntra Edad Cohorte x Edad Error Intra

F0.95(1/6) = 5.99; F0.95(2/12) = 3.89

231416.96Total

pFCMg.lSCF.V.

Resumen de los resultados

C x P E x P C x E

1 2 3

C P C x P E P E x P C E C x E

A(H0) NA(H0) A(H0)

A(H0) A(H0) A(H0) A(H0) NA(H0) A(H0)

Comentario

Sólo se verifican dos hipótesis: el efecto de período (el primer diseño) y el efecto de edad (tercer diseño)

Ambos efectos son de medidas repetidas. El ANOVA factorial se aplica al diseño de edad x

período. El resto son ANOVAs de medidas repetidas multigrupo.

No hay suficientes datos o sujetos para mejorar los resultados.

No se prueba el efecto de cohortes.