Análisis visual de los datos ABA

«Los analistas de la conducta emplean una forma sistemática de examen conocida como análisis visual para interpretar los datos presentados gráficamente.»

– Cooper, Heron y Heward (2007, p.149)

Registro de datos para el análisis

Cuando se llevan a cabo intervenciones de Análisis de Conducta Aplicado, se recogen continuamente datos sobre las conductas objetivo, ya que permite a los que llevan a cabo los programas identificar si las intervenciones están funcionando o no.

Estos datos podrían ser el porcentaje de deletreos correctos en un examen, o la cantidad de solicitudes realizadas por un estudiante para tomar un descanso del trabajo, o la cantidad de tiempo que un estudiante pasa fuera de su asiento en un aula.

Los tipos de datos que pueden recogerse son numerosos, pero el objetivo de la recogida de datos es permitir a quienes dirigen las intervenciones «mantener un contacto directo y continuo con el comportamiento investigado» (Cooper, et al. 2007, p. 127).

Una de las principales formas de mantener este «contacto» con los datos es a través de los gráficos. Hay un número de diferentes tipos de gráficos utilizados dentro de ABA, pero hemos seleccionado sólo para discutir el gráfico de línea, ya que «es el formato gráfico más común para mostrar los datos en ABA» (Cooper, et al. 2007, p.129).

Cuando se trazan los datos, hay 3 propiedades que se utilizan para identificar lo que está «pasando» con los datos; estas son la variabilidad, el nivel y la tendencia.

Variabilidad

La variabilidad de los datos se relaciona con lo diferentes o «dispersos» que están los puntajes entre sí. Tomemos los dos gráficos siguientes que muestran datos hipotéticos del porcentaje de puntuaciones correctas en un examen de ortografía durante 10 días para 2 niños, Jane y Matt.

Los datos de Jane son estables mientras que los de Matt son extremadamente variables.

Los datos graficados de Jane muestran que su porcentaje de ortografía correcta se mantiene estable alrededor del 80%. Los datos del porcentaje de ortografía correcta de Matt cambian o «varían» mucho a lo largo de los 10 días y no se mantienen estables en absoluto.

Al interpretar la variabilidad de los datos de Jane y Matt, se diría que la respuesta de Jane es «estable» mientras que la de Matt se consideraría «variable» o incluso «extremadamente variable».

En general, si los datos tienen una alta variabilidad (p. ej. la ortografía de Matt) sugiere que los profesores no tienen control sobre el método de enseñanza y que podría ser necesario cambiar las tácticas utilizadas.

Nivel

El nivel de los datos se refiere a la «posición» del conjunto de datos tomados del eje Y. Observe los gráficos siguientes; en el primer gráfico si los puntos de datos trazados cayeran en la sección superior tendrían un «nivel alto», si cayeran en la sección media tendrían un «nivel moderado» y si estuvieran en la sección inferior tendrían un «nivel bajo».

Podría separar potencialmente los niveles de datos aún más en «bajo a moderado» o «moderado a alto» como en el segundo gráfico siguiente.

Varios desgloses diferentes de cómo podría definirse el nivel del conjunto de datos.

Mirando los datos trazados a continuación en relación con el eje Y, el nivel en el conjunto de datos de la fase 1 es alto, la fase 2 es moderado y la fase 3 es bajo. Para visualizar mejor el nivel de los datos podría utilizarse una línea media o mediana de los datos – esto puede ayudar más cuando los datos son algo variables.

Tres niveles diferentes del conjunto de datos – alto, moderado y bajo.

Tendencia

La tendencia de los datos es la «dirección» hacia la que van. Por ejemplo, en el gráfico siguiente, el primer conjunto de datos muestra una «tendencia creciente», ya que los puntos de datos están «subiendo». El segundo conjunto de datos muestra una «tendencia decreciente», ya que los puntos de datos están «bajando». Finalmente, el tercer conjunto de datos muestra una «tendencia cero» porque los datos no están subiendo ni bajando.

Tres formas diferentes de «tendencia»: creciente, decreciente y sin tendencia.

¿Por qué usar gráficos?

Los gráficos facilitan mucho la interpretación y comprensión de los datos porque presentan la información en un formato visual. Por ejemplo , qué puedes extraer de este conjunto de números que registran el porcentaje de deletreos correctos de un alumno a lo largo de 14 días lectivos:

45%, 46%, 52%, 48%, 58%, 61%, 64%, 75%, 70%, 78%, 75%, 80%, 84%, 90%

Probablemente pudiste darte cuenta de que los porcentajes mostraban un aumento – pero tuviste que leer cada uno sobre la marcha y referirte a ellos a medida que avanzabas.

Ahora mira el gráfico de abajo que representa los mismos porcentajes. Ni siquiera es necesario tomar los valores de los porcentajes para reconocer inmediatamente que hubo un aumento gradual en el porcentaje de aciertos, y ésta es una de las principales razones por las que las representaciones gráficas de los datos son tan útiles.

Plantear los datos como un gráfico lineal como el anterior hace que la interpretación de esos datos sea mucho más fácil.

Esto no quiere decir que los porcentajes no sean importantes, sino simplemente que la representación gráfica de los datos puede aumentar la velocidad con la que se pueden realizar los análisis y las interpretaciones.

Esto es especialmente cierto cuando se tiene en cuenta que un niño puede tener una serie de intervenciones diferentes dentro de un programa ABA y cada una de ellas debe ser analizada continuamente. Imagínese la lectura de 30 conjuntos de números en comparación con la facilidad de poder mirar simplemente 30 gráficos… sabemos qué preferiríamos.