Resumen de Técnicas de análisis aplicadas a datos longitudinales en psicología y ciencias de la salud: período 1985-2005

Roser Bono Cabré, Jaume Arnau Gras, Guillermo Vallejo Seco

• español

  Este trabajo examina el uso de los principales modelos de análisis aplicados a datos longitudinales en el ámbito de la psicología y medicina. Para ello, realizamos una revisión bibliográfica de los artículos publicados durante el período 1985-2005 en PsycInfo y Medline. Se observa que la cantidad de estudios longitudinales aumenta siguiendo el mismo patrón que en la revisión realizada por Singer y Willett (2006). Los resultados muestran que, en los últimos años, se da un mayor uso de los modelos multinivel con el consecuente decremento de los modelos clásicos. En cuanto a las técnicas aplicadas a datos no métricos, la regresión logística presenta un fuerte aumento. Otra clase de modelos como, por ejemplo, los modelos de ecuaciones estructurales, el análisis de series temporales y el análisis de supervivencia son menos utilizados. Sin embargo, en psicología se constata un ligero incremento de los modelos de ecuaciones estructurales y en medicina se produce un aumento de los análisis de supervivencia a finales del período analizado.

• English

  This paper examines the use of the main analytical models applied to longitudinal data in the contexts of psychology and medicine.We carried out a bibliography review of articles published during the period 1985-2005 in PsycInfo and Medline.The quantity oflongitudinal studies increased, following the pattern reported in Singer and Willett�s review (2006). The results show that linear mixedmodels expanded a great deal in the last years, and that the use of the classical models declined. In relation to techniques applied tononmetric data, the use of logistic regression increased notably. Other varieties of models, such as structural equation models, timeseries models, and survival models, were used less. However, towards the end of the period studied, the use of structural equationand survival models for analyzing longitudinal data was becoming increasingly popular in psychological and medical research.