Resumen de Regression-based techniques for statistical decision making in single-case designs
Rumen Manolov, Jaume Arnau Gras, Antonio Solanas Pérez, Roser Bono Cabré
Técnicas fundamentadas en la regresión para la decisión estadística en diseños de caso único. El estudio evalúa el rendimiento de cuatro métodos de estimación de los coefi cientes de regresión utilizados para la toma de decisiones estadísticas sobre la efectividad de las intervenciones en diseños de caso único. La estimación por mínimos cuadrados ordinarios se compara con dos métodos que controlan la tendencia en los datos y un procedimiento que elimina la autocorrelación cuando ésta es signifi cativa. Los resultados indican que las tasas empíricas y nominales de falsas alarmas no coinciden en presencia de dependencia serial o tendencia al aplicar mínimos cuadrados ordinarios o generalizados. Los métodos que controlan la tendencia muestran tasas más bajas de error Tipo I, pero no son sufi cientemente sensibles a efectos existentes (cambio de nivel o de pendiente), por lo que el uso de la signifi cación estadística de los coefi cientes de regresión para detectar efectos no se recomienda cuando se dispone de series cortas de datos.
