El estudio longitudinal

Un estudio longitudinal es una investigación en la que se recogen datos de los mismos individuos, grupos o fenómenos en varios momentos a lo largo del tiempo, con el fin de estudiar cómo cambian y qué factores se asocian a esos cambios. Se opone al estudio transversal, que toma una sola medición en un momento dado, como una fotografía; el longitudinal se parece más a una película. Es el diseño que permite responder preguntas sobre el desarrollo, la evolución de una enfermedad, las trayectorias escolares o laborales y el efecto a largo plazo de una experiencia.

La diferencia con el transversal no es solo de calendario. Si en un solo momento se compara a personas de treinta, cincuenta y setenta años y se observa que las mayores leen menos, no se sabe si la lectura disminuye con la edad o si esas generaciones leyeron siempre menos. Un estudio longitudinal que sigue a las mismas personas puede separar ambos efectos. Además, al medir primero la supuesta causa y después el efecto, establece la secuencia temporal que exige cualquier argumento causal, uno de los criterios que se recogen en el artículo sobre el alcance de la investigación.

Hay tres tipos principales. En un estudio de panel se mide a la misma muestra de personas en cada ocasión; es el más potente, porque permite observar el cambio individual. En un estudio de cohorte se sigue a un grupo que comparte una característica o una experiencia, como haber nacido el mismo año o haber estado expuesto a un factor de riesgo. En un estudio de tendencia se toman muestras distintas de la misma población en cada momento, como las encuestas anuales de hábitos de lectura, lo que muestra cambios en la población pero no en los individuos. Los estudios de cohorte pueden ser prospectivos, si siguen a los participantes hacia el futuro, o retrospectivos, si reconstruyen su historia a partir de registros.

Los ejemplos célebres son de larga duración. El estudio de Framingham examina desde 1948 a los vecinos de esa ciudad de Massachusetts, y sus 5.209 participantes iniciales permitieron descubrir que la tensión alta, el colesterol, el tabaco y la obesidad predecían los infartos años antes de que ocurrieran. Richard Doll y Austin Bradford Hill siguieron durante cincuenta años a unos cuarenta mil médicos británicos para medir el efecto del tabaco, y el estudio de Dunedin, en Nueva Zelanda, sigue desde su nacimiento a 1.037 personas nacidas en 1972 y 1973.

En una tesis de grado o de máster un estudio de décadas no es viable, pero sí lo es un diseño de dos o tres mediciones en un curso o un año. Un ejemplo: para saber cómo evoluciona la motivación académica durante el primer año de universidad y si la integración social la predice, se aplica el mismo cuestionario a los estudiantes de primer año de una facultad en tres momentos, en la segunda semana de clases, al final del primer semestre y al final del segundo. La pregunta no es solo si la motivación media baja, que podría verse comparando grupos distintos, sino si baja más en quienes tenían menos integración social al principio, algo que solo un panel permite responder. Otro ejemplo, en salud: se mide la adherencia al tratamiento de los pacientes que empiezan a tomar un antihipertensivo en un centro de salud al mes, a los tres meses y a los seis meses, y se analiza qué características iniciales predicen el abandono.

El problema práctico más importante es vincular las respuestas de una misma persona en las distintas mediciones sin romper la confidencialidad. La solución habitual es un código personal que el participante genera siempre igual y que nadie más puede descifrar, por ejemplo las dos primeras letras del nombre de su madre, el día de su nacimiento y las dos últimas cifras de su teléfono, con lo que resulta un código como MA14-37. El código se pide al principio de cada cuestionario, permite unir las tres respuestas en la base de datos y no identifica a nadie. Si el cuestionario es en línea, puede usarse un enlace personal que conserve el mismo identificador.

El segundo problema es la pérdida de participantes o desgaste muestral: con el tiempo, algunas personas se mudan, se cansan o abandonan los estudios, y si quienes se van son distintos de quienes se quedan, los resultados se sesgan, un caso de sesgo de selección. En el ejemplo de la motivación, es probable que abandonen el estudio precisamente los estudiantes menos motivados, que son los que más interesan. Por eso la tesis debe informar de la retención en cada ola, por ejemplo de los 240 estudiantes que respondieron en la primera medición, 212 respondieron en la segunda (88 %) y 187 en la tercera (78 %), y comparar las características iniciales de quienes siguieron y de quienes abandonaron. Hay formas de reducir la pérdida: pedir un correo y un teléfono de contacto al principio, enviar recordatorios, aplicar el cuestionario en clase y no a domicilio y mantener los cuestionarios breves. El estudio de Dunedin ha conservado a más del 90 % de sus participantes durante cuarenta años gracias a ese esfuerzo.

Otros problemas son el efecto de la medición repetida, porque responder varias veces al mismo test puede cambiar las respuestas por aprendizaje o por cansancio, y el análisis, que requiere técnicas que tengan en cuenta que las mediciones de una misma persona no son independientes. Con dos mediciones basta una prueba t para muestras relacionadas o la prueba de Wilcoxon; con tres o más, un análisis de varianza de medidas repetidas, la prueba de Friedman o, mejor, un modelo de efectos mixtos, que además aprovecha a los participantes que faltaron a alguna medición en lugar de eliminarlos.

Lo que no debe hacerse es llamar longitudinal a un estudio que mide una sola vez aunque pregunte a los participantes por su pasado: eso es un estudio transversal con preguntas retrospectivas, sujeto a los errores de la memoria. Y cuando no hay tiempo para varias mediciones propias, una alternativa es el análisis secundario de una encuesta de panel pública, como las que publican los institutos de estadística y los ministerios de educación de muchos países.

Estudio transversal – Diseño experimental – Investigación no experimental – Sesgo de selección – Alcance de la investigación – Marco metodológico