El análisis de series temporales en la investigación explicativa en sociología

Resumen

Las series de accidentes de tráfico son una fuente de datos longitudinales que se pueden considerar como el resultado del planteamiento de un diseño cuasi-experimental de series temporales interrumpidas post hoc, donde la unidad de recogida de información es la población total, las variables dependientes son varias (número total de accidentes, número total de accidentes mortales, número total de víctimas, etc.) y las intervenciones también: campañas de publicidad, nuevas regulaciones que se han ido aprobando y aplicando a lo largo de los años (regulación sobre el nivel de alcohol en sangre permitiendo, regulación del uso del cinturón, etc.). La universalidad de la aplicación imposibilita el establecimiento de grupos de control, que sería la mejor solución para muchos de los problemas de validez de este tipo de diseños. Ahora bien, para algunas de las variables dependientes se dispone de otra variable dependiente a la cual la intervención/regulación no se aplica. Esta serie / variable dependiente la he utilizado para controlar otras posibles interpretaciones al impacto. Aplicando los modelos ARIMA y de función de transferencia, se ha analizado si la legislación del alcohómetro y del cinturón de seguridad tuvo algún impacto en las diferentes series, intentando controlar y/o eliminar las posibles explicaciones alternativas en los casos en los que hubo impacto estadísticamente significativo. De este modo se ha cumplido el objetivo de avanzar en la relación entre validez interna, diseños de investigación y análisis estadístico, continuando una tradición metodológica interdisciplinar que comenzó con el estudio seminal de Campbell y Stanley y continúa con Cook, Reichardt, Kish, Rossi ...