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T R ATAMIENTO DE LOS DELINCUENTES YREINCIDENCIA: UNA EVALUACION DE LAEFECTIVIDAD DE LOS PROGRAMAS APLICADOSEN EUROPA

OFFENDERS TREATMENT AND RECIDIVISM:ASSESSMENT OF THE EFFECTIVENESS OFPROGRAMMES APPLIED IN EUROPE

Santiago REDONDO1, Julio SANCHEZ-MECA2 y Vicente GARRIDO3

(1) Centro de Estudios Jurídicos de la Generalidad de Cataluña (c/ Roger de Flor 196.08013 Barcelona. Tf. 93 2073114/Fax 93 20 76747).

(2) Universidad de Murcia. (3) Universidad de Valencia

RESUMEN

Diversos meta-análisis han analizado en América y Europa la efectividad que tienend i f e rentes técnicas de tratamiento sobre la conducta delictiva. En uno de los últimosmeta-análisis, que integró los resultados de programas aplicados en países euro p e o s(Redondo, Garrido y Sánchez-Meca, 1997), el tamaño del efecto global obtenido para elconjunto de los tratamientos y de las medidas de efectividad (factores psicológicos, edu -cación, etc.) fue de d = 0.3039 (r = 0.15). Este resultado permite concluir que los gruposde tratamiento obtuvieron una mejora del 15% sobre los resultados obtenidos por losgrupos de control. En el presente trabajo, se presentan los resultados de un nuevo meta-análisis que hemos realizado para determinar qué tratamientos, de los aplicados en Euro -pa, resultan más efectivos para reducir las tasas de reincidencia de los delincuentes. Paraello hemos analizado un total de 32 programas Europeos que evaluaban la re i n c i d e n c i adurante un período de seguimiento medio de dos años. Estos programas, globalmenteconsiderados, obtuvieron un tamaño del efecto de d = 0.243 (r = 0.12), lo que implicauna reducción del 12% de la reincidencia. En lo que respecta al efecto diferencial logra -do por distintos modelos de tratamiento, se observó que las terapias conductuales y cog -nitivo-conductuales produjeron las tasas más bajas de reincidencia.

PALABRAS CLAVE: Meta-análisis, evaluación del tratamiento de la delincuencia

ESTUDIOS

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1. INTRODUCCIÓN

En la Justicia penal, la filosofía de larehabilitación fluctúa en forma pendu-lar desde períodos en que se cree posi-ble rehabilitar a los delincuentes a otro sen que se descree de ello. Con anterio-r idad a la década de los setenta, losi n v e s t i g a d o res y operadores de la justi-cia tuvieron una gran confianza en elllamado “ideal de la re h a b i l i t a c i ó n ” ,según el cual mediante el tratamientode los delicuentes podría reducirse sureincidencia delictiva. Sin embargo, ap a rtir de los años ochenta, cundió denuevo el desánimo y la creencia pre d o-minante fue que en materia de re h a b i l i-tación de delincuentes en re a l i d a d“nada daba resultado”. Contrariamen-te a esta idea, a partir del bienio1988/1989 renació un cierto optimismos o b re las posibilidades del tratamientode los delincuentes. La investigaciónevaluativa publicada durante la décadade los 80 había concluido que algunosp rogramas resultaban moderadamente

efectivos para reducir la re i n c i d e n c i adelictiva (Palmer, 1995).

Esta línea de investigación ha conti-nuado desarrollándose durante la déca-da que ahora terminamos, en la que sehan llevado a cabo un conjunto de re v i-siones meta-analíticas -primero en Nor-teamérica y después en Europa- paraevaluar el grado de efectividad de lastécnicas de tratamiento aplicadas con losdelincuentes (Andrews, Zinger, Hoge,Bonta, Gendreau, y Cullen, 1990; Anto-nowicz y Ross, 1994; Cleland, Pearson yLipton, 1996; Garrett, 1985; Genshei-m e r, Mayer, Gottschalk, y Davidson II,1986; Gottschalk, Davidson II, Genshei-m e r, y Mayer, 1987; Gottschalk, David-son II, Mayer y Gensheimer, 1987; Hall,1995; Izzo y Ross, 1990; Lab y Whitehe-ad, 1988; Lipsey, 1992; Lösel y Köferl,1989; Quinsey, Harris, Rice, y Lalumière ,1993; Redondo, 1994; Redondo, Garr i-do y Sánchez-Meca, 1997; We l l s - P a r k e r,B a n g e rt - D rowns, McMillen, y Wi l l i a m s ,

ABSTRACT

Meta-analyses have examined the effectiveness of diff e rent treatment techniques ondelinquent and criminal behaviour in America and Europe. In one of the last meta-analy-ses, that integrated the results of programmes applied in European countries (Redondo,G a rrido, & Sánchez-Meca, 1997), the global effect size obtained for all treatment ande ffectiveness measures (psychological factors, education, etc.) was d = 0.3039 (r = .15).In general, it could be interpreted that treatment groups surpassed controls by 15%. Inthis work, the results of a meta-analysis to determine which treatments are more effecti-ve in reducing on recidivism rates are presented. A total of 32 European studies that eva-luated recidivism during an average follow-up period of two years obtained a globaleffect size of d = 0.243 (r = .12), equivalent to a 12% reduction in recidivism. Regardingthe diff e rential influence of treatment models, behavioural and cognitive-behaviouraltechniques were most beneficial in reducing recidivism.

KEY WORDS: Meta-analysis, correctional treatment evaluation

AGRADECIMIENTOS: Agradecemos muy sinceramente la participación del Dr. Fulgen-cio Marín Martínez en el estudio de fiabilidad de los cálculos del tamaño del efecto y laayuda de Silvia Sebaté García en la maquetación final de este trabajo.

1995; Whitehead y Lab, 1989). En la glo-balidad de estas revisiones, la efectividadmedia de los programas aplicados a losdelincuentes osciló entre el 5% y el18%. En el contexto europeo, el meta-análisis de Redondo et al. (1997) integrólos resultados de 57 programas desarro-llados en diferentes países con delin-cuentes jóvenes y adultos, y se obtuvoun tamaño del efecto global de r = 0.150para el conjunto de los tratamientos apli-cados y de los resultados evaluados (queincluían diferentes variables, como lamejora del ambiente institucional, la par-ticipación escolar, la reducción de la rein-cidencia, etc.). Este resultado significaque los grupos de tratamiento aventaja-ron a los grupos de control en un 15%.Es decir, en términos de la variable reinci-dencia, se logró una reducción de 15puntos por debajo de la tasa que habríasido esperable si los sujetos no hubieransido tratados.

El meta-análisis es una técnica esta-dística (de análisis de segundo orden, osecundario) que permite resumir losresultados obtenidos por diferentes estu-dios primarios (es decir, estudios empíri-cos sobre la propia realidad). En otraspalabras, el investigador meta-analíticono trabaja directamente con muestras deindividuos (en nuestro caso, delincuentesque han sido tratados), sino que sumuestra de evaluación la constituyeninvestigaciones realizadas con anteriori-dad. En el campo que nos ocupa, la utili-zación del meta-análisis no se ha limita-do al estudio de la efectividad del trata-miento de los delincuentes, sino que hac u b i e rto también otras áreas de interéscriminológico como, por ejemplo, el aná-lisis de los delitos de riesgo o de dañocometidos al conducir vehículos bajo losefectos del alcohol (We l l s - P a r k e r, Bar-g e rt - D rowns, McMillen y Wi l l i a m s ,1995), los pre d i c t o res de la re i n c i d e n c i a

de los delincuentes adultos (Gendre a u ,Little y Goggin, 1996), o los pro g r a m a sde educación alternativa para prevenir eldesajuste escolar y la delincuencia juvenil(Cox, Davidson y Bynum, 1995). Entodos estos casos, el propósito del meta-análisis ha sido la obtención de conclu-siones generales en un determ i n a d ocampo de investigación a partir de losestudios parciales previamente desarro-llados en ese campo.

El modo de proceder del meta-análisises muy distinto al de las revisiones tradicio-nales de la investigación, que consisten enel análisis cualitativo de un determ i n a d ocampo científico. El revisor extrae a part i rde estudiar la literatura científica que lei n t e resa las conclusiones que considera,según su criterio personal, más re l e v a n t e s .Sin embargo, estas revisiones cualitativas on a rrativas suelen presentar los siguientesp roblemas: (a) un sesgo importante en laselección de los estudios que son analiza-dos, (b) una ponderación e interpre t a c i ó nsubjetivas de los resultados de cada estu-dio a la hora de extraer conclusiones gene-rales sobre el ámbito analizado, y (c), ade-más, esta metodología no le perm i t ee x p l o r a r, de forma válida, cuáles son lasvariables explicativas o moderadoras másrelevantes que dan cuenta de los re s u l t a-dos obtenidos en los estudios (Wo l f ,1986). Es cierto que también re c i e n t e m e n-te algunos autores han criticado la técnicameta-analítica, poniendo en duda sucapacidad para aumentar nuestro conoci-miento por encima de los resultados d i rectos de los propios estudios primarios(Eysenck, 1995; Sohn, 1995). Pese a todo,Lipsey y Wilson (1995, p. 114) han pun-tualizado que la metodología meta-analíti-ca no pretende reemplazar a los estudiosprimarios, que son la base principal de losdescubrimientos científicos. Más allá deello, el propósito del meta-análisis esincorporar estos conocimientos aislados

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“ d e n t ro de un amplio análisis que exami-na la generabilidad de tales conocimientosa lo largo de contextos, sujetos, metodolo-gías diversas, etc.” (véase también Coo-p e r, 1989; Glass, McGaw, y Smith, 1981;Gómez, 1987; Rosenthal, 1991; Sánchez-Meca y Ato, 1989). Para lograr este objeti-vo de generabilidad, el meta-análisis trans-f o rma los resultados de los estudios prima-rios en índices de tamaño del efecto, talescomo el coeficiente de correlación, la dife-rencia media tipificada, o el coeficientep h i.

El tamaño del efecto re p resenta lamagnitud de los resultados. De acuerd ocon el índice BESD (presentación bino-mial del tamaño del efecto de Rosenthal,1991), el tamaño del efecto refleja lamejora porcentual del grupo de trata-miento frente al grupo de control. Apli-cadas al contexto de la evaluación dep rogramas, las técnicas meta-analíticasp e rmiten alcanzar tres objetivos funda-mentales: (a) obtener un índice global dela efectividad de los programas; (b)d e t e rminar si los resultados de los dife-rentes programas son homogéneos ent o rno a este índice global; y (c) si no sonhomogéneos, buscar qué característicasde los programas pueden explicar lavariabilidad existente en los re s u l t a d o s(es decir, qué factores parecen dar cuen-ta de los efectos observados).

En la evaluación de los programas condelincuentes se han utilizado difere n t e smedidas como criterio de efectividad. Enlos meta-análisis antes citados, las medi-das más habituales fueron las re l a c i o n a-das con la conducta delictiva y la re i n c i-dencia, el ajuste psicológico de los suje-tos, la participación y el rendimiento enactividades académicas, las mejoraslaborales, el ajuste interpersonal, el ajus-te institucional y la implicación de lossujetos en el programa de tratamiento.

Los meta-análisis que utilizaron unmayor número de índices de re s u l t a d ofueron los de Garrett (1985), Gottschalk,Davidson II, Gensheimer y Mayer (1987),Lipsey (1992) y Redondo (1994); véasetambién Redondo et al., 1997).

Para evaluar la eficacia de los pro g r a-mas de tratamiento deben emplearsecon frecuencia diversas medidas, másallá de la valoración de la reincidencia. Lareincidencia en el delito es un pro d u c t oconductual y jurídico, al que se conectanf a c t o res tales como el fracaso escolar, eldesempleo, ciertos desórdenes psicológi-cos, previas conductas delictivas, consu-mo de ciertas drogas, etc. Como conse-cuencia de ello, la mayoría de los investi-g a d o res han evaluado como criterio deefectividad de los programas diversasvariables relacionadas con las pro b l e m á-ticas que acabamos de mencionar. Noobstante, todos los meta-análisis de pro-gramas de tratamiento han utilizado, enúltima instancia, algún criterio de re i n c i-dencia. Es evidente que, tras la aplica-ción de programas de tratamiento de ladelincuencia, es necesario evaluar, deuna u otra forma, si los sujetos tratadosreinciden o no en el delito. La re i n c i d e n-cia es necesariamente el criterio últimode la eficacia de la justicia criminal. Lasociedad, la opinión pública y las autori-dades esperan que los programas de tra-tamiento aplicados a los delincuentessean capaces de reducir la frecuencia ygravedad de su conducta delictiva futu-ra. De otra forma, no se podría concluirque los programas han resultado útiles.

El principal objetivo de la presente inves-tigación ha sido, en la línea de los arg u-mentos previos, evaluar la capacidad de losp rogramas de tratamiento europeos parareducir la reincidencia de los delincuentes.Un segundo objetivo fue estudiar si algu-nos modelos de tratamiento re s u l t a b a n

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más efectivos que otros. Por último, anali-zamos también la vinculación existentee n t re la efectividad conseguida y las carac-terísticas de los sujetos tratados, de loscontextos de aplicación de los pro g r a m a s ,y de la metodología evaluativa empleadaen los estudios primarios que sirv i e ron debase para nuestra investigación.

2. MÉTODO

Nuestra búsqueda de programas de tra -tamiento

Accedimos a los estudios sobre pro g r a-mas de tratamiento europeos, que consti-tuyen nuestros elementos de análisis, utili-zando diversos canales de información. Enprimer lugar, se consultaron las bases com-puterizadas Criminal Justice PeriodicalIndex, Pascal y P s y c L I T utilizando para ellolas palabras-clave delinquen*, off e n d e r,inmate, probation, treatment, re h a b i l i t a -tion, intervention, paro l e , y t h e r a p * . E nsegundo lugar, se llevó a cabo una búsque-da manual sobre 55 revistas especializadas(fundamentalmente europeas). En terc e rl u g a r, se escribieron cartas solicitando estu-dios sobre programas con delincuentes, yse enviaron a un total de 118 investigado-res especializados en este campo y a 82instituciones europeas vinculadas al ámbi-to. También fueron revisadas para localizarnuevos estudios, por un p ro c e d i m i e n t oa s c e n d e n t e, todas las re f e rencias bibliográ-ficas consignadas en los estudios pre v i a-mente seleccionados. La búsqueda de lite-ratura cubrió el período 1980-1991 eincluyó literatura publicada y no publicada.

Para ser incluido en el meta-análisis,cada programa tenía que cumplir unaserie de requisitos: (a) haberse aplicado asujetos bajo el control de la justicia crimi-nal (p.ej., delincuentes jóvenes o adul-tos), (b) haber utilizado alguna estrategia

de tratamiento durante algún tiempo, (c)haber dispuesto algún diseño metodoló-gico susceptible de permitir comparacio-nes entre grupos control/tratamiento omedidas pretest/posttest, y finalmente(d) haber incluido alguna medida dereincidencia. Se seleccionaron un totalde 29 investigaciones referidas a 32 pro-gramas, que cumplían con los criteriosexigidos. La muestra total de sujetosincluidos en estos programas fue de5.715 participantes (véase Tabla 4).

Codificación de las variables

Con objeto de explicar la hetero g e n e i-dad de los resultados de los programas detratamiento, se definieron y se codificaro nlas potenciales variables moderadoraspara su posterior análisis. Las variables sec l a s i f i c a ron en clusters de tratamiento, desujeto, de contexto, de método y extrínse-cas (Lipsey, 1994; Sánchez-Meca, 1997).El cluster de variables de tratamiento i n c l u-yó características de los programas talescomo el modelo teórico subyacente (tera-pia no conductual, educativa / inform a t i-va, terapia conductual, terapia cognitivo-conductual, teoría penal clásica, comuni-dad terapéutica, y derivación), la duracióndel programa (en meses), la intensidad delp rograma (en horas por semana y sujeto) yla magnitud del programa (en horas tota-les por sujeto). En el cluster de variables des u j e t o se incluyeron la edad de los sujetostratados (adolescentes, jóvenes, edadesmixtas y adultos), la edad media de lamuestra (en años), el tipo de delito máscomún en la muestra (contra la pro p i e d a d ,contra las personas, sexuales, tráfico ded rogas, alcohol y delitos mixtos) y el géne-ro de la muestra (definido por el porc e n t a-je de hombres). El cluster de variables dec o n t e x t o estuvo compuesto por el lugaren el que se aplicó el programa (centro dere f o rma juvenil, prisión de jóvenes, prisión

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de adultos, comunidad y otros), el régi-men de vida del centro (cerrado, semi-a b i e rto, abierto, y otros), y el país. En elcluster de variables metodológicas se codi-f i c a ron las siguientes características: el tipode diseño (diseños inter-versus intra-g rupo), la asignación de los sujetos a losg rupos (asignación aleatoria versus no aleatoria), el tamaño muestral, los criteriosde selección de los delincuentes (todos lossujetos de una institución, según la dura-ción de sentencia, pertenecientes a tipolo-gías específicas, sujetos violentos y sujetoscon necesidades específicas), el porc e n t a j ede mortalidad experimental en el gru p otratado, la calidad del diseño2 ( p u n t u a n d odesde 0, baja calidad, hasta 7, alta calidad)y el período de seguimiento (en meses).Por último, el cluster de variables extrínse -c a s incluyó el año en que se realizó lainvestigación y su fuente de publicación(publicado versus no publicado).

Toda la codificación de las variables serealizó, independientemente, por el pri-m e ro y el terc e ro de los autores de estetrabajo, alcanzando en pro m e d i o(86,2%), un nivel satisfactorio de fiabili-dad inter- c o d i f i c a d o res (Orwin, 1994).Las discrepancias entre los codificadore sse resolvieron por consenso.

Procedimientos estadísticos

Se eligió como medida del tamaño delefecto la diferencia media tipificada, d,utilizando la corrección para muestraspequeñas (Hedges y Olkin, 1985, p. 81).En los diseños inter- g rupo el estadístico dse definió como la diferencia entre las

medias de los grupos experimental y con-t rol en las medidas realizadas durante elseguimiento, dividida por la desviacióntípica intra-grupo; en los diseños intra-g rupo, la medida común de los re s u l t a-dos fue la diferencia entre las medias delposttratamiento y del pre t r a t a m i e n t odividida por la desviación típica intra-g rupo. Cuando las medidas de re s u l t a d o sf u e ron pro p o rciones (p.ej., tasas de re i n-cidencia), se aplicó un estadístico equiva-lente a d p ropuesto en el pro g r a m aD S TAT (Johnson, 1991). Va l o res positivosde d i n d i c a ron la cantidad de mejora queel grupo tratado tuvo sobre el grupo con-t rol o sobre la evaluación en el pre t e s t .Para facilitar una interpretación adecua-da de los resultados, cada estadístico dtambién se transformó en coeficiente dec o rrelación de Pearson, r, mediante: r =d/ (d2 + 4)0 . 5 (Rosenthal, 1991). Es muycomún que los estudios sobre pro g r a m a sde tratamiento incluyan diversas medidasde reincidencia (p.ej., nuevas detencionespoliciales del sujeto, re i n g resos en pri-sión, nuevas condenas, etc.); en estoscasos, se calculó un tamaño del efectoglobal promediando todas las medidasde reincidencia de cada estudio, a fin dedisponer de una única medida por cadauno de ellos para salvaguardar el supues-to de independencia de los tamaños dele f e c t o .

La medida de reincidencia más usuales la que clasifica a los sujetos en re i n c i-dentes y no reincidentes. Cuando und e t e rminado estudio evaluativo utilizabauna medida dicotómica de la re i n c i d e n-cia e incluía dos grupos (grupo tratado yg rupo de control), también se definiócomo índice del tamaño del efecto ladiferencia entre las proporciones de rein-cidencia, dp, en los grupos tratado yc o n t rol (pE y pC, respectivamente), esdecir, dp = pC - pE (Fleiss, 1994).

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2 La calidad del diseño de los estudios se evaluómediante una escala con siete ítems relacionados concuestiones metodológicas tales como el tipo de diseño,la mortalidad experimental, el tamaño muestral, la asig-nación de los sujetos a los grupos y el tipo de medidasdependientes. El cuestionario puede solicitarse alsegundo autor.

Todos los cálculos de los tamaños delefecto fueron realizados por el segundoautor de este trabajo y por un investiga-dor independiente, obteniendo unasatisfactoria fiabilidad interc o d i f i c a d o re s(r = 0.826, p = 0.000). Las discre p a n c i a s

en los cálculos se resolvieron mediante larevisión conjunta del estudio hasta quese alcanzaba el consenso. En la Tabla 1se presenta la lista de tamaños muestra-les, tamaños del efecto y algunas carac-terísticas moderadoras de cada estudio3.

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a Tipología del tratamiento: PT = Psicoterapia (no conductual): terapia psicodinámica individual o grupal. ED = Educación (escue-la, materiales educativos). TC = Terapia conductual (condicionamiento operante): economía de fichas, diseño ambiental de con-tingencias. TCC = Terapia cognitivo-conductual (entrenamiento en habilidades sociales, programas de competencia psicosocial).DI = Disuasión/Disciplina (teoría penal clásica, disuasión, ‘prisión de choque’, aumento del control institucional). CT = Comunidadterapéutica (relaciones entre encarcelados/personal semejantes a las de pacientes/enfermeros, relajación del control institucio-nal). DE = Derivación.b Duración del programa en meses.c Edad media de la muestra en años.d Duración del período de seguimiento en meses.e El grupo de control se obtuvo de una fuente externa.f Diseño intra-grupo.g nC es desconocido; asumimos nC = nE.h Idéntico grupo de control que en el estudio 1.

Tabla 1Tamaños del efecto, tamaños muestrales y características relevantes de los estudios

3 Puede solicitarse al autor una tabla con todas las variables moderadoras de cada estudio en el meta-análisis.

Según ya hemos anticipado, los obje-tivos de este meta-análisis son evaluar laefectividad global del tratamiento de losdelincuentes sobre su reincidencia poste-r i o r, determinando si los programas sonhomogéneos en sus resultados o si, encaso de no serlo, existen variables mode-radoras que pueden explicar la variabili-dad de los efectos4.

3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Características de los estudios

Las Tablas 2 y 3 muestran las caracte-rísticas descriptivas de los 32 estudiosincluidos en el meta-análisis. Puede

o b s e rvarse una gran heterogeneidad enlos programas aplicados con respecto almodelo teórico en el que se fundamen-tan. La duración media de los programas(desde que comenzaron hasta que finali-z a ron) fue de 6 meses, su intensidadmedia (el número de horas semanales detratamiento) fue de 32 horas por semanay sujeto, y su magnitud media (o sea, lashoras de intervención) fue de 840 horaspor sujeto. La distribución de las magni-tudes de las intervenciones tambiénmostró una gran variabilidad, desde pro-gramas que tenían una magnitud míni-ma de 1,5 horas por sujeto hasta otro scuya magnitud fue superior a 9.000horas por sujeto (véase Tabla 3)5.

Las características de los part i c i p a n-tes en los programas también fuero nh e t e rogéneas, siendo su edad media de25,5 años y sus delitos más fre c u e n t e s“delitos contra la propiedad”, “delitosmixtos” y “delitos relacionados con elabuso del alcohol”. Sin embargo, aexcepción de un caso (Bishop, Sundin-O s b o rne, y Petterson, 1987), todos losrestantes programas se aplicaron apoblación masculina (71,4%) o a gru-pos mixtos de población masculina yfemenina (25%).

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4 Las técnicas estadísticas utilizadas se presentan enHedges y Olkin (1985) y en Cooper y Hedges (1994). Elefecto global, d+ +, se calcula utilizando una mediaponderada que toma en cuenta las diferentes varian-zas de los estudios individuales, aunque también secalculan otros estadísticos descriptivos (media no pon-derada, mediana, cuartiles, etc.). Para determinar si losestudios comparten un tamaño del efecto poblacionalcomún, la homogeneidad de la var ianza se calculamediante el estadístico QT, que se distribuye segúnchi-cuadrado con k - 1 grados de libertad, siendo k e lnúmero de estudios. Cuando la homogeneidad esrechazada, se pone a prueba la contribución de varia-bles moderadoras a la explicación de la variabilidad deos tamaños del efecto. Para las variables moderadorascategóricas, un análogo al análisis de varianza (ponde-rado por la inversa de la varianza de los tamaños delefecto) descompone la varianza total, QT, en QB, lavarianza explicada, y QW, la varianza residual. La signi-ficación de QB y QW se prueba de la misma forma queQT, utilizando p - 1 y k - p grados de libertad, respec-tivamente, donde p es el número de categorías. Paraas variables moderadoras que sean métricas, se utili-zaron análisis de regresión, por mínimos cuadradosponderados, para determinar su asociación con lostamaños del efecto; en este caso, la variabilidad total,QT, se descompone en QR, la variabilidad explicada, yQE, la variabilidad no explicada. La significación de QRy QE se contrasta igual que antes con uno y k - 2 gra-dos de libertad, respectivamente. Finalmente, conobjeto de examinar la relación entre el tamaño delefecto y variables moderadoras parcializando lanfluencia de otros clusters de variables, se llevaron acabo análisis multivariados aplicando análisis de regre-sión múltiple por mínimos cuadrados ponderados(Hedges, 1994; Hedges y Olkin, 1985).

5 No obstante, en lo referente a la magnitud es necesa-rio establecer una distinción entre los programas ambu -l a t o r i o s y r e s i d e n c i a l e s. La magnitud de la intervenciónde los programas ambulatorios osciló entre 1,5 y 180horas, y su mediana fue de 30,6 horas. En este conjuntode programas ambulatorios se incluyeron las siguientescategorías de tratamiento: psicoterapia, educación,terapia conductual y terapia cognitivo-conductual. Entodos estos casos la magnitud tiene un significado real yrepresenta el verdadero tiempo de aplicación del trata-miento. Por otra parte, en lo referente a los programasresidenciales (en los que se incluyeron programas disua-sorios, comunidades terapéuticas y sistemas ambienta-les de contingencias) la magnitud fue artificialmentecalculada a partir del tiempo de estancia de los sujetostratados y controles en las unidades de aplicación de losprogramas. Obviamente, la magnitud aparente de losprogramas residenciales fue muy alta en comparacióncon los programas ambulatorios. Osciló entre 840 y9.840 horas, y tuvo una mediana de 2.508 horas.

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Tabla 2Características descriptivas de las variables categóricas

Clusters de características Frecuencia %

Cluster tratamiento:

Modelo teórico (k = 32):No conductual 8Educativo 5Conductual 6Cognitivo-conductual 3Teoría de la disuasión 1Comunidad terapéutica 5Derivación 4

Cluster sujetos:

Edad de la muestra (k = 32):Adolescentes (<16) 7Jóvenes (16-21) 6Edades mixtas 4Adultos (>21) 15

Tipología delictiva (k = 27):Propiedad 6Personas 1Sexual 3Tráfico de drogas 2Conducción en estado de embriaguez 7Mixta 8

Cluster contexto:

Lugar del programa (k = 29):Centro de reforma juvenil 1Prisión de jóvenes 5Prisión de adultos 7Comunidad 12Otros 4

Régimen (k = 29):Cerrado 11Semi-abierto 2Abierto 10Otros 6

País (k = 32):Alemania 4Gran Bretaña 14Holanda 8España 2Suecia 4

2515.618.89.43.115.612.5

21.918.746.912.5

22.23.711.17.425.929.7

3.517.224.141.413.8

37.96.934.520.7

12.543.825.06.212.5

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Tabla 2 continuaciónCaracterísticas descriptivas de las variables categóricas

Clusters de características Frecuencia %

Cluster metodológico:

Tipo de diseño (k = 32):Entre gruposSin grupos

Asignación de sujetos (k = 22):Al azarNo al azar

Criterio de selección de sujetos (k = 32):

Todos los sujetosDuración de la sentenciaTipologías específicasSujetos violentosNecesidades específicas

Cluster extrínseco:

Fuentes de publicación (k = 32):PublicadoNo publicado

2210

319

627116

257

68.831.2

13.686.4

18.86.221.93.150.0

78.121.9

Clusters de características k Mín. Máx. Media D.T. Mediana

Cluster tratamiento:

Duración del programa (meses)Intensidad del programa (horas / semana)Magnitud del programa (horas/suj.)

Cluster sujetos:

Promedio de edad de la muestra (años)Género de la muestra (% de hombres)

Cluster metodológico:

Tamaño de la muestraMortalidad (en el grupo tratado)Calidad del diseñoDuración del seguimiento (meses)

Cluster extrínseco:

Fecha de publicación (año)

Tabla 3Características descriptivas de las variables cuantitativas

632840

25,5100

11423,1324

1988

9.5272.203,1

7,821,5

26724,41,224,2

2,6

8.329.61.323,4

24,791,8

17927,93,426,4

1988

41569.840

39,3100

1.21282,16120

1991

0.10.71,5

12,50

6011

1982

232423

3228

32213231

32

Mín.: Valor mínimo. Máx.: Valor máximo. D.T.: Desviación típica.

El país más re p resentado en la muestrade estudios (o programas de tratamiento)que hemos evaluado fue Gran Bre t a ñ a(43,8%). Los programas se aplicaro nmayoritariamente a sujetos en régimenc e rrado (37,9%) o abierto (34,5%). Y elcontexto más frecuente de aplicación delos programas fue el comunitario (41,4%).

Con respecto a las características meto-dológicas, 22 estudios aplicaron diseñosi n t e r- g rupo y 10 de ellos diseños intra-g rupo, con tamaños muestrales muy hete-rogéneos, que oscilaron entre 6 y 1.212sujetos (mediana: 114 sujetos). El porc e n-taje mediano de mortalidad experimentalen los grupos tratados fue del 23,1% y lamediana de la calidad del diseño fue de 3puntos (en una escala de 0 a 7).

Uno de los principales factores mode-r a d o res de una investigación sobre re i n-cidencia delictiva es la duración de losperíodos de seguimiento utilizados paraevaluarla. Para los programas incluidosen este meta-análisis el período de segui-miento de la reincidencia fue en pro m e-dio de 26,4 meses (mediana: 24 meses).Un período de seguimiento de dos añospuede parecer a primera vista insuficien-te para evaluar la reincidencia de unamuestra de delincuentes. En cohere n c i acon esta apreciación, en muchos estu-dios los investigadores utilizan períodosde tres, cinco o más años de seguimientodespués de la liberación de los delin-cuentes. Sin embargo, pese a su aparen-te brevedad, las tasas de re i n c i d e n c i aque se producen durante los dos prime-ros años de seguimiento re p resentan demanera significativa a las tasas absolutasde reincidencia, ya que ésta suele produ-cirse durante el período inmediatamenteposterior a la liberación de los delincuen-tes. Por ejemplo, Redondo, Funes yLuque (1994) evaluaron la re i n c i d e n c i ade una muestra de 485 excarc e l a d o s

españoles durante casi cuatro años yo b t u v i e ron una tasa media de re i n c i d e n-cia del 37,9%. De esta tasa total de rein-cidencia, el 58% tuvo lugar en el primeraño posterior a la liberación, y tras elsegundo año ya habían tenido lugar el80% de todas las reincidencias. To u rn i e ry Barre (1990) analizaron las tasas dereincidencia de diferentes países europe-os y encontraron que entre el 49,5% y el80% de las reincidencias, dependiendode las investigaciones, tuvieron lugardurante el primer y el segundo año deseguimiento, mientras que entre el 20%y el 50,5% tuvo lugar a partir del terc e raño. En promedio, el 67,7% de las re i n-cidencias ocurr i e ron en los dos primero saños de seguimiento, mientras que el32,3% restante aconteció desde el ter-cer año en adelante. Estos re s u l t a d o scoinciden con la revisión meta-analíticap resentada en Sánchez-Meca, Marín yRedondo (1996), que comparó tasas dereincidencia de países europeos y ameri-canos. De acuerdo con estos razona-mientos, no es aventurado suponer queal tener información sobre la re i n c i d e n-cia durante los dos primeros años deseguimiento, poseemos, aunque nocompleta, una amplia y significativai n f o rmación sobre la reincidencia globalde las muestras de sujetos evaluadas.

El tamaño del efecto global

Para los objetivos del presente meta-análisis, la reincidencia se definió comocualquier medida relacionada con la comi-sión de nuevos delitos. En consecuencia,n u e s t ros análisis incluyeron programas quehabían utilizado medidas de re i n c i d e n c i atales como: revocación de la libertad condi-cional o de la libertad bajo palabra, auto-inculpación en nuevos delitos, la comisiónde delitos específicos (graves, sexuales, trá-fico de drogas), nuevas sentencias y nuevas

ANUARIO/1999 21

sentencias graves, nuevos re i n g resos enprisión, vandalismo juvenil, nuevas deten-ciones y re i n g reso en instituciones juveni-les. La Tabla 4 presenta los estadísticos des-criptivos y las diferencias medias tipificadas(índice d). La mayoría de los pro g r a m a s(75%) mostró una inferior reincidencia enlos grupos de tratamiento que en los dec o n t rol, o una inferior reincidencia en lasmedidas posttest que en el pretest. Sólo unestudio (McMurran y Boyle, 1990, estudio1) obtuvo un tamaño del efecto nulo (esd e c i r, ni positivo ni negativo), y siete estu-dios evidenciaron resultados desfavorablespara los grupos de tratamiento (o sea, losg rupos tratados obtuvieron peores re s u l t a-dos que los grupos no tratados). Los estu-

dios con resultados negativos incluyero ndos programas no-conductuales (Cook e ta l ., 1991, estudios 1 y 2), dos pro g r a m a seducativos (McMurran y Boyle, 1990, estu-

dio 2; Singer, 1991), un programa decomunidad terapéutica (Robertson yGunn, 1987), un programa ambiental decontingencias (Brown, 1985) y un pro g r a-ma de disuasión (Thornton, 1987).

En términos de diferencia media tipifi-cada, la efectividad del tratamiento sobrela reincidencia alcanza un valor mediopositivo de d+ = 0.242 (intervalo confiden-cial al 95%: 0.196 y 0.287) y, en térm i n o sde coeficiente de correlación, supone unvalor medio de r+ = 0.120. Con respecto ala diferencia en las pro p o rciones de re i n c i-dencia entre los grupos tratado y contro l ,de los 32 estudios evaluados, 17 aplicaro nmedidas dicotómicas de reincidencia e

i n c l u y e ron dos grupos (Tabla 4). La mediaponderada dp = 0.15 refleja una tasa dife-rencial de reincidencia del 15% en favorde los grupos tratados respecto de la tasa

22 ANUARIO/1999

Estadístico índice d índice dpk

Número de sujetos tratadosNúmero de sujetos controlNúmero total de sujetosMínimoMáximoMedia no ponderadaa

Media ponderadab

Correlación mediaponderadac

Q1d

MedianaQ3d

DT normalizadae

Intervalo confidencial (95%)Proporción de TEs positivosPrueba de homegeneidad

(DF), p

Tabla 4Estadísticos resumen de la distribución ESs (índices de y dp)

323.9641.7515.715

-1.25961.23700.25720.2418

0.1200.0190.28090.4910.354

0.196; 0.28724/32 = 0.75

124.070 (31), p = 0.0000

171.7722.5034.275-0.5450.4490.0860.15,0

-0.0000.1230.2070.155

0.119; 0.18112/17 = 0.70

59.374 (16), p = 0.0000

a Media no ponderada = di/k.b Media ponderada = widi/ w i, siendo wi la varianza inversa de cada di.c Con la excepción de este estadístico, todos los cálculos se obtuvieron en valores d.d Q1 y Q3 son los cuartiles 1 y 3, respectivamente.e Desviación típica normalizada DT = 0.75 (Q3 - Q1).

de reincidencia de los controles (interv a l ode confianza al 95%: 11,9% y 18,1%).Por tanto, nuestros resultados son muys i m i l a res a los obtenidos en otros meta-análisis sobre medidas de re i n c i d e n c i a ,tales como los de Lösel (1987) y Whitehe-ad y Lab (1989), ambos con r = 0.12, el dePearson et al. (Noviembre, 1995) con r =0.157, el de Andrews et al. (1990) con r =0.10, y la inferior efectividad encontradaen los meta-análisis de Garrett (1985), conr = 0.065, y Lipsey (1992), con r = 0.05.

Aunque los resultados evidenciaro nque, en general, el tratamiento de losdelincuentes es efectivo, la distribuciónde los tamaños del efecto fue muy hete-rogénea [índice d: QT (31) = 124.070, p= 0.0000; índice dp: QT (16) = 59.374, p= 0.0000]. Los análisis que pre s e n t a m o sa continuación (basados todos ellos en elíndice d) se dirigieron a comprobar cuá-les eran las variables moderadoras quepodían explicar las diferencias entre losresultados de los estudios.

Análisis de variables moderadoras

El primero de estos análisis se re f i e re almodelo teórico de tratamiento. Como semuestra en la Tabla 5 (ver también la Figu-ra 1), el modelo de tratamiento guard auna estrecha relación, estadísticamentesignificativa, con los tamaños del efecto[QB(6) = 59.565, p < 0.01], con un 48%de varianza explicada. Los programas con-ductuales y los cognitivo-conductualese x h i b i e ron las mayores reducciones de lareincidencia (r+ = 0.231 y r+ = 0.226, re s-pectivamente), obteniendo doble efectivi-dad que el promedio de todos los pro g r a-mas (r+ = 0.120). Por el contrario, los pro-gramas educativos fueron menos efectivosque la media (r+ = 0.08) y, claramente, elúnico programa disuasivo aquí considera-do (Thornton, 1987) produjo más re i n c i-dencia que la no-intervención (r+ = -0.006). La contribución de este últimoestudio a la magnitud del efecto mediafue muy elevada debido a su alto tamañomuestral (n = 1.000 sujetos). Así, si este

ANUARIO/1999 23

Figura 1Cluster de tratamiento: modelos teóricos y efectividad (r)

24 ANUARIO/1999

Clusters de características kj d+ j 95% I.C. r+ j Qw j QB R2

Cluster tratamiento:

Modelo teórico (k = 32):No conductual E d u c a t i v oConductual Cognitivo-conductual Teoría de la disuasiónComunidad terapéuticaD e r i v a c i ó n

Cluster sujetos:

Edad de la muestra (k = 32):Adolescentes (<16)Jóvenes (16-21)Edades mixtasAdultos (>21)

Tipología delictiva (k = 27):P r o p i e d a dP e r s o n a sS e x u a lTráfico de drogasConducción en estadode embriaguezM i x t a

Cluster contexto:

Lugar del programa (k = 29):Centro de reforma juvenilPrisión de jóvenesPrisión de adultosC o m u n i d a dO t r o s

Régimen (k = 29):C e r r a d oS e m i - a b i e r t oA b i e r t oO t r o s

País (k = 32):A l e m a n i aGran BretañaH o l a n d aE s p a ñ aS u e c i a

Tabla 5Resultados de los análisis de la varianza para variables categóricas

8563154

76415

6132

78

157

124

112

106

414824

0.3900.1620.4760.464-0.0120.2550.382

0.4200.3630.2410.202

0.2100.7180.1360.245

0.2180.374

0.4190.3540.1640.2440.500

0.209-0.0740.2290.484

0.4040.0510.3510.4970.331

0.1910.0800.2310.226-0.0060.1260.188

0.2060.1790.1190.101

0.1040.3380.0680.122

0.1080.184

0.2050.1740.0820.1210.243

0.104-0.370.1140.235

0.1980.0260.1730.2410.163

28.828**6.2812.266

11.952**--

12.154**3.025

11.2039.9879.177

85.082**

62.372**--

14.621**0.465

12.27811.610

--9.609

46.006**41.830**

1.305

57.800**1.67217.514

29.469**

6.10846.500**11.7890.1796.587

59.565**

8.620**

7.042

17.384**

12.484**

52.908**

0.480

0.069

0.065

0.150

0.105

0.426

0.302; 0.4780.037; 0.2860.327; 0.6250.229; 0.698-0.099; 0.0760.141; 0.3690.179; 0.586

0.231; 0.6100.233; 0.4930.139; 0.3430.145; 0.259

0.147; 0.272-0.107; 1.544-0.217; 0.4890.116; 0.375

0.105; 0.3310.248; 0.499

-0.397; 1.2350.221; 0.4870.103; 0.2250.146; 0.3420.327; 0.674

0.153; 0.265-0.400; 0.2510.124; 0.3350.314; 0.654

0.298; 0.511-0.018; 0.1210.232; 0.4700.334; 0.6610.224; 0.438

* p < 0.05. ** p < 0.01.

estudio se elimina de la base de datos, eltamaño del efecto medio se incre m e n t adesde r+ = 0.120 hasta r+ = 0.165, y elestadístico de heterogeneidad desciendedesde QT = 124.070 hasta QT = 80.203.

Otras características de los tratamientosque alcanzaron una relación positiva conlos tamaños del efecto fueron la duracióndel programa (en meses) [QR = 5.388, p <0.05] y la magnitud del programa (enhoras por sujeto) [QR = 3.899, p < 0.05],p e ro sus porcentajes de varianza explicadaf u e ron muy bajos (ver Tabla 6).

En el cluster de las características desujeto, se encontró una relación negativae n t re la edad de la muestra y los tama-ños del efecto [QB = 8.620, p < 0.05].Aunque se hizo evidente alguna efectivi-dad a todas las edades, se obtuviero nm e j o res resultados con los delincuentesadolescentes (r+ = 0.206) y jóvenes (r+ =0.179) que con los adultos (r+ = 0.101).

Con relación a la tipología delictiva( Tabla 5), la mayor efectividad la obtuvoel único programa (Cooke, 1989) aplica-do a delincuentes contra las personas (r+

ANUARIO/1999 25

* p < 0.05. ** p < 0.01.

Clusters de características kj d+ j 95% I.C. r+ j Qw j QB R2

Cluster metodológico

Tipo de diseño (k = 32):Inter-grupoIntra-grupo

Asignación de sujetos(k = 22):

Al azarNo al azar

Criterio de selección delos sujetos(k = 32)Todos los sujetos de unainstituciónSegún la duración de lasentenciaSegún su pertenencia atipologías específicasSujetos violentosSegún sus necesidadesde tratamiento

Cluster extrínseco:

Fuente de publicación(k = 32):

PublicadoNo publicado

Tabla 5 continuaciónResultados de los análisis de la varianza para variables categóricas

2210

319

62

71

16

257

0.3450.109

0.0370.351

0.1340.531

0.2350.718

0.307

0.2250.322

0.1700.054

0.0180.172

0.0680.257

0.1170.338

0.152

0.1120.159

56.912**41.336**

1.41053.648**

42.949**0.604

18.523**-

34.687**

115.26**6.342

25.823**

1.854

27.307**

2.462

0.208

0.032

0.220

0.020

0.285; 0.4050.040; 0.177

-0.410; 0.4840.290; 0.411

0.069; 0.2040.381; 0.681

0.120; 0.351-0.107; 1.544

0.226; 0.389

0.176; 0.2750.212; 0.431

= 0.338), seguido de la categoría mixta(r+ = 0.184), y los peores re s u l t a d o sc o rre s p o n d i e ron a los programas condelincuentes sexuales (r+ = 0.068). Sine m b a rgo, las diferencias entre los tiposde delito no fueron muy pro n u n c i a d a s ,

no alcanzando significación estadística[QB = 7.042, p > 0.05].

D e n t ro del cluster contexto de aplica-ción del programa, se halló que el lugarde aplicación mostró una estrecha re l a-ción con la efectividad (Tabla 5), re l a c i ó nque se halla mediatizada por la variableedad de los sujetos. Las tasas de re i n c i-dencia más bajas se obtuvieron en lacategoría ‘otros contextos’ (p.ej., unida-des psiquiátricas) con r+ = 0.243. Porotra parte, se alcanzó doble efectividaden el único programa aplicado en un

centro de reforma juvenil y en los aplica-dos en prisiones de jóvenes (r+ = 0.205,y r+ = 0.174, respectivamente), en con-traste con la peor efectividad obtenidaen las prisiones de adultos (r+ = 0.082).

También se observan claras difere n-cias en efectividad entre los diversos paí-ses europeos incluidos en el meta-análi-sis [QB = 52.908, p < 0.0000], siendo losp rogramas aplicados en España (r+ =0.241) y en Alemania (r+ = 0.198) losque más re d u j e ron la reincidencia. Aun-que la menor efectividad se encontró enlos programas británicos (r+ = 0.026), espreciso apuntar que la gran heterogenei-dad observada entre estos estudios sedebe principalmente al estudio deT h o rnton (1987); este estudio, al tenerun tamaño muestral muy alto (n =

26 ANUARIO/1999

Tabla 6Resultados de los análisis de regresíón simple para las variables cuantitativas

Clusters de características k B QR QE R2 Radj2

Cluster tratamiento:

Duración del programa (en meses)Intensidad del programa (horas/semana)Magnitud del programa (horas/sujeto)

Cluster sujetos:

Promedio de edad de la muestra (años)Género de la muestra (% de varones)

Cluster metodológico:

Tamaño de la muestraMortalidad (en el grupo tratado)Calidad del diseñoDuración del seguimiento (en meses)

Cluster extrínseco:

Fecha de publicación (año)

23

2423

3228

32213231

32

0.011

-0.0015.3 10-5

-0.004-0.002

-1.110-40.0040.1000.004

-0.014

5.388*

0.7113.899*

1.1661.447

4.467*3.45124.364**9.676**

2.815

49.882**

85.621**68.527**

122.774**118.944**

119.473**47.442**99.576**113.846**

121.125**

0.097

0.0080.054

0.0090.012

0.0360.0680.1960.078

0.023

0.054

0.0000.009

0.0000.000

0.0040.0190.1700.046

0.000

* p < 0.05. ** p < 0.01.

1,000) y un valor d negativo (d = -0.012),e j e rce un peso específico muy elevados o b re el tamaño del efecto medio. Dehecho, si eliminamos este estudio delanálisis, los 13 estudios británicos restan-tes alcanzan una media de r+ = 0.080, yla heterogeneidad global entre los paísesdisminuye drásticamente de 52.908 a14.477, aunque sigue resultando esta-dísticamente significativa (p < 0.01).

También analizamos la relación entrela efectividad y algunos factores meto-dológicos. Con respecto a los criteriosutilizados para la inclusión de los sujetosen los programas (Tabla 5), los mayore stamaños del efecto los obtuvieron tre sestudios correspondientes a muestrasseleccionadas por criterios de violencia ypor duración de la sentencia (r+ = 0.338y r+ = 0.257, respectivamente). Por elcontrario, los estudios que incluyero n‘todos los sujetos’ de la institución fue-ron menos efectivos (r+ = 0.068).

Un importante aspecto metodológicose re f i e re a la influencia del tipo de diseños o b re los resultados de los estudios. Aun-que es común que los diseños pre t e s t -posttest de un solo grupo den tamañosdel efecto mayores que los inter- g ru p o ,en nuestro meta-análisis hemos obtenidoel resultado contrario (Tabla 5): los estu-dios de un grupo obtuvieron un tamañodel efecto medio (r+ = 0.054) significati-vamente inferior a los estudios inter-g rupo (r+ = 0.170). Sin embargo, denuevo el gran peso asignado al estudio deT h o rnton (1987) puede explicar esteresultado anómalo; de hecho, si se elimi-na este estudio del análisis, los re s t a n t e snueve estudios pretest-posttest alcanzanun tamaño del efecto medio de r+ =0.147, y ya no difieren estadísticamentede los diseños inter- g rupo [QB = 0.578, p> 0.05]. En esta línea, Gottschalk, David-son II, Gensheimer y Mayer (1987) obtu-

v i e ron un resultado similar. Por otra part e ,los 22 estudios inter- g rupo fueron clasifi-cados, en función del tipo de asignaciónde los sujetos a los grupos, en dos catego-rías: asignación aleatoria versus no aleato-ria. Como es usual (p.ej., Cleland, Pear-son, y Lipton, 1996; Hall, 1995; Lipsey,1992; Whitehead y Lab, (1989), los estu-dios con asignación aleatoria obtuviero nuna tamaño del efecto medio inferior (r+= 0.018) que los de asignación no aleato-ria (r+ = 0.172), pero esta diferencia nofue estadísticamente significativa [QB =1.854, p > 0.05]. No obstante, dado quesólo se re c u p e r a ron tres estudios con asig-nación aleatoria, este resultado debei n t e r p retarse con pre c a u c i ó n .

El tiempo de seguimiento durante elcual se registran los datos de re i n c i d e n-cia de las muestras de sujetos es otravariable crítica en la explicación de lah e t e rogeneidad de los resultados entrelos estudios. Como se muestra en laTabla 6, el análisis de regresión pondera-da del tiempo de seguimiento sobre losv a l o res d alcanzó un resultado estadísti-camente significativo [QR = 9.676, p <0.01]; en contra de lo habitual, dicharelación resultó ser positiva, aunque enalgún meta-análisis previo también se haencontrado este resultado anómalo(Hall, 1995).

En cada estudio se evaluó la calidad deldiseño mediante una escala que tuvo encuenta aspectos tales como el tamañomuestral, la asignación aleatoria, la mor-talidad experimental, el uso de variablesdependientes normalizadas, la pre s e n c i ade grupo de control, la equivalencia entrelas medidas dependientes tomadas en elp retest y en el posttest, la existencia dealguna medida en el pretest, etc. La re l a-ción entre la calidad del diseño y el tama-ño del efecto también obtuvo un re s u l t a-do inusual. En concreto, se encontró que

ANUARIO/1999 27

los estudios con alta calidad estuviero nasociados a los tamaños del efecto másaltos [QR = 24.360, p < 0.01], con un17% de varianza explicada. No obstante,o t ros meta-análisis han obtenido re s u l t a-dos similares (Lipsey y Wilson, 1993). Porúltimo, el tamaño muestral y la mort a l i-dad experimental en el grupo tratadoapenas alcanzaron una relación significa-tiva con el tamaño del efecto, con un por-centaje de varianza explicada muy bajo.

Con respecto a las variables extrínse-cas, se analizaron la fecha del estudio yla fuente de publicación. La fecha delestudio no alcanzó una relación signifi-cativa con el tamaño del efecto (Tabla 6),si bien se observó una débil disminucióndel tamaño del efecto a lo largo del tiem-po, un resultado similar al obtenido enGottschalk, Davidson II, Gensheimer yMayer (1987). Con objeto de comprobarsi el sesgo de publicación puede amena-zar a la re p resentatividad de nuestrabase de datos meta-analítica, se clasifica-ron los estudios en publicados y nopublicados (Tabla 5). La comparación noalcanzó diferencias significativas entreambos tamaños del efecto medios [QR =2.462, p > 0.05]; más aún, los estudiosno publicados obtuvieron un tamaño delefecto medio (r+ = 0.159) superior al delos publicados (r+ = 0.112). Así pues, elsesgo de publicación puede descart a r s ecomo una amenaza a la validez de losresultados de nuestro meta-análisis.

Análisis multivariado

Las inter- relaciones entre las variablesde los estudios pueden enmascarar lasasociaciones reales entre el tamaño delefecto y cada variable moderadora indivi-dual. En concreto, las diferencias en efecti-vidad encontradas entre los distintos tiposde tratamiento pueden estar afectadas por

d i f e rencias en la metodología aplicada enlos estudios (p.ej., diferencias en el tipo dediseño, en la calidad del estudio, etc.), asícomo por diferencias en las característicasde los sujetos (p.ej., la edad media de lasmuestras). Para controlar tales inter- re l a-ciones hemos aplicado técnicas de análisisde re g resión múltiple ponderada. De estaf o rma, es posible responder a varias cues-tiones relevantes tales como: Una vez quese controlan otras variables, ¿sigue re s u l-tando el tipo de tratamiento una variablemoderadora de los resultados? ¿Qué valorexplicativo tienen los diferentes clusters devariables moderadoras, una vez que sec o n t rolan los demás clusters?

Dado el reducido tamaño de nuestrabase de datos meta-analítica (k = 32estudios), hemos tenido que seleccionarun escaso grupo de variables moderado-ras; en concreto, aquéllas que re s u l t a ro nconceptual y estadísticamente mási m p o rtantes. Del cluster de variables detratamiento seleccionamos la más re l e-vante para nuestros propósitos: el tipo detratamiento. Para la codificación de lascategorías de tratamiento se establecie-ron inicialmente cinco variables dicotómi-cas: Terapia no conductual (0: no; 1: sí),p rogramas educativos (0: no; 1: sí), tera-pias conductual y cognitivo-conductual(0: no; 1: sí), comunidad terapéutica (0:no; 1: sí), y programas de derivación (0:no; 1: sí). Debido al semejante nivel deefectividad obtenido por los pro g r a m a sconductuales y cognitivo-conductuales,ambos se agru p a ron en la misma catego-ría. Del cluster de sujetos seleccionamosel sistema de justicia, distinguiendo entrejusticia juvenil (0) y justicia adulta (1);para ello, dicotomizamos la variable edadde la muestra, asignando valor 0 (justiciajuvenil) a las categorías ‘adolescentes’ y‘jóvenes’, y valor 1 a las categorías ‘adul-tos’ y ‘mixto’ (edades mixtas). Por último,del cluster metodológico se incluyeron la

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calidad del diseño (0: baja; 7: alta) y elperíodo de seguimiento (en meses); estaúltima variable tenía un dato ausente,que se reemplazó con la mediana delperíodo de seguimiento (6 meses).

En total, se incluyeron ocho variablesmoderadoras en el modelo de regresión.Como se muestra en la Tabla 7, el análisisde regresión múltiple aplicado al modelocompleto alcanzó una alta significaciónestadística con un porcentaje de varianzaexplicada del 55.6%. La potencia expli-cativa del modelo no es en absoluto des-p reciable si se compara con el obtenidopor el meta-análisis más relevante eneste campo, el de Lipsey (1992), queobtuvo un porcentaje de varianza expli-cada del 47%.

Los análisis de re g resión efectuadospor separado para cada cluster indican

que, por sí mismo, el cluster de métodoexplica el 21,9% de la varianza de lostamaños del efecto, un resultado muysimilar al 25% obtenido por Lipsey(1992). No obstante, cuando el efectode los otros dos clusters de variables (detratamiento y de sujeto) es parc i a l i z a d o ,las variables metodológicas re d u j e ron supotencia explicativa a un 4,2%, resultan-do su contribución no significativa (p =0.074). Este resultado implica que existeuna fuerte inter- relación entre las varia-bles de método y las de tratamiento.O t ro resultado interesante en el análisisde regresión parcializado fue la inversiónde la relación entre el tamaño del efectoy el período de seguimiento. Mientrasque en el análisis de re g resión simple larelación obtenida fue positiva, cuando sec o n t ro l a ron las demás variables delmodelo la relación se convirtió en negati-va (véase Tabla 8).

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Tabla 7Análisis de regresión múltiple para cada cluster moderador, ajustado y no ajustado

para los clusters moderadores restantes

Cluster QR(DF) R2 QE(DF) QRpart(DF) Rpart2

Método 27.176(2)** 0,219 96.764(29)** 5.197(2) 0.042Sujeto 8.127(1)** 0.065 115.813(30) ** 7.649(1)** 0.062Tratamiento 59.747(5)** 0.482 64.193(26) ** 41.602(5) ** 0.336Modelocompleto 68.968(8) 0.556 54.972(23) **

Tabla 8Coeficientes de regresión no estandarizados obtenidos en el análisis

de regresión múltiple para cada variable moderadora

Variable moderadora Bj

Calidad del diseño (0: baja; 7: alta)Período de seguimiento (en meses)Sistema de justicia (0: Jóvenes; 1: Adultos)Programas no conductuales (0: No; 1: Sí)Programas educativos (0: No; 1: Sí)Programas cognitivo-conductuales (0: No; 1: Sí)Comunidad terapéutica (0: No; 1: Sí)Programas de derivación (0: No; 1: Sí)

0.062,-0.0040.4070.4340.0870.7850.3310.587

El cluster de sujetos, que estabacompuesto por una sola variable dico-tómica (justicia juvenil versus adulta),obtuvo un 6,5% de varianza explicada yse mantuvo en un 6,2% una vez parc i a-lizado el influjo de los otros dos clus-ters. Sin embargo, su relación con eltamaño del efecto también se invirt i órespecto del análisis univariado re a l i z a-do pre v i a m e n t e .

Otra variación se produjo con re s-pecto a la variable edad de los sujetos.La tabla 5 muestra que se obtuviero nm e j o res resultados con los delincuen-tes jóvenes que con los adultos. Con-trariamente a ello, en el presente análi-sis de re g resión múltiple los delincuen-tes adultos alcanzaron mejores re s u l t a-dos que los jóvenes (Tabla 8). La expli-cación para este hallazgo contradicto-rio reside en los diferentes tipos de tra-tamiento utilizados: siete de los tre c ep rogramas apl icados a los jóvenese m p l e a ron las técnicas que re s u l t a ro nser en nuestro análisis más efectivas(conductuales y cognitivo-conductua-les). Por el contrario, solamente dosp rogramas con adultos tuvieron estasorientaciones teóricas, frente a sieteque emplearon técnicas no conductua-les y cinco comunidades terapéuticas.Este desequilibro entre los tipos dep rogramas aplicados a los jóvenes y alos adultos explica porqué el análisis devarianza (en la Tabla 5) mostró mayorefectividad para los delincuentes jóve-nes. Ahora bien, una vez controlada lainfluencia del tipo de tratamiento, losm e j o res resultados corre s p o n d i e ron alos delincuentes adultos.

Finalmente, el cluster de tratamientoalcanzó el porcentaje de varianza expli-cada más elevado (48,2%), que seredujo sólo ligeramente al parcializar elefecto de los demás clusters (33,6% de

varianza explicada). Este re s u l t a d odemuestra que la diferente efectividadde los programas aplicados es un re s u l-tado indiscutible, ya que se mantieneincluso cuando se controlan variablesde método y de sujeto. Además, comose muestra en la tabla 8, la efectividadd i f e rencial de los distintos modelos detratamiento es similar a la encontradaen el análisis univariado: las terapiasconductuales y cognitivo-conductualeslogran la mayor efectividad, seguidasde los programas de derivación y de lasterapias no conductuales.

Los contrastes de la especificación delmodelo de re g resión múltiple con lap rueba QE re s u l t a ron significativos, loque es indicativo de que faltan en elmodelo variables relevantes. De hecho,el escaso tamaño de nuestra base dedatos meta-analítica nos obligó a dejarfuera del modelo variables moderadorasconceptualmente importantes (p. ej., lascaracterísticas de los programas y el con-texto de aplicación de los programas). Enconsecuencia, el modelo propuesto debetomarse únicamente como un modelotentativo.

4. CONCLUSIONES

El presente estudio ha investigado laefectividad de un conjunto de pro g r a-mas de tratamiento de la delincuenciaaplicados en países europeos a lo larg ode una década. En términos de coefi-ciente de correlación, el tamaño delefecto medio obtenido por los 32 pro-gramas evaluados fue de r+ = 0.120.Este resultado significa que se obtuvouna efectividad moderada que, en pro-medio, puede cifrarse en el 12% (r+ =0.120). La importancia práctica de estehallazgo puede interpretarse a part i rde la presentación binomial del tama-

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ño del efecto6, B E S D, como se muestraen la Tabla 9 (Rosenthal, 1991). Así,asumiendo 100 sujetos en el gru p otratado y otros 100 sujetos en el gru p ode control, la tasa de reincidencia en elg rupo tratado sería del 44%, mientrasque en el grupo de control la tasa dereincidencia sería del 56%. En otraspalabras, los sujetos tratados re i n c i d i e-ron un 12% menos que los no trata-d o s .

Teniendo en cuenta la hetero g e n e i-dad de la eficacia observada en el con-junto de programas, se analizó lainfluencia de diferentes factores sobrela efectividad. En base a estos análisis,las tasas de reincidencia aparecen vin-culadas a los siguientes factore s :

1. Los programas más efectivos sonlos que se fundamentan en los mode-los teóricos conductual y cognit ivo-conductual. Conclusiones similares sehan obtenido en Gendreau y Ross(1979), Ross y Fabiano (1985), Ross e ta l. (1990), Andrews et al. (1990), Pal-mer (1992), McGuire (1992), Lösel(1995a,b, 1996) y Redondo et al.( 1 9 9 7 ) .

2. En nuest ro primer anál is is, losdelincuentes juveniles pare c i e ron serlos más susceptibles de re h a b i l i t a r s e ,debido a que fueron tratados en gene-ral mediante las técnicas más efectivas(conductuales y cognitivo-conductua-les). Sin embargo, cuando en unsegundo análisis se controló la influen-cia del tipo de tratamiento, la mayorefectividad se obtuvo con los delin-cuentes adultos. Estos datos nos indi-

can que pueden obtenerse buenosresultados tanto con los delincuentesjuveniles como con los del incuentesadultos. Más allá de la edad de lossujetos tratados, que es sin duda unfactor condicionante, lo más re l e v a n t epara la efectividad del tratamiento esaplicar programas basados en modelosteóricos plausibles. La investigación hamostrado reiteradamente que los pro-gramas conductuales y cognitivo-con-ductuales producen los mejores re s u l-t a d o s .

3. Con relación con la t ipologíadelictiva, los programas aplicados adelincuentes contra las personas (sinincluir a los delincuentes sexuales)muestran la mayor efectividad. En estepunto, a pesar de que el re d u c i d on ú m e ro de estudios en las categoríasdelictivas limita la obtención de conclu-siones generales, los resultados obteni-dos son coherentes con los criterios de

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Tabla 9Tamaño del efecto binomial para r+=0.120

Grupo Reincidentes No reincidentes Total

Tratamiento 44 56 100Control 56 44 100Total 100 100 200

6 El BSD se obtiene computando la tasa de no reinci-dencia del grupo tratado mediante 0.5+r/2 y la tasa deno reincidencia de los controles mediante 0.5 - r/2, sien-do r=0.12 (cf. Rosenthal, 1991).

calidad de las intervenciones, pro p u e s-tos por Andrews et al. (1990) en baseal denominado “principio de riesgo”.El principio de riesgo sugiere que el tra-tamiento será más efectivo con losdelincuentes de alto riesgo (violentos,reincidentes, etc.) que con los demenor riesgo, ya que generalmente seutilizarán con aquéllos los tratamientosy servicios más intensivos y de mayorcalidad. De esta manera, teniendo encuenta que los delincuentes violentosson de mayor “riesgo” (que los delin-cuentes contra la propiedad) y pre s e n-tan mayores necesidades de interv e n-ción, cabría esperar que se les hubierandestinado programas de mayor calidadimplícita y, de ahí, la mayor efectividadobtenida con ellos.

4. Finalmente, con respecto al contex-to de las intervenciones la mayor efectivi-dad se produce en las instituciones dejóvenes, tanto en los centros de re f o rm acomo en las prisiones de jóvenes.

Los resultados de este meta-análisise u ropeo son similares a los principalesresultados de las revisiones pre v i a ss o b re el tratamiento de la delincuencia,antes mencionadas. La mayoría de losre v i s o res (Andrews et al., 1990;G a rrett, 1985; Gensheimer et al . ,1986; Gottschalk, Davidson II, Gens-h e i m e r, y Mayer, 1987; Gottschalk,Davidson I I, Mayer, y Gensheimer,1987; Lipsey, 1992; Lösel, 1996; Lösel yKöferl, 1989; Palmer, 1990; Redondo,1994; Redondo et al., 1997; Ta y l o r,1992) están de acuerdo en una conclu-sión general: Los recientes meta-análi-sis sobre tratamiento de los delincuen-tes contradicen la idea de que “nadada resultado”, que fue la principal con-clusión de la investigación más antigua;muchos programas de tratamiento dela delincuencia juvenil y adulta son

efectivos con amplios grupos de delin-cuentes. De acuerdo con Dilulio, “lanoción errónea ‘nada da re s u l t a d o ’puede ser arrojada a los desechos de lahistoria de la evaluación corre c c i o n a l ”(citado en Ta y l o r, 1992, p. 133).

Nuestra investigación es consistentetambién con los previos re v i s o res encuanto a la mayor efectividad de losmétodos cognitivos y conductuales.Por ejemplo, Palmer (1995) examinó23 rev isiones cualitativas y 9 meta-anális is, realizados todos ellos conanterioridad a 1989, y concluyó quelos modelos más efectivos y pro m e t e-d o res en el tratamiento de los delin-cuentes fueron “el conductual, el cog-nit ivo-conductual o cognitivo, el dehabilidades de vida, el multimodal y elfamiliar” (p. 101).

Sin embargo, “es importante re c o-nocer que el proceso meta-analíticodescontextualiza la situación en la cualse desarrolla el tratamiento o las deci-siones que se adoptan para llevarlo acabo (...). Al invertir el proceso de análi-sis, desde el meta-análisis hacia las con-c retas circunstancias de aplicación delos programas, es necesario que loso p e r a d o res tomen en cuenta aquellosaspectos del ambiente específico quepueden influir sobre la aplicación deestos principios -en otras palabras, lainfluencia de los difícilmente cuantifica-bles factores contextuales. En térm i n o sprácticos, esto significa que la aplica-ción de los conocimientos obtenidos ap a rtir de los análisis generales [en estecaso, los meta-análisis] no es tan senci-lla, y re q u i e re una cuidadosa considera-ción de las contingencias ambientalesc o n c retas” (Brown, 1996).

Desde nuestro punto de vista, en lospróximos años deberá priorizarse la

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investigación de aquellos factores quepropician la efectividad de los programasde tratamiento en contextos determ i n a-dos (véase Palmer, 1995). Estas “contin-gencias ambientales específicas” sondifíciles de evaluar en estudios meta-

analíticos, pero sí que pueden ser ade-cuadamente estudiadas mediante inves-tigaciones primarias directas, que nosayudarán, sin duda, a mejorar nuestraefectividad en la rehabilitación de losdelincuentes.

(References preceded by an asterisk (*) wereincluded in the meta-analysis.)

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