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«Marmolejo-Ramos, Fernando Current exploratory and confirmatory issues in data analysis in Psychology. International Journal of Psychological ...»

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Las pruebas estadísticas paramétricas suponen que los datos están distribuidos siguiendo una curva en forma de campana. Sin embargo, en las investigaciones reales es poco común encontrar datos con dicha distribución normal. Lo típico es que la distribución de los datos sea afectada por algunas observaciones que se ubican lejos de la media, es decir, son valores extremos (outliers). En un quinto escrito, Cousineau y Chartier reflexionan sobre el impacto de los valores extremos en la distribución de datos y proponen distintas maneras de proceder con ellos. En este artículo se discute la influencia de los valores extremos, no solamente en conjuntos de datos univariados, sino también en datos multivariados.

Uno de los enfoques para proceder con los valores extremos es reformular los datos de modo que sean apropiados para su análisis ulterior, es decir, transformar los datos. Hay distintos tipos de transformaciones, por ejemplo, inversas, logarítmicas y de raíz cuadrada. En el sexto trabajo, Olivier y orberg se concentran en un tipo particular de transformación denominado Box-Cox. Los autores sostienen que este tipo de transformación es adecuada cuando se tienen datos sesgados positivamente, como los de los tiempos de reacción.

Un enfoque alternativo más bien reciente, novedoso respecto de los métodos estadísticos clásicos, investiga métodos y técnicas para encontrar mejores estimadores de tendencia central. Es bien sabido que los valores extremos afectan la distribución de los datos y, por lo tanto, sesgan sus estimadores de ubicación y de dispersión, es decir, la media y la desviación estándar, respectivamente. Por consiguiente, es común la eliminación de valores extremos. En un séptimo artículo, Courvoisier y Renaud sostienen que la eliminación de los valores extremos también puede tener algunas desventajas. Los autores resaltan que no todos los valores extremos son detectados y, en consecuencia, los resultados de las pruebas estadísticas clásicas pueden ser sesgados. En el artículo se presenta una alternativa sólida al análisis de varianza.

La primera sección de esta edición especial concluye con un trabajo de Fischer y Milfont en el cual se aclara el uso del término estandarización. Los autores de este octavo trabajo se concentran específicamente en la estandarización de

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puntajes y en las pruebas disponibles para analizar datos estandarizados. El trabajo contiene aplicaciones de procedimientos estandarizados en psicología de la personalidad, organizacional y transcultural.

En la segunda sección de esta edición especial se presentan varios métodos para probar hipótesis. El análisis factorial (FA, por sus siglas en ingles) es un método que se usa para describir la variabilidad entre un grupo de variables, con respecto a algunas variables no observadas (o factores). De esta manera, en el noveno artículo, Matsunaga presenta un instructivo sobre una forma especial de FA, denominada análisis factorial confirmatorio (CFA, por sus siglas en inglés). En el trabajo se aclara qué es un análisis factorial exploratorio (EFA, por sus siglas en inglés) y qué un análisis factorial confirmatorio (CFA). En el trabajo se ofrecen elaborados ejemplos sobre cómo llevar a cabo, tanto el EFA como el CFA en el paquete estadístico para las ciencias sociales (SPSS, por sus siglas en inglés) y en el programa estadístico de relaciones estructurales lineales (LISREL, por sus siglas en inglés).

En tanto en el FA se están comparando distintas variables entre sí, es importante que el instrumento utilizado mida el mismo constructo psicológico en todas las variables. En el décimo artículo, Milfont y Fischer revisan la importancia de la equivalencia en la investigación psicológica. Los autores también reflexionan sobre asuntos teóricos y metodológicos concernientes a la invarianza de las medidas en el CFA. Se proponen ejemplos usando LISREL.

Una técnica común en el análisis de datos se denomina conglomeración (clustering) o análisis de conglomerados.

En esta técnica se reúnen en conglomerados (clusters ) conjuntos de observaciones, con base en algunas similitudes. En el undécimo trabajo, Dutta Roy muestra la importancia de un tipo de conglomeración denominado conglomeración jerárquica.

El autor usa este método para determinar la fiabilidad test-retest de los cuestionarios. El artículo presenta datos tomados de un estudio de animación a la lectura para ilustrar cuán potente es el análisis de conglomerados, en comparación con las clásicas pruebas t pareadas.

Un popular método estadístico, utilizado para ajustar los modelos estadísticos a los datos y proporcionar cálculos para el modelo, se conoce con el nombre de estimación por máxima probabilidad (MLE, por sus siglas en ingles). En el décimo segundo trabajo, Dunn ofrece un instructivo introductorio sobre cómo ajustar modelos de datos de memoria de reconocimiento usando la MLE. En su escrito, se usan los datos tomados de un estudio de memoria de reconocimiento para ilustrar cómo diferentes modelos pueden ser adecuados para los datos y su representación gráfica, usando las curvas de características operativas del receptor (curvas ROC, por sus siglas en inglés). El autor expone paso a paso un ejemplo usando EXCEL.

Las reseñas tradicionales de la literatura se caracterizan por exponer de una forma narrativa resultados de estudios anteriores. Otro método, denominado meta análisis (MA) obliga a un revisión más cuidadosa de la literatura en la cual los resultados de varios estudios empíricos se combinan a fin de producir un tamaño del efecto global del constructo en cuestión. En el décimo tercero artículo, Sánchez-Meca y Marín-Martínez exponen la importancia de implementar los meta análisis en la investigación en psicología. En su trabajo se presenta un instructivo sobre cómo llevar a cabo un MA y reportar resultados usando datos reales.

La estadística clásica, también denominada frecuentista, ha sido criticada por ofrecer únicamente respuestas dicotómicas cuando se ponen a prueba las hipótesis: éstas son rechazadas o aceptadas. Otro tipo de estadística, llamada bayesiana, sostiene que es posible asignar una probabilidad a cualquier hipótesis que se esté poniendo a prueba. En el décimo cuarto artículo, González hace una exposición sobre qué es la estadística bayesiana y cómo se puede usar en psicometría. El autor expone cómo los modelos bayesianos se pueden usar para analizar datos provenientes de cuestionarios, pruebas u otros instrumentos similares que miden diferentes variables.

Finalmente, la décimo quinto contribución es un extenso artículo sobre otras aplicaciones de la estadística bayesiana a la investigación en psicología. En su trabajo, Hsieh y von Eye proponen un modelo en el cual se combinan un modelo de medición y un modelo estructural. Los autores usan datos extraídos de la Encuesta Británica de Actitudes Sociales (British Social Attitudes Panel Survey), 1983-1986. Los resultados que obtienen arrojan luz sobre la manera de resolver algunos asuntos complicados relativos al modelamiento, que se encuentran comúnmente en investigación evolutiva.

Todos los trabajos contenidos en esta edición especial se caracterizan por centrarse en la aplicación de las técnicas, más que en sus tecnicismos matemáticos. Por esa razón, no sólo los psicólogos, sino también los investigadores sociales en general pueden beneficiarse de los temas aquí tratados. Debido a limitaciones de espacio se han dejado por fuera de esta edición varios temas importantes, por ejemplo, la homogeneidad de la varianza y la normalidad; la visualización de ideas y modelos estadísticos; los métodos de distribución relativa; el método de bootstrap y el método jacknife y los modelos de regresión logística, por mencionar solo unos cuantos. No obstante, creemos que esta edición ofrece una serie de trabajos que pueden ampliar el conocimiento estadístico de los investigadores, así como motivar investigaciones posteriores.

REFERE CIAS

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Tukey, J. W. (1969). Analysing data: Sanctification or detective work? American Psychologist, 24 (2), 83-91.

Dirección correspondencia/Mail Address:

Fernando Marmolejo-Ramos, Fernando Marmolejo-Ramos, School of Psychology, Faculty of Health Sciences, University of Adelaide, Australia and Institute of Psychology, Universidad del Valle, Colombia. Email: fernando.marmolejoramos@adelaide.edu.au, web page: www.firthunands.com

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