El Valor p No es Suficiente: Importancia de Reportar los Intervalos de Confianza y el Tamaño del Efecto en la Investigación Psicológica

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.37226/rcp.v8i1.8787

Palabras clave:

valor p, intervalos de confianza, tamaño del efecto

Resumen

Con este editorial 2024 pretendemos abogar por la inclusión y el énfasis en el intervalo de confianza junto con el tamaño del efecto en los manuscritos sometidos a nuestra revista.

Biografía del autor/a

Juan Aníbal González-Rivera, Ponce Health Sciences University, San Juan, PR

El Dr. Juan A. González Rivera (psicólogo clínico) forma parte de la facultad del Programa de Psicología Clínica de la Ponce Health Sciences University, Centro Universitario de San Juan. Ha dictado cursos de psicología, investigación, filosofía, humanidades y grandes religiones. Su formación universitaria comenzó en la Universidad Central de Bayamón donde obtuvo un Bachillerato Summa Cum Laude en Artes en Estudios Religiosos y Filosofía. Luego fue aceptado en la Escuela Graduada de Teología de la misma universidad donde obtuvo el título de Maestría en Artes en Teología y Estudios Bíblicos. Posteriormente, fue admitido al programa de psicología clínica de la Universidad Carlos Albizu, Recinto de San Juan, donde obtuvo una Maestría Summa Distinction en Ciencias en Psicología Clínica y un Doctorado Summa Distinction en Psicología Clínica.

Posee numerosas publicaciones como artículos, capítulos y libros, ha recibido varios premios nacionales y es miembro del consejo editorial de varias revistas. Recientemente, fue reconocido como Investigador del Año en la Convención Anual de Psicología de Puerto Rico. Sus temas de interés e investigación son: Psicología de la Religión y la espiritualidad, Relaciones de Pareja, Tecnología y Redes Sociales, Terapias Contextuales, Psicología Positiva y Bienestar, Desarrollo de Instrumentos de Medición.

Citas

Adedokun, B. O. (2008). P-value and confidence interval – Facts and farces. Annals of Ibadan Postgraduate Medicine, 6(1), 33-34. https://doi.org/10.4314%2Faipm.v6i1.64041

Andrade, C. (2019). The P Value and Statistical Significance: Misunderstandings, Explanations, Challenges, and Alter-natives. Indian journal of psychological medicine, 41(3), 210–215. https://doi.org/10.4103/IJPSYM.IJPSYM_193_19

Candia, R. B., & Caiozzi, G. A. (2005). Intervalos de confianza. Revista Médica de Chile, 133(9), 1111-1115. http://dx.doi.org/10.4067/S0034-98872005000900017

Cohen, J. (1990). Things I have learned (so far). American Psy-chologist, 45(12), 1304–1312. https://doi.org/10.1037/0003-066X.45.12.1304

Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112(1), 155–159. https://doi.org/10.1037/0033-2909.112.1.155

Cumming, G. (2012). Understanding the new statistics: Effect sizes, confidence intervals, and meta-analysis. Routledge/Taylor & Francis Group.

Dahiru T. (2008). P - value, a true test of statistical significance? A cautionary note. Annals of Ibadan postgraduate medicine, 6(1), 21–26. https://doi.org/10.4314/aipm.v6i1.64038

Das, S. K. (2019). Confidence interval is more informative than p-value in research. International Journal of Engineering Ap-plied Sciences and Technology, 4(6), 278-282. https://www.ijeast.com/papers/278-282,Tesma406,IJEAST.pdf

Das, V. (2022). Why you should prefer confidence interval over p-value: Communicating results of your statistical analy-sis. Medium. https://towardsdatascience.com/why-you-should-prefer-confidence-interval-over-p-value-e32293bd174c

Ferguson, C. J. (2009). An effect size primer: A guide for clinicians and researchers. Professional Psychology: Research and Prac-tice, 40(5), 532–538. https://doi.org/10.1037/a0015808

Funder, D. C., & Ozer, D. J. (2019). Evaluating effect size in psy-chological research: Sense and nonsense. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 2(2), 156–168. https://doi.org/10.1177/2515245919847202

González-Rivera, J. A., Rosario-Rodríguez, A., Rodríguez-Ramos, E., Hernández-Gato, I., & Torres-Báez, L. M. (2019). Are believers happier than atheists? Well-being measures in a sample of atheists and believers in Puerto Rico. Interac-ciones, 5(1), 51-59. http://dx.doi.org/10.24016/2019.v5n1.160

Hedges, L. V. (1981). Distribution theory for Glass's estimator of effect size and related estimators. Journal of Educational Statistics, 6(2), 107–128. https://doi.org/10.2307/1164588

Kline, R. B. (2004). Beyond significance testing: Reforming data analy-sis methods in behavioral research. American Psychological Association. https://doi.org/10.1037/10693-000

Rosnow, R. L., & Rosenthal, R. (2003). Effect sizes for experiment-ing psychologists. Canadian Journal of Experimental Psychol-ogy, 57(3), 221–237. https://doi.org/10.1037/h0087427

Samargandi, O. A., Al-Taha, M., Moran, K., Al Youha, S., & Be-zuhly, M. (2018). Why the p value alone is not enough: The need for confidence intervals in plastic surgery re-search. Plastic and Reconstructive Surgery, 141(1), 152e-162e. https://doi.org/10.1097/PRS.0000000000003960

Tijssen, J. G. P. (2021). More confidence interval and fewer p values: A positive trend? Journal of the American College of Cardiology, 77(22), 1562-1563. https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacc.2021.02.004

Vacha-Haase, T., & Thompson, B. (2004). How to estimate and interpret various effect sizes. Journal of Counseling Psychol-ogy, 51(4), 473–481. https://doi.org/10.1037/0022-0167.51.4.473

Descargas

Publicado

2024-01-20

Cómo citar

González-Rivera, J. A., & Rosario-Rodríguez, A. (2024). El Valor p No es Suficiente: Importancia de Reportar los Intervalos de Confianza y el Tamaño del Efecto en la Investigación Psicológica. Revista Caribeña De Psicología, 8(1), e8787. https://doi.org/10.37226/rcp.v8i1.8787

Artículos más leídos del mismo autor/a

1 2 > >>