El Rigor exige que se procese y reporte la
información de manera transparente, incluyendo tanto los resultados
positivos como los negativos
I. Estándares Cuantitativos: Procesamiento, Exposición y Análisis
En un artículo cuantitativo, la sección de Resultados
resume los Datos recolectados y el análisis realizado, siendo crucial
para el análisis de la Hipótesis.
A. Reporte Exhaustivo para la Justificación de
Conclusiones
Los Resultados deben reportarse con suficiente
detalle para justificar las conclusiones. Esto implica:
- Resultados
Relevantes, Positivos y Negativos: Se deben mencionar todos los
resultados relevantes, sin importar si la Hipótesis fue apoyada
o no. Esto incluye resultados que contradicen la expectativa, así como
aquellos con tamaños de efecto pequeños o que no son estadísticamente
significativos, si la Teoría predecía lo contrario. No se deben
ocultar resultados incómodos por omisión.
- Estadísticas
Suficientes: Se deben reportar los Datos que permitan a los
lectores confirmar los análisis básicos reportados (por ejemplo,
medias, desviaciones estándar, tamaños de muestra, correlaciones). Esto
incluye la exposición de estadísticas inferenciales, como los
resultados de todas las pruebas realizadas, los $p$ valores exactos, las estimaciones
del tamaño del efecto y los intervalos de confianza
correspondientes.
B. Análisis para Validar la Hipótesis
La sección de Resultados es donde se presenta el análisis
para validar la hipótesis [Query, 14]. Es crucial diferenciar con claridad
entre:
- Hipótesis
Primarias y Secundarias: Los resultados y las pruebas/estimaciones
correspondientes a las hipótesis principales y secundarias deben
distinguirse claramente.
- Hipótesis
Exploratorias: Los resultados de las Hipótesis Exploratorias
deben reportarse por separado.
II. Datos Visuales: Acompañamiento y Legibilidad
La presentación de la información puede y debe acompañarse
de elementos visuales como tablas
y figuras.
- Gráficas
Necesarias: Los elementos visuales (gráficos, diagramas, figuras)
deben añadir sustancialmente a la comprensión de los lectores y no
deben duplicar el contenido proporcionado en el texto.
- Decisión
Estratégica: El investigador debe considerar si una figura es la mejor
manera de comunicar la información, ya que, en algunos casos, una tabla
puede ofrecer más precisión que un gráfico (por ejemplo, al
reportar resultados de múltiples pruebas estadísticas o muchos
estadísticos descriptivos).
- Tipos
de Visuales: Los elementos visuales pueden incluir gráficos de barras
[234 (Figure 7.2)], gráficos de líneas [235 (Figure 7.3)], tablas
comparativas de modelos [221 (Table 7.19)] o análisis factoriales [223
(Table 7.21)].
III. Estándares Cualitativos: Desarrollo y Significado
En la investigación cualitativa, la sección de
Hallazgos (o Resultados) se enfoca en el desarrollo de los hallazgos y
su significado.
- Descripción
del Significado: Se deben describir los hallazgos de la investigación
(temas, categorías, narrativas) y el significado y las comprensiones
que los investigadores derivaron del análisis de datos en relación
con el propósito del estudio.
- Citas
y Evidencia: Las descripciones de los Resultados deben incluir citas,
evidencia o extractos de datos para demostrar el proceso de análisis y
de llegar a los hallazgos.
- Coherencia
y Contradicciones: Los hallazgos deben presentarse de manera coherente,
abordando también las contradicciones o la evidencia que desconfirma
los hallazgos, explicando por qué podría existir un conflicto en los Datos.
Conclusiones Detalladas
La sección de Resultados es el punto donde la
metodología se traduce en nuevo conocimiento. El Rigor y la Integridad
científica se demuestran a través de la transparencia en el reporte de Datos.
- Transparencia
de la Evidencia: La Integridad exige que se reporten tanto los resultados
positivos como los negativos [Query, 69]. Esta transparencia es
fundamental para que el lector pueda evaluar y cualificar la
validez del estudio y las conclusiones que se extraerán en la Discusión.
- Uso
Estratégico de Elementos Visuales: Las gráficas necesarias y las tablas deben usarse para resumir
información compleja (ej. múltiples pruebas estadísticas o la integración
de Datos cualitativos y cuantitativos [141 (Table 3)]), evitando la
redundancia con el texto.
- Procesamiento
para la Interpretación: El procesamiento de la información en esta sección debe ser tan exhaustivo
que permita a los lectores, al menos, confirmar los análisis básicos,
asegurando que las inferencias y conclusiones que se discutan
posteriormente sean justificables.
Palabras Clave: Resultados, Datos, Rigor.
Pregunta para Reflexionar sobre el Tema:
Dada la instrucción de no ocultar resultados negativos o que contradigan las hipótesis por omisión, ¿cómo puede un investigador mantener la Integridad del reporte sin desviar el enfoque de su artículo, especialmente si los resultados inesperados son marginalmente significativos?
Bibliografía de Referencia
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quantitative research in psychology: The APA Publications and Communications
Board Task Force Report. American Psychologist, 73(1), 3-25.
https://doi.org/10.1037/amp0000191
[p. 14] (Resultados: análisis y reporte). [p. 22]
(Método: descripción de cada paso). [p. 55] (Resultados: reporte de
hallazgos, significancia estadística). [p. 65] (Inferential statistics,
exact p values, effect-size estimates, confidence intervals). [p. 66] (Diferenciación
entre hipótesis primarias, secundarias y exploratorias). [p. 69]
(Resultados: resumir datos, justificar conclusiones, mencionar todos los
resultados relevantes—positivos y negativos—, no ocultar resultados incómodos).
[p. 70] (Baseline data, adverse events). [p. 71] (Discusión:
soporte o no soporte de hipótesis, implicaciones de análisis exploratorios). [p.
75] (Qualitative researchers may use "Findings" instead of
"Results"). [p. 77] (JARS-Quant). [p. 85]
(Limitaciones, inadecuación de la muestra). [p. 89] (Discusión:
examinar, interpretar y cualificar resultados). [p. 92 (Table 3.1)]
(Diseño: manipulado u observado naturalmente). [p. 123] (Estadísticos en
texto: confirmar análisis básicos, cell means, SDs, sample sizes). [p. 132]
(Tablas vs. Figuras: efectividad visual, evitar duplicación). [p. 142]
(Principios de figura: no duplicar otros elementos). [p. 143] (Figure
Checklist). [p. 146] (Modelos ilustrados con figuras). [p. 221 (Table
7.19)] (Sample Model Comparison Table). [p. 223 (Table 7.21)]
(Sample Confirmatory Factor Analysis Model Comparison Table). [p. 234
(Figure 7.2)] (Sample Bar Graph). [p. 235 (Figure 7.3)] (Sample Line
Graph).
Levitt, H. M., Bamberg, M., Creswell, J. W., Frost, D. M., Josselson, R., & Suárez-Orozco, C. (2018). Journal article reporting standards for qualitative primary, qualitative meta-analytic, and mixed methods research in psychology: The APA Publications and Communications Board Task Force report. American Psychologist, 73(1), 26-46. https://doi.org/10.1037/amp0000151
[p. 75] ("Findings" vs.
"Results"). [p. 94] (Coherencia en la presentación de
hallazgos cualitativos). [p. 95] (Findings: temas, significado, citas,
evidencia, descripción de datos). [p. 103] (Qualitative Findings
Standards). [p. 141 (Table 3)] (Integrated Results Matrix).

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