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.
