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dc.contributor.authorCaperos Montalbán, José Manueles-ES
dc.contributor.authorOlmos, Ricardoes-ES
dc.contributor.authorPardo, Antonioes-ES
dc.date.accessioned2020-10-02T15:13:56Z
dc.date.available2020-10-02T15:13:56Z
dc.date.issued01/04/2016es_ES
dc.identifier.issn1432-8534es_ES
dc.identifier.uriDOI: 10.1027/1614-2241/a000107es_ES
dc.descriptionArtículos en revistases_ES
dc.description.abstractEl análisis de correlación es uno de los métodos más utilizados para probar hipótesis en las ciencias sociales y de la salud; sin embargo, su uso no está completamente libre de errores. Hemos explorado la frecuencia de las inconsistencias entre los valores p reportados y las estadísticas de prueba asociadas en 186 trabajos publicados en cuatro revistas españolas de psicología (1.950 pruebas de correlación); también hemos recogido información sobre el uso de pruebas de una frente a dos colas en presencia de hipótesis direccionales, y sobre el uso de algún tipo de ajuste para controlar los errores de tipo I debido a la inferencia simultánea. Las pruebas de correlación reportadas (83,8%) están incompletas y el 92,5% incluyen un valor p inexacto. En el 4% de las pruebas revisadas aparecen inconsistencias graves, que pueden alterar las conclusiones estadísticas, y el 26,9% de las inconsistencias encontradas eran lo suficientemente grandes como para sesgar los resultados de un meta-análisis. La elección de pruebas de una sola cola y el uso de ajustes para controlar la tasa de error de Tipo I son insignificantes. Por lo tanto, instamos a los autores, revisores y consejos editoriales a prestar especial atención a esto para evitar inconsistencias en los informes estadísticos.es-ES
dc.description.abstractCorrelation analysis is one of the most widely used methods to test hypotheses in social and health sciences; however, its use is not completely error free. We have explored the frequency of inconsistencies between reported p-values and the associated test statistics in 186 papers published in four Spanish journals of psychology (1,950 correlation tests); we have also collected information about the use of one- versus two-tailed tests in the presence of directional hypotheses, and about the use of some kind of adjustment to control Type I errors due to simultaneous inference. Reported correlation tests (83.8%) are incomplete and 92.5% include an inexact p-value. Gross inconsistencies, which are liable to alter the statistical conclusions, appear in 4% of the reviewed tests, and 26.9% of the inconsistencies found were large enough to bias the results of a meta-analysis. The election of one-tailed tests and the use of adjustments to control the Type I error rate are negligible. We therefore urge authors, reviewers, and editorial boards to pay particular attention to this in order to prevent inconsistencies in statistical reports.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsCreative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/es_ES
dc.sourceRevista: Methodology European Journal of Research Methods For The Behavioral and Social Sciences, Periodo: 3, Volumen: 12, Número: 2, Página inicial: 44, Página final: 51es_ES
dc.titleInconsistencies in reported p-values in Spanish journals of psychology: The case of correlation coefficientses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.rights.holderes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsAnálisis de correlación, inconsistencias en los valores de probabilidad, meta-análisis, tasa de errores tipo-I, contrastes unilateraleses-ES
dc.keywordsCorrelation analysis, inconsistencies in p-values, meta-analysis, Type I error rate, one-tailed testsen-GB


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