Capítulo 20:

 Procedimiento en la investigación. Análisis de datos 

2º ANÁLISIS DE LOS DATOS:

2.1. Tipo de los análisis de los datos: Hay varios caminos para valorar la fiabilidad de las medidas. El más conocido es el método test-retest en el que se da una medida dos veces al mismo informante en un periodo corto de tiempo. Entonces se analizan la correlación entre las dos puntuaciones aportadas por el informante y ésta debe ser alta si el instrumento de medida es fiable.

Este método tiene limitaciones ya que descansa en la hipótesis de que no ocurre ningún cambio en la variable medida entre las dos mediciones, y también por los efectos posibles de la primera medición sobre los resultados de la segunda (p.e. efectos de la memoria, verdaderos cambios inducidos por la medida,...). Si ocurren cambios en lo que se ha medido, ésto podría conducir a una infravaloración de la fiabilidad. Los efectos de la memoria actúan en dirección opuesta, inflando artificialmente los coeficientes correlativos. Se busca que el tiempo transcurrido entre las dos administraciones no sea ni demasiado largo ni demasiado corto (normalmente dos o tres semanas). Pero también, en el caso de investigaciones sobre la infancia, debemos tener en consideración el efecto «cansancio» de las figuras parentales o de otros informantes, lo que representa una importante desventaja que se debe evaluar correctamente.

Otros métodos como «split-half» la correlación item-total, la correlación con otra forma alternativa del test, se han utilizado para evitar las limitaciones del método test-retest. Cuando una escala incluye una parte de items midiendo el mismo rasgo o constructo, entonces la evaluación de la consistencia interna con el coeficiente alfa de Cronbach provee el mejor camino para acceder a la fiabilidad de un instrumento, tal y como atestigua NUNNALLY y que en nuestra experiencia resulta de elección. El coeficiente alfa refleja el promedio de la correlación inter-item del instrumento y se incrementa como una función del número de ítems incluidos en la escala. Una puntuación de 0.75-O.8 o superior sería deseable y el conocimiento de los coeficientes de fiabilidad se pueden usar para corregir el valor de las asociaciones entre variables por la atenuación debida a la imperfecta fiabilidad de los instrumentos.

Cuando lo que pretendemos medir es un diagnóstico formal psiquiátrico o cualquier otra medida categórica, o cuando la fiabilidad inter-tasas se evalúa para tener dos o más puntuaciones accediendo independientemente al mismo material clínico la fiabilidad, entonces puede ser computada usando estadísticas diferentes, como el coeficiente Kapa u otras medidas de asociación para las variables categóricas. Como regla general, la fiabilidad de un instrumento se considera satisfactoria cuando el índice estadístico que la mide está en el rango de O.8 a 1 (véase el coeficiente de correlación de Pearson, el coeficiente de correlación intra-class o el coeficiente de Kappa). Las medidas con índices de fiabilidad evaluadas por debajo de O,7 deben ser miradas con mucha precaución.

La valoración de la validez es más compleja. Las teorías clásicas psicométricas diferencian varios tipos de validez. La validez de criterio es la de más fácil acceso. En ese caso el investigador tiene que demostrar que el instrumento que se investiga va a aportar una diferenciación satisfactoria entre los sujetos que presentan la condición psicopatológica en estudio de aquellos otros sujetos que no la tienen. Una forma sencilla de hacerlo sería, por ejemplo, comparar las puntuaciones obtenidas por niños/as deprimidos y no deprimidos en una escala de depresión, o también comparar las puntuaciones en psicopatología general obtenidas en un listado de niños/as atendidos en consultas psiquiátricas con las puntuaciones de los controles comunitarios. Estos procedimientos se han utilizado extensamente para demostrar la validez discriminatoria de todas las escalas existentes. Una limitación de este procedimiento radica en la validez del otro criterio con el que se compara el instrumento. En los anteriores ejemplos, necesitaríamos tener una buena evaluación independiente de la depresión hecha por un examen clínico y confiar en que la atención de los servicios psiquiátricos es una buena predictora de la psicopatologia.

Otros tipos de validez (validez de contenido y validez de constructo) pueden ser evaluados con técnicas más sofisticadas aunque vale la pena conocer que los desarrollos metodológicos más importantes en este área se han llevado a cabo en los diez últimos años usando las técnicas «estructural equation modelling tecniques».

2.2. Técnicas estadísticas: La mayoría de los datos de investigación actualmente se computan para casi todas las aplicaciones en investigación. Muchos «softwares» demuestran que reparten adecuadamente el manejo de datos, datos de entrada y análisis de datos. Los productos de «softwares» más importantes son SAS, BMDP, SPSS, SIGMA-2 o SYSTAT. Como una regla, siempre que se pueda, será aconsejar a los investigadores a que usen el «software » que ya ha sido verificado y usado por otros investigadores de forma satisfactoria, en vez de contar con productos «caseros ». Muchos de los software funcionan en ordenadores personales y los equipos de investigadores suelen tener fácil accesoa ellos.

De esos productos de «software», el paquete EPI/Info es de una gran valía por su amplia difusión alrededor del mundo por el «Center for Disease Control» (CDC), de Atlanta. Este «software» no está registrado pero se puede conseguir por una pequeña cantidad de dinero, que es accesible a la mayoría de los equipos de investigación. Tiene un buen programa de entrada y puede exportar e importar datos en varios formatos. También puede realizar la mayoría de los análisis estadísticos requeridos para la mayor parte de los proyectos de investigación, sobre todo epidemiológicos e incluye estudios estadísticos sobre factores de riesgo y puede producir gráficos.

No obstante como orientación ofrecemos un resumen sobre los diferentes niveles medida (nominal, ordinal, de intérvalo o de índice) en relación a diferentes posibilidades de investigación en consonancia con las operaciones matemáticas, las propiedades matemáticas y las posibilidades estadísticas más adecuadas para cada tipo de estudios de investigación (Tabla IV). Así p.e. si pretendemos realizar una investigación acerca de escalas de evaluación de la personalidad el nivel de medida se corresponde con el de intervalo, las propiedades matemáticas serían la identidad, magnitud e intervalos iguales; las operaciones matemáticas serían la adición y sustracción, nos interesan los datos relativos al lugar de las muescas o puntos de corte del instrumento de evaluación, las estadísticas más frecuentemente utilizadas son el test-t y la ANOVA.

En el momento actual se están desarrollando nuevos modelos estadísticos para mediciones cualitativas, tal cual es el caso de la psicopatología del desarrollo, basadas en los modelos de regresión logística. Este procedimiento comporta toda una forma de analizar los resultados de gran relevancia y novedad.

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