Effect-Size Reporting in Mexican Psychology Journals: What it Says about the Quality of Research within the Field

• Vera García, Fernando ^[1]
  1. [1] University of Edinburgh

     University of Edinburgh

     Reino Unido

     
• Localización: CIENCIA ergo-sum, ISSN 1405-0269, Vol. 24, Nº. 3 (noviembre 2017-febrero 2018), 2017, págs. 225-233
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Reporte del tamaño del efecto en revistas de psicología en México: lo que dice de la Calidad de la Investigación en la Disciplina
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• Resumen
  • español

    Se determina el grado y contexto del reporte de tamaño del efecto (te) en revistas mexicanas de psicología. Se analizaron con una lista de cotejo sobre reporte de te 1554 pruebas estadísticas distribuidas a través de 70 artículos publicados en 2015. Los resultados sugieren que el reporte de te varía según la prueba estadística, y que las revistas que lo requieren muestran resultados ligeramente superiores. Los porcentajes de justificación, definición o explicación de la importancia del te fueron bajos para todas las pruebas. Los resultados cualitativos sugieren un problema mayor en cuanto a la comprensión y uso del método de prueba de hipótesis nula. Se hacen recomendaciones a editores de revistas, cuyo objetivo es mejorar el uso y comprensión de estos métodos estadísticos.

  • English

    The purpose of this study was to determine the extent and context of effect-size (es) reporting in Mexican psychology journals. 1554 statistical tests, distributed across 70 articles published in Mexican psychology journals in 2015, were analyzed with a checklist for es reporting practices. Results suggest that es reporting varies according to different types of tests, with journals that require it show slightly higher percentages; however, percentages of justification, definition and discussion on its importance are low, across all types of tests. Qualitative results about the context of es reporting suggest a broader problem in psychologists understanding and usage of null hypothesis significance testing. Recommendations are made for journal editors, which aim at a better usage and understanding of these statistical methods.