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Psicothema 2006. Vol. 18, nº 4, pp. 848-856
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ISSN 0214 - 9915 CODEN PSOTEG
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Errores de interpretación de los métodos estadísticos:
importancia y recomendaciones
Héctor Monterde i Bort, Juan Pascual Llobel y María Dolores Frías Navarro
Universidad de Valencia

Trabajos empíricos previos han identificado las opiniones de los investigadoresrespecto de las pruebas de significación y de otros recursos estadísticos, algunas de estas opiniones resultan totalmente inaceptables. En esta investigación comprobamos el grado en que estos errores aparecen en una muestra
española de profesores e investigadores de universidad mediante la aplicación de un cuestionario. Los
datos obtenidos son importantes para: a) la prevención deinterpretaciones inadecuadas; b) la corrección de usos incorrectos; c) el análisis de alternativas posibles; y d) proponer cambios editoriales en
los criterios de publicación.
Interpretation mistakes in statistical methods: Their importance and some recommendations. Prior research has identified some of the most common misconceptions on how researchers interpret the results of significance tests. In thisstudy, we examine the scope of these misconceptions in a sample of
university professors and researchers from Spain on the basis of a short questionnaire. The obtained
results provide important information: i) to prevent wrong interpretation from the data, ii) to correct
the wrong use of statistical testing, iii) to suggest new ways of examining the data, and iv) to propose
some modifications onthe editorial criteria to publish scientific work.

Los filósofos de la ciencia interesados por averiguar lo que distingue al conocimiento científico del no científico han propuesto
algunos principios metodológicos generales, como el principio de
falsación de Popper (1963), a pesar de los múltiples problemas que
plantea su aplicación por la indeterminación de las teorías (Harding, 1976). Quizápor ello los psicólogos, con larga tradición de
debate acerca del estatus epistemológico de su disciplina, han dirigido la atención al análisis de las prácticas diarias mediante las
que se construye, negocia y comunica la investigación científica,
entre las que incluimos la instrumentalización utilizada, las técnicas de transformación y análisis de datos o las tecnologías de representaciónaplicadas en la formulación y debate de los problemas estudiados.
Históricamente, los científicos sociales y especialmente los psicólogos han confiado en la «comprobación de la significación estadística» como la técnica por excelencia del análisis de datos. Como afirma Cohen (1990), el esquema de Fisher es tremendamente
competitivo y atractivo a la vez por su ventaja de ofrecer «a de terministicscheme, mechanical and objective, independent of con tent and led to clear-cut yes-no decisions» (p. 1.307). En Psicología ha gozado de gran predicamento y difusión amplia y creciente
(Huberty, 1993).
Sin embargo, en las últimas décadas han crecido exponencialmente las publicaciones que critican la aplicación inadecuada de

Fecha recepción: 7-3-06 • Fecha aceptación: 21-7-06
Correspondencia:Héctor Monterde i Bort
Facultad de Psicología
Universidad de Valencia
46010 Valencia (Spain)
E-mail: hector.monterde@uv.es

esta estrategia analítica, lo insatisfactoria que resulta para alcanzar
el objetivo final de toda ciencia, acumulación de conocimiento, y
por la utilización casi exclusiva como único criterio de interpretación de «la significación de los resultados» (Borges, San Luis,Sánchez y Cañadas, 2001; Falk, 1998; Krueger, 2001; Nickerson,
2000). Las críticas han arreciado en Psicología, en Medicina, en
Biología y en otras muchas ciencias.
Autores hay que han llegado a emitir calificaciones muy peyorativas sobre las pruebas de significación estadística, normalmente basadas en el contraste de la hipótesis nula (Null Hipotesis Sig nificance Testing –NHST–). Baste como...