Estrategias de Investigación MPGS

¿Cuál es la principal diferencia terminológica que suele establecerse en el ámbito de la psicología respecto a las revisiones sistemáticas y el meta-análisis?. Se emplea el término meta-análisis de forma integral para cualquier revisión que incluya análisis estadístico. Son términos opuestos que no pueden darse en una misma investigación científica. El meta-análisis se refiere únicamente a la búsqueda bibliográfica, mientras que la revisión sistemática es el análisis estadístico.

En el contexto del meta-análisis, ¿qué caracteriza a la 'precisión' como uno de sus objetivos fundamentales?. El uso exclusivo de la d de Cohen como único índice de tamaño del efecto válido. La capacidad de dar respuestas numéricas mediante estadísticos con propiedades conocidas. La inclusión de todos los estudios publicados e inéditos sin excepción alguna.

Según la propuesta de Lipsey (1994), ¿cuál de los siguientes grupos NO forma parte de la clasificación de características de los estudios en la fase de codificación?. Variables de los participantes (edad, sexo, etc.). Variables de la personalidad del investigador principal. Características metodológicas de los estudios primarios.

¿Por qué el valor de 'p' (significación estadística) se considera insuficiente o inadecuado como métrica común en un meta-análisis?. Porque no permite realizar contrastes de hipótesis de ningún tipo. Porque los valores de p son siempre subjetivos y dependen del juicio del revisor. Porque depende excesivamente del tamaño muestral establecido por el investigador.

Usted está comparando dos grupos con medias de 30 y 20, y una desviación típica combinada de 10. ¿Cuál sería el valor de la d de Cohen (cruda)?. 10,00. 1,00. 0,50.

Al trabajar con la correlación de Pearson (r) en un meta-análisis, ¿qué procedimiento es necesario antes de realizar los análisis estadísticos combinados?. Convertir todas las correlaciones en diferencias de medias tipificadas (d). Eliminar cualquier correlación que sea inferior a 0,30. Transformar los valores de r mediante la Z de Fisher.

En el cálculo de la estimación combinada (T•), ¿qué criterio se utiliza para asignar el 'peso' (wi) a cada estudio?. Se asigna el mismo peso (1/k) a todos los estudios para garantizar la igualdad. El prestigio de la revista donde fue publicado el estudio primario. El recíproco de la varianza del estimador de cada estudio.

¿Cuál es la principal característica del modelo de efectos aleatorios frente al de efecto fijo?. Solo utiliza estudios que han sido seleccionados al azar de una base de datos. Asume que existe una distribución de valores paramétricos y añade la varianza interestudios (T2) al peso. Considera que todos los estudios estiman exactamente el mismo valor paramétrico único.

Al inspeccionar un Forest Plot, observa que el intervalo de confianza de un estudio cruza la línea vertical del 'valor de no efecto'. ¿Qué significa esto?. Que el resultado de ese estudio individual no es estadísticamente significativo. Que ese estudio tiene un tamaño del efecto superior a la media combinada. Que el estudio debe ser eliminado del meta-análisis inmediatamente.

¿Qué representa el estadístico Qb en un análisis de variables moderadoras cualitativas?. El número de estudios necesarios para que el efecto deje de ser significativo (número de seguridad). La varianza residual que queda dentro de cada categoría (varianza intra-grupos). La varianza explicada por la clasificación de los estudios en categorías (varianza inter-grupos).

¿Cuál es la función principal de la transformación 'g' de Hedges en comparación con la 'd' de Cohen?. Permitir el cálculo de la varianza cuando no se conoce la desviación típica. Transformar una diferencia de medias en un coeficiente de correlación. Corregir el sesgo de sobreestimación del tamaño del efecto en muestras pequeñas.

En un meta-análisis sobre el riesgo de recaída, se obtiene un Odds Ratio (OR) de 0,50. ¿Cómo debe interpretarse este resultado?. El grupo de tratamiento tiene la mitad de probabilidad de recaer que el grupo control. No hay diferencias entre los grupos, ya que el valor de no efecto es 0,50. El grupo de tratamiento tiene un 50% más de riesgo de recaer.

¿Qué indica el estadístico I² en un análisis de heterogeneidad?. El número de estudios que se han quedado fuera del meta-análisis por baja calidad. El porcentaje de la variabilidad total que se debe a la heterogeneidad real entre los estudios y no al azar. La probabilidad de que el sesgo de publicación haya alterado los resultados.

Si al realizar un test Q de Cochran obtenemos un valor de p < 0,05, ¿qué conclusión debemos extraer?. Los estudios son perfectamente homogéneos y podemos usar un modelo de efecto fijo. Existe heterogeneidad significativa entre los tamaños del efecto de los estudios. El tamaño del efecto combinado es igual a cero.

¿Cuál es la principal ventaja de utilizar la familia r (correlaciones) frente a la familia d (diferencias de medias)?. No requiere ninguna transformación para ser promediada. Es el único índice que permite analizar variables dicotómicas. Su interpretación es más intuitiva en términos de porcentaje de varianza explicada (r2).

Al analizar el 'sesgo de publicación', ¿qué suele representar el gráfico de embudo o Funnel Plot?. La diferencia entre los modelos de efectos fijos y aleatorios. La evolución cronológica de los resultados del meta-análisis. La relación entre el tamaño del efecto y la precisión (o tamaño muestral) de los estudios.

¿Qué ocurre con el intervalo de confianza del efecto combinado en un modelo de efectos aleatorios comparado con uno de efecto fijo?. El intervalo de confianza suele ser más ancho en el de efectos aleatorios. Ambos modelos producen exactamente el mismo intervalo de confianza. El intervalo de confianza es siempre más estrecho y preciso.

En el proceso de búsqueda bibliográfica, ¿qué se conoce como 'literatura gris'?. Estudios que tienen errores metodológicos graves que impiden su análisis. Documentos no publicados en canales comerciales (tesis, informes técnicos, actas de congresos). Artículos publicados en revistas con un bajo factor de impacto.

Si desea analizar cómo influye una variable continua (ej. la dosis de fármaco) en el tamaño del efecto, ¿qué técnica estadística debería emplear?. Test de Rosenthal. Meta-regresión. Análisis de subgrupos.

¿Cuál es el propósito del 'Diagrama de Flujo' (PRISMA) en un meta-análisis?. Calcular automáticamente el tamaño del efecto de cada estudio. Transparentar el proceso de selección de estudios, desde la identificación hasta la inclusión final. Mostrar la relación entre las variables independientes y dependientes de los estudios primarios.

En un meta-análisis, ¿qué significa que se ha realizado un 'análisis de sensibilidad'?. Medir la capacidad de los participantes para detectar estímulos leves. Evaluar la empatía de los terapeutas en los estudios de psicología clínica. Repetir el análisis eliminando estudios clave o cambiando criterios para ver si los resultados son robustos.

¿Qué problema metodológico intenta resolver el uso de 'evaluadores independientes' en la fase de codificación?. La subjetividad y los posibles errores humanos en la extracción de datos. El coste económico elevado de realizar la revisión. La falta de significación estadística de los estudios primarios.

Al interpretar un intervalo de confianza para una d de Cohen combinado, el rango es [0.45 , 0.85]. ¿Qué podemos afirmar?. El efecto no es significativo porque no llega a 1.00. El efecto es estadísticamente significativo y tiene una magnitud entre moderada y alta. Hay demasiada heterogeneidad y los datos no son fiables.

¿Cuál es la principal limitación del 'voto nulo' (vote counting) como método de integración de resultados?. Ignora el tamaño del efecto y la potencia estadística de los estudios. Requiere que todos los estudios usen exactamente la misma variable dependiente. Es un método demasiado complejo para ser aplicado por investigadores del master general sanitario.

En el contexto del modelo de efectos aleatorios, ¿qué representa el parámetro T2 (tau cuadrado)?. El error típico de la media combinada. La probabilidad de cometer un error de Tipo II. La varianza de los efectos poblacionales entre los estudios.