Estadística inferencial para estudios exploratorios y descriptivos en neuropsicología

VIGLIECCA NS; BAEZ S

Congreso; 12° Congreso Latinoamericano de Neuropsiquiatría; 2014

International Neuropsychiatric Association (INA). Asociacion Neuropsiquiátrica Argentina (ANA)

ESTADÍSTICA INFERENCIAL PARA ESTUDIOS EXPLORATORIOS Y DESCRIPTIVOS EN NEUROPSICOLOGÍA Los esquemas didácticos son necesarios pero, en la práctica, una investigación científica nunca es completamente exploratoria ni completamente confirmatoria. Aunque la gran mayoría de los estudios son exploratorios, los investigadores siempre están tratando de explicar la realidad más allá de su propia muestra de sujetos o mediciones. Además, desde el momento en que los investigadores deciden qué (o cuánto) estudiar, ya están teorizando. Encontrar e interpretar ´la mejor´ solución en un análisis factorial exploratorio, es un ejemplo. Viceversa, cuando los investigadores afirman que están intentando confirmar ´definitivamente´ una ley, simultáneamente están explorando o modelando cuál es el mejor resultado entre varias alternativas, en particular con los fenómenos biológicos y sociales que son multifactoriales. El uso de diferentes modelos de análisis y de diferentes variables intervinientes (organizadas y evaluadas de diversas formas) también contribuye a evitar que las clasificaciones sobre tipos de investigaciones se dividan en compartimentos estancos. No existe una correspondencia exacta entre la naturaleza de la investigación y el tipo de análisis estadístico que se realice. Los estudios psicométricos, por ejemplo, no son estudios que encajen perfectamente dentro de una clase de investigación. Asimismo, los estudios cuantitativos de imágenes, crecientes en la actualidad, apuntan a explorar y a explicar. INFERENTIAL STATISTICS FOR EXPLORATORY AND DESCRIPTIVE STUDIES IN NEUROPSYCHOLOGY   Didactic schemes are necessary but, in practice, a scientific research is neither completely exploratory nor confirmatory. Although the vast majority of studies are exploratory, researchers are always trying to explain reality beyond their own sample of subjects or measurements. From the very moment that researchers decide what (or how much) to study, they are already theorizing. Finding (and interpreting) the ´best´ solution in exploratory factor analysis is an example. Vice versa, when researchers claim that they are trying to ´definitively´ confirm a law, they are at once exploring and modeling which is the best outcome among several alternatives, in particular, with biological and social phenomena which are multifactorial. The use of different models of analysis and different intervening variables (organized and evaluated in various ways) also prevents research classifications from being divided into watertight compartments. There is no exact correspondence between the nature of the research and the type of statistical analysis performed. Psychometric studies, for example, do not fit perfectly within a certain research class. Furthermore, quantitative imaging studies, which are increasing at the present time, aim at both explore and explain.