Michael Wood
predicha en lugar de R2 ajustado) y cambiando los parámetros mismos
citados (por ejemplo, la ubicación del nivel óptimo y el grado de curvatura invertida en lugar de los coeficientes de regresión para las expresiones
lineales y cuadrados). Algunas posibilidades más se ilustran en las tablas
1 y 2. Los autores incluyen generalmente (pero no siempre) este tipo de
información en su discusión, pero mi sugerencia es que los datos recogidos en las tablas de resultados debería presentarse en una forma más fácil de usar para los lectores que la convencional (véanse las tablas 1 y 2).
No hay una pérdida de información o de rigor al hacer esto: no es
una cuestión de “banalizar”, sino más bien mejorar la accesibilidad de la
investigación y de aumentar la probabilidad de que los resultados sean
interpretados correctamente por el mayor número de lectores que sea posible. He empleado el artículo en el que se basa mi estudio de caso como
ejemplo: algunas de las sugerencias se podrían aplicar directamente a
otras investigaciones, pero mi objetivo principal es establecer un principio, una tesis.
El segundo problema se refiere a la comprobación de hipótesis. Los
artículos de investigación estadística no necesitan listas de hipótesis para
probar, cuyas verdades o falsedades son a menudo del todo evidentes.
Una meta más sensata es evaluar la relación entre variables, como estadísticas numéricas o en forma de gráficas. La investigación cuantitativa
convencional basada en la prueba de hipótesis es a menudo —y extrañamente— no cuantitativa, porque a los lectores se les dice muy poco sobre la magnitud de los impactos, las diferencias o las relaciones. Por otra
parte, para expresar las dudas que resultan de errores de muestreo, en lugar de utilizar los valores de p (los cuales son complejos, poco informativos y ampliamente mal interpretados) a menudo podemos expresarlas
como intervalos de confianza. En el ejemplo que revisamos esto resuelve todas las dificultades identificadas con la prueba de hipótesis nula.
A pesar de esto, a veces pueden existir razones para probar una hipótesis. La verdad o la falsedad de la hipótesis de la forma de U invertida
66 | Paradigmas, ene.-jun., 2014, Vol. 6, No. 1, 37-73