Las leyes de Detterman sobre la investigación en diferencias individuales (Parte 3)

Ley V. Las correlaciones siempre están mal. Una manera eufemística de expresar esta ley es que el valor de correlación calculado para una determinada muestra se situará siempre dentro del margen +/- 2 del parámetro de la población.

Su significado está claro siempre que se pone encima de la mesa. Cuando se calcula una correlación, alguna de las siguientes condiciones la convierte en ininterpretable: ausencia de normalidad, heteroscedasticidad, rango restringido o valores extremos. Si alguna de estas condiciones no caracteriza a los datos, entonces habrá alguna otra cosa que los debilite.

Ocasionalmente aparecen espíritus valientes que dicen haber calculado un coeficiente de correlación válido. Las Leyes VI y VII cubren esta coyuntura. Se puede usar cualquiera de ellas, pero se recomienda usar ambas para lograr el resultado deseado.

Ley VI (Forma especial). La correlación no implica causación. Esta ley debe citarse usando un tono de voz condescendiente para dar la impresión de que el hablante no cree que la correlación sea correcta, y que, aunque lo sea, es trivial porque no conlleva una relación de causa-efecto.

Esta ley nunca adopta su forma mas general.

Ley VI (Forma general). Ningún estadístico implica causación. Atribuir causalidad es un proceso lógico que no tiene nada que ver con el estadístico usado. Siempre quise conocer al brillante investigador generalista que desarrolló la forma especial de la Ley VI. No solamente puso el peso de la prueba sobre las espaldas de los investigadores de las diferencias individuales, sino que también logró desviar la atención de los demás métodos estadísticos, sugiriendo, con éxito, que todos los estadísticos, salvo la correlación, implican causación.

Ley VII. Todo correlaciona con todo. Igual que en el caso de la Ley VI, cuando no es obvia la violación de supuestos necesarios para calcular apropiadamente una correlación, se puede recurrir a la Ley VII. Esta Ley reducirá a lo más insignificante, tanto a la correlación en si, como a quien se ha atrevido a calcularla. Solamente un insensato esperaría encontrar correlaciones no significativas. Existen formas mas complejas de esta ley, usualmente vinculadas a los métodos de rotación de factores de naturaleza ortogonal u oblicua.

Aunque podrían desarrollarse mas leyes sobre la correlación, las Leyes V-VII cubren la mayor parte de las situaciones. Mas leyes serían, por tanto, superfluas.

Ley VIII. Nunca sometas nada a un análisis factorial. Esta ley se puede derivar de la Ley V. Puesto que todas las correlaciones son erróneas, el análisis factorial no merece la pena. Con todo, aun hay mas facetas sobre las que se apoya esta ley.

Primero, es imposible calcular correctamente un análisis factorial sobre datos adecuados. La razón es que, en realidad, esa clase de datos no existe. Violaciones usuales son pocos sujetos, métodos inapropiados de extracción de factores, y criterios inadecuados para decidir el número de factores necesarios, por mencionar solamente algunas.

Segundo, incluso aunque se puedan extraer factores correctamente, nunca nadie, en la historia de la civilización occidental, ha logrado decidirse por una rotación aceptable.

Tercero, es imposible darle un nombre a los factores y seguir teniendo amigos. Cualquier intento despierta una repentina hostilidad. Una vez fui testigo de un altercado entre colegas sobre qué factor debería llamarse Factor I y cual Factor II. No puedo decirles cómo terminó la cosa porque nunca vi publicado el trabajo. Supongo que siguen discutiendo. Después de todo, obtuvieron ocho factores por lo que tenían ocho buenas razones para pelearse.

Ley VIII, Corolario 1. Jamás existirá acuerdo entre dos revisores sobre lo apropiado de un determinado método de análisis factorial. Este corolario se sigue naturalmente de la Ley VIII. Si alguna vez dispusiste de datos que podrían ser sometidos a un análisis factorial, y deseas publicarlos para promover una catarsis, solamente hay dos posibilidades. Elegir revistas que tengan solo un revisor o incluir a los posibles revisores como co-autores.

Ley IX. El análisis de varianza es inaceptable. La razón que subyace a esta ley es que el análisis de varianza ha sido elegido por los investigadores generalistas y, además, les sirve como seña de identidad. Algunos investigadores de las diferencias individuales sienten que cualquiera que use este método debería ser obligado a llevar marcada en la frente una letra A de color escarlata. Personalmente me parece un poco radical, puesto que no veo cómo esta estrategia puede ayudar a rehabilitarle. Pienso que seria mas constructivo pedirle que calcule a mano varias matrices de correlaciones, que extraiga factores y que, finalmente, los rote.

Existen razones más concretas para esta ley. Una técnica brillante consiste en agrupar a los sujetos según su capacidad y considerar la variable grupo en un análisis de varianza. A esta aproximación se la conoce como ‘aptitud x tratamiento’. También se emplea para descubrir diferencias entre sujetos normales y con discapacidad. Un problema obvio es que se omite el rango medio, y, por tanto, resulta complicado generalizar. Otro problema es que la dificultad de la tarea puede variar según el grupo. En el caso mas extremo se observaran efectos techo (demasiado fácil) o suelo (demasiado complicado). Pero incluso en ausencia de estas situaciones extremas, pueden producirse interacciones artificiales simplemente por diferencias en la fiabilidad de las tareas según los distintos grupos.

Otra técnica para superar esta ley consiste en usar puntuaciones de cambio. Posiblemente no haya nada mas entretenido, en la investigación psicológica, que observar cómo un novato intenta usar puntuaciones de cambio usando un diseño ‘pretest-posttest’ para analizar diferencias individuales. Me muero de risa cada vez que veo la expresión resultante de terminar admitiendo que se aplica la Ley IV, tras meses de estudio de artículos publicados y de discusiones metodológicas. Es particularmente divertido cuando este proceso esta destinado a presentar una tesis doctoral. Llegados a este punto, los estudiantes brillantes sugieren la posibilidad de usar el análisis de covarianza. La mejor estrategia para gestionar esta situación es pedirle una demostración en la pizarra de un contraste de homogeneidad de covarianza. De todos modos, procure hacerlo al terminar el semestre, puesto que les llevará varios meses darse cuenta de que se aplica la Ley IV.