Caso de referencia. Ana Sofía, estudiante de Psicología en una universidad pública colombiana, terminó su tesis sobre regulación emocional en cuidadores informales. Su tutora le propuso recortar el capítulo de resultados y enviarlo a Universitas Psychologica o a Psykhe. El problema operativo es que los manuales APA que circulan en su cohorte se quedaron en la sexta edición y el comité editorial no le aclara qué exige la séptima para tablas, figuras, intervalos de confianza y datos abiertos. Esta lectura, escrita en castellano neutro con tuteo, recorre punto por punto lo que pide el Publication Manual 7.ª ed. (2020) y lo que la comunidad iberoamericana espera en revistas como Psicothema.
Nota taquigráfica. Esta guía no rehace ANOVA ni modelos de regresión; presupone que ya corriste las pruebas y te concentras en redactar el reporte. Si necesitas repasar procedimientos, mira los apuntes enlazados al final.
1. Tablas estadísticas en formato APA
Una tabla bien armada cuenta sola su historia. El Publication Manual 7.ª ed. repite la regla en el capítulo 7: cada tabla debe ser autocontenida, es decir, si la despegas del párrafo que la rodea y se la entregas a una persona que aún no leyó tu artículo, esa persona entiende qué variable está mirando, cómo se midió, cuántos casos aportaron a la celda y qué significan los asteriscos. Si necesitas cuatro líneas de texto para explicar lo que la tabla debería decir, la tabla está fallando.
La numeración es consecutiva y arábiga, separada por capítulo solo en libros: Tabla 1, Tabla 2, y así. Cada tabla lleva título arriba, en cursiva, sin punto final, con la frase suficiente para que se entienda sin abrir el manuscrito. Las cabeceras de columna deben ir en minúsculas salvo la primera letra, sin abreviaturas oscuras, y las unidades entre paréntesis. Los decimales se alinean por la coma o el punto decimal; si tu revista usa coma, usa coma en todo el artículo, sin mezclar.
Las notas al pie de la tabla tienen jerarquía. La primera (Nota.) aclara abreviaturas y niveles de significación. La segunda (a, b, c…) añade información metodológica concreta: tamaño de subgrupo, instrumentos, transformaciones aplicadas. Una tercera jerarquía (i, ii, iii…) es rara en psicología cuantitativa y se reserva para probabilidad de chance. Esta jerarquía se mantiene aunque cambies la numeración romana o uses asteriscos, pero no las mezcles: si arrancaste con letras, sigue con letras; si arrancaste con asteriscos, sigue con asteriscos.
- Redacta el título como una oración corta en la que la variable ocupa el lugar del sujeto: «Medias y dispersiones de regulación emocional por condición experimental».
- Limita la tabla a cuatro o cinco columnas; si la lectura exige más, divide en dos tablas o apela a una figura.
- Presenta la M y la DE con dos decimales, la t con dos, la p con tres, y el tamaño del efecto con dos.
- Justifica los encabezados a la izquierda y los números a la derecha; alineado por el decimal, no por el centro de la celda.
- Zanja el debate en la primera nota al pie: qué indica cada asterisco y qué nivel se usó para considerarlo significativo.
| Variable | Experimental (n = 58) | Control (n = 62) | t (gl) | d de Cohen |
|---|---|---|---|---|
| Regulación emocional | 4.32 (0.78) | 3.71 (0.95) | 3.69 (118) | 0.67 |
| Ansiedad rasgo | 2.89 (0.91) | 3.46 (1.02) | -3.16 (118) | -0.58 |
| Bienestar subjetivo | 5.12 (0.65) | 4.61 (0.82) | 3.69 (118) | 0.67 |
Nota. Las cifras son ilustrativas del caso de Ana Sofía. Los valores de t se calcularon con la diferencia de medias y la DE agrupada; los grados de libertad asumen varianzas iguales según prueba de Levene.
Una pregunta frecuente es si conviene redondear a dos decimales de manera uniforme. La respuesta corta: en el cuerpo del artículo redondea para no fatigar al lector; en la tabla de datos completos, donde apoyarás un reanálisis, conserva tres o cuatro decimales. La idea de fondo es que el redondeo no cambie la conclusión sustantiva ni el tamaño del efecto reportado.
2. Figuras y gráficos efectivos
La figura sirve cuando la forma visual aporta algo que la columna de números no puede: una distribución sesgada, una interacción cruzada, una serie temporal con tendencia. El Manual 7.ª ed. insiste en que las figuras tienen que ser no decorativas: si la quitas, el texto sigue contando lo esencial. Lo decorativo, en cambio, repite la tabla en un formato más vistoso y ocupa espacio sin añadir información.
En el caso de Ana Sofía, una figura de caja y bigotes que muestre la distribución de la regulación emocional por condición resulta más legible que listar diez percentiles por celda. Pero un gráfico de barras con tres columnas sería redundante con la Tabla 1 y, por tanto, decoración. La regla operativa es: usa la figura cuando quieras que el lector vea una forma; usa la tabla cuando quieras que compare valores exactos.
La resolución mínima exigida por las revistas iberoamericanas se ubica en torno a 300 dpi en formato bitmap. Las etiquetas tipográficas deben medir al menos 8 pt en la versión impresa. La leyenda va abajo, en cursiva la palabra «Figura», con número arábigo consecutivo y un título que comienza con frase nominal corta. Evita el color como canal exclusivo para distinguir grupos: apóyate en forma de marcador, tipo de línea o patrón de relleno, porque cerca de un 8 % de los lectores presenta alguna forma de discromatopsia.
Si la figura es de autoría externa (por ejemplo, un modelo teórico que adaptaste), pide permiso por escrito, archiva la constancia y cítala en la leyenda. Esta práctica evita problemas de derechos y le da crédito al autor original, dos gestos que el Manual trata como obligatorios.
Piensa la tabla como el menú de un restaurante con precios en una moneda que el cliente entiende: cada columna dice exactamente qué contiene, cada cifra lleva su unidad y no hace falta pedirle al mesero que traduzca. La figura, en cambio, es la foto del plato: ayuda a decidir, pero sola no alimenta. Cuando una y otra dicen lo mismo, una sobra.
3. Reporte de resultados e índices clave
El reporte de resultados es donde más se nota el salto entre la sexta y la séptima edición. La regla cardinal hoy es: junto a cada valor de p debes reportar obligatoriamente el tamaño del efecto y su intervalo de confianza al 95 %. Esta trinidad (p, tamaño del efecto, IC) reemplaza al viejo «p < .05, significativo» y responde a dos preguntas que el lector avezado repite en silencio: ¿el efecto fue grande y relevante en la práctica?, ¿qué tan precisa es la estimación?
Para una diferencia de medias, la d de Cohen con su IC es la métrica habitual. Para una correlación, r con su IC. Para una regresión, el coeficiente estandarizado o no estandarizado con su IC. Para ANOVA, eta cuadrado parcial u omega cuadrado, también con IC. La idea de fondo es que el lector pueda comparar tu hallazgo con meta-análisis previos sin tener que adivinar la magnitud.
Redacta los resultados en tiempo pasado: «los participantes del grupo experimental mostraron puntuaciones más altas de regulación emocional que los del grupo control, con una diferencia estadísticamente significativa y un tamaño del efecto mediano, t(118) = 3.69, p < .001, d de Cohen = 0.67, IC 95 % [0.31, 1.03]». El verbo en pasado y la cifra con su intervalo, sin redondeos cosméticos. Y rehúye del verbo «comprobar» aplicado a la hipótesis nula, porque esa hipótesis funciona como un constructo estadístico pensado para el contraste y no como una afirmación sobre el mundo.
Un detalle de formato: cuando uses aproximaciones en la tabla, explícitalo en la nota al pie. Y cuando combines pruebas (por ejemplo, una ANOVA y luego comparaciones post hoc), presenta cada nivel de inferencia por separado, sin fusionar resultados en un solo número mágico.
IMRD — el esqueleto del artículo cuantitativo
- I — Introducción. Qué pregunta guió el estudio, qué se sabía antes y qué hueco viene a llenar.
- M — Método. Participantes, materiales (instrumentos), procedimiento y plan de análisis, en ese orden.
- R — Resultados. Lo que los datos arrojaron, con tamaño del efecto e intervalo de confianza junto a p.
- D — Discusión. Qué significa lo encontrado, contrastado con las cuatro validades y con la literatura previa.
4. Interpretación sustantiva de los hallazgos
La discusión no es el lugar de la repetición ni de la propaganda; es el lugar de la conversación entre tus datos y la literatura. Shadish, Cook y Campbell (2002) propusieron cuatro validades que sirven de brújula para evaluar tu propio estudio antes de celebrarlo. Cada una merece un párrafo, en este orden sugerido.
La validez interna pregunta si la causa que identificaste produjo realmente el efecto observado, o si alguna variable confundió la relación. Para Ana Sofía, esto significa revisar si el grupo experimental y el control eran comparables al inicio en regulación emocional, ansiedad y bienestar; si la asignación fue aleatoria con éxito verificable; y si el cegamiento del evaluador (cuando aplica) se sostuvo. Si alguna de estas piezas cojea, hay que decirlo sin paños tibios y proponer cómo se resolvería en un próximo estudio.
La validez externa pregunta si el hallazgo viaja a otras personas, contextos y momentos. La muestra de Ana Sofía provino de cuidadores informales urbanos de Bogotá; eso limita la extrapolación a cuidadores rurales, a otras ciudades colombianas, a otros países iberoamericanos. Un párrafo dedicado a explicitar el alcance del hallazgo y a sugerir estudios de replicación en otras regiones es un gesto de honestidad que los revisores valoran.
La validez de constructo pregunta si los instrumentos midieron lo que dicen medir. Los alfas de Cronbach reportados, las evidencias de validez concurrente y discriminante, las decisiones de traducción y adaptación cultural: todo esto entra en este párrafo. Si la tesis usó una escala adaptada sin publicar el estudio piloto de adaptación, hay que declararlo y justificar por qué se considera suficiente para el alcance del trabajo.
La validez de conclusión estadística pregunta si la inferencia estadística sostiene lo que afirma el texto. Aquí regresan las validades en su faz estadística: el valor p por sí solo no aprueba ni rechaza hipótesis, el intervalo de confianza informa sobre la precisión, y el tamaño del efecto sobre la relevancia práctica. Un párrafo que muestre la distancia entre significación estadística y relevancia práctica resulta de mucha ayuda frente a un revisor que dude del aporte.
Lista de cotejo antes de enviar al comité editorial
- Tipografía Times New Roman 12 pt en todo el manuscrito (serif equivalente aceptado por la revista).
- Interlineado doble y márgenes de 2,54 cm en los cuatro costados.
- Sangría de primera línea de 1,27 cm en cada párrafo; sin doble espacio entre párrafos.
- Tablas y figuras numeradas consecutivamente, con título y leyenda en el lugar prescrito por la revista.
- Variables en cursiva y símbolos estadísticos en itálica; las M y DE en redondas.
- Idioma inclusivo y neutro: evita el genérico masculino y cuida el lenguaje referido a edad, etnia y procedencia.
- Cada valor p acompañado de tamaño del efecto e intervalo de confianza.
- Datos y materiales cargados en un repositorio con DOI, citado en la sección de cumplimiento de normas éticas.
5. Ética del análisis y la ciencia abierta
La ética del reporte cuantitativo se juega en tres frentes: consentimiento informado y manejo de datos, transparencia del análisis, y cumplimiento de las normas editoriales sobre disponibilidad de datos y materiales. Cada frente exige una práctica concreta que la séptima edición y la mayoría de revistas iberoamericanas han vuelto condición de publicación.
El primer frente arranca antes de levantar datos. El pre-registro del protocolo en el Open Science Framework (OSF) deja constancia fechada de las hipótesis, las variables, el plan de análisis y los criterios de exclusión. Si tu tesis nació antes de que el pre-registro fuera costumbre, redacta un registro retrospectivo con la etiqueta correspondiente y archívalo en OSF: la honestidad sobre lo no pre-registrado también cuenta. Los preprints de psicología se suben a PsyArXiv, un servidor gratuito integrado en OSF que te permite circular el manuscrito antes del dictamen editorial.
El segundo frente es la transparencia analítica. Comparte los scripts (R, SPSS, Python, JASP o el software que hayas usado) en el mismo repositorio donde depositas los datos. Documenta la versión del software y los paquetes empleados. Esta práctica permite reproducir tus cifras con un clic y blinda al equipo frente a acusaciones de error o de cherry-picking. Si la revista pide análisis confirmatorio tras una revisión, entregar los scripts acelera la nueva ronda.
El tercer frente es el cumplimiento de normas éticas en la sección homónima del manuscrito. Declara el aval del comité de ética institucional, el consentimiento informado firmado, el manejo anonimizado de los datos y la disponibilidad de los materiales. Si algún dato sensible no puede compartirse (por ejemplo, historias clínicas identificables), explica por qué y qué sustituto ofreces (datos simulados con la misma estructura, por ejemplo).
Trampas recurrentes que conviene evitar
Trampa (a). Reportar solo p
«La diferencia fue significativa (p = .031)» es un reporte incompleto. Acompáñalo también del tamaño del efecto y su intervalo de confianza, y añade una oración que traduzca esa magnitud al lenguaje del campo (efecto pequeño, mediano o grande según los referentes del área).
Trampa (b). Tabla que duplica el párrafo entero
Si la tabla repite con números lo que el párrafo ya contó con palabras, está compitiendo con el texto en vez de apoyarlo. La tabla debe agregar: ya sea precisión (cifras decimales), ya sea estructura (comparación lado a lado), ya sea volumen (más filas de las que el párrafo tolera). Si solo repite, quítala y deja solo el párrafo.
Trampa (c). «Comprobado» la hipótesis nula
La hipótesis nula funciona como un modelo estadístico pensado para el contraste. Decir que «se comprobó la hipótesis nula» confunde la lógica del contraste con la del descubrimiento. La formulación correcta: «no se rechazó la hipótesis nula», o más llano: «los datos no aportaron evidencia suficiente para sostener la hipótesis alternativa».
Trampa (d). HARKing o p-hacking
HARKing (Hypothesizing After Results are Known) es presentar como a priori una hipótesis que nació tras mirar los datos. p-hacking es probar múltiples variantes del análisis hasta que una dé p menor que .05. Ambas prácticas inflan la tasa de hallazgos falsos y erosionan la confianza de la disciplina. La defensa operativa es el pre-registro y, en su defecto, declarar con transparencia qué se decidió después de ver los datos.
Preguntas frecuentes
¿Cada tabla necesita nota al pie?
Sí, al menos una. La primera nota al pie (Nota.) identifica asteriscos y niveles de significación. Las notas siguientes (a, b, c…) aclaran abreviaturas, subgrupos y decisiones metodológicas. Sin notas, la tabla deja al lector adivinando.
¿Cuándo uso figura en vez de tabla?
Cuando la forma visual transmite más que una columna de números: distribuciones sesgadas, interacciones cruzadas, series temporales con tendencia. Si vas a graficar lo mismo que ya está en la tabla, elige la tabla y libera la página.
¿Cómo cito a cuatro o más autores?
Desde la primera mención, primer autor seguido de «y colaboradores» (o «et al.», según el estilo de la revista). En la lista de referencias, en cambio, se incluyen los autores hasta veinte, y a partir de allí se aplica la regla de la revista. Esta es una de las novedades operativas de la 7.ª ed.
¿Qué hago si el revisor pide compartir los datos?
Sube los archivos a OSF o a un repositorio equivalente, genera un DOI y cita el enlace en la sección de cumplimiento de normas éticas. Si los datos son sensibles, ofrece una versión anonimizada y explica qué variables se restringieron y por qué.