Introducción al número especial: Nuevos avances metodológicos en Psicología
DOI:
https://doi.org/10.5944/ap.22.1.44367Palabras clave:
Metodología, Psicometría, Modelado, Diseños de investigaciónResumen
Existen muchos avances metodológicos en la literatura científica. Sin embargo, su impacto en la investigación empírica suele ser limitado. En nuestra opinión, una de las causas de esta falta de impacto es la falta de accesibilidad a muchas de estas herramientas metodológicas modernas a través de textos asequibles. En esa línea, este número especial se compone de una serie de artículos que tratan de presentar una introducción a algunos de estos avances metodológicos de manera accesible. Así, se representa una selección de líneas de investigación en metodología dentro del ámbito de la psicología que actualmente están ganando relevancia a nivel nacional e internacional. Aunque este número especial no pretende ser una recopilación exhaustiva de todas las contribuciones metodológicas disponibles en la literatura científica, consideramos que los artículos incluidos ilustran avances significativos y tendencias emergentes en este campo. Los trabajos seleccionados pueden agruparse en tres grandes disciplinas metodológicas ampliamente estudiadas e impartidas en psicología: psicometría, modelado, y diseño de investigaciones. Aquí presentamos los trabajos seleccionados enmarcados en cada una de estas áreas metodológicas, y destacamos su importancia para el futuro de la investigación en Psicología.
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Citas
Bono, R. y Arnau, J. (2014). Diseños de caso único en ciencias sociales y de la salud [Single-Case De¬signs in Social and Health Sciences]. Síntesis.
Borsboom, D. (2022). Possible Futures for Network Psychometrics. Psychometrika, 87(1), 253–265.
Brown, A. y Maydeu-Olivares, A. (2011). Item Response Modeling of Forced-Choice Questionnaires. Educational and Psychological Measurement, 71(3), 460–502. https://doi.org/10.1177%2F0013164410375112
Busemeyer, J. R., Wang, Z., Townsend, J. T. y Eidels, A. (2015). The Oxford Handbook of Computational and Mathematical Psychology. Oxford University Press.
Camerer, C. F., Dreber, A., Forsell, E., Ho, T. H., Huber, J., Johannesson, M., Kirchler, M., Almenberg, J., Altmejd, A., Chan, T., Heikensten, E., Holzmeister, F., Imai, T., Isaksson, S., Nave, G., Pfeiffer, T., Razen, M. y Wu, H. (2016). Evaluating replicability of laboratory experiments in economics. Science, 351(6280), 1433–1436. https://doi.org/10.1126/science.aaf0918
Cheung, M. W.-L. (2015). Meta-analysis: A Structural Equation Modeling Approach. Wiley.
Cohen, J. (1962). The Statistical Power of Abnormal-Social Psychological Research: A review. The Journal of Abnormal and Social Psychology, 65(3), 145–153. https://doi.org/10.1037/h0045186
Elman, J. L. (1990). Finding Structure in Time. Cognitive Science, 14(2), 179–211. https://doi.org/10.1207/s15516709cog1402_1
Epskamp, S. (2020). Psychometric Network Models from Time-Series and Panel Data. Psychometrika, 85(1), 206–231.
Errington, T. M., Mathur, M., Soderberg, C. K., Denis, A., Perfito, N., Iorns, E. y Nosek, B. A. (2021). Investigating the replicability of preclinical cancer biology. eLife, 10, Artículo e71601. https://doi.org/10.7554/eLife.71601
Farrell, S. y Lewandowsky, S. (2010). Computational Models as Aids to Better Reasoning in Psychology. Current Directions in Psychological Science, 19(5), 329–335. https://doi.org/10.1177/0963721410386677
Ferrer, E., Boker, S. M. y Grimm, K. J. (Eds.). (2018). Longitudinal Multivariate Psychology. Routledge.
Hochreiter, S. y Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.
Hoffman, L. (2015). Longitudinal Analysis: Modeling Within-Person Fluctuation and Change. Routledge.
Isvoranu, A. M., Epskamp, S., Waldorp, L. y Borsboom, D. (Eds.). (2022). Network Psychometrics with R: A Guide for Behavioral and Social Scientists. Taylor & Francis.
Jak, S. (2015). Meta-analytic Structural Equation Modelling. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-27174-3
Jordan, M. I. (1997). Serial order: A Parallel Distributed Processing Approach. Advances in Psychology, 121, 471–495. https://doi.org/10.1016/S0166-4115(97)80111-2
Mazur, J. E. (1987). An Adjusting Procedure for Studying Delayed Reinforcement. En M. L. Commons, J. E. Mazur, J. A. Nevin y H. Rachlin (Eds.), The Effect of Delay and of Intervening Events on Reinforcement Value (pp. 55–73). Erlbaum.
Menard, S. (Ed.). (2007). Handbook of Longitudinal Research: Design, Measurement, and Analysis. Elsevier.
Myerson, J. y Green, L. (1995). Discounting of Delayed Rewards: Models of Individual Choice. Journal of the Experimental Analysis of Behavior, 64(3), 263–276. https://doi.org/10.1901/jeab.1995.64-263
Nosek, B. A., Hardwicke, T. E., Moshontz, H., Allard, A., Corker, K. S., Dreber, A., Fidler, F., Hilgard, J., Kline Struhl, M., Nuijten, M. B., Rohrer, J. M., Romero, F., Scheel, A. M., Scherer, L. D., Schönbrodt, F. D. y Vazire, S. (2022). Replicability, Robustness, and Reproducibility in Psychological Science. Annual Review of Psychology, 73, 719–748. https://doi.org/https://doi.org/10.1146/annurev-psych-020821-114157
Open Science Collaboration (2015). Estimating the Reproducibility of Psychological Science. Science, 349, Artículo aac4716. https://doi.org/10.1126/science.aac4716
Shadish, W. R. y Sullivan, K. J. (2011). Characteristics of Single-Case Designs Used to Assess Intervention Effects in 2008. Behavior Research Methods, 43(4), 971–980. https://doi.org/10.3758/s13428-011-0111-y
Simmons, J. P., Nelson, L. D. y Simonsohn, U. (2011). False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant. Psychological Science, 22(11), 1359–1366. https://doi.org/10.1177/0956797611417632
Stark, S., Chernyshenko, O. S. y Drasgow, F. (2005). An IRT Approach to Constructing and Scoring Pairwise Preference Items Involving Stimuli on Different Dimensions: The Multi-Unidimensional Pairwise-Preference Model. Applied Psychological Measurement, 29(3), 184–203. https://doi.org/10.1177/0146621604273988
Sun, R. (2023). The Cambridge Handbook of Computational Cognitive Sciences. Cambridge University Press.
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