Cómo escribir la sección de resultados según APA

La sección de resultados de un trabajo de investigación cuantitativa es donde debes resumir tus datos e informar sobre los hallazgos de cualquier análisis estadístico relevante.

El manual de la APA proporciona pautas rigurosas sobre qué informar en los trabajos de investigación cuantitativa en los campos de la psicología, la educación y otras ciencias sociales.

Utiliza estos lineamientos para responder a tus preguntas de investigación e informar sobre tus análisis de datos de una manera completa y transparente.

¿Qué incluye la sección de resultados?

Según el formato APA, la sección de resultados debe incluir información preliminar sobre participantes, datos, estadísticas descriptivas e inferenciales y los resultados de cualquier análisis exploratorio.

Incluye la siguiente información en tu sección de resultados:

  • Flujo de participantes y periodo de reclutamiento. Informa del número de participantes en cada etapa del estudio, así como de las fechas en las que se realizó el reclutamiento.
  • Información faltante. Identifica la proporción de datos que no se incluyeron en tus análisis finales y expón las razones detrás de ello.
  • Cualquier evento adverso que haya sucedido. Asegúrate de informar acerca de cualquier evento inesperado o efecto secundario (en el caso de los estudios clínicos).
  • Estadísticas descriptivas. Resume los resultados primarios y secundarios del estudio.
  • Estadísticas inferenciales, incluyendo intervalos de confianza y tamaños del efecto. Aborda las preguntas de investigación primarias y secundarias informando sobre los resultados detallados de tus análisis principales.
  • Resultados de análisis de subgrupos o exploratorios, si corresponde. Explica los resultados detallados en los materiales complementarios.

Escribe los resultados en tiempo pasado, ya que estás describiendo los resultados de un estudio de investigación que ya ha finalizado.

Presentar la información

Antes de profundizar en los hallazgos de tu investigación, primero describe el flujo de participantes en cada etapa del estudio, así como si se excluyó algún dato del análisis final.

Flujo de participantes y periodo de reclutamiento

Es necesario informar de cualquier deserción, que es la disminución de participantes en cada etapa secuencial de un estudio. Esto se debe a que un número desigual de participantes en los grupos a veces amenaza la validez interna y dificulta la comparación entre grupos. Asegúrate también de indicar todas las razones de deserción.

Ejemplo: informar del flujo de participantes
De los 298 participantes que completaron la encuesta de detección inicial, 78 (26,1 %) participantes fueron excluidos por no cumplir con los criterios de estudio, ya que no bebían cafeína (11 %) ni usaban medicamentos recetados (15,1 %).

Se invitó a los 220 participantes restantes a completar la encuesta de estudio online a cambio de créditos de estudio. Sin embargo, doce participantes adicionales no lo completaron, lo que resultó en un total final de 208 participantes.

Si tu estudio tiene varias etapas (por ejemplo: prueba previa, intervención y prueba posterior) y diversos grupos (por ejemplo: grupos experimentales y grupos de control), un diagrama de flujo es la mejor manera de informar acerca del número de participantes que hay en cada grupo por etapa y sus razones para la deserción.

Asimismo, también debes informar de las fechas en las que se reclutaron los participantes o se realizaron sesiones de seguimiento.

Información faltante

Otro problema clave es la integridad de tu conjunto de datos. Por lo tanto, es necesario informar tanto de la cantidad como de los motivos de los datos que faltaron o se excluyeron.

Los datos pueden volverse inutilizables debido a: fallas en el equipo, almacenamiento inadecuado, eventos inesperados, inelegibilidad de los participantes, etc. Para cada caso, indica la razón por la que los datos no se pudieron utilizar.

Además, algunos datos podrían ser eliminados del análisis final por ser valores atípicos, pero debes poder justificar cómo decidiste qué se excluía y qué no.

Ejemplo: detallar información faltante
Los datos de trece participantes se eliminaron porque respondieron incorrectamente a la pregunta de verificación de atención. Para otros dos participantes, los datos se perdieron debido a fallas en el equipo.

Si aplicaste alguna técnica para superar o compensar esta pérdida de datos, infórmalo en este punto también.

Eventos adversos

Solo para los estudios clínicos, es necesario informar acerca de todos los eventos con consecuencias graves que hayan sucedido o sobre cualquier efecto secundario que haya ocurrido durante el estudio.

Sintetizar la información

Las estadísticas descriptivas resumen tus datos de cara al lector. Presenta estadísticas descriptivas para cada análisis primario, secundario y de subgrupo.

No proporciones fórmulas o citas para las estadísticas de uso común (por ejemplo: una desviación estándar), pero hazlo en el caso de que haya ecuaciones nuevas o raras.

Estadísticas descriptivas

Las estadísticas descriptivas concretas sobre las que debes informar dependen de los tipos de datos de tu estudio. Las variables categóricas se pueden explicar usando proporciones, mientras que los datos cuantitativos se pueden reportar usando medias y desviaciones estándar. Para un gran conjunto de números, una tabla es el formato de presentación más eficaz.

Incluye los tamaños de la muestra (generales y para cada grupo), así como las medidas apropiadas de tendencia central y variabilidad para los resultados. Para cada estimación puntual, agrega también una medida de variabilidad claramente etiquetada.

Finalmente, asegúrate de anotar cómo combinaste los datos para obtener las variables de interés. Para cada una de ellas, explica cómo la pusiste en práctica.

Ejemplo: informar sobre estadísticas descriptivas
Para evaluar si una dosis moderada de cafeína (200 mg) mejora el rendimiento en una tarea informática, operacionalizamos el rendimiento de dos formas: velocidad y precisión. Para cada participante se calculó una velocidad promedio (ms) y una precisión promedio (%) en cien ensayos. Los promedios de los participantes individuales se agregaron por separado en una velocidad y precisión promedio de grupo, dependiendo de si estaban en la condición sin cafeína o en la condición de cafeína moderada.

El grupo de cafeína moderada fue más rápido (ms) en promedio (M = 490, SD = 52) que el grupo sin cafeína (M = 523, SD = 45). La precisión media del grupo también fue mayor para el grupo de cafeína moderada (M = 86.2 %, SD = 7.3 %) que para el grupo sin cafeína (M = 81.6 %, SD = 5.4 %).

Informar de los resultados estadísticos

De acuerdo con los estándares de la APA, es necesario informar de todas las pruebas de hipótesis relevantes realizadas, de las estimaciones de los tamaños del efecto y de los intervalos de confianza.

Al informar sobre los resultados estadísticos, en primer lugar, debes abordar las preguntas de investigación primarias, para después pasar a las preguntas de investigación secundarias y, finalmente, a cualquier análisis exploratorio o de subgrupo.

Presenta los resultados de las pruebas en el orden en que las realizaste; por ejemplo, informa de los resultados de las pruebas principales antes de los de las pruebas post hoc. No omitas ningún resultado relevante, incluso aunque este no respalde tu hipótesis.

Estadística inferencial

Para cada prueba estadística realizada, primero reafirma la hipótesis, después indica si tu hipótesis fue o no apoyada por esta prueba y finalmente proporciona los resultados que te llevaron a esa conclusión.

Informa sobre lo siguiente para cada prueba de hipótesis:

  • El valor de la estadística de prueba.
  • Los grados de libertad.
  • El valor p exacto (a menos que sea inferior a 0,001).
  • La magnitud y dirección del efecto.
Ejemplo: informar sobre los resultados de una prueba estadística
De acuerdo con la hipótesis principal, la cafeína moderada mejoró el rendimiento de las tareas informáticas al aumentar la velocidad: t(191) = 4.71, p < .001 y la precisión: t(191) = –4.91, p < .001.

Al informar acerca de análisis complejos, como análisis factoriales o análisis multivariantes, presenta los modelos estimados de manera detallada e indica el software estadístico utilizado. Además, asegúrate de informar sobre cualquier infracción de supuestos estadísticos o problemas con la estimación, que hayas tenido.

Tamaños del efecto e intervalos de confianza

Para cada prueba de hipótesis realizada, debes presentar intervalos de confianza y estimaciones de los tamaños del efecto.

Los intervalos de confianza son útiles para mostrar la variabilidad en torno a las estimaciones puntuales. Deben incluirse siempre que informes sobre estimaciones de parámetros de población.

Ejemplo: informar sobre un intervalo de confianza
En promedio, los estudiantes universitarios de los Países Bajos consumen 159 mg de cafeína al día, IC del 95 % [83, 235].

Los tamaños de efecto indican el impacto que tienen los resultados de un estudio. Sin embargo, como son estimaciones, se recomienda que también se proporcionen intervalos de confianza de los tamaños del efecto.

Ejemplo: informar del tamaño del efecto y el intervalo de confianza
La cafeína moderada tuvo un gran efecto en la precisión de las tareas informáticas, d de Cohen = 1.3, IC del 95 % [0.94, 1.66].

Análisis de subgrupos o exploratorios

Informa brevemente de los resultados de cualquier otro análisis exploratorio o planificado que hayas realizado. Estos también pueden incluir análisis de subgrupos.

Los análisis de subgrupos tienen una alta probabilidad de obtener resultados falsos positivos, porque la realización de una gran cantidad de pruebas de comparación o correlación aumenta las posibilidades de encontrar resultados significativos.

Si encuentras resultados significativos en estos análisis, asegúrate de informar acerca de ellos adecuadamente y dejar claro que son resultados exploratorios (en lugar de confirmatorios) para así evitar exagerar su importancia.

Si bien se puede informar de estos análisis con menor detalle en el texto principal, puedes proporcionar los análisis completos en los materiales complementarios que se adjuntan al final del documento.

Formatear datos estadísticos y números según APA

La APA tiene pautas específicas para escribir estadísticas y números. Es importante seguir las reglas de uso de las mayúsculas, la cursiva y las abreviaturas, al hacer referencia a las estadísticas en tu trabajo.

Si no estás seguro de cómo presentar símbolos específicos, busca las pautas detalladas de la APA u otros documentos relacionados con tu campo de estudio.

En general, se aplican las siguientes reglas:

En cursiva Sin cursiva
Letras cuando son símbolos estadísticos o variables algebraicas: d de Cohen, SD, valor p, prueba t, etc. Letras griegas: σ o χ2
ubíndices para símbolos estadísticos: Mcontrol
Términos trigonométricos: sin, cos…
Vectores o matices (sí se escriben en negrita): V, X
Mayúscula Sin mayúscula
Nombres de efectos o variables solo cuando aparecen con signos de multiplicación: efecto de Edad × Sexo. Términos estadísticos en minúsculas: prueba t, valor p
Con definición Sin definición
Abreviaturas que no representan estadísticas: ANOVA, CI, CFA… Símbolos estadísticos o abreviaturas: M, SD, F, t, df, p, N, n, OR
Abreviaturas no estándar que aparecen en tablas y figuras, incluso si ya están definidas en el texto. GLetras griegas: α, β, χ2
Uso de símbolos para términos estadísticos Uso de palabras para términos estadísticos
Al referirse directamente a una cantidad numérica u operador: M = 5.41 En el texto principal: “la precisión media fue mayor…”.
Estadísticas de población Estadísticas de muestra
A menudo se utilizan letras griegas. A menudo se utilizan letras latinas/romanas en cursiva.
Utiliza el símbolo de población (N) para el número total de elementos en una muestra. Uso del símbolo (n) para el número de elementos de cada subgrupo de la muestra completa.

Presenta números de forma eficaz

Para presentar números de manera efectiva, usa una combinación de texto, tablas y figuras cuando sea apropiado:

  • Para presentar tres números o menos, prueba con una oración.
  • Para presentar entre cuatro y veinte números, prueba con una tabla.
  • Para presentar más de veinte números, prueba con una figura.

Dado que estas son pautas generales, usa tu propio juicio y el feedback de los demás para presentar de forma eficaz los números.

Las tablas y figuras deben estar correctamente numeradas y tener títulos, junto con notas relevantes, si es necesario. Asegúrate de presentar los datos solo una vez a lo largo del documento y referirte a tablas y figuras en el texto.

¿Qué no pertenece a la sección de resultados?

En este apartado es importante entregar una imagen completa de tus análisis de datos y resultados de una manera concisa. Por esta razón, los datos sin procesar, así como cualquier interpretación de los resultados, no se deben incluir en esta sección.

  • Información sin procesar

Rara vez es apropiado incluir datos sin procesar en la sección de resultados. Sin embargo, siempre debemos guardar los datos sin procesar de forma segura y ponerlos a disposición y acceso de cualquier otro investigador que los solicite.

Hacer que la investigación científica esté disponible para otros es una parte clave de la integridad académica y la ciencia abierta.

  • Interpretación o discusión de resultados

Esto pertenece al apartado Discusión. En la sección de resultados es donde debes informar objetivamente de todos los hallazgos relevantes y dejarlos abiertos a la interpretación personal de cada lector.

Si bien debes indicar si los hallazgos de las pruebas estadísticas apoyan tus hipótesis o no, abstente de sacar conclusiones a tus preguntas de investigación en la sección Resultados.

  • Explicación sobre cómo funcionan las pruebas estadísticas

En pro de una redacción concisa, puedes asumir con seguridad que los lectores de tu artículo tienen un conocimiento profesional y suficiente de cómo funcionan las inferencias estadísticas.

Preguntas frecuentes

¿Qué debo incluir en la sección de resultados según APA?

En una sección de resultados APA generalmente debes informar de lo siguiente:

  • Flujo de participantes y periodo de reclutamiento.
  • Información faltante y cualquier evento adverso.
  • Estadísticas descriptivas sobre las muestras.
  • Estadísticas inferenciales, incluidos intervalos de confianza y tamaños del efecto.
  • Resultados de cualquier subgrupo o análisis exploratorio, si corresponde.
¿Cuándo debo usar tablas o figuras para presentar números?

Según el estilo APA, las estadísticas se pueden presentar en el texto principal o como tablas o figuras. Para decidir cómo presentar los números, puedes seguir las siguientes pautas:

  • Para presentar tres números o menos, prueba con una oración.
  • Para presentar entre cuatro y veinte números, prueba con una tabla.
  • Para presentar más de veinte números, prueba con una figura.

Dado que estas son pautas generales, usa tu propio juicio y el feedback de los demás para presentar de forma eficaz los números.

¿En qué tiempo verbal debo escribir mis resultados?

Los resultados generalmente se escriben en tiempo pasado, porque describen el resultado de acciones ya completadas.

¿Cuál es la diferencia entre las secciones de resultados y discusión?

El capítulo o sección de resultados informa de manera simple y objetiva sobre lo que se encontró, sin especular sobre por qué se encontraron esos resultados. La discusión, por su parte, interpreta el significado de los resultados, los pone en contexto y explica por qué son importantes.

En la investigación cualitativa, a veces se combinan los resultados y la discusión. Sin embargo, en la investigación cuantitativa, se considera importante separar los resultados objetivos de la interpretación de ellos.

Citar este artículo de Scribbr

Si deseas citar esta fuente, puedes copiar y pegar la cita o hacer clic en el botón "Citar este artículo" para agregar automáticamente la cita a nuestro generador de citas gratuito.

Bhandari, P. (2021, 26 febrero). Cómo escribir la sección de resultados según APA. Scribbr. Recuperado 9 de diciembre de 2024, de https://www.scribbr.es/normas-apa/resultados/

¿Fue útil este artículo?
Pritha Bhandari

Pritha has an academic background in English, psychology and cognitive neuroscience. As an interdisciplinary researcher, she enjoys writing articles explaining tricky research concepts for students and academics.