La aplicación de modelos lineales jerárquicos para el estudio de la eficacia en psicoterapia

IF 0.5 Q4 PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY
Juan Martín Gómez Penedo, R. Muiños, P. Hirsch, A. Roussos
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Abstract

Los modelos lineales jerárquicos (HLM) representan una estrategia estadística fundamental para la investigación en psicoterapia, ya que permiten superar la dependencia de las observaciones que habitualmente se presenta en sus datos. Estos métodos son útiles para estimar el cambio, desagregar fuentes de variación y analizar efectos de predictores de distintos niveles de jerarquía. Debido a que la aplicación de estos métodos requiere de un alto grado de conocimiento técnico, aún inaccesible para muchos investigadores, el objetivo de este trabajo es presentar una guía para entender, aplicar y reportar los HLM para estudiar los efectos de la psicoterapia. Para ilustrar cómo aplicar y reportar los HLM hemos utilizado una base de datos clínica real. Diseminar estos métodos en Latinoamérica puede representar una contribución tanto para la investigación como para la práctica, mejorando la solidez de los estudios clínicos y desarrollando un conocimiento robusto para optimizar los procesos y resultados en psicoterapia.
层次线性模型在心理治疗有效性研究中的应用
层次线性模型(HLM)代表了心理治疗研究的一种基本统计策略,因为它们可以克服对其数据中通常出现的观察结果的依赖。这些方法有助于估计变化,分解变化来源,并分析不同层次预测因素的影响。由于这些方法的应用需要大量的技术知识,许多研究人员仍然无法获得,因此本文的目的是为理解、应用和报告HLM提供指南,以研究心理治疗的效果。为了说明如何应用和报告HLM,我们使用了一个真实的临床数据库。在拉丁美洲传播这些方法可以对研究和实践做出贡献,提高临床研究的稳健性,并发展强大的知识,以优化心理治疗的过程和结果。
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Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento
Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento PSYCHOLOGY, MULTIDISCIPLINARY-
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