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

• Autores: Gómez Penedo, Juan Martín; Muiños, Roberto Daniel; Hirsch, Pablo; Roussos, Andres Jorge
• Año de publicación: 2019
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: Modelos jerárquicos lineales; modelos de curva de crecimiento; modelos multi nivel
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

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.
Hierarchical Linear Models (HLM) represents a valuable statistical tool for psychotherapy research, given that they allow dealing with the usual dependency presented in its data. These methods are useful to estimate change, disaggregate sources of variations, and analyze the effect of different level predictors. Considering that, these analyses required a highly sophisticated technical knowledge that might remain inaccessible for many researchers, the aim of this paper is to present a guide on how to understand, apply, and report HLM for psychotherapy effects research. To illustrate how to apply HLM, we have drawn on a naturalistic clinical dataset. Disseminating these methods in the Latin-America might represent a meaningful contribution both for research and practice, improving the soundness of clinical studies and helping to develop a more robust knowledge that might leads to greater process and outcome in psychotherapy.
Fil: Gómez Penedo, Juan Martín. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Muiños, Roberto Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; Argentina. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina
Fil: Hirsch, Pablo. Centro Privado de Psicoterapia; Argentina
Fil: Roussos, Andres Jorge. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología. Instituto de Investigaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina