José C. Perales 🏳️🌈🏳️⚧️🏀🏃
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Prof. @canalUGR / Psicología / Adicciones / Ciencias del Deporte / Baloncesto / Coautor de TRAMPAS
Granada, Spain
Joined March 2013
Si tan irrelevante es la evidencia en cuestión, ¿por qué te esforzaste tanto al principio para ocultarla o negarla?
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El manual de Haidt y sus defensores es, primero, intentar desacreditar la evidencia que contradice su postura y, segundo, cuando no lo consiguen, mover la portería para intentar convencerte de que esa evidencia realmente no contradice su hipótesis.
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This very much sounds like moving the goalpost (once again).
The social media hypothesis blames social media for the deterioration of teenagers’ mental health. However, many randomized controlled trials (RCTs) show that encouraging heavy social media users to quit for a short time has only small effects on mental health in the short term.
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📊 La Encuesta EDADES del Plan Nacional sobre Drogas recoge información sobre consumo de alcohol, tabaco y otras sustancias en población de 15 a 64 años desde 1995. Una herramienta clave para prevenir riesgos y diseñar políticas de salud. 🔗 https://t.co/19LxY5RYDF
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¿Por qué seguís mordiendo el anzuelo de perfiles (la mayoría con el check azul) que monetizan sus posts, multiplican su visibilidad y alimentan su ego con vuestra indignación, por muy bienintencionada que sea? Este juego hay que saber jugarlo.
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Bueno, ya puedo decir que Lux es el disco que más me ha impactado en una primera escucha desde el Omega de Morente, y eso es mucho, muchísimo, decir.
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¿Cuánta gente iremos ahora camino del trabajo escuchando a Rosalía?
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Ver a este tío en directo es una de esas cosas que tengo que hacer antes de morirme.
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Ya está disponible en Acta Psychologica nuestro estudio sobre la eficacia de la intervención escolar de prevención de problemas con el juego de azar de la @ContrapartidaLa y el @ServicioPAD
Excited to share our new study, led by Cristina Martín-Pérez & @JuanF_Navas—one of the first to show that gambling harm prevention works better when it is interactive and focused on product features, not just personal responsibility:
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Los adolescentes en España son más sanos que nunca: el consumo de alcohol, tabaco y cannabis está en mínimos https://t.co/it0uUw9zuY a través de @el_pais
elpais.com
La encuesta ESTUDES, que mide el consumo de drogas en adolescentes, registra los mejores datos desde su inicio, en 1994
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Excited to share our new study, led by Cristina Martín-Pérez & @JuanF_Navas—one of the first to show that gambling harm prevention works better when it is interactive and focused on product features, not just personal responsibility:
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Alguna consideración más sobre el artículo reciente sobre pantallas y rendimiento escolar.
@nonono_bueno_no Considerando los CIs el rango de ORs es 0.47-1.51, con una media por encima de 0.9, con la mayoría de los tests realizados no significativos y sin corrección del alfa para corregir la multiplicidad. Además la infografía que acompaña al post contiene un error bastante burdo:
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Nota: Una OR=1 es un efecto nulo. Una OR<1 implica una reducción de la probabilidad respecto de la categoría de referencia, y una OR>1 un incremento. En el ejemplo, la reducción de la probabilidad de pertenecer al grupo de mejor rendimiento en niños expuestos implica una OR<1.
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Ahora volved a mi post anterior y juzgad si las conclusiones del estudio en cuestión están correctamente dimensionadas. Y añadid que los efectos fueron significativos en menos de la mitad de los tests realizados y que estos ni siquiera se pueden interpretar causalmente.
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Como queda bastante claro, una OR de 0.9 es realmente minúscula. A nivel individual, es un efecto prácticamente irrelevante y se necesita un tamaño de muestra de varios cientos de individuos para que sea detectable estadísticamente. >
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Pues bien, el cociente de las dos “odds” es la “odds ratio” (OR). En nuestro ejemplo, la OR ~ 0.9. >
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En este segundo grupo (expuesto 1h más), las “odds” son de 0.904, esto es, se han reducido casi un 10%. Dicho de otro modo, un 10% de reducción de las “odds” es un 2.5% de reducción de la probabilidad de pertenecer al grupo de alto rendimiento (!). >
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Imaginemos que una hora extra de exposición a pantallas hace que las “odds” bajen a 475/525 (esto es, una reducción de la probabilidad de pertenecer al grupo de mejor rendimiento de 0.025, o del 2.5%).>
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Imaginemos que, de 1000 niños no sobreexpuestos a pantallas, 500 están en un nivel alto de rendimiento escolar. Las “odds” de alto rendimiento de los niños no sobreexpuestos son de 500/500 =1. >
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El efecto de las pantallas se expresa habitualmente como una “odds ratio” (OR) o “razón de momios”. Pero, ¿cómo se interpreta una OR? >
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