Los Efectos De Terceras Variables En La Investigación Psicológica

espanolDada una aparente relacion causa-efecto entre una variable independiente (X) y una variable de respuesta (Y), muchos investigadores se interesan en determinar el papel que juegan otras variables intervinientes (terceras variables o variables Z) en tal relacion, y particularmente el papel de variables mediadoras y moderadoras. En repetidas ocasiones se ha denunciado que existe cierta confusion en lo relativo al significado y uso apropiado de los efectos de terceras variables como hipotesis causales en la investigacion psicologica. En este trabajo se pretende reforzar la compren-sion y utilizacion de algunos de los efectos debidos a terceras variables, en concreto los efectos de covariacion, espuriedad o confundido, supresion, y particularmente los de mediacion y moderacion, concediendo especial atencion a la correcta aplicacion de pruebas estadisticas y a los errores que con mayor frecuencia suelen cometerse cuando se aborda un analisis causal con tales efectos. Se utiliza con esta finalidad un lenguaje sencillo mediante diagramas path que asumimos asequible al investigador aplicado y se pro-pone finalmente un diagrama de flujo con el objeto de ayudar a distinguir los efectos de las terceras variables y a facilitar la aplicacion de los proce-dimientos estadisticos apropiados. EnglishGiven a causal relationship between an independent variable (X) and a response variable (Y), the interest of some applied researchers is sometimes focused on knowing the role playing for alternative intervening variables (third variables or Z-variables), and particularly the role of me-diating and moderating variables. Some influential works have repeatedly denounced that in applied psychology some confusion exists with respect to the meaning and appropriate use of third variables effects as causal hypotheses. This work is intended to reinforce the comprehension and using of five of more known effects of third variables and concretely the effects of covariation, spuriousness or confounding, suppression, and particularly of mediation and moderation, with special attention towards the application of statistical tests and the report of most common mis-takes that usually appear when we tackle a causal analysis. An accessible language for applied researcher with path diagrams is used. A flow dia-gram is finally proposed in order to help applied researchers to distinguish between third variable effects and to make easier the application of the appropriate statistical procedures.