Tus datos no cumplían normalidad, elegiste la prueba no paramétrica correcta, SPSS (o JASP, o jamovi) te devolvió una U, una H o una p asintótica... y entonces te bloqueas ante el folio en blanco. ¿Reporto la media o la mediana? ¿Dónde está el tamaño del efecto si el programa no me lo da? ¿Va la U de Mann-Whitney o la z? Esta guía te da una plantilla de párrafo y una tabla para cada prueba, con los valores que sustituyes por los tuyos.
Da igual el software: una prueba no paramétrica se reporta igual en APA 7 la hayas corrido en SPSS, JASP, jamovi o R. La salida tiene otro aspecto en cada programa, pero la sección de resultados necesita siempre lo mismo: el estadístico de contraste, el valor de p (exacto si la muestra es pequeña), un tamaño del efecto y descriptivos basados en la mediana, no en la media.
Qué exige APA 7 al reportar una prueba no paramétrica
La 7.ª edición del manual de la APA no dedica un apartado específico a las pruebas no paramétricas, pero la práctica consolidada en revistas de psicología deja un estándar claro. Un reporte completo incluye: (1) el estadístico de contraste propio de la prueba — U, T/W, H, χ²F o rs —; (2) el valor de p, exacto cuando la muestra es pequeña; (3) un tamaño del efecto, que casi ningún programa reporta por defecto y que el revisor sí espera; y (4) descriptivos de tendencia central y dispersión basados en la mediana (Mdn) y el rango intercuartílico (IQR o RIC), no en la media y la desviación típica.
El error de base más frecuente es precisamente ese último: reportar M ± DT después de haber elegido una prueba de rangos. Si optaste por Mann-Whitney o Kruskal-Wallis es porque la media no representa bien tus datos (asimetría, valores extremos, escala ordinal); reportar luego la media es contradictorio y los revisores con oficio lo detectan al instante. Acompaña cada grupo de su Mdn y su IQR, e indica siempre el tamaño muestral de cada grupo.
Qué estadístico, qué p y qué tamaño del efecto
El gran olvido es el tamaño del efecto. SPSS y compañía te dan el estadístico y la p, pero rara vez el efecto, y desde APA 6 —reforzado en APA 7— reportarlo es obligatorio. Para Mann-Whitney y Wilcoxon, la opción estándar es r = |z|/√N (Rosenthal, 1991), que se interpreta con los mismos cortes que una correlación. Para Kruskal-Wallis se usa épsilon al cuadrado, ε² = H/(N − 1), una proporción de varianza explicada entre 0 y 1. Para Friedman, la W de Kendall. Y para Spearman, el tamaño del efecto es el propio coeficiente rs.
Sobre el valor de p: con muestras pequeñas (orientativamente, algún grupo con n < 20) reporta la significación exacta, no la asintótica. La aproximación asintótica que da el programa por defecto puede ser imprecisa cuando hay pocos casos o muchos empates; SPSS, JASP y R ofrecen el cálculo exacto y es lo que el revisor espera ver en esas condiciones.
Párrafo de resultados: plantilla con valores reales
Estas son las plantillas para las cuatro pruebas más habituales. Los símbolos estadísticos van en cursiva y los valores entre corchetes son los que sustituyes por los tuyos:
Mann-Whitney (dos grupos independientes). «Dado que la variable [nombre] no se distribuyó normalmente, se empleó la prueba U de Mann-Whitney para comparar [grupo A] y [grupo B]. El [grupo A] (Mdn = [x,x], n = [n₁]) puntuó [más alto / más bajo] que el [grupo B] (Mdn = [x,x], n = [n₂]), U = [valor], z = [−x,xx], p = [.xxx], r = [.xx].»
Wilcoxon (dos medidas relacionadas). «Se utilizó la prueba de los rangos con signo de Wilcoxon para comparar [pretest] y [postest]. Las puntuaciones en el [postest] (Mdn = [x,x]) fueron significativamente [mayores / menores] que en el [pretest] (Mdn = [x,x]), z = [−x,xx], p = [.xxx], r = [.xx].»
Kruskal-Wallis (tres o más grupos). «La prueba de Kruskal-Wallis reveló diferencias significativas en [variable] entre los [k] grupos, H([gl]) = [valor], p = [.xxx], ε² = [.xx]. Las comparaciones por pares (prueba de Dunn con corrección de [Holm / Bonferroni]) mostraron que [grupo X] (Mdn = [x,x]) difería de [grupo Y] (Mdn = [x,x]), p = [.xxx].»
Spearman (correlación). «La correlación de Spearman entre [variable 1] y [variable 2] fue [positiva / negativa] y [significativa], rs([gl]) = [.xx], p = [.xxx], con [N] participantes.»
Detalles de estilo que los revisores comprueban: los símbolos (U, H, z, p, r, rs, Mdn, n) van en cursiva; los nombres de las pruebas (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis), no. Los coeficientes que no pueden superar 1 (p, r, rs, ε²) se escriben sin cero inicial: .032, no 0.032. Para Kruskal-Wallis, los grados de libertad de H son k − 1 (número de grupos menos uno); para Spearman, N − 2.
La tabla de descriptivos en formato APA 7
Cuando comparas varios grupos, una tabla con la mediana y el IQR de cada uno comunica mucho mejor que enterrar los descriptivos en el texto. Esta es la estructura esperada en APA 7, con la prueba y su tamaño del efecto en la nota:
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Después de revisar decenas de manuscritos con pruebas no paramétricas, estos son los problemas que aparecen una y otra vez:
1. Reportar la media en vez de la mediana. Es el error que más rápido delata una sección de resultados incoherente: elegiste un test de rangos porque la media no representaba bien los datos, y luego reportas M ± DT. Usa siempre Mdn e IQR.
2. Omitir el tamaño del efecto. «U = 210, p = .01» está incompleto. Sin r, ε² o W, el lector no sabe si la diferencia es trivial o sustancial. Como casi ningún programa lo calcula por defecto, hazlo a mano: r = |z|/√N es una división.
3. Confundir Mann-Whitney con Wilcoxon. Mann-Whitney compara dos grupos independientes; la prueba de Wilcoxon de los rangos con signo compara dos medidas relacionadas (mismo sujeto, antes y después). Llamarlas mal —o aplicar la que no toca— es un fallo de diseño, no de redacción.
4. Usar la p asintótica con muestras pequeñas. Con grupos de pocos casos o muchos empates, la aproximación asintótica que da el programa por defecto es imprecisa. Reporta la significación exacta; está a un clic en SPSS, JASP y R.
5. Hacer Kruskal-Wallis y quedarte ahí. Un Kruskal-Wallis significativo solo dice que algún grupo difiere, no cuál. Necesitas comparaciones por pares post-hoc (prueba de Dunn) con corrección por comparaciones múltiples (Holm o Bonferroni). Sin ese paso, la conclusión sobre qué grupos difieren no está justificada.
Antes de decidir: ¿de verdad necesitas la no paramétrica?
Un matiz importante antes de cerrar. Que la prueba de Shapiro-Wilk salga significativa no obliga automáticamente a usar la versión no paramétrica: con muestras grandes, Shapiro-Wilk detecta desviaciones de la normalidad que son irrelevantes para la prueba t o el ANOVA, que son bastante robustos. Antes de renunciar a la versión paramétrica, comprueba el tamaño muestral, la forma de la distribución y los supuestos estadísticos en conjunto. La no paramétrica es la herramienta adecuada cuando la escala es ordinal, la muestra es pequeña o hay valores extremos que distorsionan la media, no como reflejo ante cualquier p < .05 en un test de normalidad.
Checklist antes de enviar el manuscrito
Antes de pulsar «enviar» a la revista, verifica que tu sección de resultados incluye: el estadístico de contraste correcto (U, T/z, H, χ²F o rs); el valor de p, exacto si la muestra es pequeña; el tamaño del efecto (r, ε², W) interpretado con sus benchmarks; los descriptivos por grupo con mediana e IQR; el tamaño muestral total y por grupo; y, tras un Kruskal-Wallis o un Friedman significativos, las comparaciones por pares con su corrección.
Las pruebas no paramétricas son solo una pieza del puzle. Si quieres la plantilla equivalente para sus análogos paramétricos, la tienes en cómo reportar la prueba t y chi-cuadrado en APA 7 y, para la correlación, en cómo reportar correlaciones en APA 7 (donde distingo Pearson de Spearman). Y si lo que buscas es la guía maestra con todas las plantillas en un solo sitio, está en cómo reportar resultados en APA 7. Si prefieres delegar el análisis y la redacción de resultados, en mi consultoría estadística te acompaño de principio a fin.