De la salida de PROCESS a una tabla APA 7

Tienes la salida de PROCESS abierta en SPSS, ocupa dos pantallas de texto monoespaciado y tu tabla de resultados sigue vacía. El problema no es que falten números: es que sobran. El macro imprime hasta tres regresiones completas, cada una con su resumen de R² y F, un bloque de efectos totales y directos, otro de efectos indirectos y unas notas al pie, y de todo eso a la tabla se van cinco filas. Aquí tienes qué bloque da cada fila, cuál es el efecto indirecto y cómo queda la tabla montada; la guía general de la que cuelga esto es cómo reportar una mediación en APA 7.

PROCESS imprime un informe; APA pide cinco filas

El macro de Hayes está pensado para que leas el modelo mientras trabajas, no para que lo publiques. Por eso saca cada regresión entera, constante incluida, con su R², su F y sus grados de libertad, en el formato de columnas fijas de SPSS. Una tabla de mediación en APA 7 es justo lo contrario: un objeto compacto, con una fila por efecto y una nota debajo que explica todo lo demás. Entre una cosa y la otra no hay ningún botón, y por eso este trasvase se sigue haciendo a mano, tecleando cifras en Word, que es donde se cuelan los errores que luego nadie encuentra.

Todo lo que viene asume una mediación simple: el modelo 4, con una X, un mediador y una Y continuas. Es el caso más frecuente y el que deja la tabla en cinco filas exactas. Si tu modelo lleva moderación o varios mediadores cambia el número de filas, no la lógica, y lo tienes en la penúltima sección. Si lo que se te atraganta es el paso anterior, elegir el número de modelo y montar la sintaxis, eso está en mediación y moderación con PROCESS.

Para tener números delante: 214 estudiantes de Psicología, el estrés percibido (X) predice la sintomatología depresiva (Y) a través de la rumiación (M), con 5.000 remuestreos bootstrap. Lo primero que se comprueba, antes de copiar nada, es que Sample Size dice 214 y que los tres modelos se han ajustado con esos mismos 214 casos.

Los cuatro bloques que van a la tabla

El bloque del mediador. Empieza por OUTCOME VARIABLE: RUMIA y de él sale una única fila: la ruta a, que es el coeficiente de X. En el ejemplo la línea es ESTRES .4432 .0637 6.9576 .0000 .3176 .5688, y esas seis cifras son, por orden, coeficiente, error estándar, t, p y los dos límites del intervalo: B = 0.44, EE = 0.06, t(212) = 6.96, p < .001. Los grados de libertad no aparecen en esa línea; se leen arriba, en la columna df2 del Model Summary.

El bloque de la variable dependiente. Empieza por OUTCOME VARIABLE: DEP y lleva dentro X y M a la vez, así que da dos filas. La ruta b es el coeficiente del mediador, B = 0.39, EE = 0.06, t(211) = 6.04, p < .001. El efecto directo c' es el coeficiente de X en ese mismo bloque, B = 0.25, EE = 0.07, t(211) = 3.79, p < .001. Aquí se equivoca casi todo el mundo la primera vez: el coeficiente de X de este bloque no es el efecto total, es el directo.

El efecto total. Está en TOTAL EFFECT MODEL, la regresión de Y sobre X sin el mediador dentro: c = 0.42, EE = 0.07, t(212) = 6.24, p < .001. Ese bloque solo se imprime si lo pides: desde la versión 3 del macro hay que añadir total=1 a la sintaxis, y si no lo hiciste el efecto total sigue estando, pero solo como la línea Total effect of X on Y del último bloque. Con los mismos casos en los dos modelos se cumple que c = c' + ab, y en el ejemplo cuadra: 0.25 + 0.17 = 0.42. Si a ti no te cuadra, no es un problema de redondeo: es que un modelo ha perdido casos por valores ausentes y estás juntando dos muestras distintas en la misma tabla.

Los efectos indirectos. El último bloque, TOTAL, DIRECT, AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y, repite el total y el directo, cosa que te sirve para comprobar que has copiado bien, y añade lo que no está en ningún otro sitio: Indirect effect(s) of X on Y, con las columnas Effect, BootSE, BootLLCI y BootULCI. Lo que no va a la tabla es todo lo demás. Los Model Summary y la constante de cada modelo se quedan fuera; el ajuste del modelo de la dependiente se menciona en el texto o en la nota, R² = .31, F(2, 211) = 48.24, p < .001, nunca como una fila más.

El efecto indirecto es la fila que decide

El efecto indirecto es el producto de las dos rutas, ab = 0.4432 × 0.3890 = 0.1724, y PROCESS lo imprime ya calculado con su intervalo bootstrap al lado: ab = 0.17, EE bootstrap = 0.04, IC 95 % bootstrap [0.10, 0.26]. La regla de decisión es una sola, si el intervalo incluye el cero o no, y aquí no lo incluye. En esa línea no hay valor p y no lo tienes que ir a buscar a otro sitio: si en tu tabla aparece un p pegado al efecto indirecto, no ha salido de PROCESS.

Hay dos datos que se olvidan siempre y que están juntos en el bloque final de la salida, el de ANALYSIS NOTES AND ERRORS: cuántos remuestreos se han hecho y de qué tipo es el intervalo, de percentil o corregido por sesgo. Los dos van en la misma línea, la que empieza por Number of bootstrap samples, y lo dicen con todas las letras, así que cópiala a la nota de la tabla en vez de deducirlo de memoria, porque el valor por defecto ha cambiado entre versiones del macro. Y fija la semilla aleatoria antes de correr el análisis: sin ella, el mismo modelo te devuelve un intervalo ligeramente distinto en cada pasada y la tabla no es reproducible ni para ti dentro de seis meses. Por qué el intervalo sustituye al contraste está desarrollado en reportar intervalos de confianza bootstrap.

Y una trampa que cuesta cara porque no se ve: los LLCI y ULCI de los bloques de regresión no son bootstrap. Son los intervalos normales de mínimos cuadrados, construidos con el error estándar y la t, exactamente igual que los de cualquier regresión. Solo la fila del efecto indirecto lleva intervalo bootstrap, y por eso sus columnas se llaman BootLLCI y BootULCI. Una nota de tabla que diga que todos los intervalos son bootstrap está mal en cuatro de sus cinco filas.

Cómo queda la tabla, fila a fila

Cinco filas y cinco columnas: el efecto, B, EE, el IC 95 % y p. En APA 7 el número de la tabla va en negrita en su propia línea, el título debajo en cursiva, no hay líneas verticales y solo hay tres horizontales: encima de los encabezados, debajo de los encabezados y al cerrar. El título dice qué modelo es, no qué tabla es: algo como Modelo de mediación simple del estrés percibido sobre la sintomatología depresiva a través de la rumiación.

Ruta a. Estrés percibido → Rumiación: B = 0.44, EE = 0.06, IC 95 % [0.32, 0.57], p < .001. Ruta b. Rumiación → Sintomatología depresiva, con el estrés controlado: B = 0.39, EE = 0.06, IC 95 % [0.26, 0.52], p < .001. Efecto directo (c'). B = 0.25, EE = 0.07, IC 95 % [0.12, 0.38], p < .001. Efecto total (c). B = 0.42, EE = 0.07, IC 95 % [0.29, 0.56], p < .001. Efecto indirecto (ab). B = 0.17, EE bootstrap = 0.04, IC 95 % bootstrap [0.10, 0.26], y en la celda de p una raya, no un número.

Al copiar cambian tres cosas. PROCESS imprime cuatro decimales y sin cero inicial, y APA pide dos decimales y el cero delante en todo lo que puede pasar de 1, así que donde la salida pone .4432 tú escribes 0.44, y donde pone .0637 escribes 0.06. El valor p va al revés, con tres decimales y sin cero delante, y tiene dos casos límite en esta salida: .0000 se escribe p < .001, nunca p = .000, y .0002 también se escribe p < .001. En cursiva van B, EE, p y N; en redonda los nombres de las variables y la palabra bootstrap.

La nota de la tabla es donde caben las cosas que no son columnas: N = 214, coeficientes no estandarizados, el intervalo del efecto indirecto obtenido por bootstrap con 5.000 remuestreos y su tipo, el aviso de que los intervalos de las rutas son los de mínimos cuadrados y, si las hay, las covariables incluidas. Si prefieres no montar nada de esto a mano, el generador de tabla de mediación en APA 7 pide exactamente estos números, en el mismo orden en que aparecen en la salida, y devuelve la tabla formateada y el diagrama para pegarlos en el manuscrito.

Cuando tu modelo no es el 4

Varios mediadores. El modelo 4 admite más de una M, y entonces el bloque de efectos indirectos crece: una línea TOTAL con el indirecto conjunto y una línea por mediador con su indirecto específico, más los contrastes entre ellos si los has pedido. La tabla lleva una fila por indirecto específico y una para el total, cada una con su intervalo bootstrap. Los contrastes son los que responden a la pregunta interesante, si un mediador arrastra más que otro, y casi nadie los reporta.

Mediación moderada. En los modelos condicionales (el 7, el 8, el 14 y compañía) la fila que decide es el índice de mediación moderada, con su error estándar bootstrap y su intervalo. Debajo van los efectos indirectos condicionales, uno por cada valor del moderador que hayas pedido, normalmente la media y una desviación típica arriba y abajo. Lo que no vale es concluir que hay moderación porque un indirecto condicional sale significativo y el otro no: la diferencia entre ellos es lo que hay que contrastar, y para eso está el índice.

Una Y dicotómica. Si la variable dependiente es binaria, PROCESS ajusta ese modelo por regresión logística, de modo que b y c' vienen en log-odds mientras que a sigue en la métrica original. Meter las dos cosas en la misma columna B sin decirlo deja una tabla que no significa nada, y además ahí ya no se cumple c = c' + ab. Separa las métricas, dilo en la nota y no calcules proporciones mediadas con esos números.

Lo que se ve desde la mesa del revisor

Los seis errores que aparecen una y otra vez son siempre los mismos, y los seis vienen de copiar sin leer: un p = .000 que no existe, cuatro decimales heredados de SPSS, un valor p colgado del efecto indirecto, la nota que llama bootstrap a los intervalos de las rutas, un efecto total que no cuadra con la suma del directo y el indirecto, y la ausencia del número de remuestreos. Ninguno hunde un artículo por sí solo, pero juntos dicen que el análisis se ha copiado sin entenderlo, y eso sí cambia cómo se lee el resto del manuscrito.

El séptimo error no está en la tabla, está en el texto: describir la mediación como total o parcial según le salga el efecto directo. Esa etiqueta depende del tamaño de la muestra mucho más que del fenómeno, y Hayes recomienda desde hace años abandonarla. Describe las magnitudes: cuánto vale el indirecto, cuánto el directo y qué parte del total se lleva el indirecto, que en el ejemplo es el 41 %, y deja que el lector juzgue.

Si tienes la salida delante y lo que no localizas es cuál de todos esos números es el tuyo, puedes pegar el bloque completo en interpretar resultados y te señala qué se reporta y qué se queda fuera. Y antes de dar la tabla por buena, comprueba a mano la suma c' + ab: es una suma de diez segundos que detecta la mitad de los errores de transcripción.

Preguntas frecuentes

¿Dónde está el efecto indirecto en la salida de PROCESS?

En el último bloque, bajo el encabezado Indirect effect(s) of X on Y, dentro de la sección TOTAL, DIRECT, AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y. Esa línea trae cuatro columnas: Effect (el producto ab), BootSE, BootLLCI y BootULCI. No está en ninguno de los bloques de regresión de arriba, y por eso mucha gente acaba reportando el efecto directo creyendo que es el indirecto.

¿Qué significan BootLLCI y BootULCI?

Son el límite inferior y el límite superior del intervalo de confianza bootstrap del efecto indirecto: lower y upper limit confidence interval. Se reportan tal cual, como IC 95 % bootstrap [0.10, 0.26], indicando en la nota cuántos remuestreos se han hecho. Si el intervalo no incluye el cero, el efecto indirecto es distinto de cero; esa es toda la regla de decisión.

¿Se pone un valor p al efecto indirecto?

No. El bootstrap no produce un valor p, produce un intervalo, y la decisión se toma mirando si ese intervalo incluye el cero. Si en tu tabla aparece un p en la fila del efecto indirecto, viene del test de Sobel o de otro procedimiento, y conviene decirlo en vez de dejar que parezca salido del mismo análisis.

¿Los LLCI y ULCI de los bloques de regresión son bootstrap?

No, son los intervalos habituales de mínimos cuadrados, calculados con el error estándar y la distribución t. Solo el efecto indirecto lleva intervalo bootstrap, y sus columnas se llaman BootLLCI y BootULCI precisamente para distinguirlas. Una nota de tabla que atribuya el bootstrap a todas las filas es incorrecta.

¿Qué hago con el p = .0000 y con los cuatro decimales de PROCESS?

El .0000 significa que el valor es menor que .00005, no que sea cero, y en APA 7 se escribe p < .001; escribir p = .000 es un error clásico. Los coeficientes se redondean a dos decimales y recuperan el cero inicial que SPSS omite (.4432 pasa a 0.44), mientras que el valor p va con tres decimales y sin cero delante.

¿Hay que incluir el efecto total en la tabla?

Es recomendable, aunque el efecto indirecto no dependa de que el total sea significativo. Tener las cinco filas permite al lector comprobar que c = c' + ab y hacerse una idea de la proporción mediada. Lo que no debes hacer es descartar la mediación porque el efecto total no salga significativo: con muestras medianas eso pasa a menudo aunque el indirecto sea claro.

Con esto ya tienes la tabla montada y defendible. Si el modelo se complica (varios mediadores, mediación moderada, una dependiente binaria) o quieres que alguien mire el análisis entero antes de enviarlo, eso es justo lo que hago en mi consultoría estadística.