Quantitative psychological research is focused on detecting the occurrence of certain population phenomena by analyzing data from a sample, and statistics is a particularly helpful mathematical tool that is used by researchers to evaluate hypotheses and make decisions to accept or reject such hypotheses. In this paper, the various statistical tools in psychological research are reviewed. The limitations of null hypothesis significance testing (NHST) and the advantages of using effect size and its respective confidence intervals are explained, as the latter two measurements can provide important information about the results of a study. These measurements also can facilitate data interpretation and easily detect trivial effects, enabling researchers to make decisions in a more clinically relevant fashion. Moreover, it is recommended to establish an appropriate sample size by calculating the optimum statistical power at the moment that the research is designed. Psychological journal editors are encouraged to follow APA recommendations strictly and ask authors of original research studies to report the effect size, its confidence intervals, statistical power and, when required, any measure of clinical significance. Additionally, we must account for the teaching of statistics at the graduate level. At that level, students do not receive sufficient information concerning the importance of using different types of effect sizes and their confidence intervals according to the different types of research designs; instead, most of the information is focused on the various tools of NHST.

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Introducción: En los últimos años, la satisfacción con la vida ha despertado el interés de la investigación gerontológica, siendo uno de los conceptos más utilizados para medir el bienestar subjetivo, además de constituir un indicador del envejecimiento exitoso. Materiales y métodos: se evaluaron las propiedades psicométricas de la Escala de Satisfacción con la Vida en adultos mayores peruanos. Participaron 236 personas (78.40% mujeres; 21.60% hombres). La edad promedio fue de 72.8 años y su de = 6.90. Para obtener evidencia de validez convergente y discriminante se aplicaron la prueba de Ítem Único de Satisfacción con la Vida, la Brief Resilient Coping Scale y la Escala de Depresión Geriátrica. Resultados: se encuentra que la Escala de Satisfacción con la Vida muestra una estructura unidimensional (χ2 = 10.960, DF = 5, p = .05, χ2/DF = 2.192, GFI = .983, CFI = .994, NFI = .988; RMSEA = .071 [IC 90% .000, .129]; y SRMR = .013), se relaciona positivamente con la resiliencia y negativamente con la depresión. Además, presenta altos índices de consistencia interna (alfa = .93; IC 95 %: .90-.94; omega = .93; IC 95 %: .92-.95 y GLB =.94). Conclusión: cuando menos, para propósitos de investigación se recomienda el uso de la Escala de Satisfacción con la Vida en adultos mayores peruanos.

Se examinó la estructura factorial, la confiabilidad, la validez convergente y discriminante, y la invarianza factorial por sexo, de la Satisfaction with Family Life Scale (SWFLS). Los participantes fueron 804 estudiantes de primaria y secundaria de escuelas privadas de Lima, con un promedio de edad de 13.5 años (DE = 1.6). Los resultados confirman la estructura unidimensional de la escala (χ2 = 3.49, df = 5, p = 0.63; χ2/df = 0.69; GFI = 0.998; CFI = 1; NFI = 0.998; RMSEA = 0 [IC90% 0, 0.038] y SRMR = 0.007), la invarianza factorial por sexo y una consistencia interna adecuada (α = 0.84; ω = 0.84; H = 0.85). Se obtuvieron evidencias satisfactorias de validez convergente y discriminante de las SWFLS con medidas de funcionalidad familiar, bienestar subjetivo y depresión. En conclusión, la SWFLS presenta excelentes propiedades psicométricas para medir la satisfacción con la vida familiar en escolares limeños.