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American PoCo
Mike Gougler,
(pre
Raymondun
lygraph Associationité Ad Hoc
Presidente del Comité
arado por)
Nelson, MA, NCCo de 2011
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Designado por el Pres
Gordon en marzo de Mike Gougler, Past Pre
Comité
,Investigador Principal
Don Krapohl, President
Pam Shaw, President-El
Mark Handler, miembr Lenoard Bierman, mie
idente de la APA, Nate
011ident , Presidente del
,
e y Jefe
ect
de la APAbro de la APA
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Los Estándares de AP
el uso de técnicas pol
para 2012, requieren
igráficas validadas
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El Meta-análisis prete
respuesta científica alo que conocemos?
Las decisiones sobre
cuan o est n asa a Las investigaciones ci
para priorizar el cono
políticas, egos e inter El comité ad hoc tien
más con la credibilid
que con cualquier indtécnica
nde constituir una
las preguntas acerca de
olíticas son mejores
en c enc a y ev enc aentíficas se requierencimiento sobre
ses financierosque tener más cuidado
d futura de la profesión
ividuo o cualquier
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Qué es validación? Cuáles técnicas está
Técnicas de Diag
validadas?nóstico
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Exámenes Evidencia
>= 90% de exact <= 20% de incon
x menes area os >= 86% de exact
<= 20% de incon
Exámenes de Investi >= 80% de exact
<= 20% de incon
ios
itudclusos
itud
clusos
aciónitud
clusos
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Las técnicas validadas Formatos de exam
principios válidos
− Selección de Tema
− Formulación de Pr
− estímulo
Modelo Validado p(TDA)
Por lo menos dos estu En la Revista Polyg
revisión de pares
Publicaciones Gube
Textos académicos
son una combinación den que se ajustan a
Objetivo
guntas
-
ra el análisis de gráficas
ios publicadosaph o en otras revistas con
rnamentales
editados
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Desalentar el uso de
inefectivas o experi
técnicas no validadas,
entales.
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Confiabilidad
Validez
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Confiabilidad Re - E
No siempre es upoligrafía
Una preocupació
amen
a preocupación en la
más común
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Validez de construct Se han verificado
supuestos y mec− Psicológicos
− Fisioló icos
Validez Incremental
◦ Evaluación
Administmejorada
Validez de Criterio La técnica ubica l
categoría correct
s como validos los
nismos?
ejorada de riesgo
ación de riesgo
os casos en la?
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Se refiere a qué tan e
técnica ubica los casocategoría de criterio
Requisitos mínimos d
Sensitividad Especificidad
Inconclusos
− Deshonestos
− Honestos
ectivamente una
s individuales en ladecuada
e datos
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Un Análisis de otros nálisis
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El objetivo de la inve
el tamaño de efecto adecuada/increment Qué tan buena es?
tamaños de efecto (muestran resultadosperfección)
Los científicos tieneestudio, sin importamuestra o que tan g
el efecto mostrado
stigación es cuantificar
con precisiónada?
xcepto aquellos quecercanos a la
poca fe en un únicoqué tan grande sea laande y significativo sea
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Los efectos del Polígr
términos de criteriosexactitud de la decisi
Criterio de exactitud
e po gra o u ca osde criterio correcta (d
Exactitud de la decisi
frecuentemente las dson correctas?
fo son discutidos en
e exactitud o den
qué tan efectivamente
casos en a categor aeshonestos u honestos)
n – qué tan
cisiones del polígrafo
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El Meta-análisis com
diferentes estudios No es un simple pro
estudio
bina los efectos de los
edio de efectos de
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Se puede dar más peprecisos La precisión del resulta
estándar) no la precisió(tamaño de efecto)
La precisión del estud
influenciada por los t Las muestras más gran
estándar Las muestras más gran
precisos del tamaño deexactitud)
Algunos meta - análisicalidad del estudio
No es el caso de este
o a los estudios más
do del estudio (errorn del resultado del polígrafo
io (error estándar) está
maños de la muestrades tienen menores errores
des proveen estimados más
l efecto (criterio de
ponderan o gradúan la
meta análisis
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Está basado en efect
Las estimaciones sobno a casos individual
Refleja únicamente l“ -
pero no publicados) Sesgos de publicació
mayores que los efect Los resultados refleja
seleccionados
os promedio
e exactitud aplican a gruposs
que está publicado”
(los efectos publicados sonos reales)
solo estudios
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Process Results
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Trabajó principalmente a travteléfono
Una larga lista de estudios y tescuelas certificadas por la A
Una lista corta de estudios yEscuelas certificadas por la A
Se reunieron en Kentucky durfinalizar la selección de estudresultados analíticos iniciales
Se finalizó el análisis
Se finalizó el Resumen Ejecuti
Fue aprobado por el Consejoseptiembre de 2011
El Reporte Final se encuentraantes del final de este año
és de contacto por email y
écnicas a los Directores deA
écnicas a los Directores deA y a desarrolladores de
ante julio de 2011, paraios y hacer la revisión de los
vo
Directivo de la APA, el 9 de
en ejecución – será finalizado
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Definir las preguntas
Definir el criterio de s
Reunir y analizar los
Buscar resultados atípi
− Estudios atípicos?
− Técnicas atípicas?
− Estas diferencias se e
Escribir el reporte delejecutivo)
de investigación
elección de estudios
atos
os y diferencias
plican a través de la evidencia?
estudio (y el resumen
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Qué tan exacto es el Qué tan exactas son la
Diagnóstico?
Qué tan exactas son laExploración?
criterios de exactitud Existen casos atípicos
explicados por evidenc
Cuáles técnicas PDDde la APA para 2012? Cuáles técnicas tienen
replicada de validez ge
olígrafo?Técnicas PDD de
Técnicas PDD de
de las técnicas PDD?ue no estén soportados o
ia/datos disponibles?
umplen con el Estándar
videncia publicada y
neralizable?
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Qué tan exacto seríaexaminador promediformato con un examproveniente de cualq
l polígrafo si cualquier, emplea al asar uninado normal,ier lugar en el planeta?
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Estudios publicadosrevistas con revisión
en reportes de invescon becas del gobie Tamaño de la muest
honestos y deshone Desviaciones prome
puntajes de honesti
datos suficientes co Puntajes de dos o m
preferidos (no oblig
Principales no debíaestudio (no obligato
en Polygraph u otrasde pares, o publicados
tigaciones financiadasnora, decisiones correctas
tosio y estándar paraad y deshonestidad (o
o para calcularlas)ás evaluadores fuerontorio) os Autores
ser participantes delio)
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Estadísticas de Confia completamente obliga
Descripción de la inst Descripción publicada El protocolo de exam
Debía incluir informac“Ground truth” (verdacompletamente obliga
Los puntajes ciegos teaquellos de los exami Los examinados no d
manipulación experimcontramedidas progra
i lidad (no erantorias)
umentación empleadadel método TDAn debía coincidir con
ión extra poligráfica deverificable) (no era
torio)
nían prevalencia sobreadores originalesbían estar sujetos aental (fatiga,madas, etc.)
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Descripción publicadmuestra de puntajeshonestidad y deshon
O
Acceso a los datos cr Usados para analizar
generalización de los
Representatividad y geresultados meta analítiagregados
de distribuciones de laara casos destidad
dosla representatividad yestudios individuales
eralización de losos de los estudios
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Datos inadecuados pdimensional del criter
Estadísticas no confia
Estudios y textos aut
editados, no revisado
ra calcular el perfilio de exactitud.
bles
- publicados (no
)
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Estudios de campo Se asume la valide
No se pueden convariables (correlac
Selección no al as Estudios de laboratori
Selección al asar
Control increment
Son criticados porecológica incierta
z ecológica
rolar todas lasión no causalidad)
ro
ado (causalidad)
tener una validez
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No presentan difere
significativas en los Ambos son necesari
conocimiento
consideración
cias estadísticamente
esultadoss para el avance del
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Mediciones de la Con Correlación de Pearson
numéricos Proporción (%) de acue Se empleo el índice Ka
casualidad Sin preferencia Todos fueron incluid El requisito no fue apl
iabilidad(r) de los puntajes
do en la decisiónpa (k) para intentar corregir
s
icado completamente
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Meta – Análisis Separ Para cada técnica PDD
Para Técnicas PDD parDiagnóstico/Evidenciar
Para todas las técnicas
dos
Exámenes deios
PDD validadas
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No se hizo ponderacicalidad o metodologí
Los estudios fueron ptamaño de la muestrevaluadores artici a Número de resultados Análisis asintótico con
de los resultados del e
n de los estudios por
onderados por ely por el número detes
valuadosponderación por precisióntudio (error estándar)
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Representatividad y Ge Las muestras del estud
población? Las muestras del estud
otras?
Esperamos observar unproveniente de examinevaluar al asar a cualqproveniente de cualqui
No se puede argumentrepresentativas de la pno son representativas
eralizaciónio representan a la
io se representan unas a
a exactitud similardores promedio alier examinado promedior lugar del mundo?r que las muestras sonblación si inicialmenteentre sí.
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ANOVA de dos vías Muestra x estatus de c
Las distribuciones depuntajes de honestide er an er r en re
significativa, sí: Los examinados fueron
población
Los examinados fueronmismo formado PDD
Los datos (gráficas) del
empleando el mismo m
iterio
las muestras ded y deshonestidad nos e manera
extraídos de la misma
evaluados empleando el
examen fueron analizados
étodo TDA
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Sensitividad
Especificidad
Falsos-negativos
Falsos- ositivos
Inconclusos-deshonest
Inconclusos-honestos
Valor Predictivo Positiv
Valor Predictivo Negati
Correctos-deshonesto
Correctos-honestos (T
os
(TP / TP + FP)
o (TN / TN + FN)
(TP / TP + FN)
/ TN + FP)
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Exactitud No Pondera Promedio de Correctos
Honestos
Inconclusos No Pond
Inconclusos-honestos
Ligeramente más conporcentaje de correct
porcentaje de inconcl Ligeramente más rob
diferencias en las tas
aDeshonestos y Correctos-
rados -
ervador que el simples y el simple
sossto para enfrentars de base
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Todos los resultadosestimados estadístico
Se espera que los ciepotencial incluido enexactitud del formato
Cuál sería el tamañoreplicar el experiment Desviación estándar p
exactitud Extraído de publicaci
disponibles. El simpleempleó, cuando no h
e estudios son
tíficos calculen el errorus estimaciones de la
el efecto si pudiésemoso 100 veces?ara cada índice de
nes cuando estabanModelo Monte Carlo sebían publicaciones
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Se verificó que las mrepresentativas de c Necesario antes
argumentar quere resentativa d
ANOVA Multivariado Efectos de Intera
ANOVA de una vía Promedios de la
uestras eranda una.
e intentarna muestra esla oblación
ción
uestra
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Los estudios fueronanálisis si proveían trequerida, especificincorporación
* Tamaño de Mues * Número de Evalu
A los estudios basadgrandes y aquellos qevaluadores, recibie
una mayor ponderac
incluidos en el metaoda la informaciónda en los criterios de
radores
os en muestras másue incluían máson proporcionalmente
ión
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Los estudios fueron iinformación suficientdimensional completexactitud y una comp
,distribuciones de la
Las técnicas PDD fuersoportadas por estudcumplieran los criteriinclusión
cluidos si proveíanpara calcular el perfildel criterio de
aración ANOVA Multi
uestra
on incluidas si estabanos múltiples ques de selección e
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37 estudios cumplierinclusión
52 experimentos y est 289 evaluadores
12 665 resultados ev
exámenes confirmad 6,597 resultados evalu
sujetos deshonestos c
6,068 resultados evalusujetos honestos confi
Algunos exámenes fu
múltiples evaluadoremétodos TDA
n los criterios de
dios
luados de 4 283
sdos de 2,300 exámenes denfirmados
dos de 1,983 exámenes demados
eron calificados por
y usando diferentes
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Qué tan exacto es el Qué tan exactas son la
Diagnóstico?
Qué tan exactas son laExploración?
criterios de exactitud Existen casos atípicos
explicados por la evide
Cuáles técnicas PDDla APA para 2012? Cuáles técnicas tiene e
replicada acerca de la
olígrafo?Técnicas PDD de
Técnicas PDD de
de las Técnicas PDD?ue no están soportados ni
ncia/datos disponibles?
umplen el estándar de
idencia publicada y
alidez generalizable ?
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No se tuvieron en cuedisponible IZCT (.989)
− No se incluyeron estad
− Diferencias significativlas muestras de difere
Muestras extraídas d
Exámenes administra
Reglas TDA aplicadas
− El Desarrollador y el Invez participantes del e
− El estudio de replicaciófue realizado por un s
ta como evidencia
ísticas de confiablidad en los
s entre las distribuciones detes estudios
diferentes poblaciones
os de manera diferente
de manera diferente
estigador Principal eran a latudio
n para la técnica patentada,cio de negocios
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No se tuvieron en cuendisponible
MQTZCT (.994)− No se suministraron los
dos de los tres estudiosunta es de a uellos ca
correctamente.
− Coeficiente de correlaci Sugiere que los puntaj
evaluadores estaban ese empleaban caracterí
posiciones y las 23 reg Este resultado extraord
independiente
− El Desarrollador y el Invparticipantes del estudi
a como evidencia
puntajes numéricos completos enincluidos: no se suministraronos ue no se habían calificado
n reportado de .99s numéricos de diferentesdesacuerdo muy raramente, cuando
sticas complejas, la escala de 7
lasinario requiere replicación
stigador Principal, fueron
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La evidencia disponibconclusión
No hay evidencia de e
El Factor de Confusió
previene la obtenciónextraordinarias
Una investigación má
análisis extenso de lolas calificaciones) sonuna afirmación de ex
perfección
le no apoya esta
jecución indebida
en la Investigación
de conclusiones
independiente y un
s datos netos (no solorequeridos para apoyarctitud cercana a la
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La evaluación poligráficevaluación del propio e El examen PDD es algo d
realmente estamos evalu
Examinador/Desarrollado
Escenario del peor caso:
cuando estoy empleando− Le permitimos al examin
propio examen?
Los Factores de Confus
interfieren con conclusipresentan una posible
Las conclusiones cientí
cuando no existen otra
a es un proceso deamen
pendiente del examinador –ndo al examinador
r/Investigador Principal
ermítame decirle qué tan,
mi propia técnicaado administrar y calificar su
ión son tópicos que
ones asertivas ylternativa
icas se permiten solo
explicaciones posibles
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Los resultados frecucalculados sin casos
Nosotros calculamoscomo sin casos atípic
ntemente sontípicos
os resultados tanto cons
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Excluyendo los casospresentaron diferenci
significativas en la exde cualquiera de las t
atípicos, no ses estadísticamente
ctitud no ponderadacnicas PDD.
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Excluyendo casos atí
Estudios de alta calidresultados generalizaempleando técnicas Preconoc es, para asmenos dos publicacioreplicadas
Exactitud No Pondera
Inconclusos No Pond
Exactitud con casos a
Inconclusos con caso
icos
d que producenles sustentables,
DD comunes ycua es ex stan por o
nes (originales y
a = .871
rados = .127
ípicos = .888
atípicos = .116
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90/20 Zona Comparación Fe
IZCT
MQTZCT
ZCT Uta RCMP -Rea
con DLC o PLC
ZCT ESS (Federal ó Ut
deral Fase Usted ESS
Po ic a Monta a e Cana
h)
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Nelson, Handler, Blalpublicar) N = 22
Nelson (por publicar) stu o onte ar o
Confiabilidad: Acuerddecisión = .897
No se presentaron dif en las distribucionespuntajes
ck y Cushman (por
o pareado en la
erencias significativase muestras de los
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Puntajes ESS PromedioPuntajes ESS PromedioPuntajes ESS PromedioPuntajes ESS PromedioDeshonestos, en ExámeDeshonestos, en ExámeDeshonestos, en ExámeDeshonestos, en Exáme
e Sujetos Honestos ye Sujetos Honestos ye Sujetos Honestos ye Sujetos Honestos yes Fase Usted Federales Fase Usted Federales Fase Usted Federales Fase Usted Federal
Deshonestos
Honestos
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Gordon y colaborado N = 11
Las confesiones falsas
Shurani y Chaves (20 =
No existen estadísticningún estudio de la I
Se presentaron diferelas distribuciones de l
es (2000)
ueron retiradas del análisis
9)
s de confiabilidad enZCT
cias significativas ena muestra
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Puntajes Promedio de SujetosPuntajes Promedio de SujetosPuntajes Promedio de SujetosPuntajes Promedio de SujetosExámeneExámeneExámeneExámene
eshonestos y Honestos eneshonestos y Honestos eneshonestos y Honestos eneshonestos y Honestos ens IZCTs IZCTs IZCTs IZCT
es ones os
Honestos
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Matte y Reuss (1989) N = 122
Mangan, Armitage y N = 136
uran , te n y ran N = 57
Confiabilidad: Coefici.99
Los Datos para los esnon incluyeron puntacasos que no habíancorrectamente
dams (2008)
nte de Correlación =
udios de 2008 y 2009es numéricos de losido calificados
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Puntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoExámeneExámeneExámeneExámene
Deshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enMQTZCTMQTZCTMQTZCTMQTZCT
es ones os
Honestos
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Honts, Raskin y Kirch N = 20
Kircher y Raskin (198 N = 100
on a a : acuer
(wo INC)
No se presentaron dif en las muestras
r (1987)
)
en a ec s n = .
erencias significativas
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Puntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetExámenes Utah dExámenes Utah dExámenes Utah dExámenes Utah d
s Deshonestos y Honestos ens Deshonestos y Honestos ens Deshonestos y Honestos ens Deshonestos y Honestos ene Mentira Probablee Mentira Probablee Mentira Probablee Mentira Probable
Deshonestos
Honestos
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Honts y Raskin (1988 N = 25
Horowitz, Kircher, Ho N = 30
on a a : orre
No se presentaron dif en las distribuciones
nts y Raskin (1997)
c n e earson = .
erencias significativase la muestra
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Puntajes Promedio dePuntajes Promedio dePuntajes Promedio dePuntajes Promedio deHonestos en Estudios UHonestos en Estudios UHonestos en Estudios UHonestos en Estudios U
Sujetos Deshonestos ySujetos Deshonestos ySujetos Deshonestos ySujetos Deshonestos ytah de Mentira Dirigidatah de Mentira Dirigidatah de Mentira Dirigidatah de Mentira Dirigida
Deshonestos
Honestos
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Honts, Hodes y Raski N = 38
Driscoll, Honts y Jone N = 40
onts N = 32
Confiabilidad: CorrelAcuerdo pareado en l
No se presentaron dif en las distribuciones
(1985)
(1987)
ción pareada= .94,decisión = .883
erencias significativase la muestra
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Puntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoEstudiosEstudiosEstudiosEstudios
Deshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos entah RCMPtah RCMPtah RCMPtah RCMP
Deshonestos
Honestos
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No se presentaron diferencversiones PLC, DLC y RCMP
Puntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetEstudiosEstudiosEstudiosEstudios
ias significativas en lasde la Técnica Utah
s Deshonestos y Honestos ens Deshonestos y Honestos ens Deshonestos y Honestos ens Deshonestos y Honestos enUtah RCMPUtah RCMPUtah RCMPUtah RCMP
Deshonestos
Honestos
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Nelson y colaboradoreresultados de otros est
N = 732− Nelson, Handler y Krapo
− Blalock, Cushman y Nels
− , ,
− Handler, Nelson, Goods− Nelson y Krapohl (2011)
Las muestras incluyeroComparación, tanto Ut
Confiabilidad: acuerdo.950
No se presentaron dife
distribuciones de la m
(2011) resumieron losudios sobre el ESS
hl (2008)
on (2009)
n y Hicks (2010)
exámenes con Zonah como Federal
pareado en la decisión =
encias significativas en las
estra
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Otras calificaciones Eestudio de Nelson y c
Krapohl y Cushman (2 Krapohl y McManus (1
Kircher, Kristjiansson,
Kircher y Raskin (1988)
Blackwell (1999)
Contrainteligencia del
Rumania – Universidad
Panamá – Policía Nacio
Alumnos de la Policía d
S incorporadas en elolaboradores (2011)
06)99)
ardner y Webb (2005)
jército de Colombia
de Iasi
al
e Ohio
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Puntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoPuntajes Promedio de SujetoExámenes ZCTExámenes ZCTExámenes ZCTExámenes ZCT
Deshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enusando el ESSusando el ESSusando el ESSusando el ESS
Deshonestos
Honestos
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86/20 Sirven todas las técni
evidenciarios
Fase Usted de Backst
ase s e e era co
ZCT Federal con escalevidenciarios
USAF MGQT ESS
as para exámenes
r
n esca a e -pos c ones
a de 7-posiciones para
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Nelson y Blalock (pur N = 69
Nelson, Blalock y Han N = 22
e son y an er por Estudio Monte Carlo
Confiabilidad: acuerd= .930
No se presentaron dif en las distribuciones
publicar)
ler (por publicar)
pu car
pareado de decisión
erencias significativase la muestra
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Puntajes Promedio de SujetosPuntajes Promedio de SujetosPuntajes Promedio de SujetosPuntajes Promedio de SujetosExámenes USAF MExámenes USAF MExámenes USAF MExámenes USAF M
Deshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enDeshonestos y Honestos enQT usando el ESSQT usando el ESSQT usando el ESSQT usando el ESS
Deshonestos
Honestos
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Nelson (por publicar) Estudio Monte Carlo St
Nelson, Handler, Adapublicar)
=
dy
s y Backster (por
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Puntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetEstudios de FasEstudios de FasEstudios de FasEstudios de Fas
os Deshonestos y Honestos enos Deshonestos y Honestos enos Deshonestos y Honestos enos Deshonestos y Honestos enUsted deUsted deUsted deUsted de BacksterBacksterBacksterBackster
Deshonestos
Honestos
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Nelson Estudio Monte Carlo
Nelson y Handler (por N = 22
on a a : acuer
decisión = .897 No se presentaron dif
en las distribuciones
publicar)
parea o en a
erencias significativase la muestra
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Puntajes Promedio con 7 posiciPuntajes Promedio con 7 posiciPuntajes Promedio con 7 posiciPuntajes Promedio con 7 posiciHonestos en ExámenHonestos en ExámenHonestos en ExámenHonestos en Exámen
ones en Sujetos Deshonestos yones en Sujetos Deshonestos yones en Sujetos Deshonestos yones en Sujetos Deshonestos ys Fase Usted Federals Fase Usted Federals Fase Usted Federals Fase Usted Federal
Deshonestos
Honestos
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Blackwell (1999) N = 100
Krapohl y Cushman ( N = 100
onts, mato y or N = 48
Confiabilidad: Fleiss'pareado de decisión
No se presentaron dif en las distribuciones
006)
n
appa = .57, acuerdo.80
erencias significativase la muestra
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Puntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetPuntajes Promedio de SujetExámenes ZCT Federal cExámenes ZCT Federal cExámenes ZCT Federal cExámenes ZCT Federal c
os Deshonestos y Honestos enos Deshonestos y Honestos enos Deshonestos y Honestos enos Deshonestos y Honestos enon TDA de Siete Posicioneson TDA de Siete Posicioneson TDA de Siete Posicioneson TDA de Siete Posiciones
Deshonestos
Honestos
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Krapohl y Cushman ( N = 100
Nelson y Krapohl (201 N = 60
on a a : cuer
= .87
006)
1)
o parea o e ec s n
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Puntajes Promedio de Sujetos DPuntajes Promedio de Sujetos DPuntajes Promedio de Sujetos DPuntajes Promedio de Sujetos DZCT Federal con TDA de SieteZCT Federal con TDA de SieteZCT Federal con TDA de SieteZCT Federal con TDA de Siete
shonestos y Honestos en Exámenesshonestos y Honestos en Exámenesshonestos y Honestos en Exámenesshonestos y Honestos en ExámenesPosiciones y ReglasPosiciones y ReglasPosiciones y ReglasPosiciones y Reglas EvidenciariasEvidenciariasEvidenciariasEvidenciarias
Deshonestos
Honestos
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80/20
Todas las Técnicas py pareados
AF MGQT 7- osicion
CIT DLST 7-posiciones
DLST ESS
ra exámenes evidenciarios
s
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Senter Waller y Krapo N = 69
Nelson y Handler (por Estudio Monte Carlo
e son, an er, or
publicar) N = 22
Confiabilidad: Kappa
acuerdo pareado de l
l (2008)
publicar)
an y ur e por
e Cohen = .75,
decisión= .965
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Puntajes Promedio de Sujetos DPuntajes Promedio de Sujetos DPuntajes Promedio de Sujetos DPuntajes Promedio de Sujetos DUSAF MGQT con TUSAF MGQT con TUSAF MGQT con TUSAF MGQT con T
shonestos y Honestos en Exámenesshonestos y Honestos en Exámenesshonestos y Honestos en Exámenesshonestos y Honestos en ExámenesA de Siete PosicionesA de Siete PosicionesA de Siete PosicionesA de Siete Posiciones
Deshonestos
Honestos
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Meta-análisis por Ma 22 muestras
N combinado= 1070 Confiabilidad: no rep
Laren (2001)
rtada
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Personal de la División N = 94
Personal de la División N = 85
Nelson ( or ublicar) Estudio Monte Carlo
Nelson, Handler, Blalocpublicación) N = 49
Confiabilidad: Cohen'sdecisión = .806
No se presentaron dife
distribuciones de la mu
e Investigación (1995a)
e Investigación (1995b)
y Hernández (por
appa = .76, acuerdo en la
rencias significativas en la
estra
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Puntajes Promedio en 7 PosiciPuntajes Promedio en 7 PosiciPuntajes Promedio en 7 PosiciPuntajes Promedio en 7 PosiciHonestos en EstHonestos en EstHonestos en EstHonestos en Est
ones de Sujetos Deshonestos yones de Sujetos Deshonestos yones de Sujetos Deshonestos yones de Sujetos Deshonestos yudios DLST/TESudios DLST/TESudios DLST/TESudios DLST/TES
Deshonestos
Honestos
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Nelson y Handler (por Estudio Monte Carlo
Nelson, Handler y Mo N = 49
e son Estudio Monte Carlo
Confiabilidad: Acuerddecisión = .840
No se presentaron dif entre las distribucion
publicar)
gan (por publicar)
o pareado en la
erencias significativass de la muestra
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6
8
10
Mean Deceptive and Truthf
Stu
Puntajes Promedio de Sujetos DePuntajes Promedio de Sujetos DePuntajes Promedio de Sujetos DePuntajes Promedio de Sujetos DeDLST/DLST/DLST/DLST/
-2.442 -1.271-3.031
2.086
.3.265
-10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
Nelson &
Handler
Nelson
Handler &
Morgan
Nels
l Scores from DLST/TES ESS
ies
honestos y Honestos en Estudioshonestos y Honestos en Estudioshonestos y Honestos en Estudioshonestos y Honestos en EstudiosES ESSES ESSES ESSES ESS
-1.781
3.636
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Handler
Blalock &Hernández
Deceptive
Truthful
Deshonestos
Honestos
TECNICAS PARA EXÁMENES TECNICAS PARA E AMENES PAREADOS / TECNICAS PARA EXAMENES
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TECNICAS PARA EXÁMENESEVIDENCIARIOS / METODO TDA (Análisis
de gráficas)
TECNICAS PARA EMETODO TDA (Aná
Fase Usted Federal /ESS1
CD=.904(.032){.841 to .966}
INC= .192 (.033) {.127 to .256}
AFMGQT4,8 /ESS5
CD=.875 (.039) {.79
INC= .170 (.036) {.1
ZCT Federal o Utah/ESS
CD =.921 (.028) {.866 to .977}
INC= .098 (.030) {.039 to .157}
Fase Usted de Back
CD=.862 (.037) {.78
INC= .196 (.040) {.1
IZCT /Horizontal2
CD= .989 (.010) {.969 to .999}
Fase Usted Federal
CD=.883 (.035) {.81
INC= .066 (.026) {.015 to .116} INC=.168 (.037) {.09
MQTZCT /Matte 3
CD= .994 (.013) {.968 to .999}
INC=.029 (.015) {.001 to .058}
ZCT Federal / 7 posi
CD=.860 (.037) {.80
INC= .171 (.040) {.1
ZCT Utah DLC / Utah
CD = .902 (.031) {.841 to .962}
INC= .073 (.025) {.023 to .122}
ZCT Federal / 7 posi
CD=.880 (.029) {.02
INC=.085 (.029) {.02
ZCT Utah PLC /Utah
CD=.931 (.026) {.879 to .983}INC= .077 (.028) {.022 to .133]
ZCT Utah Combinada /Utah
CD= .930 (.026) {875 to .984}
INC= .107 (.028) {.048 to .165}
ZCT Utah RCMP / Utah
CD= .939 (.038) {.864 to .999}
INC= .185 (.041) {.104 to .266}
AMENES PAREADOS /lisis de gráficas)
TECNICAS PARA EXAMENESINVESTIGATIVOS / METODO TDA (Análisis
de gráficas)
to .953}
0 to .241}
AFMGQT6,8 / 7 posiciones
CD=.817 (.042) {.734 to .900}
INC=.197 (.030) {138 to .255}
ster /Backster
to .932}
7 to .275}
CIT7 /Calificación de Lykken
CD=.823 (.041) {.744 to .903}
INC=N/A
/ 7 Posiciones
to .952}
DLST (TES)8 / 7 posiciones
CD=.844 (.039) {.768 to .920}
6 to .241} INC= .088 (.028) {.034 to .142}
ciones
to .945}
3 to .269}
DLST (TES)8 /ESS
CD= .858 (.037) {.786 to .142]
ciones evidenciarios
to .948}
8 to .141}
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Los estudios de alta c
resultados de generalempleando técnicas P,
dos publicaciones (or Exactitud No pondera
Inconclusos No Pond
Exactitud con resulta Inconclusos con resul
alidad que produzcan
ización sustentable,DD de uso común y
iginal y replicación)da = .921
rados = .088
os atípicos= .925tado atípicos = .085
La exactitud en la decisi n para técnicas de 3
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La exactitud en la decisiposiciones no fue signifide 7-posiciones
Algunas veces excedió la eposiciones
Las tasas de inconclusosso repasaron os m tes
estándares de la APA de Valida? SI
Satisface los estándares
Podría ser aceptable si lfueran re evaluados usa
7-posiciones
n para técnicas de 3-ativamente diferente de la
actitud de la escala de 7-
fueron excesivas yperm t os por os
2012
PA del 2012? NO
s resultados inconclusosdo otro modelo TDA
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No tiene investigació
Estructuralmente es c
MGQT Cualquier hipótesis q
el criterio de exactitu
LEPET son diferentes,investigación Las técnicas son tan si
pasar Los datos de validaci
deberían ser generali
publicada
asi idéntico a la AF
e diga que la validez ode la AF MGQT y el
requiere evidencia de
ilares que esto no debería
n de la AFMGQTados al LEPET
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No tiene investigació
Estructuralmente es c
MGQT Cualquier hipótesis q
el criterio de exactitu
LEPET son diferentes,investigación Las técnicas son tan si
pasar Los datos de validaci
deberían ser generali
publicada
asi idéntico a la AF
e diga que la validez ode la AF MGQT y el
requiere evidencia de
ilares que esto no debería
n de la AFMGQTados al LEPET
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Independencia Independencia Independencia Independencia es lasobre la decisión
Las reacciones a l(preguntas) varíanno independiente
La varianza de reaindividual afecta lal otro estímulo?
La varianza de reaindividuales se vevarianza de reacci
reocupación teórica
s estímulosindependientemente oente?
cción al estímulovarianza de reacción
cción a las preguntasafectada por lan a otras preguntas?
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Todas las reaccionescomo diferentes
La varianza en las re Explicada
•
Tenida en• Controlad
No Explicada
• No Tenid
• No Contr
son tanto similares
acciones puede ser
Cuentaa
en cuenta
lada
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Si la varianza de reacindividuales resulta a
varianza de reacción Entonces las preg
Es un examen de
El criterio de exacreglas de decisión
ión para las preguntasectada por o afecta la
las otras preguntas…ntas no son
n solo tema
itud será más alto conde un solo tema
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Si la varianza de reaindividuales no se v
varianza de reacción Entonces el crite
decisión que evaindividualmente
ción a las preguntasafectada por la
a otras preguntasio de exactitud puede
úen las preguntas
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No permita que la lólenguaje de la pregu
temas objetivo interteoría de la decisión
construidos con temindependientes
gica semántica delnta y la selección de
iera con el tópico de la
as objetivo
E di d l lid d d
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Estudios de alta calidresultados generaliza
sustentar, empleandoy reconocibles, para l
replicación) Exactitud No Pondera
Inconclusos No Pond
d que producenles que se pueden
técnicas PDD comuness cuales existan por lo
a = .850
rados = .125
AFMGQT / 7 i i
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AFMGQT / 7-posicion
AFMGQT / ESS
DLST (TES) / 7-posicionDLST (TES) / ESS
es
es
Una técnica no tiene eviden
confiabilidadU é i á d
cia publicada sobre su
di ib ió d
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Una técnica está soportadamuestras que difieren signi
Algunos estudios fueron inen bruto
Una técnica está soportada
Dos estudios fueron incluidbruto y sin ninguna descripla muestra
Los desarrolladores de una
que ésta no debe ser aprenmateriales publicados (gen
Algunos de los investigadotambién sujetos participant
en una distribución deficativamente
luidos sin acceso a los datos
por estudios para los cuales
os sin acceso a los datos ención de las distribuciones de
técnica han recomendado
dida a través de losralización)
es principales fuerones del estudio
P ibl d fi i i l l ió d l
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Posibles deficienciasmuestra
Confianza excesiva econfesión
Exclusión sistemática p
Falsos Negativos o Fals Ausencia de independe
principales, los desarroparticipantes del estudiestudios incluidos
n la selección de la
la confirmación por
otencial de errores de
os Positivosncia entre los investigadoreslladores de la técnica y loso, en algunos de los
Deficiencias en la vali ez ecológica de las
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Deficiencias en la valimetodologías experi
ez ecológica de lasental y de sondeo
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Revisión Crítica Evidencia basada en Aceptación general
científicas etos ega es
Retos Legislativos
prácticas profesionales
n las comunidades