LA NEGOCIACIÓN EN ENTORNOS VIRTUALES: UN ENFOQUE EXPERIMENTAL
En caso de ser rechazada la hipótesis nula de igualdad de medias con el nivel de significatividad habitual del 5%, como segundo paso, cuando en el análisis se incluyen los dos tratamientos mencionados y un tratamiento adicional vía chat que introduciremos más abajo, hemos utilizado el test de Tukey 13 para identificar entre qué grupos se concentran las diferencias. Los resultados de estas comparaciones dos a dos entre grupos para cada variable se presentan en forma de tabla, donde en los cruces se presentan los p-valores asociados a las comparaciones. Como complemento a estos análisis, en el anexo estadístico se muestra, gráficamente, las distribuciones observadas para cada variable y grupo y una representación de las estimaciones medias por grupo con su incertidumbre asociada. En forma de tabla, el anexo ofrece las diferencias de medias y los p-valores de las comparaciones dos a dos. Los test ANOVA estudian si las diferencias entre las medias observadas para varios grupos (más de dos) son o no estadísticamente significativas. Por azar se espera que los valores observados de una variable en una misma persona o entre personas (por ejemplo, la nota de las pruebas de acceso a la universidad de los estudiantes de centros públicos, concertados y privados) varíe. La cuestión es determinar si las diferencias que se observan son debidas al azar intrínseco que existe en la naturaleza o a factores sistemáticos que influyen en las respuestas de las personas que pertenecen a cada grupo. Los test ANOVA (para más de dos grupos) y de Tukey (para comparaciones dos a dos) sirven para responder a esa pregunta, siendo los p-valores las medidas estadísticas que resumen las respuestas a las preguntas. Haciendo una similitud, los p-valores
son el equivalente a los intervalos que vemos en un informe de un análisis clínico, donde aparecen nuestros valores en, por ejemplo, colesterol y hemoglobina, y los valores para esas mismas variables (intervalos) entre los que se encuentran el 95% de las personas sanas. Si nuestro p-valor en, por ejemplo, colesterol es menor a un 5% nuestro valor en esa variable estará fuera del intervalo correspondiente, con lo que se rechazará la hipótesis nula de que nuestros niveles de colesterol corresponden a los de una persona sana. Además, se incluyen también en el análisis estadístico los ajustes de distintos modelos. En primer lugar, modelos logit, donde la variable respuesta es de tipo dicotómica (es decir, SÍ/ NO), para investigar de qué depende el éxito en la negociación. Estudiar si la probabilidad de alcanzar algún acuerdo puede ser explicada a través de (está relacionada con) una batería de variables que hacen referencia al tipo de negociación, al modo de realización y/o a las características socioeconómicas de los agentes. El segundo bloque de modelos son modelos con variable de respuesta continua, que investigan de qué depende el número de puntos obtenidos de manera individual y en pareja. Los test estadísticos sirven para buscar respuestas de tipo dicotómica sí o no, con determinados márgenes de error aleatorios que se busca minimizar, a preguntas (hipótesis) concretas. Los modelos de regresión, con respuesta dicotómica o continua, se emplean (entre otros usos) para tratar de conocer cuáles son las variables que influyen/explican por qué no se observa el mismo valor en la variable respuesta en todas las personas. Continuando con el ejemplo de los estudiantes y las pruebas de acceso a la universidad, en un modelo logit se trataría de modelizar la probabilidad que tiene una persona de aprobar un examen concreto de una asignatura en función de variables cómo su coeficiente de inteligencia, las horas que dedicó a estudiar esa asignatura, su nota en
12. Ver Scheffe (1999) para un análisis introductorio al Análisis de Varianza (ANOVA): 13. Ver Abdi and Williams (2010) para una introducción al test de Tukey.
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