A Response to Pek et al.’s Commentary on Z-Curve: Clarifying the Assumptions of Selection Models

Respuesta a una crítica metodológica sobre el uso de la curva z para evaluar la credibilidad de investigaciones sobre emoción. El documento aborda objeciones planteadas por Pek et al. (2026) en relación con el trabajo de Soto y Schimmack (2025). Reconoce que la curva z puede sobreestimar la tasa de descubrimiento esperado cuando la selección opera tanto en significancia estadística como en el tamaño del efecto dentro de resultados significativos. Sin embargo, esta limitación aplica también a otros modelos de selección en metaanálisis. Dada la evidencia empírica más amplia de sesgo por significancia que por tamaño del efecto, la curva z proporciona estimaciones informativas del sesgo de selección, la tasa de replicación esperada y el riesgo de falsos positivos, superando a metaanálisis tradicionales que ignoran procesos de selección.

Puntos clave

• La curva z puede sobreestimar la tasa de descubrimiento cuando la selección opera simultáneamente en significancia y tamaño del efecto, limitación compartida por otros modelos de selección.
• Existe amplia evidencia empírica de sesgo por significancia estadística, mientras que hay escaso sustento para sesgo selectivo por tamaño del efecto en la investigación actual.
• Los modelos de selección como la curva z proveen estimaciones realistas del sesgo de selección, tasa de replicación esperada y riesgo de falsos positivos, superiores a metaanálisis tradicionales.
• El metaanálisis estándar que ignora procesos de selección produce inflación sustancial de estimaciones de tamaño del efecto en investigación con sesgo de publicación.

Para quién: Estudiantes, investigadores y psicólogos que utilizan metaanálisis y evaluación de credibilidad en investigación psicológica, especialmente en emoción y campos con presión de publicación.