The work addresses the criticism of the exclusive reliance on statistical significance (SS) in scientific research and proposes the use of effect size (ES) as a more robust and explanatory alternative. Two main weaknesses of SS are highlighted: its dependence on sample size and the arbitrariness of the p-value threshold (generally 0.05). These limitations can lead to misinterpretations and questionable practices such as "p-hacking" or data dredging. Effect size is presented as a quantitative measure of the magnitude of a phenomenon, independent of sample size, facilitating comparison between studies and diverse contexts. It is classified into various typologies: mean differences (Cohen's d, Hedges' g, Glass' Δ), correlations (Pearson's r, r²), analysis of variance (η², ω², Cohen's f), and odds ratios (Odds Ratio, Risk Ratio). The interpretation of ES varies according to context, but general guidelines suggest that values such as 0.2, 0.5, and 0.8 in Cohen's d represent small, medium, and large effects, respectively. Finally, a practical example is included to illustrate the application of these measures and how SS and ES can lead to contrasting conclusions. Resumen El texto aborda la crítica a la dependencia exclusiva de la significación estadística en la investigación científica y propone el uso del tamaño del efecto (TE) como una alternativa más robusta y explicativa. Se destacan dos principales debilidades de la significación estadística: su dependencia del tamaño muestral y la arbitrariedad del umbral del valor p (generalmente 0.05). Estas limitaciones pueden llevar a interpretaciones erróneas y prácticas cuestionables como el "p-hacking" o dragado de datos. El tamaño del efecto se presenta como una medida cuantitativa de la magnitud de un fenómeno, independiente del tamaño de la muestra, que facilita la comparación entre estudios y contextos diversos. Se clasifica en varias tipologías: diferencias de medias (d de Cohen, g de Hedges, Δ de Glass), correlaciones (r de Pearson, r²), análisis de varianza (η², ω², f de Cohen) y razones de probabilidades o cuotas (Odds Ratio, Risk Ratio). La interpretación del TE varía según el contexto, pero guías generales sugieren que valores como 0.2, 0.5 y 0.8 en d de Cohen representan efectos pequeños, medianos y grandes, respectivamente. Finalmente, se incluye un ejemplo práctico para ilustrar la aplicación de estas medidas y como la significación estadística y los tamaños del efecto pueden llegar a conclusiones contrarias.

La situación sanitaria actual ha supuesto un gran reto para el alumnado y el profesorado de todas las etapas educativas. En este sentido, ha sido imperativo adaptar el proceso de enseñanza-aprendizaje a las restricciones sanitarias derivadas de la COVID-19. El objetivo de este análisis es analizar la motivación de los estudiantes de Ciencias de la Educación en relación con su género, su tendencia religiosa y sus habilidades sociales. En la presente investigación participaron un total de 130 estudiantes matriculados en la Universidad de Granada, en los campus de Ceuta y de Melilla (M = 23,38; DT = 6,95), en una investigación ex post facto, de naturaleza cuantitativa, con un diseño descriptivo, correlacional y de corte transversal, que respondieron a la versión española de la escala de motivación situacional de Guay, Vallerand y Blanchard (2000). Entre los resultados se puede destacar que la población más motivada intrínsecamente es la femenina y de religión católica. Respecto a las habilidades sociales, la sociabilidad, la comunicación y la asertividad son las que influyen en el grado de motivación del alumnado. Los resultados de este estudio reflejan la utilidad de analizar la motivación de los universitarios para brindarles una enseñanza más individualizada, destacando que existe una importante necesidad de trabajar sus habilidades sociales.

Purpose: The final study sample comprised 520 students enrolled in degree studies in Primary Education, Early Childhood Education and Pedagogy at the University of Granada. The sample selection employed probabilistic conglomerate sampling. With regard to the obtained findings, it serves to highlight that outcomes support the idea that high levels of social skills improve learning competences, with motivation and emotional intelligence being effective mediators. Design/methodology/approach: Social skills play a fundamental role in learning by improving one’s capacity to acquire learning competences. In this sense, the main aim of the present research was to examine the effect of social skills (x) on learning competences (y) in university students, whilst considering the mediating role of academic motivation (m1) and emotional intelligence (m2). To this end, a research study was proposed that employed a correlational-predictive design and was cross-sectional in nature. Findings: In addition, both motivation and emotional intelligence improve learning competences. Indirect effects reveal that social skills, measured in accordance with emotional intelligence and motivation, also boost learning competences, confirming the importance of these inter-relationships. Originality/value: It is therefore concluded that it is essential to promote the development of social skills, together with student training programs that help to improve motivation and emotional intelligence, given that this contributes to improved learning competences and, consequently, more effective personal and professional performance.

The main goal of university students is to enter the labour market. In addition to the need to pay attention to socioemotional components, the obstacle to accessing the labour market generates stress in this population. Therefore, the aim of the study is to analyse the socio-demographic profile of university students and to relate it to psychosocial variables, motivation and social skills, predictors of stress in university students. The sample consisted of 423 university students from the University of Granada. Three questionnaires were used, the Academic Motivation Scale, the Social Skills Scale and the Questionnaire to Measure Perceived Stress. For data analysis, Student's t test was used for dichotomous variables and one-factor ANOVA for polytomous variables to analyse whether there were statistically relevant differences; a correlation was established to analyse the relationship between the constructs and a structural equation model was developed to explain the predictability of some variables in relation to others. The results indicate that motivation positively influences stress coping and stress reduction. Thus, university institutions should develop intervention strategies that include specific goals articulated with student interests. La meta principal de los universitarios es la incorporación al mercado laboral. Además de la necesidad de prestar atención a los componentes socioemocionales, el obstáculo para acceder al mercado laboral genera estrés en esta población. Por ello, el objetivo del estudio es analizar el perfil sociodemográfico del alumnado universitario y relacionarlo con las variables psicosociales, motivación y habilidades sociales, predictoras del estrés del estudiantado universitario. La muestra consta de 423 universitarios de la Universidad de Granada. Se utilizaron tres cuestionarios, la Escala de Motivación Académica, Escala de Habilidades Sociales y Cuestionario para medir el estrés percibido. Para el análisis de los datos, se empleó la t de Student para las variables dicotómicas y el ANOVA de un factor para las variables politómicas, para analizar si existían diferencias estadísticamente relevantes; se estableció una correlación para analizar la relación entre los constructos y se elaboró un modelo de ecuaciones estructurales con la finalidad de explicar la predictibilidad de unas variables en relación a otras. Los resultados indican que la motivación influye positivamente en el afrontamiento del estrés y en la reducción del estrés. Así pues, las instituciones universitarias deben desarrollar estrategias de intervención que incluyan objetivos específicos articulados con los intereses estudiantiles.

La universidad es un espacio de aprendizaje académico, así como un entorno clave para desarrollar competencias profesionales, sociales y emocionales. El objetivo de este estudio es determinar la relación entre la inteligencia emocional y las habilidades sociales como variables predictoras de las competencias profesionales genéricas del alumnado universitario, influyendo en su bienestar y rendimiento académico. Se utilizó un diseño no experimental ex post facto, cuantitativo, descriptivo y causal con corte transversal. La muestra, seleccionada mediante muestreo estratificado, alcanzó los 423 estudiantes (78.90% mujeres, 21.10% hombres). Las habilidades sociales se midieron con la Escala de Habilidades Sociales de Gismero (2002), la inteligencia emocional con el TMMS-24 de Fernández-Berrocal et al. (2004), y las competencias con el CECGEU de Solanes-Puchol et al. (2008). Se emplearon los programas SPSS y AMOS 26.0 para el análisis de datos, realizando un análisis descriptivo para analizar la relación entre variables y se elaboró un modelo de ecuaciones estructurales para profundizar en las relaciones causales de las variables. Se identificaron correlaciones significativamente positivas entre las habilidades sociales y las competencias profesionales genéricas. Inversamente, se observaron correlaciones negativas entre la inteligencia emocional y ambas variables. Los resultados indicaron un efecto negativo de la inteligencia emocional sobre las competencias, mientras que las habilidades sociales influyeron positivamente. También se observó una relación negativa significativa entre la inteligencia emocional y las habilidades sociales. El estudio confirma la importancia de las habilidades sociales como predictor del desarrollo competencial. Sin embargo, la inteligencia emocional mostró una relación negativa con las competencias, lo que contradice estudios previos. Esto sugiere que una mayor inteligencia emocional no siempre se traduce en mayores competencias profesionales, abriendo nuevas líneas de investigación sobre esta interacción.

University dropout is a multidimensional and multicausal problem that affects every university around the world. The aim of this article is to conduct a bibliometric review of the scientific literature on the main factors that influence university dropouts in scientific publications between 2018 and 2022. The methodology is based on systematic searches using the Web of Science (WoS) and Scopus databases. We analysed 417 and 498 articles, respectively, applying inclusion/exclusion criteria. The main factors of university dropout were identified: problems in the academic and social world of students, student stress, health reasons, the role of teachers, and changes in the education system. Among the countries with the highest scientific output, Spain stands out, along with the United States, the United Kingdom, Australia, and China. This would provide a more complete view of the historical evolution and multifactorial causes of this educational phenomenon.