Depression and cognition: new insights from the Lorenz curve and the Gini index

Abstract

This ex post facto prospective study reports the use of statistical techniques known as the Lorenz curve and Gini index to analyze the content of depressive cognitions as a function of attributional negative style (i.e., internal, global and stable causal attributions for failure or negative events, as proposed by the learned helplessness model) and negative cognitive triad (i.e., a negative view of oneself, ones future and ones world, according to Beck’s cognitive model of depression). These statistical techniques revealed that attributional style was poorly related with depression level, whereas the negative cognitive triad showed a close relationship and provided a more accurate description of the depressive cognitive pattern. We also document how the Lorenz curve and Gini index can be used to assess the predictive capacity of different instruments or the strength of the relationship between different variables and psychological disorders, and to evaluate different models proposed to explain these disorders. This pioneering study reveals the potential usefulness in Psychology of these statistical techniques, mainly used in Economical sciences, for analyzing the validity of different factors and possible predictors of specific psychological disorders, or to enhance existing instruments, as our present study with depression shows.

La principal aportación del actual estudio prospectivo ex post facto es el uso de técnicas estadísticas conocidas como la Curva de Lorenz o el Índice de Gini, para analizar el contenido de las cogniciones depresivas, en función del estilo atribucional (i.e., atribuciones internas, estables y globales para las causas del fracaso o de sucesos negativos, como propone el modelo de la indefensión aprendida) y la triada cognitiva negativa (i.e., una visión negativa de sí mismo, del mundo y del futuro, acorde al modelo cognitivo de Beck de la depresión). Tanto las curvas de Lorenz, como los índices de Gini, revelaron que, mientras el estilo atribucional estaba poco relacionado con el nivel de depresión, la triada cognitiva negativa mostraba una alta relación, lo que sugiere que esta última constituye una mejor descripción del contenido cognitivo de los pensamientos depresivos. Al mismo tiempo, este estudio documenta como ambas técnicas, Índice de Gini y Curva de Lorenz, pueden usarse para evaluar tanto la capacidad predictiva de diferentes instrumentos o técnicas de medida psicológicas, como la validez de las variables propuestas por los modelos teóricos que pretenden explicar trastornos psicológicos concretos. Este estudio pionero revela por tanto, la utilidad potencial de estas técnicas estadísticas en Psicología tanto para analizar los factores o predictores de trastornos psicológicos específicos, como para potenciar los instrumentos de medida existentes, como se ha mostrado en este trabajo para la depresión.

O presente estudo prospectivo ex post facto relata o uso de técnicas estatísticas conhecidas como a Curva de Lorenz ou o Índice de Gini, para analisar o conteúdo das cognições depressivas, em função do estilo atribucional (i.e., atribuições internas, estáveis e globais para as causas do fracasso ou de acontecimentos negativos, como propõe o modelo do desânimo aprendido) e a tríade cognitiva (i.e., uma visão negativa de si mesmo, do mundo e do futuro, de acordo com o modelo cognitivo de Beck da depressão). Tanto as curvas de Lorenz, como os índices de Gini, revelaram que, apesar de o estilo atribucional estar pouco relacionado com o nível de depressão, a tríade cognitiva mostrava uma alta relação, o que sugere que esta última constitui uma melhor descrição do conteúdo cognitivo dos pensamentos depressivos. Ao mesmo tempo, este estudo documenta como ambas as técnicas, Índice de Gini e Curva de Lorenz, se podem usar para avaliar tanto a capacidade preditiva de diferentes instrumentos ou técnicas de medida psicológicas, como a validade das variáveis propostas pelos modelos teóricos que pretendem explicar perturbações psicológicas concretas. Este estudo pioneiro revela portanto, a utilidade potencial destas técnicas estatísticas em Psicologia tanto para analisar os factores ou preditores de perturbações psicológicas específicas, como para potenciar os instrumentos de medida existentes, como se mostrou neste trabalho para a depressão.