Las imágenes que conforman la prueba fueron extraídas del set de 400 imágenes experimentales publicadas por Cycowicz, Friedman, Rothstein, y Snodgrass (1997), que incluye el conjunto publicado anteriormente por Snodgrass y Vanderwart (1980). Se seleccionó este set porque es de amplio uso en Psicología Experimental y Neuropsicología (por ejemplo, Abutalebi et al., 2008; Bates et al., 2003; Fernández, Diez, Alonso & Beato, 2004). Se cuenta con normas psicolingüísticas argentinas para estas imágenes (Manoiloff et al., 2010) lo cual permitió seleccionar las imágenes controlando y manipulando los efectos de las variables que afectan las diferentes etapas de procesamiento.

En primer lugar se buscó seleccionar un pool de imágenes controlando las características visuales de los dibujos. Esto consistió en considerar dibujos que tengan un valor medio a bajo en el índice de Complejidad Visual (en cantidad de líneas y detalles), es decir que tengan valores menores a 3.14 según el trabajo de Manoiloff y colaboradores (2010). Los mismos debían tener un grado medio a alto de concordancia entre la imagen mental del objeto y su correspondiente representación pictórica (valores mayores a 3.53 en Concordancia con la Imagen según Manoiloff et al., 2010). Este control permite asegurar que no haya diferencias importantes en el análisis visual del dibujo ni en la facilidad del reconocimiento del objeto para los ítems seleccionados. Si hay fallas en la respuesta, este emparejamiento disminuye las probabilidades de que se deba a problemas en las etapas iniciales de procesamiento de la imagen. Además, los estímulos debían ser medianamente familiares (con valores mayores a 2.81 según Manoiloff et al., 2010) y poseer una variabilidad de la imagen de media a alta (es decir, tener un valor mayor a 1.15, según Manoiloff y colaboradores, 2010, en el número de diferentes figuras que son evocadas por el nombre del objeto). Con este control se evita tener conceptos muy diferentes en cuanto a su procesamiento semántico, ya que tanto aquellos con alta familiaridad como aquellos con mucha variabilidad en la imagen facilitan el procesamiento. Asimismo, estas imágenes debían tener un porcentaje de acuerdo en el nombre arriba del 80% (según Manoiloff et al., 2010) para utilizar imágenes que sean nombradas mayoritariamente con una sola palabra, y no tener múltiples designaciones, ya que esto demora y dificulta la selección de una etiqueta lexical así como la corrección (Alario & Ferrand, 1999). Para este índice es de suma relevancia contar con estudios normativos locales, ya que ha demostrado ser muy dependiente del idioma y / o cultura de donde se obtiene (Alario & Ferrand, 1999; Dell’Acqua et al., 2000; Martínez-Cuitiño et al., 2015; Sanfeliu & Fernández, 1996). En base a estos criterios fueron seleccionadas 62 imágenes del set de 400.

Un punto importante en la construcción de este tipo de pruebas es manipular las variables que afectan la etapa de recuperación de la forma fonológica del nombre (o etiqueta lexical) para generar un gradiente de dificultad en los ítems de la prueba. Con esta finalidad se consideraron las variables de Frecuencia léxica y Edad de adquisición. La primera hace referencia a la frecuencia de uso de una palabra en una lengua dada. Su valor puede ser obtenido de forma objetiva (aparición de muestras de material escrito u oral en grandes corpus), o de forma subjetiva (valoración de cada hablante del uso que realiza de esa palabra). Este índice permite entonces ordenar las palabras en términos de mayor o menor frecuencia de uso. El clásico efecto de frecuencia (EF), demostrado por primera vez por Oldfield y Wingfield en 1965, se traduce en el hecho de que los objetos cuyos nombres son frecuentes en la lengua son denominados más rápido y acertadamente que aquellos de nombre menos frecuente (y esto fue confirmado posteriormente por varias investigaciones como las de Humphreys et al., 1988; Jescheniak & Levelt, 1994; Levelt et al., 1999).

Al momento de la creación de la prueba no se contaba con un diccionario de frecuencia de uso construido en nuestro contexto (posteriormente fueron publicadas las normas de Martínez-Cuitiño et al., 2015 que obtuvieron la frecuencia subjetiva para el set experimental de Cycowicz et al. en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires). Por lo tanto, el segundo paso, fue obtener un índice de frecuencia subjetiva de uso del nombre para el pool de las 62 imágenes seleccionadas. También, como medida objetiva de frecuencia de uso, se consideró la frecuencia de aparición del nombre arrojada por el LEXESP (Sebastián-Gallés, Martí, Cuetos & Carreiras, 2000) obtenida en España. No obstante, es importante mencionar que estudios previos muestran que la estimación subjetiva es un mejor predictor del procesamiento léxico que las normas de frecuencias objetivas (Balota, Pilotti & Cortese, 2001; Meschyan & Hernández, 2002; Manoiloff, Seguí & Hallé, 2013). Para la estimación de la frecuencia subjetiva se utilizó a sujetos de nuestro medio (Córdoba Capital), con edades de 20 a 70 años y con diferentes niveles educativos. Y se obtuvo la media de las estimaciones para cada palabra.

Para conformar la primera versión de laprueba, las 62 imágenes seleccionadas fueron ordenadas de acuerdo a la variable Edad de Adquisición. Varios trabajos han encontrado que los objetos cuyos nombres fueron aprendidos tempranamente son denominados más rápida y acertadamente que aquellos aprendidos tardíamente. Además, esta variable mostró estar fuertemente relacionada con la variable de Frecuencia de Uso (Alario et al., 2004; Barry et al., 1997; Ellis & Morrison, 1998; Morrison & Ellis, 1995; Snodgrass & Yuditsky, 1996). Por ello se decidió utilizarla Edad de Adquisición como primer criterio de orden. Siguiendo lo propuesto por Márquez de la Plata y sus colaboradores (2008), los nombres de las figuras seleccionadas fueron ubicados en una escala de acuerdo al puntaje z con respecto a la media general de la variable (M = 2.52, DE = .79, según Manoiloff et al., 2010), para crear tres grupos subsecuentes: uno conformado por todos los nombres que tuvieran una desviación estándar por arriba de la media; otro con una desviación estándar por debajo y un tercero constituido por los nombres que tenían valores intermedios. La frecuencia subjetiva de uso fue utilizada para ordenar los nombres de las imágenes dentro de cada grupo conformado con la variable Edad de adquisición. Las palabras con más alta frecuencia de uso fueron ubicadas primero. Cuando dos palabras compartían el mismo valor de frecuencia subjetiva, se las ordenó según su frecuencia objetiva obtenida del LEXESP.

Una vez que las 62 imágenes fueron seleccionadas y ordenadas se construyeron sus respectivas claves semánticas y fonológicas. Las claves semánticas fueron extraídas de las Normas de Producción de Atributos Semánticos en español (Vivas, J., Vivas, L., Comesaña, García Coni & Vorano, 2016) recogidas con muestra argentina. Se seleccionaron aquellos atributos de mayor relevancia para cada concepto. En los casos en que había una categoría semántica clara de pertenencia también se agregó esa información (por ejemplo, es un electrodoméstico -categoría supraordinaria- que sirve para conservar alimentos en buen estado -descripción más relevante del concepto según Vivas et al., 2016). Sólo se seleccionó el segundo atributo de mayor relevancia en aquellos casos en los cuales el primer atributo podía ser considerado un facilitador fonológico (por ejemplo, para el concepto botón el atributo sirve para abotonar). Por su parte, las claves fonológicas correspondieron a la primera sílaba de cada nombre (por ejemplo, para el ítem botón, la sílaba bo).

El set de 62 figuras fue administrado a un grupo de 50 personas de distintas edades, ambos sexos y tres niveles educativos (primario, secundario y terciario). En base a las respuestas obtenidas, se eliminaron 32 figuras siguiendo los criterios utilizados en el desarrollo de pruebas similares (Fernández, 2013):

1.- figuras que no evocaban una respuesta unívoca, es decir que fueran fácilmente confundibles con otros objetos,

2.- figuras que tuvieran más de una respuesta aceptable aunque no todas fuesen correctas y

3.- ítems que presentaran efecto techo donde las puntuaciones se acumularan en puntajes altos y no permitieran discriminar la capacidad de los participantes para seleccionar, recuperar y producir una palabra. En la constitución de estas pruebas, habitualmente se incluyen entre 25 y 30% de los ítems con dicha característica, pues la prueba debe ir incorporando ítems con dificultad creciente para lograr el objetivo de evaluación.

A su vez, se utilizaron criterios adicionales para la selección de las imágenes definitivas:

a.- se removieron las imágenes que fueran compartidas entre los distintos tests de denominación más utilizadas como el Test de Boston. Por ejemplo, Cama, Lápiz, Tijera, Peine, Escoba, Aguja, Hamaca, Percha, Helicóptero, para obtener una prueba con imágenes novedosas y no afectar a la prueba de validez convergente.

b.- Se suprimieron imágenes que en la prueba piloto no recibieron respuestas unívocas (pan, libro, bandera).

En base a estos criterios se removieron 42 ítems (Cama, Mesa, Vaso, Perro, Cuchara, Papa, Pierna, Oreja, Luna, Libro, Botella, Pantalón, Puerta, Silla, Taza, Queso, Brazo, Gato, Camisa, Lápiz, Cebolla, Banana, Tijera, Corazón, Limón, Peine, Escoba, Copa, Aguja, Vela, Pera, Regla, Bandera, Hamaca, Cigarrillo, Cenicero, Percha, Helicóptero, Destornillador, Tornillo, Martillo, Corbata) y se incluyeron 10 ítems adicionales (Broche, Cadena, Chaleco, Barrilete, Hacha, Pandereta, Yo-yo, Ancla, Dedal, Anzuelo). Nuevamente, se volvieron a ordenar los ítems siguiendo los valores de Edad de Adquisición y la frecuencia subjetiva de uso (para los ítems nuevos) y su dificultad en la denominación (para los ítems viejos), es decir, siguiendo el porcentaje de aciertos (o errores) en la respuesta espontánea (sin la presentación de ninguna clave). La versión final puede verse en el Anexo.

Es importante mencionar para el uso de la PAPDI a nivel nacional, que el trabajo de nuevas normas léxicas y semánticas para el set de 400 figuras de Cycowicz y colaboradores (1997) desarrollado por Martínez-Cuitiño y colaboradores (2015) en la ciudad de Buenos Aires, en comparación con el trabajo de Manoiloff y colaboradores (2010) desarrollado en Córdoba, no presenta diferencias significativas en la variable Acuerdo en el nombre para las imágenes incluidas en la prueba.