Objetivos: Identificar la simulación es necesario para comprender el nivel de deterioro de los evaluados. Con la distribución binomial se sospecha simulación cuando el rendimiento se encuentra por debajo del nivel de azar. Sin embargo, algunos simuladores pueden rendir a nivel de azar o por encima, lo que limita la utilidad diagnóstica de la distribución binomial. El objetivo de este trabajo es evaluar la utilidad de la distribución geométrica para identificar simulación.

Material y métodos: Se administró una tarea de memoria verbal con formato de elección sí/no a 99 estudiantes universitarios: un grupo con rendimiento al nivel del azar (grupo 1), un grupo con rendimiento óptimo (grupo 2) y un grupo de simuladores (grupo 3). Para identificar a los simuladores se utilizó: la distribución binomial (número de aciertos) y la geométrica (número de ítems fallados de forma contigua, con Z = 2, 3 y 4). Se aplicaron curvas ROC y análisis discriminante para examinar la capacidad del número de aciertos y de fallos contiguos para diferenciar entre grupos.

Resultados: No se encontraron diferencias estadísticamente significativas en el número de aciertos entre los grupos de simuladores y de rendimiento al azar (p = 0,101). El número de fallos contiguos diferenció entre los grupos de simuladores y control. El análisis discriminante reveló que fallar cuatro ítems contiguos presentó el coeficiente discriminante más elevado (-0,865) para distinguir entre los grupos.

Conclusión: El perfil de errores mediante la distribución geométrica podría integrarse en el análisis de la simulación sin aumentar la cantidad ni la complejidad de las pruebas existentes.