Un reciente estudio internacional, en el que ha participado la profesora Ana Isabel García-Cervigón, resalta la importancia de la fiabilidad en la investigación dentro de campos como la ecología y la biología evolutiva. Este trabajo, realizado por un equipo de más de 300 investigadores, ha sido publicado en la revista científica BMC Biology.
El estudio pone de manifiesto la necesidad de abordar la variabilidad analítica presente en los resultados obtenidos a partir de investigaciones científicas. Los hallazgos se alinean con una tendencia creciente que reconoce que las decisiones que los investigadores deben tomar —como la elección de métodos estadísticos— pueden conducir a conclusiones diferentes, incluso cuando todas las opciones son válidas. Esta variabilidad tiene implicaciones significativas para ecólogos y otros científicos dedicados al análisis de datos.
Equipos y Metodología
Para llevar a cabo esta investigación, se formaron 174 equipos de analistas que trabajaron con preguntas predefinidas por los directores del estudio, utilizando los mismos conjuntos de datos. Los resultados mostraron respuestas notablemente diversas a las preguntas planteadas, lo que destaca la variedad en las decisiones analíticas y revela posibles fuentes de sesgo y falta de fiabilidad en los procesos científicos.
“Este ambicioso estudio demuestra detalladamente cómo las decisiones tomadas durante el análisis de datos pueden influir en los resultados estadísticos en ecología y biología evolutiva”, afirma Ana Isabel García-Cervigón, investigadora de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) y coautora del estudio. “Además, este problema es generalizado en el ámbito científico, trascendiendo el campo de las ciencias sociales, donde hasta ahora se había concentrado gran parte del trabajo relacionado”.
Recomendaciones para Mejorar la Fiabilidad
El artículo científico sugiere varias prácticas que podrían adoptarse para mitigar esta variabilidad. Por ejemplo, se recomienda presentar múltiples análisis diferentes sobre los mismos datos para evaluar la consistencia de los resultados mediante modelos estadísticos. También se propone realizar análisis más exhaustivos denominados ‘multiverso’, donde se generen cientos o miles de análisis para explorar cómo distintas elecciones afectan los resultados. Estas estrategias forman parte de un conjunto más amplio de propuestas destinadas a fomentar la transparencia y fiabilidad en la investigación científica.
Los autores esperan que sus hallazgos motiven a investigadores, instituciones académicas, agencias financiadoras y revistas científicas a respaldar iniciativas que fortalezcan el rigor investigativo, lo cual contribuiría a mejorar la fiabilidad del conocimiento científico.
La dirección del trabajo ha estado a cargo de Tim Parker, profesor de Biología y Estudios Ambientales en el Whitman College (Walla Walla, Washington), junto con coautores destacados como Elliot Gould, estudiante doctoral en la Universidad de Melbourne; Hannah Fraser, investigadora postdoctoral también en Melbourne; y Shinchi Nakagawa, profesor destacado en Investigación de Excelencia en Canadá en la Universidad de Alberta.
Preguntas sobre la noticia
¿Qué destaca el estudio publicado en BMC Biology?
El estudio resalta la necesidad de abordar la variabilidad analítica en los resultados de investigaciones en ecología y biología evolutiva, mostrando que decisiones razonables pueden llevar a conclusiones divergentes.
¿Cuántos investigadores participaron en el estudio?
Más de 300 investigadores formaron parte del estudio, trabajando en 174 equipos de analistas.
¿Cuál es el enfoque del estudio respecto a los datos analizados?
Los equipos trabajaron con preguntas de investigación predefinidas y analizaron los mismos conjuntos de datos, encontrando respuestas notablemente variables.
¿Qué implicaciones tiene esta variabilidad para la investigación científica?
La variabilidad puede llevar a falta de fiabilidad y sesgo en los procesos científicos, afectando la interpretación de los resultados en ecología y biología evolutiva.
¿Qué prácticas se sugieren para mejorar la fiabilidad de la investigación?
Se sugiere presentar varios análisis diferentes de los mismos datos y realizar análisis más ambiciosos para explorar cómo diferentes elecciones influyen en los resultados.
¿Quiénes co-dirigieron el estudio?
El trabajo fue co-dirigido por Tim Parker, junto con coautores principales como Elliot Gould, Hannah Fraser y Shinchi Nakagawa.
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