ARCHIVO GENERAL
Explora la totalidad de las piezas conectadas por industria, mecanismo de distorsión y tema.
El estudio que midió lo que la gente recordaba haber comido
Gran parte de lo que creemos saber sobre la relación entre dieta y enfermedad viene de estudios que preguntaron a las personas qué habían comido. Un análisis publicado en PLOS ONE encontró que los datos de ingesta calórica de una de las bases de datos nutricionales más influyentes del mundo eran implausibles según modelos fisiológicos en la mayoría de los casos. El problema es real. Su alcance merece leerse con precisión.
Cuando el diseño es también la conclusión
El sesgo de confirmación no espera a los resultados; se instala en la selección del outcome, en los criterios de parada y en la población elegida. Cómo el diseño de un estudio puede predeterminar su éxito antes de recolectar el primer dato.
Cuando la ciencia intentó verificarse a sí misma
La reproducibilidad es el pilar de la ciencia, pero ¿qué sucede cuando se intenta poner a prueba sistemáticamente? Un análisis de los fallos estructurales que surgieron cuando los investigadores intentaron repetir los estudios más influyentes de la última década.
La diferencia entre ver y encontrar
La potencia estadística no es solo una cifra técnica; es el límite de lo que un estudio puede afirmar con honestidad. Por qué los estudios pequeños pueden ser engañosos y los demasiado grandes, irrelevantes para la práctica clínica.
El problema del p menor a cero coma cero cinco
La ciencia moderna decidió que un resultado es 'significativo' si la probabilidad de que ocurra por azar es menor al 5%. El criterio tiene 90 años, fue adoptado por convención y su creador advirtió que no debía usarse como se usa. La crisis de replicación de la última década sugiere que ese umbral nos ha llevado a creer cosas que probablemente no son verdad.
El problema del p menor a 0,05
Cómo una convención estadística terminó convirtiéndose en uno de los filtros más influyentes de la ciencia moderna.
La diferencia entre ver y encontrar
Por qué una muestra puede ser demasiado pequeña para encontrar una diferencia y demasiado grande para que esa diferencia importe.
Cuando la ciencia intentó verificarse a sí misma
Lo que ocurrió cuando cientos de investigadores intentaron repetir algunos de los hallazgos más influyentes de la psicología.