Explorando la máquina que produce conocimiento: incentivos, instituciones y metodologías.
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.
El experimento que ya tiene ganador
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.
El tamaño de la muestra no es un detalle técnico
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.
La mitad siempre convence
Médicos y pacientes toman decisiones distintas según cómo se presentan los mismos datos. El sistema elige, casi siempre, el número más grande (riesgo relativo) sobre el más útil (riesgo absoluto).
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.
Medir lo que se puede medir
Los ensayos clínicos no siempre miden si los pacientes viven más o mejor. Con frecuencia miden si un número en un análisis de sangre mejora. La diferencia entre esas dos cosas ha costado vidas.