En el mundo de la investigación científica, el rigor metodológico y la transparencia son claves para obtener resultados valiosos y confiables. Sin embargo, las presiones para publicar resultados impactantes, la complejidad del análisis estadístico y la tentación de manipular datos pueden conducir a prácticas poco éticas o erróneas, entre ellas el fenómeno conocido como P hacking. Este término hace referencia a la manipulación de los datos o de los métodos estadísticos con la intención de obtener un valor p —un indicador de significancia estadística— menor a 0.05, considerado tradicionalmente como el umbral para declarar un resultado significativo. Evitar el P hacking no solo fortalece la validez científica, sino que también protege la credibilidad de quienes realizan las investigaciones y favorece un avance verdadero en el conocimiento.
Conocer qué implica esta práctica y cómo evitarla es fundamental para cualquier investigador, desde estudiantes hasta profesionales con años de experiencia. El P hacking emerge cuando un investigador examina múltiples análisis estadísticos y elige aquel que produce un resultado estadísticamente significativo, ignorando o descartando otros enfoques que no arrojan resultados “significativos”. Esta situación puede originarse de diversas formas: probando diferentes variables, excluyendo ciertos datos, deteniendo el experimento prematuramente para analizar los datos, o aplicando distintas transformaciones y metodologías hasta encontrar el valor p deseado. Aunque algunas de estas acciones pueden parecer inocuas o incluso intuitivas durante el análisis, en conjunto comprometen la validez de la investigación, pues aumentan la probabilidad de obtener resultados falsos positivos. Para evitar caer en el P hacking, es importante priorizar la planificación rigurosa y transparente desde el inicio del estudio.
Diseñar un protocolo de investigación claro, donde se definan con antelación las hipótesis, variables a analizar y métodos estadísticos, ayuda a limitar la tentación de explorar diversas combinaciones solo para encontrar resultados significativos. Registrar los análisis planeados, incluso mediante plataformas públicas de registro de estudios, promueve la transparencia y permite que otros investigadores evalúen con mayor confianza la solidez del estudio. Este proceso también fomenta la disciplina para no desviarse de los objetivos originales y evitar modificaciones en el camino inconscientemente. Otro aspecto crucial es evitar la observación precoz de los datos durante el desarrollo del experimento. La presión por obtener resultados positivos lleva a algunos a hacer “pequeñas revisiones” en medio del análisis, como mirar los resultados intermedios para decidir si continuar o detener la recopilación de datos.
Esta práctica puede sesgar la muestra y alterar la interpretación estadística, incrementando la probabilidad de encontrar un resultado espurio. En lugar de eso, es recomendable esperar a que todos los datos se recojan de acuerdo al plan y analizar la información de manera integral y objetiva. Además, la selección a posteriori de variables o subgrupos para el análisis debe manejarse con mucho cuidado. Analizar múltiples subgrupos o variables sin una justificación previa incrementa sustancialmente el riesgo de encontrar asociaciones por casualidad. Por ello, cuando el análisis involucre exploraciones adicionales o secundarias, es esencial dejar claro que se trata de análisis post hoc y tratarlos como hipótesis preliminares, que deberán ser confirmadas en estudios futuros.
Esta distinción mantiene la honestidad científica y ayuda a evitar sobreinterpretaciones erróneas de los datos. Una de las recomendaciones más potentes para contrarrestar el P hacking es emplear métodos estadísticos adecuados y considerar no depender exclusivamente del valor p como indicador de éxito. Incorporar intervalos de confianza, tamaños del efecto y análisis bayesianos abre la puerta a interpretaciones más equilibradas y robustas. Estos métodos complementan la información brindada por el valor p y ofrecen un panorama más completo sobre la relevancia y confiabilidad de los resultados. En consecuencia, el uso conjunto de diversas métricas fortalece la calidad del análisis estadístico y reduce la tentación de manipular datos para alcanzar un único objetivo.
Otra estrategia fundamental es fomentar y participar en la cultura de la ciencia abierta y la reproducibilidad. Compartir los datos brutos, los códigos de análisis y los protocolos en plataformas accesibles no solo facilita la evaluación crítica y la replicación por parte de otros científicos, sino que también disuade prácticas poco éticas como el P hacking al exponer el trabajo a escrutinio público. La transparencia genera confianza y promueve la colaboración, además de crear una relación más honesta con la comunidad científica y la sociedad en general. El entrenamiento y la educación continua en métodos estadísticos y éticos también juegan un papel central. Muchos casos de P hacking ocurren por desconocimiento o falta de capacitación adecuada en análisis de datos y buenas prácticas científicas.
Por ello, fortalecer la formación en estadística aplicada, diseño experimental y principios éticos contribuye a evitar errores no intencionales y a fomentar una investigación rigurosa. Las instituciones académicas y laboratorios deberían implementar talleres, cursos y seminarios regulares para desarrollar estas competencias en sus investigadores. Por último, es importante reconocer que evitar el P hacking no significa necesariamente que los resultados negativos o no significativos carezcan de valor. La ciencia avanza también gracias a resultados que refutan hipótesis o no encuentran efectos esperados. Abandonar la presión de encontrar únicamente resultados “impactantes” permite relajar la tendencia a manipular datos y estimula una comunicación más transparente y honesta de los hallazgos.
