En el mundo de la investigación científica, la integridad y la precisión son pilares fundamentales que garantizan la confianza en los resultados y en las conclusiones obtenidas. Sin embargo, una práctica nociva conocida como P hacking ha cobrado relevancia debido a que puede distorsionar la verdad estadística, afectando la validez de numerosos estudios. El P hacking se refiere a la manipulación o explotación excesiva de datos para obtener resultados estadísticamente significativos, lo que puede conducir a conclusiones engañosas o erróneas. Para entender cómo evitar el P hacking, es imprescindible conocer primero en qué consiste. Se basa en la búsqueda selectiva o repetitiva de análisis con la finalidad de encontrar un valor P —un indicador estadístico que mide la probabilidad de que un resultado observado ocurra por azar— menor a 0.
05, que comúnmente se toma como un umbral para la significación estadística. Cuando los investigadores intentan diferentes combinaciones de análisis, exclusiones de datos o ajustes de variables hasta que el valor P sea satisfactorio, están incurriendo en P hacking. Esta práctica afecta particularmente a las ciencias sociales, la psicología y la biomedicina, donde los experimentos y los ensayos estadísticos abundan y la presión por publicar resultados novedosos es alta. El problema radica en que el P hacking puede inflar la tasa de falsos positivos —resultados considerados significativos cuando en realidad no lo son—, dañando la reputación científica y reduciendo la reproducibilidad de los hallazgos. Una estrategia fundamental para prevenir el P hacking es la preregistración de los estudios.
Esto implica que los investigadores definan y documenten de antemano sus hipótesis, métodos, variables y análisis estadísticos, antes de recoger o analizar los datos. Esta práctica promueve la transparencia y reduce la tentación de alterar el diseño o probar múltiples análisis post hoc con la intención de obtener resultados significativos. El preregistro no solo fortalece la validez científica, sino que también contribuye a que la comunidad investigadora tenga acceso público a los planes del estudio, lo que facilita la evaluación crítica y la replicación. Además, hacer públicos los protocolos previos desalienta la manipulación de resultados, ya que cualquier desviación debe ser advertida y justificada. Otra recomendación clave para evitar el P hacking es adoptar técnicas estadísticas robustas y alineadas con la naturaleza de los datos.
En lugar de depender exclusivamente del valor P como marcador definitivo, los investigadores deben complementar sus análisis con intervalos de confianza, tamaño del efecto, análisis Bayesianos u otras métricas que proporcionen una visión más completa del resultado. Esta pluralidad de indicadores disminuye la dependencia del umbral arbitrario del 0.05 y reduce la probabilidad de seleccionar resultados solo por significación superficial. El fomento de la cultura de la ciencia abierta también es un aliado en la lucha contra el P hacking. Compartir bases de datos, scripts de análisis y documentos relacionados permite que otras personas validen, repliquen y verifiquen los pasos tomados en la investigación.
En espacios colaborativos y revisiones abiertas, la comunidad puede detectar posibles problemas o inconsistencias antes de que los hallazgos se publiquen o se utilicen como base para futuros estudios. Además, la educación estadística y ética para investigadores noveles y experimentados resulta vital. Entender las consecuencias del P hacking y aprender las mejores prácticas para el análisis de datos fomenta una cultura responsable y consciente. Los programas de formación deben incluir la importancia de reportar todos los resultados, incluso los que no sean estadísticamente significativos, y de evitar ajustes arbitrarios en el análisis que puedan sesgar las conclusiones. La presión por publicar y obtener resultados positivos puede motivar a algunos científicos a incurrir en prácticas poco rigurosas.
Por ello, las instituciones académicas y editoriales tienen un rol crucial en promover políticas que valoren la calidad sobre la cantidad, fomenten la transparencia y premien la integridad en el trabajo científico. El uso de revisiones por pares abiertas y la aceptación de estudios con hallazgos no significativos contribuyen a mitigar el incentivo de P hacking. Dentro de la metodología experimental, planificar con suficiente tamaño de muestra y potencia estadística es esencial para obtener resultados confiables sin necesidad de forzar la significancia. Estudios con muestras pequeñas suelen estar más expuestos a errores y tentaciones de ajustar resultados. Por ello, evaluar adecuadamente estos aspectos antes de iniciar la recopilación de datos puede evitar futuros problemas relacionados con el P hacking.