Porqué la mayoría de los resultados en investigación son falsos

Cuanto menos, es ciertamente llamativo, así como invita con fuerza a su lectura, el título de uno de los artículos de John P. A. Ioannidis: “Why Most Published Research Findings Are False”.

Estaba echando un vistazo a los contenidos de la primera semana del MOOC “Improving your statistical inferences” (enlace), disponible en la plataforma Coursera (curso que, por cierto, me ha dejado muy buenas sensaciones), y en uno de sus vídeos recomiendan la lectura del mencionado artículo.

Por fortuna, es un texto de acceso abierto que podemos encontrar en este enlace. Tras la introducción técnica, la sección de corolarios no tiene desperdicio alguno. En ella se afirma que es menos probable que los resultados de la investigación en una disciplina científica sean verdaderos:

• Cuanto menor sea el tamaño muestral.
• Cuanto menor sea el tamaño del efecto.
• Cuanto mayor sea el número de relaciones y menor sea el conjunto de las que están probadas.
• Cuanto mayor sean la flexibilidad en el diseño, las definiciones, los resultados y los modos de análisis.
• Cuanto mayor sean la financiación y otros intereses y prejuicios.
• Cuanto mayor sea el número de equipos científicos involucrados.

Además, aunque encontramos los anteriores factores expuestos de manera separada, a menudo es cierto que unos poseen influencia sobre otros y pueden presentarse de forma simultánea. El autor finaliza el artículo exponiendo algunas directrices para mejorar la situación planteada.

Merece la pena dedicar un poco de nuestro tiempo a la lectura y estudio de este texto.