La replicación de estudios, una necesidad olvidada en investigación científica.

Siempre he pensado que hay dos cosas que parecen haberse olvidado en la publicación científica:

1.- La validación de escalas de medida (tanto de las creadas nuevas como de las adaptadas a un nueva muestra y/o un nuevo lenguaje)

2.- La replicación de investigaciones (tanto la replicación exacta de experimentos, como la reutilización de escalas previamente validada como la adaptación de escalas y experimentos a muestras diferentes).

Hasta hoy no tenía más argumentos que mis impresiones, basadas en mi sentido común y en mi forma de interpretar lo que dicen los manuales de investigación científica. Esto podría confundirse con ignorancia o ingenuidad, ya que los que se supone que saben de estas cosas o, al menos los que controlan la publicación científica o actúan como revisores, perece que se comportan absolutamente en contra de estás dos prácticas.

Desde hoy tengo una opinión externa a favor del segundo de los puntos: Yong, E. «Replication studies: Bad copy» [Weblog entry.] Nature 485, 298–300 (17 May 2012) doi:10.1038/485298a (http://www.nature.com/news/replication-studies-bad-copy-1.10634) Date accessed: 2 junio 2012

Quizás en el futuro tenga también evidencias de que el punto 1 no es sólo una impresión mía, sino algo que más gente considera imprescindible para hacer avanzar la ciencia.

Mientras no se demuestra que estoy equivocado, voy a seguir mi intuición y fomentaré en la revista WPOM – Working Papers on Operations Management Logo del Encabezado de la Página  la publicación de trabajos rigurosos que se basen en replicaciones y de validaciones de escalas, aunque los resultados de esos estudios contradigan los resultados de los estudios originales.

Un comentario en “La replicación de estudios, una necesidad olvidada en investigación científica.

  1. Una reflexión muy interesante Juan. Lo cierto es que desde el congreso de ACEDE como bien comentaste, vengo observando que una gran cantidad de investigadores se empeña en validar sus propias escalas inventadas, sin testar en otros contextos las ya existentes. De ahí, la imposibilidad de contrastar y continuar avanzando hacia un mismo camino.

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