¿La psicología es una farsa estadística? (la verdad incómoda)

¿Cuántas veces te ha llegado un "un estudio encontró que…" y lo diste por verdad absoluta? 🫠 En este episodio te doy los lentes del pensamiento crítico para que nunca vuelvas a leer la ciencia igual.
Hablamos de la famosa "crisis de replicación" en psicología: por qué la mitad de los estudios "no se replicaron", por qué eso NO significa necesariamente que sean falsos, y cómo muchas veces el problema no es la ciencia… sino cómo diseñamos e interpretamos las estadísticas para nuestra conveniencia.
Te explico con analogías sencillas (el telescopio, la báscula temblorosa, el susurro) conceptos que suenan intimidantes —poder estadístico, tamaño de muestra, valor p, intervalo de confianza— para que los entiendas aunque nunca hayas tomado una clase de estadística. Y cerramos con algo más íntimo: cómo nuestra relación con la duda y la incertidumbre tiene que ver con el apego y con sanar.
Sin pensamiento mágico. Solo ciencia, humor y sensibilidad. 🧠❤️‍🩹
⏱️ CAPÍTULOS
00:00 La fuerza de voluntad, leer el futuro y otras "ciencias" que se cayeron
02:30 El gran "pero": qué significa REALMENTE no poder replicar
05:00 ¿Qué es la replicación? (y la moneda mágica)
08:00 Las cifras del escándalo: 100 estudios, Amgen y la encuesta de Nature
12:00 El paper que lo cambia todo (Maxwell, Lau & Howard)
15:00 El villano invisible: el poder estadístico (el telescopio)
19:00 Por qué las réplicas salen débiles (las "fotos guapas")
24:00 El error de comparar un estudio con otro (el susurro)
28:00 La báscula temblorosa: qué es el intervalo de confianza
32:00 31 laboratorios y una sola verdad
36:00 Lo que SÍ está mal: fraude, p-hacking y sesgo de publicación
40:00 Las soluciones (y por qué tu duda es sana)
🔬 ESTUDIOS Y EJEMPLOS MENCIONADOS

Roy Baumeister — fuerza de voluntad / ego depletion
Daryl Bem (2011) — precognición
Open Science Collaboration (2015) — las 100 réplicas
Maxwell, Lau & Howard (2015) — el paper central del episodio
Caso de re-análisis estadístico en oncología (Bordonaro, 2024)

Transcript

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Roy Baumeister causó sensación en todo el mundo cuando publicó un estudio que decía que nuestra fuerza de voluntad era un recurso limitado. Todas las personas que querían encontrar una justificación científica para su huevones se alegraron porque pensaban, claro, si ayer fui a trabajar y usé toda mi fuerza de voluntad, es obvio que el día de hoy puede echar la flojera. porque ese es un recurso que se agota, según la ciencia. Sin embargo, años después, un esfuerzo de replicación que utilizó a 23 laboratorios y más de 2.000 participantes no encontró evidencia para sostener esa conclusión. O hay que recordar a Darrell Bam, una figura súper respetada en la psicología social. En el 2011 publicó nueve experimentos que concluían que sus participantes tenían... La habilidad de precognición. En otras palabras, leer

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el futuro. cabe recalcar

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que sus estudios se publicaron en una de las revistas más prestigiosas de la psicología. Para que los hallazgos de un estudio se puedan considerar sólidos, se tiene que poder replicar ese estudio en otro laboratorio y con otros participantes. Si se encuentra el mismo efecto en otro contexto y con otros participantes, gana confianza. Y si no se repite, el efecto la pierde. Sin embargo, llegamos a el gran pero de este episodio. Un fracaso al replicar no necesariamente significa que el estudio original sea falso. Muchas veces esos fallos son en realidad errores estadísticos, ya sea porque la réplica a lo mejor y no tuvo la muestra suficiente como para poder detectar ese efecto o porque estamos ignorando la variabilidad natural de los datos. En una era en donde Instagram nos bombardea con frases de un estudio encontró que tu exnovio es narcisista o un estudio nos dice que la toronja da cáncer. Es vital ponernos los lentes del pensamiento crítico. No basta con un resultado. La ciencia es un proceso acumulativo. Y en este episodio vamos a desmenuzar qué hace que un estudio sea creíble. Y sobre todo vamos a entender por qué la famosa crisis de replicación en la psicología es buena parte una crisis de cómo es que nosotros los científicos estamos diseñando los experimentos y cómo estamos interpretando los resultados que tenemos para nuestra conveniencia. Mi nombre es Cintia Luna, soy la host de este espacio, en donde la neurociencia y la psicología son herramientas que utilizamos para recordar que no importa en qué estado mental, emocional o físico nos encontramos, el lugar correcto siempre ha estado dentro de nosotros. Si no lo has hecho aún, me encantaría que te pudieras suscribir al canal si te interesa el contenido, un poquito más corto y más cercano, más humano. te invito a seguirnos en Instagram en arroba el lugar correcto. Hoy vamos a hablar de esas conversaciones muy importantes dentro de la ciencia y peor entendidas. Empecemos por lo básico. En todo el episodio depende que podamos entender muy bien esta palabra. La replicación. Esta es considerada el talón de Aquiles de la ciencia porque es la única forma que tenemos para verificar si el hallazgo original de un estudio es real o una simple coincidencia, lo que en la ciencia se conoce como un falso positivo. Piénsalo así, si yo lanzo una moneda cinco veces y me sale la cinco veces águila, podría escribir un paper súper triunfal titulado descubrí la moneda mágica que siempre cae en águila. Pero si tú agarras esa misma moneda y la lanzas otras cinco veces y a ti te salen tres soles y dos águilas, mi descubrimiento se desinfla. La replicación es justamente eso, que otra persona en otro lado agarre una moneda y vea si lo que estás diciendo es cierto. cierto. Y aquí viene algo que casi nadie aclara. No todas las replicaciones son iguales. De hecho, existen dos tipos de replicaciones. La replicación directa hace exactamente lo mismo que el estudio original. Es el mismo diseño, el mismo procedimiento, las mismas mediciones y analizan la información exactamente de la misma manera, solo que con participantes nuevos. Es una versión que sí es una copia fiel al estudio original. Mientras que la replicación conceptual, en cambio, solo intenta contestar la misma pregunta original, pero sin seguir estrictamente el mismo protocolo. Cambia el método, el contexto, la población, pero busca encontrar el mismo efecto en el fondo. Las dos son muy valiosas, pero por razones distintas. La directa nos dice que el efecto existe tal cual como lo describieron. Y la conceptual nos intenta decir algo ambicioso, que el efecto es lo suficientemente robusto como para aparecer aun cuando cambiemos las condiciones. Y es importante que nos quedemos con esto, porque mucha gente dentro del internet veo que se pelea sobre si un estudio se replicó o no, sin siquiera ponerse de acuerdo qué tipo de replicación se condujo. Pero hablemos del escándalo. La crisis de replicación no es solo un nombre que yo inventé, es un término que sacudió a todo el campo de la psicología en la última década. Las cifras son bastante aterradoras. En el 2015, un grupo enorme de científicos se juntó para coordinarse bajo el nombre de Open Science Collaboration. Este se propuso a replicar 100 estudios de la psicología publicados en las mejores revistas, las más creíbles. El resultado? Menos de la mitad de los estudios daba el mismo resultado a los originales. Y por un momento parecía que todo el campo de la psicología estaba cimentado en mentiras. Y no fue solo la psicología. Amgen intentó replicar más de 50 estudios que fueron súper importantes para encontrar el tratamiento para el cáncer. Esta compañía solo pudo reproducir los resultados originales a únicamente 11% de esos 50 estudios. Cuando la revista Nature encuestó a muchos investigadores para preguntarles si creían que había una crisis de replicación dentro de la ciencia, el 52% dijo que sí, que en efecto había una crisis y muy seria. El otro 38% dijo que era una crisis leve. O sea, tienen la sensación de que sí hay un problema dentro de la ciencia. Y este es el punto de la historia en donde la ciencia se vuelve catastrófica. He escuchado a varias personas famosas decir, me voy a salir del culto de la ciencia donde los titulares nos comienzan a gritar ciencia está rota y donde muchos activistas políticos sobre todo los que tienen opiniones que van en contra de la evidencia científica agarran este tipo de crisis de replicación como un conducto para desacreditar toda la ciencia y todo lo que ha hecho en toda la historia pero aquí es donde tú y yo y los oyentes del lugar correcto vamos a pausar vamos a respirar y nos vamos a poner nuestros lentes de pensamiento crítico Porque la pregunta que nadie, casi nadie, se hace, y es la más importante de todas, es ¿cuándo un estudio fracasa al replicarse? ¿Qué es lo que eso significa realmente? Aquí va a entrar un paper que es la columna vertebral de este episodio. En el 2015, tres investigadores, Scott Maxwell, Cole Liu, George Howard, publicaron un artículo en la revista American Psychologist con un título que casi era una provocación para muchos científicos. La psicología está sufriendo una crisis de replicación. ¿Qué realmente es lo que significa cuando hablamos de fracasar al replicar? Su tesis incomodaba muchísimo. En lo personal opino que esa tesis fue muy elegante y muy liberadora. Dicen textualmente que muchos de estos supuestos fracasos al replicar no eran fracasos al replicar en lo absoluto. Cuando un estudio original encuentra un efecto y luego una réplica no lo encuentra, la conclusión automática es que el original era una mentira o un falso positivo. Pero fíjate en lo que estamos haciendo sin darnos cuenta. Estamos tratando un resultado no significativo de la réplica como si fuera una prueba de que el efecto del estudio original no existiera. Y eso en la estadística es un pecado capital. Maxwell y sus colegas lo dicen con una frase que deberíamos tatuarnos en nuestro bracito no rechazar la hipótesis nula no es lo mismo que no aceptarla la traducción en español para que tú y yo la podamos entender es que un estudio no haya encontrado un efecto no demuestra en lo absoluto estadísticamente que el efecto no exista solo demuestra que ese estudio ese punto de información no lo encontró vamos a poner un ejemplo mundano Es como si empezáramos a buscar las llaves de nuestro coche en la sala y que, como no las encontramos, concluyamos triunfalmente que las llaves no existen. Pero no, las llaves pueden estar o en la cocina o en nuestra bolsa, o a lo mejor las estamos buscando con las luces apagadas y no nos estamos dando cuenta en dónde están. Por eso los autores proponen una palabra muchísimo más honesta para describir lo que pasa cuando una réplica no demuestra el efecto. Los resultados son inciertos, es decir, resultados que ni confirman ni contradicen el estudio original. Lo que ellos se refieren con que los resultados son inciertos es que no sabemos todavía. Y ojo con este dato porque nos da un poquito de escalofríos. Cuando un grupo de científicos revisó los estudios con todos estos resultados que habían dicho que eran no significativos, encontró que el 37% de ellos afirmaba erróneamente haber probado que el original estaba mal. Más de un tercio de los científicos cometiendo exactamente el mismo error que acabamos de descubrir. Entonces, a ver, si no encontramos efecto y eso no prueba que el efecto no existe, ¿por qué tantas réplicas no están encontrando el efecto? Y aquí está el villano principal de nuestra historia. Les voy a presentar un concepto que cambió por completo el cómo leo los estudios científicos. Se llama poder estadístico. El poder estadístico es simplemente la capacidad que tiene un estudio de detectar un efecto que es si es real. Es la sensibilidad del detector con el que estamos midiendo. Imagínate que el efecto que buscas es una estrella muy tenue dentro de un cielo nocturno. El poder estadístico en este caso sería el tamaño de tu telescopio. Si tu telescopio es muy chiquito, un estudio con pocos participantes, tú vas a poder apuntar directo a la estrella y aún así no la vas a poder ver. No porque la estrella no esté ahí, sino porque el instrumento que estás utilizando no te da para tanto. Eso es lo que argumentan Maxwell y Howard sobre la famosa Open Science Collaboration, que prácticamente todas estas 100 réplicas tenían un poder estadístico inaceptablemente bajo. El número de los participantes dentro de estos estudios eran tan pequeños que no tenían realmente posibilidad razonable de poder detectar un efecto, aun cuando si existiera un efecto real. Y hay dos razones el por qué las réplicas terminan siendo más débiles de lo que la gente cree. Antes de seguir, vamos a entender una sola palabra que nos va a llevar muy lejos. El tamaño del efecto. Suena muy técnico, pero es facilisísimo. El tamaño del efecto es simplemente qué tan grande es la diferencia que algo genera dentro de un contexto. Te lo explico con una pastilla para dormir. Un efecto grande sería que si tú te tomas esta pastilla que yo te voy a dar para dormir, tú duermas cuatro horas más de lo normal. Un efecto pequeño sería que únicamente son cuatro minutos. Es decir, si se hace diferencia pero no tan grande como para que realmente sea visible. En resumen, el poder estadístico es la capacidad que tiene un estudio para poder detectar un efecto aunque sea muy muy pequeñito. Entre más gente colabore dentro de un estudio, es decir, mientras más participantes tenga, más fácil va a ser ver ese efecto por más pequeñito que sea. Y eso es precisamente lo que Maxwell critica dentro de la réplica de Open Science, que la mayoría de los estudios que tomaron tenían muestras muy pequeñas. Las réplicas terminan siendo muy débiles por dos razones. La primera es que los estudios originales casi siempre están exagerando. Vamos a poner Instagram como ejemplo. Cuando una persona publica publica sus fotos y solo las fotos en las que sale guapísima, tú pensarías que esa persona siempre se ve así. Pero la verdad es que es mentira. Esas fueron las mejores que tomaron y las que ellos decidieron publicar. Con los estudios pasa exactamente igual. Sobre cualquier tema se hacen demasiados estudios y los que terminan siendo los suertudos de ser publicados son aquellos que pudieron encontrar un efecto un poquitito más grande que todos los demás. Los estudios aburridos y los que no son alarmantes ni amarillistas se quedan en el cajón y eso a es a lo que llamamos sesgo de publicación. El estudio que tú le has publicado es como la foto guapa de una persona. Te muestra un efecto más grande del que de verdad existe. Así que cuando alguien intenta replicar con un estudio con números que de por sí ya estaban inflados, está destinado a fracasar. La razón número dos es que para repetir un estudio necesitas todavía más gente que el original, no la misma cantidad de personas. Lo intuitivo sería que si un estudio original tuvo 80 personas participantes, si yo replico ese estudio con otras 80 personas, listo, estamos siendo muy justos y podemos llevar a cabo nuestro experimento. Te voy a poner un ejemplo que utilizaron los autores dentro de ese paper. El estudio original que utilizó a 80 personas encontró el efecto de que el café te hace más productivo. Pues bien, para que tu réplica tenga apenas un 80% de probabilidad de volver a verificar que el café nos hace más productivo, necesita necesitaríamos 128 personas, más de la mitad extra. Y eso solo es si queremos tener el 80% de probabilidad de que volvamos a encontrar ese efecto. Ahora, si nos queremos ir realmente a lo seguro y queremos tener 90% de probabilidad, vamos a necesitar 172 personas, o sea, más del doble. Y esto nada más es porque nosotros tenemos que asumir que los números dentro del estudio original se inflaron. Así que para poder confirmar ese efecto, vamos a tener que utilizar a más personas como para que podamos encontrar ese efecto de una manera más clara. Lo que hacen muchas personas dentro de la ciencia y de la vida real es que repite el mismo estudio con el mismo número de participantes sintiéndose muy justos. Hay que aclarar también que es muy caro llevar a cabo la ciencia y cada participante probablemente te cueste de 10 a 20 euros, sobre todo si te van a dar horas de su tiempo para hacer un estudio. Entonces no es tan fácil conseguir 172 personas que voluntariamente se van a sentar tres horas de su tiempo privado para ayudarte a ti a encontrar un efecto. Muchos de estos estudios agarran el mismo número de participantes que tuvieron el original y dicen ya estamos siendo muy justos, pero en realidad necesitaríamos muchísimo más personas. Usted ahí en casita póngase a pensar, imagínense hacerle una resonancia magnética a 172 personas cuando la hora dentro de una de esas máquinas te cuesta 600 libras esterlinas. Es financieramente casi imposible. Imaginemos que este estudio original publica que sí encontró un efecto y digamos que es un efecto del 0.50. Este efecto no es una verdad absoluta, es un estimado tembloroso porque salió de medir a poca gente. Es como cuando tú le preguntas a cinco amigas saliendo del cine si le gustó la película. Tres te dicen que sí y entonces te tú concluyes, al 60% de la población mundial le gustó esa película. Cuando tú y yo sabemos que si le preguntamos a otras tres personas, esas tres personas van a a lo mejor decirte que no y entonces este efecto sería muchísimo más pequeño. Muchos de los problemas dentro de la ciencia viene de cómo se interpretan los resultados. Uno de los errores más grandes que hay dentro de estas réplicas es que agarramos el original y vemos si hay efecto. Agarramos la réplica y decimos no hay efecto y después los ponemos a la par diciendo se contradicen, entonces Entonces la réplica está tumbando a el original. Esto suena como si fuera lo más lógico de hacer. Pero esto es muy similar a cuando dos personas están escuchando el mismo susurro, el mismo efecto súper pequeñito dentro de un estudio. La primera dice, si oí algo, creo que dijo hola. La segunda dice, no sé muy bien qué escuché, no me quedó claro. ¿Tú dirías que estas dos personas están contradiciendo? Es decir, que no escucharon nada. No, una quedó un poco más segura que la otra. Nada más que la segunda... No dijo, ahí había puro silencio. Dijo, no me quedó claro que escuché. Y son dos cosas totalmente distintas. Eso es exactamente lo que pasa cuando un estudio se dicta como significativo y uno no significativo. Significativo únicamente quiere decir quedé bastante seguro de que sí había un efecto muy claro. No significativo quiere decir no me quedé del todo seguro. No quedarte segura no es lo mismo a decir no hay nada ahí. Y hay una frase de dos estadísticos, Gelman y Stern, que lo dice perfectamente, aunque que suene como un trabalenguas. La diferencia entre un significativo y no significativo no es en sí misma significativa. O sea, que uno haya cruzado esta línea de seguridad estadística y el otro no, no prueba que de verdad sean diferentes. Pueden estar diciendo casi lo mismo. Pero, ¿cómo es que nos podemos dar cuenta de que están diciendo casi lo mismo? Imagínate una báscula superchafa, de esas que se mueven, te pesas y un día te marca 60. Te va bajas, te vuelves a subir otra vez y ya pesas 62. Tú no has comido tamales de cochinita pibil en ese mismo día. Después te vuelves a subir y de repente dices 59 y tú dices ay, pues yo estaré más gorda o yo estaré más flaca. ¿Cuánto pesas en realidad? Pues tú pesas como entre 59 y 62. Cada vez que te subes, la báscula le agrega un poquito de temblor al azar a tu peso verdadero. Ninguna lectura sola es la verdad absoluta. La verdad anda a Pues en un estudio es exactamente lo mismo. Una sola pisada en una báscula temblorosa. ¿Y por qué tiembla? Pues porque no pudimos nunca dirigir un estudio que mida a toda la población mundial. Solo estamos utilizando un puño de personas que nos tocaron por suerte y la mayoría de las personas que utilizamos dentro de la psicología para nuestros propios estudios son estudiantes de psicología. Es decir, lo tienen que hacer en muchas de las universidades para mejorar su calidad de vida. calificación dentro de su clase de estadística. Entonces, son personas que conocen estos temas y que hacen estos exámenes, pues es obviamente que hay un sesgo enorme dentro de ese grupo de la población. Y ahora, si nos ponemos un poquito más críticos y pensamos quiénes son las personas que tienen el sustento económico, pues probablemente son personas blancas privilegiadas dentro de la psicología. En muchos estudios hay que ver qué tipo de participantes son, qué tipo de contexto económico tienen, qué tipo de pruebas está se hicieron para analizar esos datos. Si nos hubieran tocado otras personas, el número hubiera sido totalmente distinto. Y ese temblor en la ciencia es inevitable. Pero algo que nos tiene que quedar muy claro, mientras menos gente haya dentro de un estudio, más tiembla esa báscula. Por eso, en lugar de creernos esta lectura tal cual como la vemos, lo más honesto sería decir que el valor real anda en un rango de aquí, acá. El estudio no dice pesa 60, dice pesas entre 59 y 62. Es decir, que se publiquen esos resultados y los intervalos que se encuentran dentro de los resultados. A este rango y a este intervalo en la estadística lo conocemos como el intervalo de confianza. Hubo una replicación masiva, muy bien hecha, de un efecto en estudios de memoria que se llamaba verbal overshadowing. El efecto de describir con palabras una cara que viste puede empeorar tu capacidad para reconocer la cara después. Participantes de 31 laboratorios de todo el mundo, todo fue coordinado, todo fue preregistrado. Es decir, dieron su hipótesis antes de conducir el estudio porque ese ya es un nuevo requisito dentro de la ciencia. Todo se hizo muy bien, hecho bajo las reglas más estrictas. El intervalo de confianza de cada laboratorio individual incluía el cero. O sea, que ningún laboratorio por sí solo encontró un efecto significativo. Cero laboratorios de 31 pudieron encontrar un efecto. Si te hubieras quedado ahí únicamente diciendo pues todos estos 31 laboratorios no encontraron ningún efecto, entonces quiere decir que el efecto no existe, hubieras fracasado. Porque cuando juntaron esos 31 estudios y condujeron un meta-análisis, o sea, sumando todo el poder estadístico disperso en un solo telescopio gigante, que era un solo estudio, el efecto apareció clarísimo y era enorme. El intervalo de confianza combinado ya no incluía el cero el efecto era real es decir no había suficientes participantes dentro de un solo laboratorio como para poder ver el efecto pero cuando juntaron todos los participantes de todos los laboratorios y los compararon lo pudieron ver clarísimo esa es la lección entera de todo el episodio la verdad científica no vive en un solo estudio vive en la acumulación de muchísimos estudios hasta los expertos sobre estiman lo fácil que es dejarnos en engañar por nuestra propia intuición. Es decir, queremos encontrar algo y vamos a acomodar todas las piezas para que el resultado sea como nosotros queremos que sea porque nosotros queremos probar lo que queremos encontrar. Y si tenemos una pregunta, entonces vamos a ser muy exitosos si nuestro estudio respalda que nosotros teníamos la razón. Y aquí tengo que ser súper honesta porque en este espacio no nos encanta el pensamiento mágico, tampoco nos encanta lo blanco y lo negro. Nada de lo que dije significa que todo está bien y que no hay crisis dentro del psicología y que no haya problemas reales. Los hay y son muy serios. Sí existe el fraude, existen los datos inventados, existe el pijacking, que es torturar los datos hasta que confiesen el resultado bonito que a nosotros nos favorece. Porque muchos científicos agarran puntos aislados de data y los combinan y los analizan de cierta forma que les vaya a dar el resultado que están buscando. Y también existe mucha gente preocupada por exponer un título llamativo solo por ganar fama en lugar de querer hacer bien la ciencia. Y existe el sesgo de la publicación que premia mucho lo espectacular y entierra lo aburrido, lo real y lo que hacen científicos serios. El punto de Maxwell no es que no hay ninguna crisis y que todo está bien. El punto más fino y el más valioso de todos es que muchos de los casos que contamos como fallaron al replicar un estudio están mal diagnosticados. Confundimos el que no se haya encontrado un efecto con el efecto no existe cuando muchas veces lo único que falló es el tamaño de los instrumentos que estamos utilizando. Hay una diferencia abismal entre decir esta teoría es falsa y decir todavía no tenemos suficiente evidencia para poder decidir. La primera cierra la puerta y la segunda la deja abierta para seguir investigando y seguir acumulando evidencia. Y la ciencia honesta siempre se deja liderar por la segunda. Quiere decir que una vez que ya diagnosticáramos el problema de las replicaciones, los autores nos dan la receta. Y la comunidad científica propone muchísimas cosas y ninguna de ellas es confía ciegamente en mí. Hacer más réplicas y no menos. No réplicas sueltas, sino muchas que estén diseñadas desde el principio para juntarse todas dentro de un metanálisis. Una sola réplica casi no nos sirve de nada y no nos alcanza para poder realmente ver si sí hay un efecto. Solo nos sirve cuando las podemos diseñar de cierta manera que las vamos a juntar con otros estudios de otros laboratorios para ganar más potencia estadística. Lo segundo es muestras muchísimo más grandes. Si quieres detectar efectos muy, muy pequeñitos, que normalmente son los que queremos ver dentro de la psicología, para demostrar que un efecto es prácticamente cero, necesitamos números que nos asusten. El paper calcula que para demostrar que un efecto es esencialmente nulo, necesitaríamos más de 1,700 personas por grupo dentro de los estudios. Por eso, un estudio muy chiquito jamás va a poder cerrar un debate. Tercero, necesitamos herramientas estadísticas muchísimo más honestas. No solo un sí o no. Métodos que utilicemos para analizar la información que nos puedan dar una probabilidad real de en qué porcentaje los datos que tenemos apoyan nuestra hipótesis. Y para eso se utilizan muchísimas veces los métodos bayesianos, lo cual podríamos desglosar todo otro episodio alterno. Pónganme en los comentarios si quieren sobre los diferentes métodos científicos que hay para analizar los datos. Lo cuarto es preregistrar los estudios, es decir, antes de publicar algo un año antes, Antes tenemos que registrar nuestra pregunta, tenemos que registrar cómo la vamos a analizar y tenemos que tener todo diseñado. Nada de que vamos viendo mientras lo vamos haciendo porque así podemos hacer la receta que queramos. Muchos estudios, muchos journals serios ahora piden re-registrar todos los datos antes de conducir un estudio. Y algunas personas y científicos dicen que deberíamos de cambiar el umbral de significancia clásico de 0.05 a 0.005 muchísimo más estricto de lo que tenemos ahorita y argumentan que esto simple podría cambiar de inmediato todos los falsos positivos por eso todavía está en un debate enorme y no todo el mundo está de acuerdo pero también es parte de la posible solución lo que esto significa para mí regresar al principio a Baumeister y su fuerza de voluntad a BEM y a su precognición a las poses de poder que vimos en aquel TED Talk que tiene más de 40 millones de vistas todos estos casos tienen algo en común y no es que la psicología sea una farsa es que ninguno se resuelve con un solo estudio. Ni el que lo afirma ni el que lo niega. La verdad no está nunca dentro de un solo paper. Está en el lento, terco y poco glamuroso proceso de acumular evidencia, estudio tras estudio, experiencia tras experiencia, telescopio sobre telescopio. Y por eso es que esto importa dentro de nuestra vida y no solo en la vida de los científicos. Porque mañana vas a abrir Instagram y alguien con una voz segura te va a decir que un estudio demostró... Y que ahora tú, después de escuchar este episodio, tienes los lentes para preguntar, a ver, ¿un estudio? ¿Uno solo? ¿Con cuánto gente? ¿Se ha replicado? ¿Qué tipo de replicación fue? O a lo mejor estamos confundiendo el que no hayan encontrado un efecto con el que no exista. Ese escepticismo no es frialdad, es respeto por la complejidad que conforma la ciencia de los humanos. Y aquí lo decimos siempre, nada es blanco y negro y cada quien tiene su propia historia y no hay un solo camino correcto. La ciencia funciona exactamente igual. No avanza con certeza absolutas, sino por un empuja y jala de ideas contradictorias que nos acercan cada vez un poquito más a la verdad. Te voy a confesar algo desde mi perspectiva. En todo esto hay una teoría que para mí brilla dentro de este tema, la de Baldy, la del apego. Y brilla justo aquí en esta conversación sobre la incertidumbre. Porque muchos que amamos la ciencia, muchos de los que pedimos evidencia para todo, a veces no la están estamos pidiendo solo porque queremos ser estrictos y éticos. A veces la usamos como una forma de validarnos. Muchos crecimos en entornos donde se nos hizo dudar de lo que sentíamos, donde tuvimos que ir decodificando y descifrando el ambiente para construir una estructura del ser que se sienta segura. Y sin darnos cuenta, podemos ir poco a poco desplazando el lente de la desconfianza con el que aprendimos a ver el mundo a nuestra propia ciencia, o exigiendo pruebas absolutas para creer cualquier cosa o tumbando todo a la primera duda. Así como el apego seguro no se construye negando el dolor viejo, sino acumulando experiencias nuevas que poco a poco vayan corrigiendo el dolor de las antiguas. La ciencia bien hecha hace exactamente lo mismo. Sostiene la incertidumbre, sin gritar es falso o no existe y sin creer ciegamente que es cierto. Sa Sabe esperar, sabe decir, todavía no sin cerrarse a la posibilidad de que algo exista. Eso para mí es lo más sanador de entender bien la replicación. Que la madurez en la ciencia y en la vida no es tener todas las respuestas. Es poder quedarte dentro de la incertidumbre sin angustiarte, sin sentenciar. Dándole a la realidad la oportunidad de mostrarte algo nuevo. Igualito que un vínculo de apego seguro. No hay cura para el trauma. ciencia, humor y sensibilidad. Y parte de la ciencia es aprender a vivir cómodos con la palabra. Todavía no sabemos. Porque esa honestidad, la de no querer fingir certezas que no tenemos. Gracias por quedarte hasta aquí, por pensar conmigo y por no conformarte con los títulos amarillistas fáciles. Si este episodio te hizo ver las noticias de la ciencia con otros ojos, con esa persona que te manda capturas de pantalla Y recuerda que el lugar correcto siempre ha estado dentro de ti.