Existe una larga tradición de utilizar la voz pasiva (“Los datos se analizaron utilizando un ajuste de minimización cincelado …”) en la literatura científica. Afortunadamente, algunas revistas como Nature ahora están fomentando un estilo más legible, con “nosotros” o incluso (en un artículo de un solo autor) “I”. Pero esto es más importante que una simple cuestión de gustos (o evitar que su lector se duerma).
Cuando se presentan resultados experimentales sin ninguna explicación de las intenciones o expectativas del experimentador, no se puede evaluar la importancia estadística de los datos. Un ejemplo riguroso es el siguiente: se analiza una serie temporal de Fourier para producir un espectro de potencia; una parte del espectro de potencia resultante se muestra en el documento. En el medio del espectro mostrado hay un pico 5 veces mayor que la potencia de ruido promedio, lo que sugiere que este pico es estadísticamente significativo. De hecho, no se puede llegar a tal conclusión sin una revelación de qué fracción del espectro de potencia se muestra y si el experimentador predijo de antemano (antes de mirar el espectro) que debería haber un pico en esa región. Y, sin embargo, rara vez se proporciona dicha información, y a menudo el autor mentirá directamente sobre la secuencia de eventos (las hipótesis se forman con frecuencia después de mirar los resultados, pero pocos lo admiten).
Por lo tanto, la tendencia limitada hacia la personalización de la escritura de investigación es un paso hacia una mayor honestidad y una mejor ciencia. Primero, por supuesto, las personas necesitan aprender estadísticas para poder saber cuándo están mintiendo. La mayoría ni siquiera lo sabe.
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