Doctoranda al borde de un ataque de nervios (II)

En busca de la significación perdida

    Para que un ser humano pueda vivir necesita fundamentalmente oxígeno, agua y alimentos. Si ese ser humano se dedica a la investigación científica entonces necesita otro elemento más: la significación estadística. Un investigador sin esta última cualidad se muere, o no existe que para el caso es lo mismo.

   En estadística que un resultado sea estadísticamente significativo quiere decir que no es probable que dicho resultado sea debido al azar. O sea, que lo que ha salido en un experimento no ha sido por pura coña.

   La significación se representa con la letra “p”. Normalmente se escribe con minúscula pero algunas revistas científicas la representan con mayúscula, otras con minúscula y en cursiva y otras con mayúscula y cursiva, todas estas posibilidades pueden ser también en negrita; de momento se queda ahí pero yo no descarto alguna otra combinación más con tal de marear al personal a la hora de adaptar formatos. 

   Esa “p” puede tener diferentes valores, no voy a entrar en detalles técnicos porque sería engorroso pero para aquellos masoquistas a los que les gusten los galimatías, la terminología exacta es esta: 

“El valor p (en inglés p-value) se define como la probabilidad de obtener un resultado al menos tan extremo como el que realmente se ha obtenido (valor del estadístico calculado), suponiendo que la hipótesis nula es cierta, en términos de probabilidad condicional”

 En román paladino quiere decir que el p-value (en inglés, en mi propia jerga es la p de los cojo...) indica si los resultados obtenidos son buenos o no; si te sale una p menor de 0,05 es bueno, si te sale mayor de 0,05 ya te puedes dar por jodido (con perdón). Dentro de estos valores inferiores a 0,05 hay categorías y estas se señalan con asteriscos. De tal manera que una p < 0,05 es un asterisco; una p < 0,01 son dos asteriscos y una p < 0,001 son tres. 

 Como los hoteles, estas "p" cuantas más estrellas tengan mejor. Por lo que la clasificación podría interpretarse así:

p< 0,05  (*)  = No está mal

p< 0,01  (**)  = Está bastante bien

p< 0,001  (***) = Está genial 

   En mi caso, y dado que los tres asteriscos me salen con muy poca frecuencia, ese “Está genial” va acompañado de “oé, oé, oé, oé”.

 Los resultados de la investigación en la que se basa una tesis doctoral se ven refrendados de manera más firme si previamente han sido publicados en revistas científicas. Así que una servidora antes de escribir la tesis, que en estos momentos me agobia, tuvo que pasar por el martirio de publicar en las susodichas revistas. Y aquí es donde se demuestra que si no tienes significación estadística no tienes nada que hacer, o lo que es lo mismo, no publicas ni en el “Hola”. Estás muerto.

   Para que un artículo resulte interesante debe tratar temas de actualidad, presentar los hechos correspondientes con ecuanimidad y rigor, demostrar que lo que se cuenta es verdad y, en el caso de un artículo científico, tener significación estadística.

   Es decir, a una revista científica le puedes mandar un artículo bien hecho, con temas actuales y con una fase experimental rigurosa y bien realizada, pero como tus resultados no tengan una "p" significativas o, lo que es lo mismo, muchos asteriscos no te lo publican ni por casualidad.  Dicen que en las editoriales hay una persona encargada de hacer una selección previa de los artículos que reciben, en función del interés del tema tratado los reenvían para que sean revisados o los desechan. Yo creo que esa persona lo que hace es simplemente contar asteriscos; si hay bastantes lo pasa a la siguiente fase –la de los revisores, tema que trataré en otro capítulo de esta sección– y si no tiene muchos asteriscos directamente lo manda a la papelera. Así de cruda es la realidad.

   Por este motivo yo llevo mucho penado, cada publicación que he conseguido ha sido después de ímprobos esfuerzos. Recuerdo con pavor las horas pasadas en el laboratorio haciendo muchas mediciones, recogiendo multitud de datos para, cuando se vuelcan en un programa estadístico, comprobar que no hay significación estadística. Resultado del experimento: no sale nada.

   Durante la carrera muchos profesores nos dijeron que el que no saliera nada también era un resultado, y que ese resultado abría la puerta a hacer el experimento de otra manera o bien a replantear la hipótesis original y por eso mismo ese resultado era también válido. Pienso que tienen razón, pero por desgracia los editores de revistas científicas no asistieron a clase el día que explicaron eso.

   Creo que los editores de este tipo de publicaciones buscan artículos impactantes, que muestren descubrimientos deslumbrantes y que proclamen innovaciones llamativas. Quieren que todos los días se descubra la penicilina. Estoy tan segura de esto que dada la poca significación que yo alcanzo he pensado en asistir a una sesión de ouija a ver si se me presenta el espíritu de Fleming y me puede dar un par de consejos para descubrir algo. Después de tanta pelea editorial ahora también tengo en mente contactar con el espíritu de Ramón y Cajal, pero para que me aconseje cómo recuperar las neuronas perdidas en el proceso de publicar y en el de escribir la tesis.

   Es deprimente comprobar que, tras muchas horas de trabajo y de procesar datos, confecciono una tabla de 18 columnas por 15 filas y solo hay en todos los datos que la rellenan dos asteriscos. Dos solitarios y tristes asteriscos que invitan a la compasión del que los ve (y al suicidio de la que ha hecho la tabla, o sea, yo). 

   Pero así de ingrato y desmoralizador es el trabajo científico. Si os creéis que todo es cuestión de cacharrear en el laboratorio mezclando polvos para obtener líquidos de colores, estáis muy equivocados. La labor científica es una labor de caza; la caza y captura de un buen p-value, una "p" que vaya acompañada de muchos asteriscos.