10 reglas irónicas para revisores científicos.

Karl Friston presenta 10 reglas irónicas para saber qué hacer en el caso de que seas revisor de una revista científica y no tengas ni idea de estadística y los resultados tengan un formato de presentación estadístico.


1 Regla: desecha toda duda.

A pesar de que no tengas ni idea de estadística y se te ha pedido que revises la robustez estadística de una investigación deja de lado toda ambivalencia, porque ahora tu eres el experto y dsempeñando este rol tienes que dar tu opinión con autoridad.

2 Regla: evita pronunciamientos desapasionados

Uno de los errores frecuentes cuando haces comentarios de experto es hacer observaciones que pueden ser falseadas. Tienes que evitar en la medida de lo posible expresiones como "yo creo" o "se puede mostrar que" porque dichos pronunciamientos pueden ser falseados y revelarse que tus creencias estan equivocadas. Es mucho más deseable que utilices expresiones como "yo siento" o "no confío" porque nadie puede rebatir la veracidad de tus convicciones y sentimientos. Otra forma de hacer que tus comentarios como revisor suenen autoritarios es utilizar expresiones vicarias de tipo "esta comúnmente aceptado que el procedimiento A es invalido" en lugar de " el procedimiento A es estadísticamente invalido"

3 Regla: envia tus comentarios tan tarde como sea posible

Es acosejable enviar tus comentarios lo más tarde posible preferiblemente después del segundo recordatorio de la editorial. Esto retrasara el proceso editório y creará un aire de frustación que podrás explotar más tarde. Primero porque esto dará la impresión de que estas realmente ocupado, revisando otros artículos, y que has dado el suficiente escrutinio al escrito durante meses. Otra estrategia para aumentar tu reputación entre los editores es mandar una gran cantidad de artículos y rechazar sus solicitudes para que revises. Esto indicará que no tienes tiempo para distraerte de tu ciencia revisando artículos de otros.

4 Regla: el estudio con una muestra poco rerpesentativa

Si eres afortunado los autores  del artículo basaran su inferencias en una muestra poblacional de menos de 16 sujetos. Por lo que tendras que decir: "este articulo se rechaza por la pequeña muestra" Pero, sin embargo, estate preparado para esta replica: "queremos agradecer al revisor sus comentarios sobre el tamaño de la muestra poblacional pero sus comentarios son estadisticamente erróneos porque un resultado significativo controlado por falsos positivos basado en una pequeña muestra tiene un efecto de tratamiento mayor que el resultado equivalente para una muestra mayor"  Por lo que tendrás que decir: "los autores han equivocado mi argumentación aquí. El hecho de que un resultado significativo con una pequeña muestra es mucho más importante que un resultado con una muestra mayor ignora que es posible que haya más outliers" Si la discusión continua es preferible que vayas a la regla 6

5 Regla: el estudio con una muestra muy representativa

Si el estudio supera los 32 sujetos puedes intentar un argumento menos comun pero igual de potente.

"Los autores tienen una gran muestra pero puede que no hayan oido hablar de la falcia de la clasica inferencia"

6 Regla: asunciones no sostenibles

Si la muestra cae entre 16 y 32 sujetos declara que el articulo viola las asunciones parametricas de los tests

7 Regla: cuestiona la validez

Llegados a este punto es mejor que cuestiones los fundamentos del test estadístico

8 Regla: explota el pensamiento supersticioso

Tienes que destilar un aire defensivo citando artículos que critican el análisis de los tests en cuestión

9 Regla: subraya procedimientos olvidados

Antes de pasar a nuestro último recurso de la regla 10 debes señalar omisiones de la práctica usual

10 Regla: el último recurso

Si todo lo demás falla,  la siguiente crítica seguro que llevará a un rechazo del artículo
Debes decir: "Aunque los autores dan una interpretación factible y el test estadístico es válido no puedo recomendar este artículo para publicación. El articulo debe ser publicado en un foro más especializado"


No he podido dar un tratamiento mas completo  de sintesis de este comentario tecnico-ironico por eso recomiendo a los lectores que se dirigan al articulo original de Karl Friston publicado en Neuroimage que no estamos seguro si ha pasado por dichas reglas.


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Friston, K. (2012). Ten ironic rules for non-statistical reviewers NeuroImage DOI: 10.1016/j.neuroimage.2012.04.018