«Necesitamos un estadístico» es una frase que se dice en muchos departamentos y que casi nunca describe el problema. A veces lo que hace falta es una persona en plantilla; muchas otras veces lo que hace falta es que alguien lea los borradores antes de enviarlos, o que los doctorandos sepan cuándo su diseño no aguanta lo que quieren concluir. Son necesidades distintas y se resuelven con cosas distintas.
Escribo esto desde el lado de quien vende una de las cuatro opciones, así que asume el sesgo y júzgalo por lo que dice de las otras tres. He intentado que las pegas de la mía sean las más largas de la lista, porque son las que mejor conozco.
Antes de elegir, mide tres cosas
Ninguna de las cuatro opciones es mejor en abstracto. La decisión depende de tres números que probablemente no tengas apuntados y que se consiguen en una tarde preguntando por correo:
- Volumen. Cuántos manuscritos con análisis cuantitativo salen del departamento al año, y cuántas tesis se defienden.
- Ritmo. ¿Es un goteo constante o son picos? Un departamento que concentra ocho envíos en marzo y otros ocho en septiembre tiene un problema de capacidad puntual, no de plantilla.
- Tipo de trabajo. ¿Lo que falta es diseñar análisis, ejecutarlos, revisar lo ya hecho o enseñar a hacerlo? Son cuatro trabajos distintos y muy poca gente hace los cuatro bien.
Añade una cuarta pregunta, que es la que decide más de lo que parece: ¿los datos pueden salir del centro? Si trabajas con historias clínicas o con menores, la respuesta condiciona todo lo demás y probablemente descarte media lista.
Opción 1: contratar a un metodólogo en plantilla
Es la solución que todo el mundo quiere y la que menos veces se consigue. Cuando se consigue, funciona muy bien.
Lo que gana. Alguien que aprende tu campo, tus instrumentos y tus bases de datos, y que a los dos años vale el doble que el primer día. Disponibilidad continua, sin expediente por consulta. Gobernanza del dato: los datos no salen del centro. Y docencia interna, que es un efecto secundario muy infravalorado: un metodólogo en plantilla acaba formando a los doctorandos por ósmosis.
Lo que cuesta de verdad. El coste no es el salario, es el salario más la cotización, más el espacio, más el tiempo de gestión de la plaza. Y sobre todo el plazo: entre que se aprueba la plaza y la persona empieza pueden pasar de nueve meses a dos años, según el centro y la figura contractual. Si tu problema es el manuscrito que sale en noviembre, esta opción no lo resuelve.
Las dos pegas de las que no se habla. La primera es el riesgo de persona única: si toda la capacidad metodológica del departamento vive en una cabeza y esa cabeza se va, se jubila o se pone de baja, vuelves a cero con menos margen que antes. La segunda es de carrera, y es más seria: un técnico metodológico que solo da servicio no acumula publicaciones propias, y sin publicaciones propias no promociona. O le das autoría cuando le corresponde y espacio para su propia línea, o en tres años se va a otro sitio. He visto ese ciclo completo dos veces.
Cuándo sí. Departamentos grandes, con flujo continuo, con datos que no pueden salir y con capacidad real de crear la plaza. Si cumples las cuatro, esta es la mejor opción y las otras tres son parches.
Opción 2: formación
Talleres, seminarios, cursos de la escuela de doctorado. Es la opción más barata por cabeza y la que peor fama tiene, en parte con razón.
Lo que gana. Escala: veinte personas por el precio de una consulta. Cambia hábitos cuando se hace bien. Y es la única opción que ataca la causa en lugar del síntoma, porque la persona que aprende a justificar su tamaño muestral lo va a hacer también en el proyecto siguiente.
Lo que falla casi siempre. La formación sin tarea inmediata no se transfiere. Un taller de modelos mixtos en octubre, para alguien que va a necesitar modelos mixtos en abril, es un taller perdido: en abril tendrá que volver a mirarlo todo. La regla práctica es dar la formación cuando la gente tiene los datos delante, no cuando encaja en el calendario del departamento. Un curso general de «estadística avanzada» a un grupo heterogéneo es la forma más fiable de gastar un presupuesto de formación sin que cambie nada.
Y una limitación estructural. La formación no arregla un diseño ya ejecutado. Si los datos están recogidos y la asignación no era aleatoria, ningún taller convierte eso en un ensayo. Para los manuscritos que están en marcha ahora mismo, la formación llega tarde por definición.
Cuándo sí. Para doctorandos, siempre, y cuanto antes en su recorrido mejor. Y para necesidades concretas que se pueden practicar el mismo día: preparar la base de datos, reportar en APA 7, hacer una revisión sistemática. Ahí el retorno es alto y barato.
Opción 3: consultoría externa
Es lo que yo hago, así que aquí voy a ser especialmente duro.
Lo que gana. Absorbe picos sin crear plaza. Coste cerrado y previsible, que es lo que necesita un presupuesto. Y una mirada de fuera que a veces vale más que el análisis: quien no ha vivido dentro de tu proyecto ve los agujeros que el equipo ya no ve, porque lleva tres años mirándolos.
Lo que falla. El primer día no conoce tu instrumento, ni tu población, ni la discusión teórica en la que estás metido, y ese aprendizaje lo pagas tú en forma de reuniones. La curva se amortiza si la relación dura; si contratas a un proveedor distinto cada año, la pagas entera cada año.
El error de calendario, que es el grande. La mayoría de la consultoría se contrata tarde: con los datos recogidos y el manuscrito escrito. En ese punto, el margen es casi nulo. Nadie puede convertir un diseño transversal en uno longitudinal, ni recuperar la variable que no se midió. Contratar en fase de diseño cuesta menos dinero y vale muchísimo más, y sin embargo casi nadie lo hace, porque en fase de diseño el problema todavía no duele.
El riesgo de dependencia. Si el proveedor entrega resultados y no entrega sintaxis, el departamento no aprende nada y el año siguiente vuelve a estar igual. Pide el código siempre. Un servicio que no te deja la sintaxis reproducible te está vendiendo un resultado, no una capacidad, y a los dos años lo notas.
Y el punto de la autoría. Hay que decidirlo al principio. Si quien analiza participa en el diseño, interpreta y escribe, cumple criterios de autoría en la mayoría de revistas; si ejecuta un plan ya definido, va en agradecimientos. Las dos cosas son legítimas. Lo que genera conflictos es no haberlo hablado hasta que el manuscrito está terminado.
Cuándo sí. Picos, decisiones de diseño con consecuencias caras, revisión previa al envío y respuesta a revisores. Y como puente mientras se crea una plaza que va a tardar dos años.
Opción 4: herramientas
Calculadoras, comprobadores automáticos, generadores de tablas, revisores con IA. La capa más barata y la más malentendida en las dos direcciones.
Lo que gana. Está disponible a las once de la noche del domingo, que es cuando la gente escribe. Cubre bien todo lo mecánico y lo mecánico es mucho más de lo que parece: la mitad de los artículos de psicología con contraste de hipótesis publicados entre 1985 y 2013 contenía al menos un valor p inconsistente con su estadístico y sus grados de libertad, y uno de cada ocho una inconsistencia lo bastante grave como para afectar a la conclusión (Nuijten et al., 2016). Eso lo caza una comprobación automática en segundos.
Lo que no hace. Una herramienta no decide el diseño ni interpreta un resultado en su contexto teórico. Y automatizar un análisis equivocado no lo mejora: lo hace más rápido, más bonito y más difícil de discutir, porque ahora viene con tabla en APA 7. El riesgo real de esta capa no es que falle, es que dé confianza donde no toca.
Cuándo sí. Siempre, como suelo, y nunca como techo. En este sitio tienes gratis la verificación de referencias contra Crossref, PubMed, OpenAlex y Semantic Scholar, el formateador de resultados en APA 7 y el revisor de artículos con IA, que devuelve las objeciones de dos revisores simulados antes de que las escriba el de verdad. Son un buen primer filtro para un departamento entero y no cuestan nada.
Lo que ninguna de las cuatro arregla del todo
Hay un problema de fondo que conviene tener presente antes de firmar nada, porque relativiza la promesa de todas las opciones, incluida la mía.
Silberzahn et al. (2018) repartieron el mismo conjunto de datos y la misma pregunta —¿los árbitros de fútbol sacan más tarjetas rojas a los jugadores de piel más oscura?— entre 29 equipos independientes, 61 analistas en total. Los enfoques analíticos variaron enormemente y los tamaños del efecto estimados fueron de 0,89 a 2,93 en odds ratio, con una mediana de 1,31. Veinte equipos (69 %) encontraron un efecto positivo significativo y nueve (31 %) no encontraron relación significativa. Mismos datos, misma pregunta, analistas competentes.
La conclusión que saco de ahí no es «da igual quién analice». Es que lo que hay que comprar no es «la respuesta correcta», que muchas veces no existe como número único, sino decisiones declaradas y defendibles: que esté escrito por qué se eligió ese modelo, qué alternativas se descartaron y qué pasa con el resultado si se hubieran tomado otras. Eso se consigue con pre-registro, con sintaxis reproducible y con una segunda persona que discuta las decisiones antes de que se conviertan en resultados. Si el pre-registro te suena a papeleo, en pre-registro en OSF paso a paso está el procedimiento completo, y son quince minutos.
La mezcla realista, por tamaño
Nadie elige una sola opción. Estas son las combinaciones que veo funcionar:
- Grupo pequeño (hasta ~10 personas, pocos envíos al año). Herramientas de base, una norma interna de revisión cruzada entre compañeros —gratis y sorprendentemente eficaz— y consultoría externa solo para picos y para decisiones de diseño caras. La plaza no sale a cuenta y la formación específica llega mejor desde fuera.
- Línea de investigación o grupo mediano. Herramientas, un taller anual encajado con el calendario real de los doctorandos, y un acuerdo externo con importe cerrado que cubra revisión previa y respuesta a revisores para todo el mundo. Aquí es donde un bono anual para el grupo o la línea suele salir más barato que pagar consultas sueltas, y sobre todo más barato en trámite: un expediente al año en lugar de uno por manuscrito.
- Departamento grande con flujo continuo y datos sensibles. Plantilla, sin duda, más herramientas. La consultoría externa se queda para lo que la plantilla no cubre: picos, segundas opiniones y las áreas metodológicas concretas en las que esa persona no es especialista, que las hay siempre.
Cómo saber si el apoyo está funcionando
Si vas a gastar dinero en esto, mide antes y mide después. Cuatro indicadores, todos accesibles sin encuestar a nadie:
- Meses medios desde el primer envío hasta la aceptación.
- Número medio de revistas por artículo publicado.
- Proporción de rechazos de escritorio sobre el total de rechazos. Si baja, está mejorando la elección de revista; si no se mueve, el problema no era metodológico.
- Cuántas veces se repite la misma objeción entre manuscritos de personas distintas. Es el indicador que mejor detecta si el conocimiento se está quedando en el grupo o solo en la consulta puntual.
Un año de datos antes y un año después es suficiente para tener una conversación adulta en la junta de departamento. El desglose de por qué esos cuatro indicadores y no otros lo tengo en lo que cuesta un rechazo cuando lo mides a escala de grupo. Y si la conclusión acaba siendo contratar algo, el trámite administrativo —contrato menor, umbral del artículo 118, partida presupuestaria— está explicado en cómo contratar apoyo estadístico para tu grupo.
Referencias
- Nuijten, M. B., Hartgerink, C. H. J., van Assen, M. A. L. M., Epskamp, S., & Wicherts, J. M. (2016). The prevalence of statistical reporting errors in psychology (1985-2013). Behavior Research Methods, 48(4), 1205-1226. https://doi.org/10.3758/s13428-015-0664-2
- Silberzahn, R., Uhlmann, E. L., Martin, D. P., Anselmi, P., Aust, F., Awtrey, E., ... Nosek, B. A. (2018). Many analysts, one data set: Making transparent how variations in analytic choices affect results. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 1(3), 337-356. https://doi.org/10.1177/2515245917747646