La sección de método es, probablemente, la parte de una tesis doctoral en psicología o artículo científico que más quebraderos de cabeza genera a los estudiantes. No porque sea conceptualmente difícil, sino porque exige un nivel de detalle y precisión que no se practica en ninguna otra asignatura de la carrera. Mientras que en la introducción hay cierto margen para la narrativa y en la discusión se puede especular con cautela, el método no perdona: cada decisión tomada durante la investigación debe quedar documentada con suficiente claridad como para que otro investigador pueda replicar el estudio sin necesidad de contactar al autor.
Esta exigencia de reproducibilidad es lo que convierte al método en la columna vertebral de cualquier trabajo empírico. Un estudio con una introducción brillante pero un método vago es, en el mejor de los casos, difícil de evaluar y, en el peor, imposible de replicar. Los comités de tesis y los revisores de revistas lo saben, y por eso suelen ser especialmente rigurosos con esta sección. La buena noticia es que, una vez se entiende la lógica que subyace a cada apartado, escribir un buen método se convierte en un ejercicio más mecánico que creativo.
Participantes: más que una cifra
El apartado de participantes debe responder a varias preguntas fundamentales: cuántas personas participaron, cómo fueron seleccionadas, cuáles eran sus características demográficas relevantes y, si hubo abandonos o exclusiones, cuántos y por qué motivos. Según las normas APA 7, es necesario describir las características sociodemográficas que sean pertinentes para el estudio, lo cual varía según el tema de investigación. En un estudio sobre rendimiento académico universitario, la edad y el curso son imprescindibles. En un estudio clínico, el diagnóstico principal, la comorbilidad y la medicación actual pueden ser relevantes.
Un aspecto que muchos estudiantes olvidan es justificar el tamaño muestral. Ya no basta con decir "participaron 120 estudiantes de la Universidad X". Los revisores esperan ver un análisis de potencia estadística a priori que justifique por qué se reclutó ese número de participantes y no otro. Herramientas como G*Power facilitan este cálculo, y mencionarlo en el método demuestra que el diseño fue planificado con rigor. También conviene especificar el tipo de muestreo utilizado (por conveniencia, aleatorio, estratificado, por bola de nieve) porque esto tiene implicaciones directas para la generalización de los resultados.
Cuando la investigación implica poblaciones vulnerables o menores de edad, es imprescindible mencionar los procedimientos de consentimiento informado y la aprobación del comité de ética correspondiente. Estos datos no son un trámite burocrático sino un indicador de la calidad ética del estudio. Incluir el número de expediente o referencia del comité de ética aporta transparencia y credibilidad.
Instrumentos y materiales
Este apartado describe todas las herramientas utilizadas para medir las variables del estudio. Para cada instrumento psicométrico es necesario indicar el nombre completo (con la referencia de la versión original y de la adaptación utilizada, si es el caso), el número de ítems, el formato de respuesta (por ejemplo, escala Likert de 5 puntos desde "totalmente en desacuerdo" hasta "totalmente de acuerdo"), las dimensiones o subescalas que lo componen, y los índices de fiabilidad obtenidos tanto en estudios previos de validación como en la muestra del propio estudio.
Este último punto es especialmente importante y a menudo se pasa por alto. La fiabilidad no es una propiedad fija de un instrumento sino que varía según la muestra. Un cuestionario puede tener un alfa de Cronbach excelente en la muestra de validación original y uno mediocre en nuestra muestra particular, lo cual afecta directamente a la interpretación de los resultados. Reportar los coeficientes de fiabilidad obtenidos en la propia muestra (ya sea alfa de Cronbach, omega de McDonald o el coeficiente que corresponda) es una práctica que las normas APA 7 recomiendan explícitamente y que muchos tribunales de tesis valoran positivamente.
Si el estudio utiliza tareas experimentales, estímulos visuales, software específico para la presentación de estímulos (como PsychoPy o E-Prime) o aparatos de registro fisiológico, la descripción debe ser igualmente detallada. Incluir capturas de pantalla de las tareas experimentales o ejemplos de los estímulos utilizados puede ser muy útil, ya sea en el cuerpo del texto o en un anexo.
Procedimiento: el relato cronológico
El procedimiento es la narración paso a paso de lo que ocurrió durante la recogida de datos. Debe escribirse en pasado y en un orden que refleje la secuencia temporal real de los acontecimientos. Comienza habitualmente con el contacto inicial con los participantes o la institución colaboradora, continúa con la obtención del consentimiento informado, sigue con la descripción de las condiciones en que se administraron los instrumentos o se realizó la intervención, y termina con cualquier procedimiento de debriefing o seguimiento posterior.
Un error común es confundir el procedimiento con el diseño. El procedimiento describe lo que se hizo, mientras que el diseño describe la estructura lógica del estudio (experimental, cuasiexperimental, correlacional, longitudinal, etc.). Algunos autores prefieren incluir un subapartado específico para el diseño al inicio de la sección de método, lo cual ayuda al lector a situarse antes de entrar en los detalles procedimentales. En cualquier caso, es fundamental que el diseño quede claramente identificado, incluyendo las variables independientes y dependientes, los niveles de cada factor, y si hubo asignación aleatoria o no.
Cuando el estudio incluye una intervención o tratamiento, el procedimiento debe describir con precisión en qué consistió cada sesión, cuántas sesiones hubo, cuál fue su duración, quién las impartió y qué formación tenía esa persona. Si se compara con un grupo control, conviene especificar qué recibió ese grupo (lista de espera, tratamiento habitual, placebo activo) porque la interpretación de los resultados depende directamente de esta información.
Análisis de datos: transparencia metodológica
El último gran apartado del método describe los análisis estadísticos realizados y las decisiones que los motivaron. Debe incluir el software utilizado (SPSS, R, JASP, Mplus, etc.) con su número de versión, los análisis preliminares realizados (comprobación de supuestos, tratamiento de valores atípicos y datos perdidos), y los análisis principales vinculados a cada hipótesis o pregunta de investigación.
La tendencia actual en todas las ciencias de la salud, incluyendo la investigación en enfermería, apunta hacia una mayor transparencia en este apartado. Esto significa explicar no solo qué análisis se hicieron sino por qué se eligieron esos y no otros, qué criterios se usaron para tomar decisiones analíticas (por ejemplo, qué umbral se utilizó para considerar un valor atípico, o qué método se empleó para manejar los datos perdidos y por qué), y si se realizaron análisis complementarios de robustez o sensibilidad. También es cada vez más habitual incluir una referencia al pre-registro del estudio, si existe, o indicar explícitamente qué análisis fueron planificados a priori y cuáles fueron exploratorios.
Escribir una buena sección de método requiere paciencia y atención al detalle, pero el esfuerzo compensa. Un método bien escrito no solo facilita la evaluación y replicación del estudio, sino que también protege al investigador frente a críticas posteriores. Cuando un revisor pregunta "¿por qué hicieron esto así?", la respuesta debería estar ya en el método. Y cuando dentro de cinco años alguien quiera replicar o extender el estudio, debería poder hacerlo leyendo únicamente esa sección. Ese es el estándar al que debemos aspirar.