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name: review-research description: > Realizar una revisión por pares de la metodología de investigación, el diseño experimental y la calidad del manuscrito. Cubre la evaluación metodológica, la idoneidad estadística, la evaluación de reproducibilidad, la identificación de sesgos y la retroalimentación constructiva. Usar al revisar un manuscrito, preimpresión o informe de investigación interno, evaluar una propuesta de investigación o protocolo de estudio, valorar la calidad de la evidencia detrás de una afirmación, o revisar un capítulo de tesis o sección de disertación. locale: es source_locale: en source_commit: 6f65f316 fence_basis_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: 2026-03-16 license: MIT allowed-tools: Read Grep Glob WebFetch metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: review complexity: advanced language: natural tags: peer-review, methodology, research, reproducibility, bias, manuscript

Revisar Investigación

Realizar una revisión por pares estructurada del trabajo de investigación, evaluando la metodología, las elecciones estadísticas, la reproducibilidad y el rigor científico general.

Cuándo Usar

• Revisar un manuscrito, preimpresión o informe de investigación interno
• Evaluar una propuesta de investigación o protocolo de estudio
• Valorar la calidad de la evidencia detrás de una afirmación o recomendación
• Proporcionar retroalimentación sobre el diseño de investigación de un colega antes de la recolección de datos
• Revisar un capítulo de tesis o sección de disertación

Entradas

• Obligatorio: Documento de investigación (manuscrito, informe, propuesta o protocolo)
• Obligatorio: Contexto de campo/disciplina (afecta los estándares metodológicos)
• Opcional: Directrices de la revista o el lugar (si se revisa para publicación)
• Opcional: Materiales suplementarios (datos, código, apéndices)
• Opcional: Comentarios previos de revisores (si se revisa una revisión)

Procedimiento

Paso 1: Primera Lectura — Alcance y Estructura

Leer el documento completo una vez para comprender:

1. Pregunta de investigación: ¿Está claramente formulada y es específica?
2. Afirmación de contribución: ¿Qué es novedoso o nuevo?
3. Estructura general: ¿Sigue el formato esperado (IMRaD u otro específico del lugar)?
4. Adecuación del alcance: ¿Es el trabajo apropiado para la audiencia/lugar objetivo?

## Evaluación de Primera Lectura
- **Pregunta de investigación**: [Clara / Vaga / Ausente]
- **Afirmación de novedad**: [Formulada y respaldada / Exagerada / Poco clara]
- **Estructura**: [Completa / Secciones faltantes: ___]
- **Adecuación del alcance**: [Apropiada / Marginal / No apropiada]
- **Recomendación tras primera lectura**: [Continuar revisión / Preocupaciones mayores a señalar]

Esperado: Comprensión clara de las afirmaciones y contribución del artículo. En caso de fallo: Si la pregunta de investigación sigue sin estar clara tras una lectura completa, anótelo como preocupación mayor y continúe.

Paso 2: Evaluar la Metodología

Evaluar el diseño de la investigación según los estándares del campo:

Investigación Cuantitativa

• Diseño del estudio apropiado para la pregunta de investigación (experimental, cuasiexperimental, observacional, encuesta)
• Tamaño muestral justificado (análisis de potencia o justificación práctica)
• Método de muestreo descrito y apropiado (aleatorio, estratificado, por conveniencia)
• Variables claramente definidas (independientes, dependientes, de control, de confusión)
• Instrumentos de medición validados y fiabilidad reportada
• Procedimiento de recolección de datos reproducible a partir de la descripción
• Consideraciones éticas abordadas (aprobación IRB/comité ético, consentimiento)

Investigación Cualitativa

• Metodología explícita (teoría fundamentada, fenomenología, estudio de caso, etnografía)
• Criterios de selección de participantes y saturación discutidos
• Métodos de recolección de datos descritos (entrevistas, observaciones, documentos)
• Posicionamiento del investigador reconocido
• Estrategias de rigor reportadas (triangulación, verificación con participantes, pista de auditoría)
• Consideraciones éticas abordadas

Métodos Mixtos

• Justificación del diseño mixto explicada
• Estrategia de integración descrita (convergente, explicativo secuencial, exploratorio secuencial)
• Tanto el componente cuantitativo como el cualitativo cumplen sus respectivos estándares

Esperado: Lista de verificación metodológica completada con observaciones específicas para cada elemento. En caso de fallo: Si falta información metodológica crítica, señálelo como preocupación mayor en lugar de asumir.

Paso 3: Valorar las Elecciones Estadísticas y Analíticas

• Métodos estadísticos apropiados para el tipo de datos y la pregunta de investigación
• Supuestos de las pruebas estadísticas verificados y reportados (normalidad, homocedasticidad, independencia)
• Tamaños del efecto reportados junto con los valores p
• Intervalos de confianza proporcionados donde sea apropiado
• Correcciones por comparaciones múltiples aplicadas cuando sea necesario (Bonferroni, FDR, etc.)
• Manejo de datos faltantes descrito y apropiado
• Análisis de sensibilidad realizados para supuestos clave
• Interpretación de resultados coherente con el análisis (sin exagerar los hallazgos)

Señales de alerta estadísticas comunes:

• Indicadores de p-hacking (muchas comparaciones, reporte selectivo, "marginalmente significativo")
• Pruebas inapropiadas (t-test en datos no normales sin justificación, pruebas paramétricas en datos ordinales)
• Confundir significancia estadística con significancia práctica
• Sin reporte de tamaño del efecto
• Hipótesis post-hoc presentadas como a priori

Esperado: Elecciones estadísticas evaluadas con preocupaciones específicas documentadas. En caso de fallo: Si el revisor carece de experiencia en un método específico, reconózcalo y recomiende un revisor especialista.

Paso 4: Evaluar la Reproducibilidad

• Disponibilidad de datos declarada (datos abiertos, enlace al repositorio, disponible bajo solicitud)
• Disponibilidad del código de análisis declarada
• Versiones de software y entornos documentados
• Semillas aleatorias o mecanismos de reproducibilidad descritos
• Parámetros e hiperparámetros clave reportados
• Entorno computacional descrito (hardware, SO, dependencias)

Niveles de reproducibilidad:

Nivel	Descripción	Evidencia
Oro	Totalmente reproducible	Datos abiertos + código abierto + entorno en contenedor
Plata	Sustancialmente reproducible	Datos disponibles, análisis descrito en detalle
Bronce	Potencialmente reproducible	Métodos descritos pero sin compartir datos/código
Opaco	No reproducible	Detalle metodológico insuficiente o datos propietarios

Esperado: Nivel de reproducibilidad asignado con justificación. En caso de fallo: Si los datos no pueden compartirse (privacidad, datos propietarios), los datos sintéticos o el pseudocódigo detallado son alternativas aceptables — anote si se proporcionan.

Paso 5: Identificar Sesgos Potenciales

• Sesgo de selección: ¿Eran los participantes representativos de la población objetivo?
• Sesgo de medición: ¿Podría el proceso de medición haber distorsionado sistemáticamente los resultados?
• Sesgo de reporte: ¿Se reportan todos los resultados, incluidos los no significativos?
• Sesgo de confirmación: ¿Buscaron los autores solo evidencia que respaldara su hipótesis?
• Sesgo de supervivencia: ¿Se contabilizaron las abandonos, los datos excluidos o los experimentos fallidos?
• Sesgo de financiación: ¿Se divulga la fuente de financiamiento y podría influir en los hallazgos?
• Sesgo de publicación: ¿Es esta una imagen completa o podrían faltar resultados negativos?

Esperado: Sesgos potenciales identificados con ejemplos específicos del manuscrito. En caso de fallo: Si los sesgos no pueden evaluarse a partir de la información disponible, recomiende que los autores lo aborden explícitamente.

Paso 6: Redactar la Revisión

Estructurar la revisión de forma constructiva:

## Resumen
[2-3 oraciones resumiendo la contribución del artículo y su evaluación general]

## Preocupaciones Mayores
[Cuestiones que deben abordarse antes de que el trabajo pueda considerarse sólido]

1. **[Título de la preocupación]**: [Descripción específica con referencia a sección/página/figura]
   - *Sugerencia*: [Cómo podrían los autores abordar esto]

2. ...

## Preocupaciones Menores
[Cuestiones que mejoran la calidad pero no son fundamentales]

1. **[Título de la preocupación]**: [Descripción específica]
   - *Sugerencia*: [Cambio recomendado]

## Preguntas para los Autores
[Aclaraciones necesarias para completar la evaluación]

1. ...

## Observaciones Positivas
[Puntos fuertes específicos que vale la pena reconocer]

1. ...

## Recomendación
[Aceptar / Revisión menor / Revisión mayor / Rechazar]
[Breve justificación de la recomendación]

Esperado: La revisión es específica, constructiva y hace referencia a ubicaciones exactas en el manuscrito. En caso de fallo: Si la revisión se está alargando demasiado, priorice las preocupaciones mayores y anote los problemas menores en una lista resumida.

Validación

• Cada preocupación mayor hace referencia a una sección, figura o afirmación específica
• La retroalimentación es constructiva — los problemas están acompañados de sugerencias
• Los aspectos positivos reconocidos junto con las preocupaciones
• La evaluación estadística corresponde a los métodos de análisis utilizados
• La reproducibilidad está explícitamente evaluada
• La recomendación es coherente con la gravedad de las preocupaciones planteadas
• El tono es profesional, respetuoso y colegial

Errores Comunes

• Crítica vaga: "La metodología es débil" no es útil. Especifique qué es débil y por qué.
• Exigir un estudio diferente: Revise la investigación que se realizó, no la que usted habría realizado.
• Ignorar el alcance: Un artículo de conferencia tiene expectativas diferentes a un artículo de revista.
• Ad hominem: Revise el trabajo, no a los autores. Nunca haga referencia a la identidad del autor.
• Perfeccionismo: Ningún estudio es perfecto. Céntrese en las preocupaciones que cambiarían las conclusiones.

Habilidades Relacionadas

• review-data-analysis — enfoque más profundo en la calidad de los datos y la validación de modelos
• format-apa-report — estándares de formato APA para informes de investigación
• generate-statistical-tables — tablas estadísticas listas para publicación
• validate-statistical-output — verificación de resultados estadísticos