Desglosando la Sección de Métodos – El Corazón de la Replicabilidad

Casi siempre, al abordar la escritura de un manuscrito científico, mi punto de partida es la sección de Métodos. Para mí, es la parte que fluye con mayor naturalidad. Y no estoy sola en esta perspectiva: una encuesta realizada por Ramírez-Castañeda (2020) a 49 académicos colombianos en ciencias naturales reveló que muchos de ellos también consideran esta sección como la más sencilla de redactar. Esto se debe, probablemente, a que se compone de afirmaciones concretas y directas sobre lo que se hizo, cómo se seleccionaron los sujetos, cómo se recopilaron los datos y cómo se analizaron posteriormente, sin gran necesidad de interpretación o extrapolación.

No obstante, la sección de Métodos sigue un orden riguroso para presentar estos hechos al lector. Al igual que con cualquier texto bien estructurado, la información debe fluir de lo más general a lo más específico. Sorprendentemente, no todos los autores siguen esta lógica, lo que puede generar confusión en el lector y dificultar la replicabilidad.

Recuerda siempre que el objetivo primordial de la sección de Métodos es la replicabilidad. Cada detalle, cada paso que describas, debe permitir a otro investigador con recursos y entrenamiento similares repetir tu estudio exactamente como lo hiciste tú. Si alguien no puede replicarlo basándose en tu descripción, la sección de Métodos necesita más detalle.

A continuación, compartiré cómo organizo las secciones de Métodos de los artículos que he escrito sobre mi investigación con monos aulladores, un enfoque que puedes adaptar a tu propio campo.

1. El "Dónde": Ubicación del Estudio

Comienzo por indicar la ubicación del sitio de estudio. ¿Dónde se llevó a cabo el trabajo de campo? Es crucial incluir las coordenadas geográficas precisas del sitio. Si es relevante y visualmente útil, puedes incorporar un mapa de la ubicación general, y quizás uno más detallado del sitio de estudio junto con la distribución de los sujetos de investigación dentro de este (ver la Figura 1, de Van Belle y Di Fiore, 2022, como ejemplo de figura compuesta). Si aplica a tu estudio, incluye en el texto información esencial sobre el sitio: tamaño, tipo de vegetación dominante, clasificación climática, etc.

Figura 1: Ejemplo de una figura compuesta que muestra la ubicación del sitio de estudio y los sujetos de investigación.

2. El "Cuándo" y el "Quién": Duración, Selección y Consideraciones Éticas

Una vez establecido el "dónde", pasamos a explicar la duración del estudio y cómo se seleccionaron los sujetos. Si tu investigación implica observaciones repetidas de sujetos (por ejemplo, en estudios con animales o recolección de datos a lo largo de transectos), es fundamental especificar el cronograma de estas repeticiones. Resulta muy útil incluir, ya sea en el texto o en una tabla, el tiempo total dedicado a cada grupo de estudio o cada transecto. Esto permite al lector evaluar si el esfuerzo de recolección de datos pudo haber estado sesgado hacia grupos específicos.

Además de lo temporal y lo específico, es fundamental abordar las consideraciones éticas. No solo menciones la aprobación del comité de ética (¡lo cual es indispensable!), sino también cualquier otra consideración ética relevante. Por ejemplo, si trabajaste con animales, ¿se adhirieron a guías específicas de bienestar animal? Si trabajaste con humanos, ¿se obtuvo consentimiento informado y se garantizó la confidencialidad? Especifica el número de protocolo de aprobación de tu comité de ética.

La investigación en ciencias naturales, especialmente en campo, a menudo presenta desafíos inesperados (condiciones climáticas extremas, fallas de equipo, comportamiento impredecible de los sujetos). Si estos desafíos afectaron la consistencia de tu recolección de datos o llevaron a modificaciones en el protocolo, descríbelos con honestidad. Explicar estas situaciones y cómo las manejaste (o por qué no pudiste mitigarlas) añade credibilidad y transparencia a tu trabajo. La claridad aquí es clave para que los revisores comprendan el contexto de tus decisiones metodológicas.

3. El "Cómo": Protocolos de Recolección de Datos y Detalle de Materiales

Hasta ahora, hemos establecido el marco temporal y espacial de la recolección de datos. Es momento de adentrarse en los detalles de los protocolos específicos utilizados. Mi experiencia me dice que los proyectos de investigación a menudo involucran la recolección de diferentes conjuntos de datos, cada uno con su método y frecuencia particulares. Existen dos maneras principales de organizar la presentación de estos protocolos:

• Por Relevancia: Del protocolo más relevante para tu pregunta científica al menos relevante.

• Por Frecuencia: Del protocolo de recolección de datos más frecuente al menos frecuente.

  
  

Consideremos un ejemplo de mi propia investigación: Estudié el efecto de factores sociales y ecológicos que influyen en la participación de miembros del grupo (machos y hembras) en los episodios vocales en monos aulladores. Recopilé datos sobre: 1) quién participó en intervalos de 1 minuto durante el episodio vocal, 2) el comportamiento de todos los miembros del grupo en intervalos de 15 minutos durante el período de observación (seguimientos de día completo), 3) dos muestras fecales por individuo para análisis genéticos de paternidad y parentesco, y 4) datos de proximidad entre pares de individuos en intervalos de 15 minutos a lo largo del día.

En el primer escenario (por relevancia), comenzaríamos con los datos más pertinentes a la pregunta de investigación (por ejemplo, la participación en episodios vocales), seguidos por los escaneos de la conducta del grupo y datos de proximidad, y finalmente la recolección de muestras fecales. En el segundo escenario (por frecuencia), podríamos empezar con el comportamiento y datos de proximidad (recolectados cada 15 min), luego la participación en los episodios vocales (cada 1 min), y finalmente las muestras fecales (dos por individuo). Ambos enfoques son válidos; elige el que mejor se adapte a tu estudio y tu estilo de escritura, y que garantice la máxima claridad para el lector.

Un punto crucial: si recolectaste más tipos de datos de los que realmente utilizaste en el estudio que estás reportando, es mejor no mencionar los protocolos de recolección de esos datos no utilizados. Hacerlo solo confundirá al lector, que podría pensar que se ha presentado información por una razón específica y asumir que se ha perdido algo.

Cuando menciones equipos, kits de laboratorio, reactivos o software especializados, asegúrate de proporcionar la información completa: nombre del fabricante, ciudad y país de origen. Esto permite a otros investigadores adquirir exactamente los mismos materiales o programas. Por ejemplo: 'Las muestras de ADN fueron extraídas utilizando el kit QIAamp DNA Mini Kit (Qiagen, Hilden, Alemania)'.

4. Subsecciones y Consistencia: Organizando la Información

Es muy común y recomendable que los autores utilicen subencabezados para organizar la sección de Métodos. Ejemplos comunes incluyen: "Sitios y Sujetos de Estudio", "Recolección de Datos", "Análisis de Datos", "Análisis Genéticos" (o cualquier otro análisis especializado), y "Análisis Estadísticos".

Al utilizar estas subsecciones, asegúrate de dividir la información de manera lógica y coherente. Por ejemplo, si tienes subencabezados para "Recolección de Datos" y "Análisis de Datos", no incluyas explicaciones sobre los criterios de inclusión de datos en los análisis dentro de la sección de "Recolección de Datos", ya que esto es, técnicamente, parte del procesamiento y análisis de datos. Si la información fluye mejor agrupando la recolección y el análisis, asegúrate de usar un subencabezado que lo indique claramente (ej., "Recolección y Análisis de Datos").

La sección de Análisis de Datos debe explicar de manera ordenada cómo los datos en bruto fueron procesados y transformados en las variables que se incluirán en los modelos estadísticos. Si acuñas un término específico para alguna de estas variables (ej., "porcentaje de vocalización mutuo"), utiliza este mismo término de manera consistente a lo largo de todo el documento. Cambiarlo por sinónimos (ej., "vocalizar en pareja") solo por variación no es recomendable, ya que los lectores podrían interpretarlo como una variable diferente que no ha sido explicada.

Además, no se recomienda el uso excesivo de abreviaturas no convencionales. Como investigador y autor, habrás interiorizado estas abreviaturas y estarás completamente familiarizado con su significado, pero para el lector puede ser la primera vez que se encuentra con ellas, lo que le obliga a memorizar su significado y obstaculiza su comprensión fluida. Por lo tanto, cuando no sea estrictamente necesario, es mejor evitar introducir nuevas abreviaturas.

5. El "Cómo se Prueba": Análisis Estadísticos

Finalmente, en la sección de Análisis Estadísticos, es imperativo incluir el software utilizado para los análisis, junto con sus citas apropiadas. Los modelos estadísticos pueden ser muy complejos, así que describe claramente:

• Qué se evaluó con cada modelo.

• Cuál fue la variable de respuesta y cuáles las variables predictoras.

• Si hubo interacciones entre las variables predictoras.

• Si el modelo incluyó variables aleatorias y de control.

Puede ser muy constructivo incluir una tabla que esquematice estos modelos. Si no es viable en el manuscrito principal, considera añadirla en material suplementario, quizás incluso en formato de scripts de R (si utilizas R) para que otros estudiantes y colegas puedan visualizar cómo se construyeron los modelos.

Adicionalmente, resulta sumamente constructivo incluir una tabla con las estadísticas descriptivas de las variables predictoras utilizadas en los modelos. Esta práctica ofrece al lector toda la información relevante de manera concisa y fácilmente digerible, evitando alargar el texto. Como ejemplo, la Figura 2 muestra una tabla extraída de una de mis publicaciones (Van Belle & Estrada 2020), que resume las estadísticas descriptivas de las variables empleadas en los modelos estadísticos.

Figura 2: Ejemplo de una tabla que resuma las estadísticas descriptivas de los variables usados en los modelos.  

La sección de Métodos debe redactarse utilizando verbos en tiempo pasado, ya que describe acciones que ya fueron ejecutadas. Tradicionalmente, la voz pasiva ('Se recolectaron las muestras...') ha dominado la sección de Métodos para mantener la objetividad. Sin embargo, cada vez más revistas y guías de estilo fomentan el uso de la voz activa ('Nosotros recolectamos las muestras...' o 'El equipo recolectó las muestras...') cuando esto mejora la claridad y la concisión, sin sacrificar la objetividad.

Referencias

Ramírez-Castañeda V. 2020. Disadvantages in preparing and publishing scientific papers caused by the dominance of the English language in science: The case of Colombian researchers in biological sciences. PLoS ONE 15(9): e0238372. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238372

Van Belle S, Estrada A. 2020. The influence of loud calls on intergroup spacing mechanism in black howler monkeys (Alouatta pigra). International Journal of Primatology 41, 265–286. https://doi.org/10.1007/s10764-019-00121-x

Van Belle S, Di Fiore A. 2022. Dispersal patterns in black howler monkeys (Alouatta pigra): Integrating multiyear demographic and molecular data. Molecular Ecology 31(1):391-406. https://doi.org/10.1111/mec.16227