Logrando Significancia Estadística con Variables de Control y Sin Transparencia

Resumen ¿Con qué frecuencia dependen los artículos de efectos de supresión para sus hallazgos? ¿Con qué frecuencia divulgan este hecho? Por efectos de supresión, nos referimos a aumentos inducidos por variables de control en los tamaños de efecto estimados. Los investigadores generalmente scrutinizan los efectos de supresión ya que quieren la certeza de que los autores tienen una fuerte explicación para ellos, especialmente cuando la significancia estadística del hallazgo clave depende de ellos. En un reanálisis de estudios observacionales de una revista líder, encontramos que más del 30% de los artículos dependen de efectos de supresión para la significancia estadística. Aunque los aumentos en las estimaciones clave de efecto al incluir variables de control son, por supuesto, potencialmente justificados, ninguno de los artículos los justifica o los divulga. Estos hallazgos pueden señalar un vacío en el proceso de revisión: las revistas están aceptando artículos que dependen de efectos de supresión sin que los lectores, revisores o editores sean conscientes.