# Guía del docente: Análisis de residuos ciegos y penalización de búsqueda

Curso: Diseño experimental, inferencia y reproducibilidad

Tiempo sugerido: 55–75 minutos

## Objetivo

Los alumnos tratan el cegamiento, la incertidumbre correlacionada, la recuperación de inyecciones y la corrección de multiplicidad como una sola cadena de evidencia, en lugar de advertencias opcionales a posteriori.

## Preparación

- Define la decisión de análisis antes de revelar el resultado modelado.
- Prepara un caso de inyección fallida.
- Distingue la probabilidad local de la familiar.

## Movimientos de facilitación

- Pregunta qué decisiones se tomaron antes de desciegar el ciego.
- No permitas que el recuento de ensayos borre la sistemática compartida.
- Requiere una declaración de decisión incluso para un residuo interesante.

## Comprobaciones de ideas erróneas

- **Suficientes ensayos repetidos eliminan toda incertidumbre.** El ruido independiente promedia hacia abajo; el sesgo correlacionado y el error del modelo requieren controles o límites separados.
- **Un pequeño valor p local demuestra el mecanismo preferido.** La multiplicidad de búsqueda cambia la sorpresa, y la atribución de mecanismos requiere predicciones y controles discriminatorios.

## Accesibilidad y participación

- Traduce probabilidades en frecuencias sin exagerar la certeza.
- Proporciona el árbol de decisiones en forma de texto y diagrama.
- Permite el soporte de hojas de cálculo o calculadoras para la combinación de incertidumbres.

## Evidencia de aprendizaje

- Una decisión de análisis congelado
- Una explicación correcta del error correlacionado
- Una conclusión consciente de la inyección y la multiplicidad

## Ampliación

Diseñar una replicación preregistrada en dos laboratorios con un protocolo de inyección compartido y equipos de análisis independientes.

## Límite de la evidencia

Regla de evidencia: distingue cálculo, inferencia dependiente del modelo, observación experimental y afirmación sin resolver en cada respuesta.