Reproducibilidad: por qué importa y qué tiene que ver con programar bien
En muchas áreas de investigación, los resultados no se producen de una sola vez. Se construyen a partir de datos, decisiones analíticas, ajustes, correcciones y vueltas atrás. En ese proceso, una pregunta aparece tarde o temprano: ¿otra persona podría obtener los mismos resultados siguiendo los mismos pasos? A esa posibilidad se la suele llamar reproducibilidad.
La reproducibilidad se refiere a la capacidad de repetir un análisis y llegar a los mismos resultados usando los mismos datos y los mismos procedimientos. No implica que los resultados sean universales ni definitivos, sino que el camino que llevó a ellos sea claro y verificable. En términos prácticos, un análisis reproducible permite entender qué se hizo, cómo se hizo y en qué orden.
La falta de reproducibilidad rara vez se debe a mala intención (aunque a veces ocurre). Más bien suele estar asociada a prácticas habituales pero poco sistemáticas: archivos de datos modificados sin registro, análisis hechos parcialmente en la consola, pasos intermedios que no se guardan, resultados copiados y pegados en documentos finales. Con el tiempo, incluso quien realizó el análisis puede perder la capacidad de reconstruirlo.
En este punto, la programación cumple un rol central. Trabajar con código permite dejar registro explícito de cada decisión. Un script puede cómo se cargaron los datos, qué transformaciones se aplicaron, qué modelos se ajustaron y cómo se produjeron los resultados, tanto tablas como gráficos. Ese registro no depende de la memoria ni de explicaciones posteriores. Está escrito y puede leerse, ya sea en texto plano usando un archivo RMarkdown o Quarto, o en los comentarios del propio código.
Las buenas prácticas de programación refuerzan esta lógica. Escribir código en scripts en lugar de hacerlo solo en la consola permite conservar el proceso completo. Usar nombres claros para objetos y funciones facilita la lectura. Agregar comentarios ayuda a entender por qué se tomó cierta decisión y no otra. Organizar el trabajo en proyectos mantiene juntos los datos, el código y los resultados. Todas estas prácticas apuntan a lo mismo: que el análisis pueda ser retomado y entendido.
La reproducibilidad también se beneficia de la separación entre datos crudos y datos procesados. Mantener una versión original de los datos y realizar todas las transformaciones mediante código evita errores difíciles de detectar. Si algo cambia en los datos de entrada (por ejemplo, si agregaste sujetos a tu toma de datos), el análisis puede volver a ejecutarse sin necesidad de rehacer pasos de forma manual.
Otro aspecto clave es la automatización. Cuando los resultados se generan a partir del código, no hace falta copiar valores de un lado a otro. Gráficos, tablas y estadísticas se producen directamente desde los scripts. Esto reduce errores y asegura que los resultados estén alineados con los datos y las decisiones actuales del análisis.
Herramientas como RStudio facilitan este enfoque. El trabajo con proyectos, el uso de scripts y la posibilidad de integrar código y texto en documentos reproducibles como RMarkdown permiten construir análisis que se ejecutan de principio a fin. El resultado es un trabajo más transparente, tanto para quien lo realiza como para quien lo lee.
La reproducibilidad no es un objetivo abstracto ni una exigencia externa. Tiene efectos muy concretos en el trabajo cotidiano. Ahorra tiempo cuando hay que corregir algo, permite retomar análisis después de semanas o meses y facilita el intercambio con otras personas. Incluso cuando el análisis no se va a compartir públicamente, trabajar de forma reproducible mejora la calidad del proceso.
Programar bien no garantiza por sí solo la reproducibilidad, pero crea las condiciones para que sea posible. Escribir código legible, ordenado y documentado convierte al análisis en un objeto que puede revisarse, discutirse y mejorarse. En ese sentido, las buenas prácticas de programación forman parte del trabajo científico tanto como la formulación de preguntas o la interpretación de resultados.
En los próximos textos de esta serie, vamos a seguir profundizando en herramientas concretas que ayudan a sostener esta forma de trabajar, desde la organización del código hasta el uso de control de versiones.