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reproductibilidad

Reproductibilidad es la capacidad de obtener los mismos resultados a partir de los mismos datos y métodos, sin depender de la persona que ejecuta el análisis. En estas condiciones, si se ejecuta exactamente el código y se aplica el mismo conjunto de datos, se deberían obtener las mismas estimaciones, gráficos y conclusiones. La reproducibilidad es un componente central de la confianza en la ciencia y de la verificación de hallazgos.

La reproducibilidad se distingue de la replicabilidad, que se refiere a obtener resultados consistentes al repetir

La reproducibilidad depende de una gestión adecuada de datos y código: documentación detallada, versiones de software

Entre los obstáculos se cuentan datos incompletos o no disponibles, código no compartido, dependencias de software

Limitaciones: no siempre es posible reproducir resultados exactos debido a variaciones en el entorno de ejecución,

un
estudio
con
nuevos
datos,
muestras
o
experimentos.
Aunque
en
la
práctica
estos
términos
a
veces
se
usan
de
forma
intercambiable,
muchos
campos
mantienen
definiciones
distintas
para
distinguir
la
verificación
interna
(reproducción)
de
la
verificación
externa
(replicación).
y
el
uso
de
formatos
abiertos.
En
investigación
computacional,
disponer
del
código
fuente
y
de
las
configuraciones
necesarias
para
volver
a
ejecutar
el
análisis
es
fundamental.
Los
metadatos,
la
citación
de
datasets
y
la
trazabilidad
de
las
decisiones
analíticas
aumentan
la
transparencia.
difíciles
de
reproducir
y
restricciones
de
privacidad
o
derechos
de
autor.
Las
prácticas
de
ciencia
abierta,
preregistro,
repositorios
de
datos
y
contenedores
de
software
ayudan
a
superar
estos
problemas,
así
como
la
estandarización
de
protocolos
y
de
formatos
de
datos.
hardware,
aleatoriedad
y
versiones
de
software.
La
reproducibilidad
es
un
ideal
transversal
que
requiere
esfuerzo
sostenido,
recursos
y
una
cultura
de
verificación.