Protocolo para flujo de investigación reproducible

Esta es una plantilla/protocolo de carpetas de proyecto basada en el protocolo TIER (Integridad de Enseñanza en Investigación Empírica). TIER “promueve la integración de principios y prácticas relacionadas con la transparencia y la replicabilidad en el entrenamiento en investigación de los científicos sociales”. (más información en https://www.projecttier.org/).

La implementación de la reproducibilidad en este tipo de protocolos se basa en generar un conjunto de archivos auto-contenidos organizado en una estructura de proyecto que cualquier persona pueda compartir y ejecutar. En otras palabras, debe tener todo lo que necesita para ejecutar y volver a ejecutar el análisis.

El protocolo IPO sigue la lógica de TIER, pero con algunas innovaciones:

• intenta un modelo fácil de memorizar y relacionado con el flujo de trabajo de análisis (Input-Procesamiento-Output = IPO), donde el procesamiento se refiere a la preparación y análisis de datos.

• agrega una carpeta “Input”, que tiene un alcance más amplio que la carpeta “Datos” original en TIER, pero también otras posibles entradas, como imágenes externas y archivos de bibliografía.

• la carpeta de datos también se simplifica, incluyendo ahora solo una estructura “original” y “procesada”.

• modifica los archivos a .md/.Rmd (archivos Markdown) en lugar de .txt. Markdown es un lenguaje de texto con marcas mínimas de formato que luego se pueden convertir a otros formatos como pdf y / o html (por ejemplo, cuando se usa R / Rmarkdown). Pero, en el fondo, son simples archivos txt con solo otra extensión.

Archivos y estructura de carpetas

La estructura se detalla en el siguiente esquema:

├── input: información externa como datos, imágenes, .bib:
|   ├── data-orig: archivos de datos originales y metadatos disponibles
|   ├── data-proc: archivos de datos procesados
│   ├── imagenes
│   ├── bib: archivos de bibliografía
│   ├── prereg: archivos de pre-registro si están disponibles
|
├── procesamiento:
│   - preparacion.Rmd
│   - analisis.Rmd
│
├── output: tablas, gráficos y otras salidas del procesamiento.
│   ├── graphs
│   ├── tables
|
- readme.md : archivo general de introducción
- paper.md o paper.Rmd / paper.html / paper.pdf: el artículo/paper

Versiones de IPO:

Principios básicos

• orden: trabajar pensando en alguien que no esté familiarizado con el proyecto pueda entenderlo y reproducirlo sin mayores instrucciones que la referencia a este protocolo y otra información que esté en el archivo readme.md. O piense en usted dentro de 5 años: ¿podrá comprender y reproducir esto?

• comentar los códigos: registrar brevemente los motivos de cualquier decisión

• el código de preparación debería comenzar a cargando los datos originales y terminar guardando los datos procesados en la carpeta correspondiente (proc).

El flujo de trabajo asociado a estos principios se presenta en el siguiente esquema:

Ejemplo

Un ejemplo mínimo para probar la implementación del protocolo se puede bajar aquí

Notas

• como el entorno R / Rmarkdown permite combinar texto, análisis y resultados, las carpetas de procesamiento y output pueden resultar redundantes. Este es probablemente el caso de análisis e informes breves. Sin embargo, cuando se trabaja en un proyecto tipo artículo o tesis, es aconsejable separar input, procesamiento y output en aras del orden y la reproducibilidad a pesar de trabajar con Rmarkdown.

• para facilitar el trabajo en Rstudio, es posible que desee hacer de la carpeta del proyecto una carpeta Rproject. Esto hará que el directorio de trabajo se remita automáticamente a la raíz, además de activar otras funciones dentro de Rstudio. Para esto, en Rstudio simplemente vaya a Archivo-> Nuevo proyecto-> Directorio existente y apunte a la carpeta del proyecto. Esto creará un archivo con la extensión .Rproj que, al hacer clic, abrirá Rstudio con la carpeta del proyecto como raíz. De esta manera, evita generar directorios de trabajo individuales locales (el comando R setwd), que no facilitan la reproducibilidad. Si se logra entender por qué no se debe referir en el código a un directorio local (como con setwd), entonces está más cerca de entender el sentido de la reproducibilidad.

• además de tener una carpeta de proyecto donde está contenida toda la información, la clave técnica para trabajar dentro de esta estructura es guardar y cargar archivos ubicados en diferentes lugares a través de rutas relativas (relative paths), lo que permite conectar diferentes archivos dentro del mismo proyecto/carpeta. Por ejemplo, para cargar un archivo de datos desde la carpeta original desde el código preparacion.Rmd:

load("../input/data/original/data.csv")

Los caracteres ../ significan “un nivel más arriba” en la estructura de carpetas. En este caso, tomando como referencia una secuencia de comandos dentro de la carpeta procesamiento, debemos subir a la carpeta proyecto o raíz, y desde allí bajar a input/data/original/data.csv

• para guardar tablas y cualquier salida producida en R, utilice la función sink. Por ejemplo, para una tabla descriptiva stargazer dedata:

sink("output/tables/table1.txt")
stargazer(data, )
sink()

El sentido de esto es señalar primero en qué archivo guardar o “hundir” (sink) lo que viene a continuación, y dejar de guardar con sink ()

Luego, para llamar el archivo desde paper.Rmd:

<div><object data="output/tables/table1.txt"></object></div>

• para guardar gráficos, después de producir y ver el gráfico:

dev.copy(png,"output/graphs/graph1.png",width=600,
        height=600); dev.off()

Luego, para llamar al gráfico desde el archivo paper.Rmd:

![](output/graphs/graph1.png)