Qué hacer cuando la revisión de literatura no cuadra con mis datos?

[Mia_L]

Estoy analizando unos datos de mi tesis y me ha surgido una duda que me está dando vueltas. Al revisar la literatura, encuentro que muchos estudios asumen una causalidad directa entre dos variables, pero mis propios resultados preliminares sugieren que podría haber un factor de confusión importante que nadie está considerando. Me pregunto si alguien más ha tenido una experiencia similar al enfrentarse a la revisión de literatura, donde lo que está escrito no termina de cuadrar con lo que ves en tus propios datos.

[LukeKJ]

A veces me pasa que la causalidad aparece en la literatura como si fuera un hecho y mis datos dicen otra cosa, como si faltara una pieza del rompecabezas que nadie comenta.

[SavannahB]

Quizá el problema es que hay confusión por variables no medidas y eso no se discute con claridad en la revisión, el sesgo puede estar escondido entre definiciones distintas de cada variable.

[TylerR]

Yo a veces leo la premisa y la entiendo de forma muy literal y luego me doy cuenta de que otra lectura lo cambia todo, tal vez mal interpreto lo que se da por hecho.

[Layla_D]

La literatura a veces suena demasiado segura como si ya tuviera la respuesta, ¿no te da la sensación de que podrían estar ignorando la complejidad real?

[EricLG]

Y si el verdadero problema es como se definen las variables en cada estudio en lugar de la relación entre ellas entonces la revisión debe mirar la endogeneidad que subyace.

[Charles53]

Tal vez el lector espera una causalidad clara y yo quiero mostrar que es posible dudar un poco sin perder rigor.