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paper_slug: NNNN-slug
frozen_at: ""          # timestamp ISO — lo rellena preregister_hypothesis al congelar
content_hash: ""       # hash del contenido congelado — lo rellena preregister_hypothesis
status: draft          # draft -> frozen (preregister_hypothesis lo pasa a frozen; tras congelar NO se edita)
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> **⚠️ ESTE DOCUMENTO SE CONGELA ANTES DE MIRAR LOS DATOS (anti-HARKing).**
> El plan de análisis se fija aquí *antes* de ejecutar el experimento. Una vez congelado
> (`status: frozen`, con `frozen_at` + `content_hash`), **no se edita**. Inventar o ajustar
> la hipótesis después de ver los resultados (HARKing) invalida el paper. Si el plan cambia
> tras ver datos, eso es análisis exploratorio y se reporta como tal, no como confirmatorio.

# Pre-registro — {{título del paper}}

## 1. Pregunta de investigación

<!-- La pregunta concreta, en una frase. Debe poder responderse con un experimento. -->

## 2. Hipótesis

<!-- Falsable (Popper): una predicción que PODRÍA fallar. -->

- **H0 (nula):** <!-- no hay efecto / no hay diferencia. Es lo que el test intenta rechazar. -->
- **H1 (alternativa):** <!-- el efecto esperado, con dirección si la hay. -->

## 3. Variables

- **Independiente(s):** <!-- lo que se manipula. -->
- **Dependiente(s):** <!-- lo que se mide (la métrica de resultado). -->
- **Control:** <!-- lo que se mantiene fijo / se cubre estadísticamente. -->

## 4. Diseño

<!--
- N: tamaño de muestra (y justificación / power analysis si aplica).
- Condiciones / grupos.
- Muestreo y aleatorización.
- Criterios de inclusión / exclusión de datos (definidos AHORA, no después).
-->

## 5. Plan de análisis

<!--
El plan estadístico EXACTO, decidido antes de ver los datos:
- Test estadístico concreto (p.ej. t-test de Welch, Mann-Whitney U, regresión...).
- Métrica de effect size (p.ej. Cohen's d, diferencia de medias, odds ratio).
- Criterio de decisión (umbral alpha, qué resultado confirma/refuta H1).
- Corrección por comparaciones múltiples (p.ej. Holm-Bonferroni) si hay >1 contraste.
- Manejo de supuestos (normalidad, varianzas) y qué se hace si no se cumplen.
-->

## 6. Predicción cuantitativa

<!--
La predicción numérica concreta que el experimento pondrá a prueba.
P.ej. "esperamos d >= 0.5 con IC95% que no cruza 0" o "una reducción >= 15% en la métrica X".
Cuanto más específica, más falsable.
-->