Module I · MVCP — Method Validation Case Protocol

Purpose of the protocol

Propósito del protocolo

MVCP transforms a raw dataset into a defensible analytical foundation. It determines what the dataset represents, what system it belongs to, which objective variables exist, how those objectives relate, which single primary objective governs the current execution, what variables are relevant to that objective, what questions can be answered, and which method families may be appropriate afterward.

MVCP transforma un dataset bruto en una base analítica defendible. Determina qué representa, a qué sistema pertenece, qué variables objetivo existen, cómo se relacionan esos objetivos, qué objetivo primario único gobierna la ejecución actual, qué variables son relevantes para ese objetivo, qué preguntas pueden responderse y qué familias de métodos podrían ser apropiadas después.

Central question: What does this dataset truly allow us to understand, within which system, under what conditions, and with what limits? Pregunta central: ¿Qué permite comprender realmente este dataset, dentro de qué sistema, bajo qué condiciones y con qué límites?

General architecture

Arquitectura general

Raw datasetDataset bruto

↓

Phenomenon definitionDefinición del fenómeno

↓

System boundaryLímite del sistema

↓

Objective architectureArquitectura de objetivos

↓

Objective-specific variable architectureArquitectura de variables específica del objetivo

↓

Structural validationValidación estructural

↓

Relationship mappingMapa de relaciones

↓

Question capability and limitsCapacidad y límites de preguntas

↓

Preliminary evidence and systemic judgmentEvidencia preliminar y juicio sistémico

↓

Method family selectionSelección de familia de métodos

↓

Method Validation VerdictVeredicto de Validación del Método

Phase 1 — Data Intake

Fase 1 — Ingreso de Datos

Identify the unit of observation

Identificar la unidad de observación

Determine what each row represents: event, person, transaction, device, location, period, state, or another analytical unit.

Determinar qué representa cada fila: evento, persona, transacción, dispositivo, ubicación, periodo, estado u otra unidad analítica.

Mandatory question: What entity, event, or state does each record represent?Pregunta obligatoria: ¿Qué entidad, evento o estado representa cada registro?

Unit of Observation Statement

Inventory the available structure

Inventariar la estructura disponible

Record the number of rows, columns, apparent types, categories, dates, coordinates, identifiers, missing values, duplicates, ranges, and visible anomalies.

Registrar cantidad de filas, columnas, tipos aparentes, categorías, fechas, coordenadas, identificadores, valores faltantes, duplicados, rangos y anomalías visibles.

Dataset Reality Check

Phase 2 — Phenomenon Definition

Fase 2 — Definición del Fenómeno

Separate the dataset name from the scientific phenomenon

Separar el nombre del dataset del fenómeno científico

The filename is not a scientific definition. Define the target event or behavior, the conditions under which it occurs, and the system in which it exists.

El nombre del archivo no es una definición científica. Definir el evento o comportamiento objetivo, las condiciones bajo las que ocurre y el sistema en el que existe.

The phenomenon studied is: [target behavior or event] under: [observable conditions] within: [system and context]El fenómeno estudiado es: [comportamiento o evento objetivo] bajo: [condiciones observables] dentro de: [sistema y contexto]

Phenomenon Definition

Phase 3 — System Boundary

Fase 3 — Límite del Sistema

Define the analytical closed system

Definir el sistema cerrado analítico

Map the entities, processes, resources, environments, and interactions represented by the available variables.

Mapear entidades, procesos, recursos, entornos e interacciones representados por las variables disponibles.

System Boundary Map

Declare the external environment not captured

Declarar el entorno externo no capturado

Identify real system elements absent from the dataset. Their absence from the table does not remove them from the phenomenon.

Identificar elementos reales del sistema ausentes del dataset. Su ausencia de la tabla no los elimina del fenómeno.

Rule: an unrecorded variable may still influence the system.Regla: una variable no registrada aún puede influir en el sistema.

External Context Gap Register

Phase 4 — Objective Architecture

Fase 4 — Arquitectura de Objetivos

A system may contain multiple dependent variables, but each MVCP execution must freeze exactly one primary objective function. Un sistema puede contener múltiples variables dependientes, pero cada ejecución del MVCP debe fijar exactamente una función objetivo primaria.

Inventory all potential objective variables

Inventariar todas las variables objetivo potenciales

Identify every measurable outcome that could be explained, classified, anticipated, compared, optimized, or projected within the system.

Identificar todo resultado medible que pudiera explicarse, clasificarse, anticiparse, compararse, optimizarse o proyectarse dentro del sistema.

Objective Inventory

Classify the objectives

Clasificar los objetivos

Classify each candidate as primary, secondary, derived, composite, intermediate, operational, or contextual.

Clasificar cada candidato como primario, secundario, derivado, compuesto, intermedio, operativo o contextual.

PrimaryPrimarioThe official outcome for one MVCP execution.El resultado oficial para una ejecución del MVCP.

SecondarySecundarioA related outcome requiring its own future execution.Un resultado relacionado que requiere su propia ejecución futura.

Derived or compositeDerivado o compuestoBuilt from other variables or objectives.Construido a partir de otras variables u objetivos.

Objective Classification Matrix

Map relationships among objectives

Mapear relaciones entre objetivos

Determine whether objectives are independent, sequential, nested, competing, mutually reinforcing, mediated, or members of a common objective group.

Determinar si los objetivos son independientes, secuenciales, anidados, competitivos, mutuamente reforzados, mediados o miembros de un grupo común de objetivos.

An objective may also act as an explanatory or intermediate variable in another objective-specific execution. Un objetivo también puede actuar como variable explicativa o intermedia en otra ejecución específica.

Objective Relationship Map

Select one primary objective for the current execution

Seleccionar un objetivo primario para la ejecución actual

Choose exactly one dependent variable or objective function around which variable selection, hypotheses, evidence, and method recommendations will be organized.

Elegir exactamente una variable dependiente o función objetivo alrededor de la cual se organizarán la selección de variables, las hipótesis, la evidencia y las recomendaciones metodológicas.

Primary Objective Selection Statement

Freeze the objective scope

Fijar el alcance del objetivo

Document the objective definition, measurement rule, unit, population, time horizon, spatial scope, and prohibited substitutions. Any change creates a new MVCP execution.

Documentar la definición del objetivo, regla de medición, unidad, población, horizonte temporal, alcance espacial y sustituciones prohibidas. Cualquier cambio crea una nueva ejecución del MVCP.

Objective Freeze Rule: one system may generate many MVCP cases, but one MVCP case cannot silently change its primary objective. Regla de Congelación del Objetivo: un sistema puede generar muchos casos MVCP, pero un caso MVCP no puede cambiar silenciosamente su objetivo primario.

Objective Architecture Report

Phase 5 — Objective-Specific Variable Architecture

Fase 5 — Arquitectura de Variables Específica del Objetivo

Classify every variable

Clasificar cada variable

Document type, measurement scale, origin, granularity, temporal meaning, spatial meaning, derivation, and relevance to the frozen primary objective.

Documentar tipo, escala de medición, origen, granularidad, significado temporal, significado espacial, derivación y relevancia para el objetivo primario fijado.

VariableVariable	TypeTipo	ScaleEscala	RoleRol
Target outcome	Ordinal / Continuous / Binary	Ordinal / Ratio	Target
Context variable	Nominal / Temporal / Spatial	Nominal / Interval	Contextual
Identifier	Nominal	Code	Administrative

Objective-Specific Variable Anatomy Matrix

Assign analytical roles

Asignar roles analíticos

Classify variables as exclusive drivers, shared drivers, global drivers, explanatory candidates, controls, contextual, temporal, spatial, administrative, identifiers, derived variables, confounders, moderators, mediators, or variables excluded for this objective.

Clasificar variables como impulsores exclusivos, compartidos o globales, candidatas explicativas, controles, contextuales, temporales, espaciales, administrativas, identificadoras, derivadas, confusoras, moderadoras, mediadoras o variables excluidas para este objetivo.

A column should not advance merely because it exists. Its relevance must be justified against the frozen objective.Una columna no debe avanzar solamente porque existe. Su relevancia debe justificarse frente al objetivo fijado.

Objective Driver Architecture

Propose and classify the formal variable set

Proponer y clasificar el conjunto formal de variables

For the frozen objective, classify every candidate as selected, conditionally selected, supporting, restricted, or excluded, and document the reason.

Para el objetivo fijado, clasificar cada candidata como seleccionada, seleccionada condicionalmente, de apoyo, restringida o excluida, y documentar la razón.

SelectedSeleccionadaReady to advance conceptually.Lista para avanzar conceptualmente.

ConditionalCondicionalRequires cleaning, recoding, or restriction.Requiere limpieza, recodificación o restricción.

ExcludedExcluidaNot defensible for the current objective.No defendible para el objetivo actual.

Formal Variable Selection Report

Phase 6 — Structural Validation

Fase 6 — Validación Estructural

Evaluate useful variation

Evaluar variación útil

Determine whether each candidate variable contains enough diversity to support comparison or discrimination.

Determinar si cada variable candidata contiene diversidad suficiente para sostener comparación o discriminación.

Variation Adequacy Report

Evaluate quality and consistency

Evaluar calidad y consistencia

Inspect impossible categories, typographical errors, values outside range, missing fields, ambiguous codes, duplicated meanings, and inconsistent definitions.

Inspeccionar categorías imposibles, errores tipográficos, valores fuera de rango, campos faltantes, códigos ambiguos, significados duplicados y definiciones inconsistentes.

Data Quality Findings

Detect target imbalance

Detectar desbalance del objetivo

Assess whether the outcome is dominated by one class or range, and document how that will constrain future analysis.

Evaluar si el resultado está dominado por una clase o rango y documentar cómo limitará el análisis posterior.

Target Balance Profile

Phase 7 — System Composition

Fase 7 — Composición del Sistema

Describe what system the sample actually represents

Describir qué sistema representa realmente la muestra

Profile distributions, categories, time periods, locations, states, entities, and target outcomes before relating variables.

Perfilar distribuciones, categorías, periodos, ubicaciones, estados, entidades y resultados antes de relacionar variables.

System Composition Profile

Phase 8 — Relationship Hypothesis Mapping

Fase 8 — Mapeo de Hipótesis de Relación

Formulate plausible relationship structures

Formular estructuras de relación plausibles

Build candidate relationships before calculation. Express them as hypotheses, not causal conclusions.

Construir relaciones candidatas antes del cálculo. Expresarlas como hipótesis, no como conclusiones causales.

A → Target A → Target | Context A → Mediator → Target A + B + C → Target Location ↔ Concentration Time ↔ Persistence / Periodicity

Relationship Hypothesis Map

Separate direct, conditional, mediated, multivariate, spatial, and temporal relationships

Separar relaciones directas, condicionadas, mediadas, multivariadas, espaciales y temporales

This prevents a complex system from being reduced prematurely to one-variable explanations.

Esto evita que un sistema complejo sea reducido prematuramente a explicaciones de una sola variable.

Phase 9 — Relationship Property Profile

Fase 9 — Perfil de Propiedades de la Relación

Characterize each candidate relationship

Caracterizar cada relación candidata

Inspect direction, intensity, form, consistency, persistence, stability, sensitivity, scale, noise, variability, uncertainty, information, redundancy, complexity, timing, and context dependence.

Inspeccionar dirección, intensidad, forma, consistencia, persistencia, estabilidad, sensibilidad, escala, ruido, variabilidad, incertidumbre, información, redundancia, complejidad, temporalidad y dependencia contextual.

Relationship Property Profile

Phase 10 — Question Capability Analysis

Fase 10 — Análisis de Capacidad de Preguntas

Determine what the dataset can answer

Determinar qué puede responder el dataset

List the descriptive, comparative, temporal, spatial, categorical, and multivariate questions supported by the available structure.

Listar preguntas descriptivas, comparativas, temporales, espaciales, categóricas y multivariadas respaldadas por la estructura disponible.

Answerable Question Map

Determine what the dataset cannot answer

Determinar qué no puede responder el dataset

State missing baselines, exposure measures, populations, mechanisms, contextual variables, or comparison groups that block valid conclusions.

Declarar líneas base, medidas de exposición, poblaciones, mecanismos, variables contextuales o grupos de comparación faltantes que impiden conclusiones válidas.

The quality of an analysis is also measured by how precisely it declares what it cannot conclude.La calidad de un análisis también se mide por la precisión con que declara lo que no puede concluir.

Non-Answerable Question Register

Phase 11 — Visual and Interpretive Risk

Fase 11 — Riesgo Visual e Interpretativo

Detect interpretation risks

Detectar riesgos de interpretación

Review spurious relationships, hidden variables, confounding, aggregation, Simpson's paradox, temporal misalignment, invisible dependence, sparse categories, overfitting, and overinterpretation.

Revisar relaciones espurias, variables ocultas, confusión, agregación, paradoja de Simpson, desalineación temporal, dependencia no visible, categorías escasas, sobreajuste y sobreinterpretación.

Interpretive Risk Register

Phase 12 — Preliminary Evidence

Fase 12 — Evidencia Preliminar

Generate controlled descriptive evidence

Generar evidencia descriptiva controlada

Use counts, percentages, distributions, conditional rates, and category profiles as descriptive signals—not as causal proof.

Usar conteos, porcentajes, distribuciones, tasas condicionales y perfiles de categorías como señales descriptivas, no como prueba causal.

Correct statementAfirmación correctaWithin this sample, condition X shows a higher concentration of outcome Y.Dentro de esta muestra, la condición X muestra mayor concentración del resultado Y.

Incorrect statementAfirmación incorrectaCondition X causes outcome Y.La condición X causa el resultado Y.

Descriptive Evidence Profile

Phase 13 — Systemic Judgment

Fase 13 — Juicio Sistémico

Issue a preliminary analytical judgment

Emitir un juicio analítico preliminar

Integrate the phenomenon, system, target, composition, quality, variation, candidate relationships, valid questions, limitations, and descriptive evidence.

Integrar fenómeno, sistema, objetivo, composición, calidad, variación, relaciones candidatas, preguntas válidas, limitaciones y evidencia descriptiva.

Preliminary Systemic Judgment

Phase 14 — Method Family Mapping

Fase 14 — Mapeo de Familias de Métodos

Select families, not techniques yet

Seleccionar familias, no técnicas todavía

Analytical needNecesidad analítica	Method familyFamilia de métodos
Categorical variablesVariables categóricas	Categorical associationAsociación categórica
Ordinal targetObjetivo ordinal	Ordinal methodsMétodos ordinales
Temporal patternsPatrones temporales	Temporal dependenceDependencia temporal
Coordinates or geographyCoordenadas o geografía	Spatial methodsMétodos espaciales
Nonlinear dependenceDependencia no lineal	Information theoryTeoría de información
Complex interactionsInteracciones complejas	Machine LearningMachine Learning
Model explanationExplicación de modelos	Interpretability methodsMétodos de interpretabilidad

Method Family Recommendation Map

Phase 15 — Validation Verdict

Fase 15 — Veredicto de Validación

Issue the Method Validation Verdict

Emitir el Veredicto de Validación del Método

ValidatedReady for formal methods.Apto para métodos formales.

Validated with RestrictionsUsable with declared limitations.Utilizable con limitaciones declaradas.

Requires Data PreparationNeeds cleaning, recoding, or enrichment.Necesita limpieza, recodificación o enriquecimiento.

Not Fit for Intended PurposeDoes not support the intended question.No sustenta la pregunta prevista.

The method summarized in 14 steps

El método resumido en 14 pasos

Define the unit of observation.
Definir la unidad de observación.
Define the phenomenon.
Definir el fenómeno.
Bound the system and its external environment.
Delimitar el sistema y su entorno externo.
Inventory and classify all potential objectives.
Inventariar y clasificar todos los objetivos potenciales.
Map relationships among objectives.
Mapear relaciones entre objetivos.
Select and freeze one primary objective for the execution.
Seleccionar y fijar un objetivo primario para la ejecución.
Classify variables relative to that objective.
Clasificar variables respecto a ese objetivo.
Propose selected, conditional, supporting, restricted, and excluded variables.
Proponer variables seleccionadas, condicionales, de apoyo, restringidas y excluidas.
Validate variation, quality, balance, and coverage.
Validar variación, calidad, balance y cobertura.
Describe system composition.
Describir la composición del sistema.
Formulate candidate relationship configurations.
Formular configuraciones candidatas de relación.
Define answerable and non-answerable questions.
Definir preguntas posibles e imposibles.
Generate controlled descriptive evidence and a systemic judgment.
Generar evidencia descriptiva controlada y un juicio sistémico.
Select method families and issue the validation verdict.
Seleccionar familias de métodos y emitir el veredicto.

Formal name and conceptual formula

Nombre formal y fórmula conceptual

Method Validation Case ProtocolMVCP

Protocolo de Caso de Validación del MétodoSpanish nameProtocolo de Caso de Validación del Método

MVCP = Phenomenon Definition + System Boundary + Objective Architecture + Objective Freeze + Objective-Specific Variable Architecture + Formal Variable Selection + Structural Validation + Relationship Mapping + Question Capability + Limitation Analysis + Preliminary Evidence + Systemic Judgment + Method Family Selection

Universal application rule

Regla universal de aplicación

Every analytical case must pass through MVCP first. A multi-objective system may generate several linked MVCP cases, but each case must preserve one frozen primary objective—regardless of whether later execution uses AI, Python, R, SQL, Spark, Power BI, statistical software, low-code tools, or any future technology.

Todo caso analítico debe pasar primero por MVCP. Un sistema multiobjetivo puede generar varios casos MVCP vinculados, pero cada caso debe conservar un objetivo primario fijado, independientemente de que la ejecución posterior utilice IA, Python, R, SQL, Spark, Power BI, software estadístico, herramientas low-code o cualquier tecnología futura.

Technology executes the analysis. MVCP validates what the analysis is allowed to mean. La tecnología ejecuta el análisis. MVCP valida lo que el análisis está autorizado a significar.

Short publication text

Texto breve para publicar

Every dataset should pass through conceptual, structural, and systemic validation before statistics, AI, Machine Learning, forecasting, or dashboard interpretation. The Method Validation Case Protocol (MVCP) defines the phenomenon, system boundaries, objective architecture, one frozen primary objective per execution, the formal variable set, valid questions, limitations, preliminary evidence, and appropriate method families before formal analysis begins.

Todo dataset debe pasar por una validación conceptual, estructural y sistémica antes de estadísticas, IA, Machine Learning, pronósticos o interpretación de dashboards. El Method Validation Case Protocol (MVCP) define el fenómeno, los límites del sistema, la arquitectura de objetivos, un objetivo primario fijado por ejecución, el conjunto formal de variables, las preguntas válidas, las limitaciones, la evidencia preliminar y las familias de métodos apropiadas antes de comenzar el análisis formal.