Investigación: marcos, conceptos y herramientas
• Datos derivados de la
observación y experimentación
Observación y experimentación
En la experimentación el investigador puede interferir con la naturaleza y las condiciones de observación.
La observación implica selección: limitar la observación a una porción acotada del universo.
Tomar notas durante la observación: registrar lo que se observa en el momento, ya que la memoria es poco confiable.
Tratar de cuantificar los aspectos que se observan. Los aspectos cualitativos también pueden
Observación y experimentación
La observación lleva a la descripción: utilizar terminología precisa, con el mismo significado para toda la comunidad científica.
La observación se hace a partir de alguna
hipótesis previa: se observa con la expectativa de encontrar algo determinado.
Tratar de que la observación sea compartida y repetida: la concordancia de múltiples observadores agrega certeza.
Utilizar instrumental que facilite la observación: el instrumental también implica selección de los
Causa y efecto
Si bien cada hecho es irrepetible, hay hechos o eventos similares.
Se asume que:
un evento A es la causa de otro evento B si suprimiendo A no se produce B.
Uno de los objetivos de la ciencia es predecir:
Si A es causa de B,
cuando se observe A se podrá predecir B.
Formas de inferir causas a partir de efectos
•Método de la concordancia:
Si las circunstancias que conducen a un evento
tienen un solo factor en común, ese factor puede ser la causa.
FACTOR, CAUSA EVENTO, EFECTO
barra de bronce es calentada se dilata
Formas de inferir causas a partir de efectos
•Método de la diferencia:
Si dos conjuntos de circunstancias difieren sólo en un factor, y el que posee ese factor produce un
cierto evento mientras que el otro no, ese factor puede ser la causa.
FACTOR, CAUSA EVENTO, EFECTO
barra de bronce es calentada se dilata
Formas de inferir causas a partir de efectos
•Principio de la variación concordante:
Si la variación de un factor produce una variación paralela de un efecto, ese factor puede ser la causa.
FACTOR, CAUSA EVENTO, EFECTO
2 barras: bronce hierro
Se aumenta la temperatura gradualmente
Se dilatan gradualmente en concordancia con el
Análisis y síntesis
Para estudiar un fenómeno es conveniente separarlo en partes para su tratamiento independiente, es
decir hacer un análisis.
Cuando las partes de un problema han sido
Hipótesis
Antes de la observación o la experimentación es necesario contar con hipótesis o ideas a poner a prueba.
Esto es precisamente lo que se hace mediante la observación y experimentación.
Para que una hipótesis pueda convertirse en una ley es menester una gran cantidad de observaciones
Inducción:
Es el procedimiento que permite generalizar en la ciencia, es decir hacer inferencias sobre la totalidad de una clase de objetos o eventos a partir de la
observación de algunos ejemplares u ocurrencias particulares de ellos.
Ejemplo:
Deducción:
Dada una ley, mediante la inferencia lógica se
pueden aplicar las consecuencias a cualquiera de los eventos particulares comprendidos por la ley.
Ejemplo:
Partiendo de la “ley” que dice que todos los cisnes
Abducción:
Se formula una hipótesis a partir de datos
aparentemente inconexos, pero que uno intuye que tienen alguna conexión.
Al tratar de probarla se abre una investigación.
Es un tipo de inferencia que suele usarse también en la investigación policial.
Ejemplo:
Por mi experiencia con lo que sucede con los patos, que los hay de distintos colores, tengo la sospecha de que debe haber cisnes que no sean blancos.
El diseño de experimentos Es esencial que un
experimento sea diseñado sobre la base de alguna hipótesis preliminar.
En algunos casos es posible llevar a cabo experimentos que resultan cruciales para probar o refutar una hipótesis o teoría.
Es importante diseñar
Experiencia crucial del arqueólogo
En una cueva, se encuentra con unas clavijas insertas en una pared de piedra.
Variables
La ciencia descansa sobre la idea de que en
circunstancias similares ocurren eventos similares. Las circunstancias similares pueden ser identificadas sobre la base de un número reducido de
características esenciales, las variables, cuya
fijación asegura la ocurrencia de un evento dado. Que un número finito de variables sea suficiente
para especificar un evento dado es una idealización. Primer paso al planear un experimento:
Mediciones comparativas y mediciones absolutas
Siempre que sea posible, hacer observaciones o mediciones comparativas en vez de absolutas.
Muchas veces el objetivo del experimento es alguna
comparación. Entonces es mejor hacerla directamente que hacer mediciones absolutas por separado y luego
compararlas.
Selección de la muestra
En toda investigación, la selección de la muestra es lo primero a resolver.
Hay que saber bien qué es lo que se trata de averiguar (por ejemplo, efectos nutritivos de la leche) y sobre qué
o quienes (por ejemplo en niños).
Habiendo definido cuidadosamente la clase de la muestra (por ejemplo niños de 5 a 7 años), es necesario asegurar que el experimento sea llevado a cabo sobre una muestra verdaderamente representativa de esa clase (por ejemplo seleccionando niños de distintas clases sociales).
Una encuesta hecha antes de las elecciones de 1936 en los Estados Unidos daba la victoria a Landon sobre
Controles y estándares
Un artificio útil en un experimento es introducir controles: especímenes sometidos al mismo tratamiento que los sujetos del experimento, excepto por la variable que se quiere estudiar. Así se tienen dos poblaciones:
los sujetos, sobre los cuales se aplica la variable, y los controles, sobre los cuales no se aplica la
Igualdad entre controles y sujetos:
Historia sobre un remedio para el mareo en altamar: Con el objeto de testearlo durante un viaje, fue dado al
capitán de un barco al que se le explicó la idea de los controles.
Al regresar, el capitán informó entusiasmado de la
eficacia del remedio: casi todos los controles padecieron el mareo mientras que los sujetos no tuvieron ningún problema.
Al preguntársele cómo los había seleccionado respondió: "Di el remedio a mis marineros y usé a los pasajeros
como controles".
Para evitar este tipo de errores hay dos modos:
que sujetos y controles sean lo más parecidos posible en todos los aspectos relevantes
Distribución al azar:
Se puede tirar la moneda para decidir; esta selección no debe dejarse al juicio humano.
Debe mantenerse en secreto quienes son sujetos y quienes son controles.
Sesgo:
Puede darse en el sujeto
Ejemplo: Test sobre la eficacia de la vitamina C para prevenir resfríos.
Se seleccionó un grupo de personas propensas a resfriarse; los sujetos recibieron píldoras con vitamina C y los controles
píldoras inocuas.
Los sujetos mostraron una reducción del 65% en número de
resfríos respecto de años anteriores, pero los controles tuvieron una reducción del 63%, presumiblemente por sugestión, lo cual vició el experimento.
Puede darse también en el experimentador
(al interpretar los resultados)
Sesgo psicológico:
Sesgo por señales subconscientes que el observador recibe:
Un observador que debía determinar si veía o no un efecto
óptico a través de una persiana operada por un ayudante, que (sin que aquel lo supiera) la abría o cerraba según una serie al azar, inconscientemente guió sus respuestas por el ruido del lápiz del ayudante al registrar las posiciones de la persiana.
Sesgo por diferencias subliminales:
Se hizo un experimento en el cual un varias personas debían levantar dos botellas y decidir cuál era más pesada.
La utilización de una botella oscura y otra clara falsificó los resultados.
Parcialidad en los instrumentos:
Los instrumentos se diseñan sobre la base de alguna teoría. Miden o registran variables previstas por la teoría.
Si las condiciones de la teoría no se mantienen en el
Reproducción
Repetir los experimentos, pero en vez de repetirlos exactamente de igual manera (como podría
suponerse) es mejor hacerlo distribuyendo
independientemente al azar sujetos y controles para cada repetición.
Reproducción
Ejemplo:
Para probar si un ejercicio puede incrementar la capacidad de levantar pesos, se usa un par sujeto-control desigual: Juan y Juana.
Antes de los ejercicios,
Juan puede levantar 70 kilos y Juana, 50 kilos.
Si asumimos que la respuesta verdadera es que los ejercicios incrementan en 10 kilos la capacidad, las
posibilidades del experimento dan un resultado falso (caso 2) contra uno verdadero (caso 1), o sea, un 50%.
Caso 1 Caso 2
Sujeto (hace el ejercicio) Juan 80 Juana 60 Control (no hace el ejercicio) Juana 50 Juan 70
Reproducción
Si en cambio se usan dos pares desiguales de sujeto-control, Juan (J) – Juana (Ja) y Luis (L) - Luisa (La), tirando la moneda para ver qué persona recibe el tratamiento,
tenemos cuatro posibles combinaciones, de las cuales sólo una (caso 4) da un resultado falso, o sea, un 25%.
Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso
Sujeto (ejerc.) J 80 J 80 Ja 60 Ja 60
Control (no ej.) Ja 50 Ja 50 J 70 J 70
Sujeto (ejerc.) L 80 La 60 L 80 La 60
Control (no ej.) La 50 L 70 La 50 L 70
Total sujetos 160 140 140 120
Total controles 100 120 120 140
Diseño factorial
La repetición de observaciones no debe hacerse bajo las mismas condiciones.
Ejemplo:
Se quiere comparar el rendimiento de dos marcas de
neumáticos. Se colocan en taxis y se mide su vida útil en km.
Se repite la prueba. Si la primer medición se hizo en verano, ¿debería la segunda hacerse también en verano?
No, ya que no se obtendría la información deseada (lo que se quiere comparar es la vida útil en un uso normal, y los
neumáticos no se usan sólo en verano).
Puede suceder que la marca A rinda 1.000 kilómetros más que la B en verano, pero 2.000 kilómetros menos en invierno, y entonces la marca B tendrá un promedio mayor de vida útil
Diseño factorial
El diseño factorial requiere que toda vez que se repita un experimento se de un valor diferente a alguna variable.
Esto se aplica especialmente a variables que se creen
irrelevantes. Si realmente lo son, no habrá peligro en cambiar los valores.
Distribución al azar
Hay factores que varían de manera desconocida o que tienen efectos desconocidos.
Cuanto menor sea la influencia de estas variables, más preciso será el experimento.
Ejemplo: Para determinar el efecto de la duración de la presión en el molde sobre la resistencia de un plástico:
• se introdujo plástico caliente en el molde,
• se aplicó presión durante 10 seg. y se sacó la pieza, • se puso otra colada en el mismo molde,
• se aplicó presión durante 20 seg. y se sacó la otra pieza, • y así siguiendo, cada vez aumentando en 10 seg.
Así se descubrió que era el orden y no la duración la variable control. La primer conclusión era equivocada. Con cada colada el molde se ponía más caliente y el aumento de resistencia se debía al aumento de temperatura, no de duración de la presión. Un supervisor criticó el experimento porque el orden de
realización no había sido distribuido al azar.
