Un experimento es un tipo de método de investigación en el que se manipulan una o más variables independientes y se mide su efecto sobre una o más variables dependientes. El diseño experimental significa crear un conjunto de procedimientos para probar una hipótesis.
Un buen diseño experimental requiere una sólida comprensión del sistema que está estudiando. Al considerar primero las variables y cómo se relacionan (Paso 1), puede hacer predicciones que sean específicas y comprobables (Paso 2).
La amplitud y finura con la que varíe su variable independiente (Paso 3) determinará el nivel de detalle y la validez externa de sus resultados. Sus decisiones sobre la aleatorización, los controles experimentales y los diseños independientes frente a los de medidas repetidas (Paso 4) determinarán la validez interna de su experimento.
Paso 1: Definir su pregunta de investigación y sus variables
Debe comenzar con una pregunta de investigación específica en mente. Es posible que tenga que dedicar tiempo a leer sobre su campo de estudio para identificar las lagunas de conocimiento y encontrar preguntas que le interesen.
Trabajaremos con dos ejemplos de preguntas de investigación a lo largo de esta guía, uno de ciencias de la salud y otro de ecología:
Ejemplo de pregunta 1: Uso del teléfono y sueño
Quiere saber cómo afecta el uso del teléfono antes de acostarse a los patrones de sueño. Específicamente, usted pregunta cómo el número de minutos que una persona usa su teléfono antes de dormir afecta el número de horas que duerme.
Usted quiere saber cómo la temperatura afecta la respiración del suelo. En concreto, te preguntas cómo afecta el aumento de la temperatura del aire cerca de la superficie del suelo a la cantidad de dióxido de carbono (CO2) que respira el suelo.
Para traducir tu pregunta de investigación en una hipótesis experimental, necesitas definir las variables principales y hacer predicciones sobre cómo están relacionadas.
Comienza simplemente enumerando las variables independientes y dependientes.
| Pregunta de investigación | Variable independiente | Variable dependiente |
|---|---|---|
| Uso del teléfono y sueño | Minutos de uso del teléfono antes de dormir | Horas de sueño por noche |
| Temperatura y respiración del suelo | Temperatura del aire justo por encima de la superficie del suelo | CO2 respirado por el suelo |
A continuación, debe pensar en las posibles variables de confusión y considerar cómo podría controlarlas en su experimento.
| Variable de confusión | Cómo controlarla | |
|---|---|---|
| Uso del teléfono y sueño | Variación natural de los patrones de sueño entre individuos. | Controlar estadísticamente: medir la diferencia media entre el sueño con uso de teléfono y el sueño con uso de teléfono en lugar de la cantidad media de sueño por grupo de tratamiento. |
| La humedad del suelo también afecta a la respiración, y la humedad puede disminuir al aumentar la temperatura. | Controlar experimentalmente: monitorizar la humedad del suelo y añadir agua para asegurarse de que la humedad del suelo es consistente en todas las parcelas de tratamiento. |
Finalmente, pon estas variables juntas en un diagrama. Utiliza flechas para mostrar las posibles relaciones entre las variables e incluye signos para mostrar la dirección esperada de las relaciones.
Aquí predecimos que el aumento del uso del teléfono está correlacionado negativamente con las horas de sueño, y predecimos una influencia desconocida de la variación natural en las horas de sueño.
Aquí predecimos una correlación positiva entre la temperatura y la respiración del suelo y una correlación negativa entre la temperatura y la humedad del suelo, y predecimos que la disminución de la humedad del suelo conducirá a la disminución de la respiración del suelo.
Paso 2: Escribe tu hipótesis
Ahora que tienes una sólida comprensión conceptual del sistema que estás estudiando, deberías ser capaz de escribir una hipótesis específica y comprobable que aborde tu pregunta de investigación.
| Hipótesis nula (H0) | Hipótesis alternativa (Ha) | |
|---|---|---|
| El uso del teléfono y el sueño | El uso del teléfono antes de dormir no se correlaciona con la cantidad de sueño de una persona. | Aumentar el uso del teléfono antes de dormir conduce a una disminución del sueño. |
| Temperatura y respiración del suelo | La temperatura del aire no se correlaciona con la respiración del suelo. | El aumento de la temperatura del aire provoca un aumento de la respiración del suelo. |
Los siguientes pasos describirán cómo diseñar un experimento controlado. En un experimento controlado, debe ser capaz de:
- Manipular sistemáticamente y con precisión la(s) variable(s) independiente(s)
- Medir con precisión la(s) variable(s) dependiente(s)
- Controlar cualquier variable potencial de confusión.
- sólo ligeramente por encima del rango natural para su región de estudio.
- sobre un rango más amplio de temperaturas para imitar el calentamiento futuro.
- sobre un rango extremo que está más allá de cualquier variación natural posible.
- una variable categórica: ya sea como binaria (sí/no) o como niveles de un factor (sin uso del teléfono, bajo uso del teléfono, alto uso del teléfono).
- una variable continua (minutos de uso del teléfono medidos cada noche).
- Un diseño completamente aleatorio frente a un diseño de bloques aleatorios.
- Un diseño de medidas independientes frente a un diseño de medidas repetidas.
- En un diseño completamente aleatorio, cada sujeto se asigna a un grupo de tratamiento de forma aleatoria.
- En un diseño de bloques aleatorios (también conocido como diseño aleatorio estratificado), los sujetos se agrupan primero según una característica que comparten y luego se asignan aleatoriamente a los tratamientos dentro de esos grupos.
- Una hipótesis comprobable
- Al menos una variable independiente que pueda ser manipulada con precisión
- Al menos una variable dependiente que pueda ser medida con precisión
- Cómo manipulará la(s) variable(s)
- Cómo controlará cualquier variable potencial de confusión
- Cuántos sujetos o muestras se incluirán en el estudio
- Cómo se asignarán los sujetos a los niveles de tratamiento
- La variable independiente es la cantidad de nutrientes añadidos al campo de cultivo.
- La variable dependiente es la biomasa de los cultivos en el momento de la cosecha.
- La fiabilidad se refiere a la consistencia de una medida (si los resultados pueden reproducirse en las mismas condiciones).
- La validez se refiere a la precisión de una medida (si los resultados representan realmente lo que se supone que miden).
Si su sistema de estudio no se ajusta a estos criterios, hay otros tipos de investigación que puede utilizar para responder a su pregunta de investigación.
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Paso 3: Diseña tus tratamientos experimentales
La forma de manipular la variable independiente puede afectar a la validez externa del experimento, es decir, al grado en que los resultados pueden generalizarse y aplicarse al mundo más amplio.
En primer lugar, es posible que tenga que decidir la amplitud de la variación de su variable independiente.
Experimento de calentamiento del suelo
Puede elegir aumentar la temperatura del aire:
En segundo lugar, es posible que tenga que elegir cómo variar finamente su variable independiente. A veces esta elección la hace por usted su sistema experimental, pero a menudo tendrá que decidir, y esto afectará a cuánto puede inferir de sus resultados.
Experimento sobre el uso del teléfono
Puede elegir tratar el uso del teléfono como:
Paso 4: asignar a sus sujetos a los grupos de tratamiento
La forma de aplicar sus tratamientos experimentales a sus sujetos de prueba es crucial para obtener resultados válidos y fiables.
En primer lugar, debe considerar el tamaño del estudio: ¿cuántos individuos se incluirán en el experimento? En general, cuantos más sujetos incluya, mayor será la potencia estadística de su experimento, que determina el grado de confianza que puede tener en sus resultados.
A continuación, debe asignar aleatoriamente a sus sujetos a los grupos de tratamiento. Cada grupo recibe un nivel diferente del tratamiento (por ejemplo, sin uso del teléfono, con poco uso del teléfono, con mucho uso del teléfono).
También debe incluir un grupo de control, que no recibe ningún tratamiento. El grupo de control nos dice lo que habría sucedido a sus sujetos de prueba sin ninguna intervención experimental.
Cuando asigne sus sujetos a los grupos, hay dos opciones principales que debe hacer:
Randomización
Un experimento puede ser completamente aleatorio o aleatorio dentro de bloques (también conocido como estratos):
| Diseño completamente aleatorizado | Diseño de bloques aleatorizados | |
|---|---|---|
| Uso del teléfono y sueño | A todos los sujetos se les asigna aleatoriamente un nivel de uso del teléfono mediante un generador de números aleatorios. | Los sujetos se agrupan primero por edad, y luego se asignan aleatoriamente tratamientos de uso del teléfono dentro de estos grupos. |
| Los tratamientos de calentamiento se asignan a las parcelas de suelo de forma aleatoria utilizando un generador de números para generar coordenadas de mapa dentro del área de estudio. | Los suelos se agrupan primero según la precipitación media, y luego las parcelas de tratamiento se asignan al azar dentro de estos grupos. |
A veces la aleatorización no es práctica o ética, por lo que los investigadores crean diseños parcialmente aleatorios o incluso no aleatorios. Un diseño experimental en el que los tratamientos no se asignan aleatoriamente se denomina diseño cuasi-experimental.
Medidas independientes vs. medidas repetidas
En un diseño de medidas independientes (también conocido como diseño entre sujetos o diseño ANOVA clásico), los individuos reciben sólo uno de los posibles niveles de un tratamiento experimental.
En la investigación médica o social, también podría utilizar pares emparejados dentro de su diseño de medidas independientes para asegurarse de que cada grupo de tratamiento contiene la misma variedad de sujetos de prueba en las mismas proporciones.
En un diseño de medidas repetidas (también conocido como diseño dentro de los sujetos o diseño ANOVA de medidas repetidas), cada individuo recibe cada uno de los tratamientos experimentales consecutivamente, y se miden sus respuestas a cada tratamiento.
Las medidas repetidas también pueden referirse a un diseño experimental en el que un efecto emerge a lo largo del tiempo, y las respuestas individuales se miden a lo largo del tiempo con el fin de medir este efecto a medida que emerge.
El contrapeso (aleatorizar o invertir el orden de los tratamientos entre los sujetos) se utiliza a menudo en el diseño de medidas repetidas para garantizar que el orden de aplicación del tratamiento no influya en los resultados del experimento.
| Diseño de medidas independientes | Diseño de medidas repetidas diseño de medidas repetidas | |
|---|---|---|
| Uso del teléfono y sueño | Se asigna aleatoriamente a los sujetos un nivel de uso del teléfono (bajo, medio, o alto) y siguen ese nivel de uso del teléfono durante todo el experimento. | Los sujetos son asignados consecutivamente a niveles bajos, medios y altos de uso del teléfono a lo largo del experimento, y el orden en el que siguen estos tratamientos es aleatorio. |
| Los tratamientos de calentamiento se asignan a las parcelas de suelo al azar y los suelos se mantienen a esta temperatura durante todo el experimento. | Cada parcela recibe cada tratamiento de calentamiento (1, 3, 5, 8 y 10C por encima de la temperatura ambiente) de forma consecutiva en el transcurso del experimento, y el orden en que reciben estos tratamientos es aleatorio. |
Los experimentos siempre dependen del contexto, y un buen diseño experimental tendrá en cuenta todas las consideraciones únicas de su sistema de estudio para producir información que sea válida y relevante para su pregunta de investigación.
Preguntas frecuentes sobre experimentos
El diseño experimental significa planificar un conjunto de procedimientos para investigar una relación entre variables. Para diseñar un experimento controlado, se necesita:
Al diseñar el experimento, se decide:
El diseño experimental es esencial para la validez interna y externa de su experimento.
Puede pensar en las variables independientes y dependientes en términos de causa y efecto: una variable independiente es la variable que usted cree que es la causa, mientras que una variable dependiente es el efecto.
En un experimento, usted manipula la variable independiente y mide el resultado en la variable dependiente. Por ejemplo, en un experimento sobre el efecto de los nutrientes en el crecimiento de los cultivos:
Definir sus variables, y decidir cómo las va a manipular y medir, es una parte importante del diseño experimental.
Una variable de confusión, también llamada factor de confusión, es una tercera variable en un estudio que examina una posible relación causa-efecto.
Una variable de confusión está relacionada tanto con la supuesta causa como con el supuesto efecto del estudio. Puede ser difícil separar el verdadero efecto de la variable independiente del efecto de la variable de confusión.
En su diseño de investigación, es importante identificar las posibles variables de confusión y planificar cómo reducirá su impacto.
Un grupo experimental, también conocido como grupo de tratamiento, recibe el tratamiento cuyo efecto desean estudiar los investigadores, mientras que un grupo de control no. Deben ser idénticos en todos los demás aspectos.
La validez interna es el grado de confianza en que la relación causal que está probando no está influenciada por otros factores o variables.
La validez externa es el grado en que sus resultados pueden generalizarse a otros contextos.
La validez de su experimento depende de su diseño experimental.
La fiabilidad y la validez se refieren ambas a lo bien que un método mide algo:
Si está realizando una investigación experimental, también tiene que considerar la validez interna y externa de su experimento.