Introducción
Los experimentos se utilizan para estudiar las relaciones causales. Manipula una o más variables independientes y mide su efecto en una o más variables dependientes.
El diseño experimental significa crear un conjunto de procedimientos para probar sistemáticamente una hipótesis. Un buen diseño experimental requiere una sólida comprensión del sistema que se está estudiando.
Hay cinco pasos clave en el diseño de un experimento:
- Considere sus variables y cómo están relacionadas.
- Escribe una hipótesis específica y comprobable.
- Diseñe tratamientos experimentales para manipular su variable independiente.
- Asigne sujetos a grupos, ya sea entre sujetos o dentro de sujetos.
- Planifica cómo medirás tu variable dependiente.
Para obtener conclusiones válidas, también debe seleccionar una muestra representativa y controlar cualquier variable extraña que pueda influir en sus resultados. Si la asignación aleatoria de los participantes a los grupos de control y tratamiento es imposible, poco ética o muy difícil, considere un estudio observacional en su lugar.
Desarrollo del tema
Paso 1: Define tus variables
Debe comenzar con una pregunta de investigación específica. Trabajaremos con dos ejemplos de preguntas de investigación, una de ciencias de la salud y otra de ecología:
| Ejemplo de pregunta 1: uso del teléfono y sueño Quieres saber cómo el uso del teléfono antes de acostarse afecta los patrones de sueño. Específicamente, pregunta cómo la cantidad de minutos que una persona usa su teléfono antes de dormir afecta la cantidad de horas que duerme. Ejemplo de pregunta 2: temperatura y respiración del suelo Quieres saber cómo la temperatura afecta la respiración del suelo. Específicamente, pregunta cómo el aumento de la temperatura del aire cerca de la superficie del suelo afecta la cantidad de dióxido de carbono (CO2) que respira el suelo. |
Para traducir su pregunta de investigación en una hipótesis experimental, debe definir las variables principales y hacer predicciones sobre cómo se relacionan.
Comience 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 del suelo |
Luego, debe pensar en posibles variables extrañas y de confusión y considerar cómo podría controlarlas en su experimento.
| Variable extraña | Cómo controlar | |
|---|---|---|
| Uso del teléfono y sueño | Variación natural en los patrones de sueño entre los individuos | Controle estadísticamente: mida la diferencia promedio entre dormir con el uso del teléfono y dormir con el uso del teléfono en lugar de la cantidad promedio de sueño por grupo de tratamiento |
| Temperatura y respiración del suelo | La humedad del suelo también afecta la respiración, y la humedad puede disminuir con el aumento de la temperatura | Controle experimentalmente: controle la humedad del suelo y agregue agua para asegurarse de que la humedad del suelo sea uniforme en todas las parcelas de tratamiento |
Finalmente, puede juntar estas variables en un diagrama. Use flechas para mostrar las posibles relaciones entre variables e incluya signos para mostrar la dirección esperada de las relaciones.
Aquí predecimos que la cantidad de uso del teléfono tendrá un efecto negativo en las horas de sueño y predecimos una influencia desconocida de la variación natural en las horas de sueño.
Aquí predecimos que el aumento de la temperatura aumentará la respiración del suelo y disminuirá la humedad del suelo, mientras que la disminución de la humedad del suelo conducirá a una disminución de la respiración del suelo.
Paso 2: escribe tu hipótesis
Ahora que tiene una sólida comprensión conceptual del sistema que está estudiando, debería poder escribir una hipótesis específica y comprobable que aborde su pregunta de investigación.
| Hipótesis nula (H0) | Hipótesis alternativa (H1) | |
|---|---|---|
| Uso del teléfono y sueño | El uso del teléfono antes de dormir no se correlaciona con la cantidad de horas 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 conduce a una mayor respiración del suelo. |
Los próximos pasos describirán cómo diseñar un experimento controlado. En un experimento controlado, debe ser capaz de:
- Manipular de forma sistemática y precisa la(s) variable(s) independiente(s).
- Medir con precisión la(s) variable(s) dependiente(s).
- Controle cualquier posible variable de confusión.
Si su sistema de estudio no coincide con estos criterios, existen otros tipos de investigación que puede utilizar para responder a su pregunta de investigación.
Paso 3: Diseñe sus tratamientos experimentales
La forma en que manipula la variable independiente puede afectar la validez externa del experimento, es decir, la medida en que los resultados se pueden generalizar y aplicar a un mundo más amplio.
Primero, es posible que deba decidir cuánto variará su variable independiente.
| Experimento de calentamiento del suelo Puede elegir aumentar la temperatura del aire: – ligeramente por encima del rango natural de su región de estudio. – en un rango más amplio de temperaturas para imitar el calentamiento futuro. – sobre un rango extremo que está más allá de cualquier variación natural posible. |
En segundo lugar, es posible que deba elegir qué tan finamente variará su variable independiente. A veces, su sistema experimental hace esta elección por usted, pero a menudo tendrá que decidir, y esto afectará cuánto puede inferir de sus resultados.
| Experimento de uso del teléfono Puede optar por tratar el uso del teléfono como: – una variable categórica: ya sea como binaria (sí/no) o como niveles de un factor (sin uso del teléfono, poco uso del teléfono, alto uso del teléfono). – una variable continua (minutos de uso del teléfono medidos cada noche). |
Paso 4: Asigne sus sujetos a grupos de tratamiento
La forma en que aplica sus tratamientos experimentales a sus sujetos de prueba es crucial para obtener resultados válidos y confiables.
Primero, debe considerar el tamaño del estudio : ¿cuántas personas se incluirán en el experimento? En general, cuantos más sujetos incluya, mayor será el poder estadístico de su experimento, lo que determina cuánta confianza puede tener en sus resultados.
Luego, debe asignar aleatoriamente a sus sujetos a grupos de tratamiento. Cada grupo recibe un nivel diferente de tratamiento (p. ej., sin uso del teléfono, bajo uso del teléfono, alto uso del teléfono).
También debe incluir un grupo de control, que no recibe tratamiento. El grupo de control nos dice qué les habría pasado a sus sujetos de prueba sin ninguna intervención experimental.
Al asignar sus sujetos a grupos, hay dos elecciones principales que debe hacer:
- Un diseño completamente al azar vs un diseño de bloques al azar.
- Un diseño entre sujetos frente a un diseño dentro de los sujetos.
Aleatorización
- Un experimento puede ser completamente aleatorio o aleatorio dentro de bloques (también conocido como estratos):
En un diseño completamente aleatorizado, cada sujeto se asigna a un grupo de tratamiento al azar. - En un diseño de bloques aleatorios (también conocido como diseño aleatorio estratificado), los sujetos se agrupan primero de acuerdo con una característica que comparten y luego se asignan al azar a los tratamientos dentro de esos grupos.
| Diseño completamente al azar | Diseño de bloques aleatorios | – |
|---|---|---|
| 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 los tratamientos de uso del teléfono se asignan aleatoriamente dentro de estos grupos. |
| Temperatura y respiración del suelo. | Los tratamientos de calentamiento se asignan a las parcelas de suelo al azar mediante el uso de un generador de números para generar las coordenadas del mapa dentro del área de estudio. | Primero se agrupan los suelos por precipitación promedio y luego se asignan al azar parcelas de tratamiento dentro de estos grupos. |
A veces, la aleatorización no es práctica ni 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 al azar se denomina diseño cuasiexperimental.
Entre sujetos vs. dentro de sujetos
En un diseño entre sujetos (también conocido como diseño de medidas independientes)o diseño ANOVA clásico ), los individuos reciben solo uno de los niveles posibles de un tratamiento experimental.
En la investigación médica o social, también puede usar pares emparejados dentro de su diseño entre sujetos para asegurarse de que cada grupo de tratamiento contenga la misma variedad de sujetos de prueba en las mismas proporciones.
En un diseño dentro de los sujetos (también conocido como diseño de medidas repetidas), cada individuo recibe cada uno de los tratamientos experimentales de forma consecutiva y se miden sus respuestas a cada tratamiento.
Dentro de los sujetos o las medidas repetidas también pueden referirse a un diseño experimental en el que surge un efecto con el tiempo, y las respuestas individuales se miden con el tiempo para medir este efecto a medida que surge.
El contrapeso (aleatorizar o invertir el orden de los tratamientos entre los sujetos) se usa a menudo en los diseños dentro de los sujetos para garantizar que el orden de aplicación del tratamiento no influya en los resultados del experimento.
| Diseño entre sujetos (medidas independientes) | Diseño intra-sujetos (medidas repetidas) | – |
|---|---|---|
| Uso del teléfono y sueño | A los sujetos se les asigna aleatoriamente un nivel de uso del teléfono (ninguno, bajo o alto) y siguen ese nivel de uso del teléfono durante todo el experimento. | Los sujetos se asignan consecutivamente a niveles cero, bajo y alto de uso del teléfono a lo largo del experimento, y el orden en que siguen estos tratamientos es aleatorio. |
| Temperatura y respiración del suelo | 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 10 °C por encima de la temperatura ambiente) consecutivamente durante el transcurso del experimento, y el orden en que reciben estos tratamientos es aleatorio. |
Paso 5: mide tu variable dependiente
Finalmente, debe decidir cómo recopilará datos sobre los resultados de su variable dependiente. Debe apuntar a mediciones confiables y válidas que minimicen el sesgo o el error.
Algunas variables, como la temperatura, pueden medirse objetivamente con instrumentos científicos. Otros pueden necesitar ser operacionalizados para convertirlos en observaciones medibles.
| Experimento de uso del teléfono En su experimento sobre el uso del teléfono y el sueño, podría medir su variable dependiente de una de dos maneras: – Pida a los participantes que registren a qué hora se acuestan y se levantan cada día. – Pida a los participantes que usen un rastreador de sueño. |
La precisión con la que mide su variable dependiente también afecta los tipos de análisis estadístico que puede usar en sus datos.
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
¿Qué es el diseño experimental?
El diseño experimental significa planificar un conjunto de procedimientos para investigar una relación entre variables. Para diseñar un experimento controlado, necesita:
- Una hipótesis comprobable
- Al menos una variable independiente que se pueda manipular con precisión
- Al menos una variable dependiente que se puede medir con precisión
Al diseñar el experimento, usted decide:
- Cómo manipulará la(s) variable(s)
- Cómo controlará cualquier posible variable de confusión
- Cuántos sujetos o muestras se incluirán en el estudio
- Cómo se asignarán los sujetos a los niveles de tratamiento
El diseño experimental es esencial para la validez interna y externa de su experimento.
¿Cuál es la diferencia entre un estudio observacional y un experimento?
La diferencia clave entre los estudios observacionales y los diseños experimentales es que un estudio observacional bien hecho no influye en las respuestas de los participantes, mientras que los experimentos tienen algún tipo de condición de tratamiento que se aplica al menos a algunos participantes mediante asignación aleatoria.
¿Qué es una variable de confusión?
Una variable de confusión, también llamada factor de confusión o factor de confusión, es una tercera variable en un estudio que examina una posible relación de causa y 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 el diseño de su investigación, es importante identificar posibles variables de confusión y planificar cómo reducirá su impacto.
¿Cuál es la diferencia entre los diseños dentro de sujetos y entre sujetos?
En un diseño entre sujetos, cada participante experimenta sólo una condición y los investigadores evalúan las diferencias de grupo entre los participantes en varias condiciones.
En un diseño dentro de los sujetos, cada participante experimenta todas las condiciones y los investigadores prueban a los mismos participantes repetidamente para detectar diferencias entre las condiciones.
La palabra “entre” significa que está comparando diferentes condiciones entre grupos, mientras que la palabra “dentro” significa que está comparando diferentes condiciones dentro del mismo grupo.
¿Cuál es la diferencia entre un grupo de control y un grupo experimental?
Un grupo experimental, también conocido como grupo de tratamiento, recibe el tratamiento cuyo efecto los investigadores desean estudiar, mientras que un grupo de control no lo recibe. Deben ser idénticos en todos los demás aspectos.
Conclusión
Es importante enfatizar que la investigación experimental es una investigación realizada con un enfoque científico utilizando dos conjuntos de variables. El primer conjunto actúa como una constante, que usas para medir las diferencias del segundo conjunto. Los métodos de investigación cuantitativa, por ejemplo, son experimentales.
Si no tiene suficientes datos para respaldar sus decisiones, primero debe determinar los hechos. La investigación experimental recopila los datos necesarios para ayudarlo a tomar mejores decisiones.
La investigación experimental le permite probar su idea en un entorno controlado antes de llevarla al mercado. También proporciona el mejor método para probar su teoría, gracias a las siguientes ventajas:
- Los investigadores tienen un control más fuerte sobre las variables para obtener los resultados deseados.
- El tema o la industria no afecta la efectividad de la investigación experimental. Cualquier industria puede implementarlo con fines de investigación.
- Los resultados son específicos.
- Después de analizar los resultados, puede aplicar sus hallazgos a ideas o situaciones similares.
Puede identificar la causa y el efecto de una hipótesis. Los investigadores pueden analizar más a fondo esta relación para determinar ideas más detalladas. - La investigación experimental es un punto de partida ideal. Los datos que recopila son una base sobre la cual construir más ideas y realizar más investigaciones.
Fuentes consultadas
- Bevans, R. (2019, December 3). Guide to experimental design. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/experimental-design/
- Bhat, A. (2018, junio 12). Experimental research – Definition, types of designs and advantages. QuestionPro. https://www.questionpro.com/blog/experimental-research/