Introducción
Los experimentos se utilizan para estudiar las relaciones causales. Manipulan una o más variables independientes y miden 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:
- Considera las variables y cómo están relacionadas
- Escribe una hipótesis específica y comprobable
- Diseña tratamientos experimentales para manipular la variable independiente
- Asigna sujetos a grupos, ya sea entre sujetos o dentro de sujetos
- Planifica cómo medirías la variable dependiente
Para obtener conclusiones válidas, también debes seleccionar una muestra representativa y controlar cualquier variable extraña que pueda influir en tus resultados. Si la asignación aleatoria de los participantes a los grupos de control y tratamiento es imposible, poco ética o muy difícil, considera un estudio observacional en su lugar.
Desarrollo del tema
Paso 1: Define las variables
Debes 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 la pregunta de investigación en una hipótesis experimental, debes definir las variables principales y hacer predicciones sobre cómo se relacionan.
Comienza simplemente enumerando las variables independientes y dependientes.
| Variable extraña | 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, debes pensar en posibles variables extrañas y de confusión y considerar cómo podría controlarlas en su experimento.
| Variable extraña | Variable dependiente | |
|---|---|---|
| Uso del teléfono y sueño | Variación natural en los patrones de sueño entre los individuos. | Controle estadísticamente: mide 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. | Controla experimentalmente: controla la humedad del suelo y agrega agua para asegurarte de que la humedad del suelo sea uniforme en todas las parcelas de tratamiento. |
Finalmente, puedes juntar estas variables en un diagrama. Usa 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 la hipótesis
Ahora que tienes una sólida comprensión conceptual del sistema que estás estudiando, deberías poder escribir una hipótesis específica y comprobable que aborde la 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, debes ser capaz de:
- Manipular de forma sistemática y precisa la variable(s) independiente(s).
- Medir con precisión la variable(s) dependiente(s).
- Controlar cualquier posible variable de confusión.
Si el sistema de estudio no coincide con estos criterios, existen otros tipos de investigación que puedes utilizar para responder a tu pregunta de investigación.
Paso 3: Diseñe sus tratamientos experimentales
La forma en que manipulas la variable independiente puedes 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
Puedes elegir aumentar la temperatura del aire:
- ligeramente por encima del rango natural de tu 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 debas elegir qué tan finamente variará tu variable independiente. A veces, tu sistema experimental hace esta elección por ti, pero a menudo tendrás 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: Asigna los sujetos a grupos de tratamiento
La forma en que aplicas tus tratamientos experimentales a tus sujetos de prueba es crucial para obtener resultados válidos y confiables.
Primero, debes 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, debes asignar aleatoriamente a tus 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 debes incluir un grupo de control, que no recibe tratamiento. El grupo de control nos dice qué les habría pasado a tus sujetos de prueba sin ninguna intervención experimental.
Al asignar tus sujetos a grupos, hay dos lecciones principales que debe hacer:
- Un diseño completamente al azar y 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 puedes usar pares emparejados dentro de tu diseño entre sujetos para asegurarte 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 tus 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 la variable dependiente
Finalmente, debes decidir cómo recopilar datos sobre los resultados de tu 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:
- Pide a los participantes que registren a qué hora se acuestan y se levantan cada día.
- Pide 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.
Conclusión
El diseño experimental es el proceso de llevar a cabo una investigación de manera objetiva y controlada para maximizar la precisión y poder sacar conclusiones específicas con respecto a una declaración de hipótesis. Generalmente, el propósito es establecer el efecto que tiene un factor o variable independiente sobre una variable dependiente. Los principios del diseño experimental juegan un papel importante en la investigación que no sigue los principios estrictos de la prueba de hipótesis y este artículo contiene información relevante para este tipo de investigación.
Los métodos de diseño experimental permiten al experimentador comprender mejor y evaluar los factores que influyen en un sistema particular por medio de enfoques estadísticos. Dichos enfoques combinan el conocimiento teórico de los diseños experimentales y el conocimiento práctico de los factores particulares a estudiar. Aunque la elección de un diseño experimental depende en última instancia de los objetivos del experimento y del número de factores a investigar, la planificación experimental inicial es esencial.
Fuentes consultadas
- Bevans, R. (2019, diciembre 3). Guide to experimental design. Scribbr. https://www.scribbr.com/methodology/experimental-design/
- McIntosh, A., & Pontius, J. (2017). Tools and Skills. In Case Studies for Integrating Science and the Global Environment (pp. 1–112). Elsevier.