Cómo realizar un verdadero experimento: 15 pasos (con imágenes)

Los experimentos son vitales para el avance de la ciencia. Un tipo importante de experimento es conocido como el verdadero experimento.Un verdadero experimento es uno en el que el experimentador ha trabajado para controlar todas las variables, excepto la que se está estudiando. Para lograr esto, los verdaderos experimentos hacen uso de grupos de pruebas aleatorias. Los experimentos verdaderos son útiles para explorar relaciones de causa y efecto, tales como: es un tratamiento particular efectivo para una condición médica? O, la exposición a una sustancia particular causa cierta enfermedad? Sin embargo, debido a que tienen lugar en circunstancias controladas, no siempre reflejan completamente lo que sucederá en el mundo real.

Pasos

Parte 1 de 3:

Diseñando el experimento

1. Formule la pregunta que le gustaría responder. Marque su pregunta utilizando el idioma de la causa y el efecto. ¿Una mejor nutrición causa puntuaciones de prueba más altas?? ¿Puede la aspirina causar una reducción en los síntomas de la depresión??

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2. Identificar la variable dependiente. Esto es lo que esperas cambiar a través del experimento. Si está buscando causa y efecto, en otras palabras, este es el efecto.

Por ejemplo, si desea saber si escuchar música punk le hace dormir menos, la variable dependiente será el número de horas de durmiendo.

Una variable dependiente debe ser medible.

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3. Identificar la variable independiente. La variable independiente es el factor que cree que causará un cambio en la variable dependiente. Se puede considerar como una intervención o un tratamiento.

En su pregunta de causa y efecto, es el término que viene antes "causa": ¿Una mejor nutrición causa puntajes de prueba más altos?? Mejor nutrición es la variable independiente, y las puntuaciones de prueba más altas son la variable dependiente.

En el ejemplo sobre la música punk, escuchar música punk es la variable independiente.

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4. Identificar la población relevante. ¿Quieres estudiar a los miembros de un grupo en particular, como una universidad o una ciudad?? ¿Está interesado en todos los adultos diabéticos, o mujeres posmenopáusicas, o niños que se han movido al menos dos veces??

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5. Seleccione sujetos para el estudio de su población. Si su población es pequeña (por ejemplo, una escuela secundaria), es posible que pueda estudiar a toda la población. De lo contrario, deberá seleccionar una muestra aleatoria.

La selección aleatoria garantiza que sus sujetos tengan un conjunto diverso de características que refleje a la población en general. Esto le ayuda a evitar introducir variables involuntarias. Si el nivel de educación es importante para su estudio, por ejemplo, y su población incluye a las personas con muy poca educación, así como personas con pH.D.S, no desea que un grupo de materiales esté compuesto solo por estudiantes de primer año.

Hay varios métodos para seleccionar aleatoriamente sujetos. Para una población relativamente pequeña, puede asignar a cada miembro un número y luego usar un generador de números aleatorios para seleccionar miembros. Para una población más grande, puede tomar una muestra sistemática (por ejemplo, el segundo nombre en cada página de un directorio) y luego usar el método del número aleatorio que se encuentra descrito con ese subconjunto más pequeño.

Además, las poblaciones grandes se pueden muestrear al azar a través de métodos de muestreo estratificados, que dividen a la población en homogénea "Estratos" y luego seleccione individuos de cada grupo para generar una población de muestra aleatoria.

Seleccione un grupo lo suficientemente grande como para producir datos estadísticamente útiles.El tamaño ideal variará mucho dependiendo de factores, como el tamaño de la población subyacente y el tamaño esperado del efecto. Puede usar una calculadora de tamaño de muestra para ayudar a determinar un tamaño objetivo.

Parte 2 de 3:

Ejecutando el experimento

1. Asignar aleatoriamente sujetos a dos grupos. Un grupo es el grupo experimental, mientras que el otro es el grupo de control. Debe garantizar que cualquier tema dado tiene la misma posibilidad de estar en cualquier grupo.

Use un generador de números aleatorios para asignar un número a cada sujeto. Luego colóquelos en los dos grupos por número. Por ejemplo, asigne la mitad inferior de los números aleatorios al grupo de control.
El grupo de control no se le dará el tratamiento o la intervención. Esto le permitirá medir el efecto de la intervención.

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2. Asegúrese de que los sujetos no sepan en qué grupo están en. Si se cumple esta condición, está realizando lo que a menudo se llama un estudio "single ciego". Esto ayuda a mantener a sus dos grupos idénticos en todos los aspectos, excepto la intervención o el tratamiento real, y es parte de controlar los factores extraños. Todos los miembros de su estudio, independientemente del grupo, deben creer por igual que están recibiendo la intervención o el tratamiento real.

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3. Asegúrese de que los experimentadores tampoco sepan qué sujetos están en qué grupo. Si no conocen los sujetos ni los experimentadores, durante el experimento, qué grupo es lo que, usted está realizando un estudio doble ciego. Esta es otra forma de eliminar posibles variables adicionales que podrían afectar su estudio. Si los experimentadores no saben qué grupo es el grupo de control, no podrán informarles inconscientemente, por ejemplo, administrando el tratamiento inerte con menos cuidado.

Tienen diferentes personas a cargo de asignar sujetos a un grupo, administrar tratamiento y evaluar sujetos después del tratamiento.

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4. Realizar un "pretest"."En otras palabras, mida la variable dependiente antes de que comience el experimento. Esto se puede describir como una medición de "línea de base".

Una prueba previa no es una característica requerida del verdadero experimento. Sin embargo, aumenta la capacidad de su experimento para demostrar la causa y el efecto. Para decir que una causa B, desea demostrar que sucedió antes B, que solo se puede hacer mediante el uso de una prueba previa.

Por ejemplo, si está realizando un experimento sobre cómo escuchar música punk afecta el sueño, querrá recopilar datos sobre cuánto tiempo suele dormir cada participante por la noche cuando no se han escuchado a la música punk.

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5. Administrar el tratamiento al grupo experimental. Asegúrese de que la única diferencia entre la experiencia del Grupo Experimental y el Grupo de Control sea el tratamiento en sí.

En un ensayo clínico, esto a menudo significa que se administra un placebo al grupo de control. Un placebo se asemeja al verdadero tratamiento lo más cerca posible, pero de hecho está diseñado para tener ningún efecto. Por ejemplo, en un estudio sobre el efecto de un medicamento, ambos grupos llegarían a la misma habitación y recibirían una píldora de aspecto idéntico. La única diferencia sería que una píldora contendría la medicina, mientras que la otra sería una "píldora de azúcar inerte)."

En otros tipos de experimentos, mantener las dos experiencias equivalentes tomarán otras formas. Tome el ejemplo del efecto de tocar la trompeta en el desempeño académico. Es posible que desee ofrecer al grupo de control otro tipo de lección u oportunidad para la socialización, para asegurarse de que realmente es el juego de trompeta en específico y no obtener una lección de música en general que está causando el efecto.

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6. Administrar una prueba posterior. Después de completar el curso de tratamiento o intervención, mida la variable dependiente. Si realizó una prueba previa, la prueba posterior debe reflejar la prueba previa tanto como sea posible, de modo que los resultados sean directamente comparables.

Parte 3 de 3:

Analizando sus resultados

1. Calcular estadísticas descriptivas. Estas son estadísticas que le permiten comunicar sus datos de manera efectiva. Proporcionan información sobre las propiedades de los datos que ha producido y permiten que sus lectores comprendan cosas importantes al respecto desde una sola mirada.Cuando dices, por ejemplo, que en promedio, las personas que recibieron el medicamento mejoraron 1.7 días antes, estas presentando estadísticas descriptivas.

¿Cuál es la tendencia central de los datos?? La tendencia central se mide usando media (promedio), mediana o modo. Por ejemplo, en un estudio sobre los efectos de la cafeína en el sueño, querrá calcular el número medio de horas durmiendo por los miembros del control y los grupos experimentales.
¿Cuál es la distribución de los datos?? Nuevamente, hay muchas formas diferentes de medir la forma en que se distribuyen los datos, incluido el rango, la varianza y la desviación estándar.

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2. Compara los resultados posteriores a la prueba producidos por los grupos experimentales y de control. Además, si está disponible, compare los resultados de prueba previa y posterior a la prueba. Para hacer esto, deberá realizar un análisis estadístico de sus datos. Si bien este es un tema amplio, puede comenzar un buen comienzo al calcular las estadísticas descriptivas básicas y por Ejecutando una prueba de T Evaluar si las diferencias observadas son significativas.

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3. Prueba tu hipótesis. Las pruebas de importancia le permitirán estimar cómo es probable que sus resultados se produzcan por casualidad en lugar de un efecto experimental genuino. Determina si existe una diferencia estadísticamente significativa entre los resultados para el control y los grupos experimentales.

Una prueba de T es una prueba común de importancia. Una prueba de T compara la diferencia entre los medios de dos conjuntos de datos en relación con la variación dentro de los datos. Puede calcular una prueba de T a mano o usando software estadístico, como Microsoft Excel.

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4. Evalúa tu experimento. ¿Qué límites estaban allí en tu capacidad para controlar posibles factores extraños?? ¿Hasta qué punto su grupo de asignaturas reflejaron la población más grande que esperaba estudiar?? ¿Qué hipótesis alternativas se pueden mantener sobre la base de sus datos?? Al presentar sus resultados, considere las limitaciones honestamente y utilícelas para sugerir líneas de investigación.

Video.

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Consejos

Combine los experimentos verdaderos con otros tipos de experimentos para obtener una imagen más completa. Los estudios de observación proporcionarán información sobre cómo un tratamiento dado, por ejemplo, trabaja en la vida real.

Los verdaderos experimentos a menudo se realizan en un laboratorio. Pero no tienen que ser, siempre que se imponga el control sobre posibles factores extraños.

Advertencias

Asegúrese de tener en cuenta la ética al realizar este tipo de estudio.Nunca administre nada que pueda ser perjudicial para un sujeto.Siempre detenga el estudio si se producen efectos adversos.Nunca retenga los tratamientos que saben que mejorarán la salud de un sujeto. Siga las directrices de su escuela, universidad, laboratorio o compañía en el manejo de sujetos humanos o animales.

Sé consciente de cómo el diseño de la investigación afecta los resultados. El sesgo en la forma en que selecciona sujetos o cómo controla el entorno del experimento puede introducir efectos ocultos en busca de resultados.