El diseño de experimentos utilizando el método científico

¿Cómo saben los científicos lo saben? Cuando se trata de la recopilación de información, los científicos generalmente se basan en el método científico.

los método científico es un plan que se sigue en la realización de un experimento científico y la redacción de los resultados. No es un conjunto de instrucciones para un solo experimento, ni fue diseñado por una sola persona. El método científico ha evolucionado con el tiempo después de muchos científicos realizaron experimentos y querían comunicar sus resultados a otros científicos. El método científico permite experimentos para ser duplicados y los resultados que han de comunicarse de manera uniforme.

Como estás a punto de ver, el formato del método científico es muy lógico. En realidad, muchas personas a resolver problemas y responder preguntas todos los días de la misma manera que los experimentos están diseñados.

Hipotéticamente hablando

Cuando se prepara para hacer la investigación, un científico debe formar un hipótesis, que es una conjetura acerca de un problema o una idea en particular, y luego trabajar para apoyo y demostrar que es correcta, o refutar y demostrar que es un error.

Ya sea que el científico está bien o mal no es tan importante como si él o ella establece un experimento que puede ser repetido por otros científicos, que esperan para llegar a la misma conclusión.

El valor de las variables

Los experimentos deben tener la capacidad de duplicarse debido a que las "respuestas" al científico se le ocurre (si apoya o refuta la hipótesis original) no pueden formar parte de la base de conocimiento a menos que otros científicos puedan realizar el mismo experimento exacta (s) y lograr el misma resultante de lo contrario, el experimento es inútil.

"¿Por qué es inútil", te preguntarás? Bueno, hay cosas llamadas variables. Variables varían: Cambian, se diferencian, y no son los mismos. Un experimento bien diseñado debe tener una variable independiente y un variable dependiente. La variable independiente es lo que el científico manipula en el experimento. Los cambios en la variable dependiente en función de cómo se manipula la variable independiente. Por lo tanto, la variable dependiente proporciona los datos para el experimento.

Los experimentos deben contener los siguientes pasos que se deben considerar "buena ciencia".

1. Un científico debe llevar un registro de la información mediante el registro de los datos.

Los datos deben ser presentados visualmente, si es posible, por ejemplo, a través de un gráfico o tabla.

2. Un control debe ser utilizado.

De esta manera, los resultados pueden compararse con algo.

3. Las conclusiones deben extraerse de los resultados.

Deben ser reportados 4. Errores.

Supongamos que usted se pregunta si se puede correr un maratón más rápido cuando se come la pasta la noche anterior o cuando usted bebe el café de la mañana de la carrera. Su corazonada es que llenarse de pasta que le dará la energía para correr más rápido al día siguiente. Una hipótesis correcta sería algo así como: "El tiempo que se tarda en correr un maratón es mejorada por el consumo de grandes cantidades de hidratos de carbono antes de la carrera." La variable independiente es el consumo de pasta, y la variable dependiente es la rapidez con que ejecuta la carrera.

Piénsalo de esta manera: ¿Qué tan rápido se ejecuta depende de la pasta, por lo que tan rápido se ejecuta es la variable dependiente. Ahora, si usted come varias placas de espagueti de la noche antes de la carrera, pero luego se levanta a la mañana siguiente y bebe dos tazas de café antes de ir a la línea de salida, el experimento es inútil.

¿Por qué es inútil? Al beber el café, se introduce una segunda variable independiente, lo que no se sabe si el tiempo de carrera más rápido se debe a la pasta o el café. Los experimentos pueden tener sólo una variable independiente. Si desea conocer el efecto de la cafeína (o dormir más o mejora de la formación) en su tiempo de carrera, usted tendría que diseñar una segunda (o tercera o cuarta) experimento.

Comprobación de las estadísticas

Por supuesto, estos experimentos tendrían que llevar a cabo muchas veces por muchos corredores diferentes para demostrar cualquier significación estadística válida. Significancia estadística es una medida matemática de la validez de un experimento. Si un experimento se lleva a cabo en varias ocasiones, y los resultados están dentro de un margen estrecho, los resultados se dice que son importantes cuando se mide utilizando la rama de las matemáticas llamada estadísticas. Si los resultados son todo el tablero, que no son tan importantes porque una conclusión definitiva no se puede extraer de los datos.

Seguimiento de la información

Una vez que un experimento está diseñado adecuadamente, puede comenzar a hacer el seguimiento de la información que se reúnen a través del experimento. En un experimento probando si comer pasta la noche antes de un maratón mejora el tiempo de ejecución, suponga que usted come un plato de fideos de la noche anterior y luego beber sólo agua la mañana de la carrera. Usted podría registrar sus tiempos en cada milla a lo largo de la ruta de 26 millas para realizar un seguimiento de la información. Entonces, para la próxima maratón ejecutar (niño, debe estar en gran forma), se come carne sólo la noche antes de la carrera, y ustedes por tres espressos en carrera mañana. Una vez más, usted grabar sus tiempos en cada milla a lo largo de la ruta.

¿Qué hacer con la información que se reúnen durante los experimentos? Bueno, se puede representar gráficamente para una comparación visual de los resultados de dos o más experimentos. La variable independiente de cada experimento se traza en el X-eje (el que corre horizontalmente), y la variable dependiente se representa en el y-eje (el que corre verticalmente). En los experimentos que comparan el tiempo que se tardó en correr un maratón después de comer la pasta la noche anterior, dormir más, tomar café, o cualquier otra variable independiente es posible que desee probar, milla 1 a 26 se etiquetan el y-eje. El factor que no cambia en todos los experimentos es que un maratón es de 26 millas de largo. El tiempo que tardó en llegar a cada milla se traza a lo largo del X-eje. Estos datos pueden variar en función de lo que el corredor ha cambiado antes de la carrera, como la dieta, el sueño, o la formación. Puede representar varias variables independientes sobre la misma gráfica usando diferentes colores o diferentes estilos de líneas. Su gráfico podría ser algo como el de la Figura 1.

Tomando el control de su experimento

¿Cómo saber si se han mejorado sus tiempos de carrera, ya sea por el consumo de pasta o el consumo de café? Usted tendría que correr un maratón sin comer pasta la noche anterior o el consumo de café de la mañana de la carrera. (Todavía agotado?) Este maratón sería su control. Un control es un conjunto de valores de base contra la que se comparan los datos de sus experimentos. De lo contrario, usted no tiene idea de si sus resultados fueron mejor, peor o igual.

Sacar conclusiones

Así, tal vez le tomó menos tiempo para llegar a cada milla a lo largo de la ruta del maratón después de la noche de la pasta de comer, pero sus tiempos de carrera después de beber el café igualó los del control. Eso sería apoyar su hipótesis inicial, pero sería refutar la segunda hipótesis. No hay nada malo con ser malo, siempre y cuando la información es útil. Sabiendo lo que no funciona es tan importante como saber lo que hace.

Tu conclusión a estos dos experimentos sería algo así como: "El consumo de pasta la noche antes de un maratón de 26 millas mejora el tiempo de carrera, pero el consumo de cafeína no tiene ningún efecto."

Sin embargo, en los experimentos científicos que tiene que confesar sus errores. Esta confesión le permite a otros científicos saben lo que podría estar afectando a sus resultados. Entonces, si optan por repetir el experimento, pueden corregir esos errores y proporcionar información útil adicional a la base de conocimientos. En el experimento de pasta de cafeína de la carrera, si se hubiera consumido la pasta la noche antes y después de la cafeína por la mañana de la carrera, su especialidad error sería la de incluir más de una variable independiente.

Otro error sería tener demasiado pequeña de una muestra. Una determinación más precisa se podría hacer mediante el registro de los tiempos de carrera en cada milla para muchos corredores en las mismas condiciones (es decir, con los comen la misma cantidad de pasta de la noche antes de una carrera o consumir la misma cantidad de cafeína por la mañana de una raza ). Por supuesto, sus tiempos de control individuales sin esas variables tendrían que ser tenido en cuenta. Ciencia. Todo está en los detalles.