Evaluación de datos de una investigación científica

¿Qué es un experimento científico?

Un experimento científico es una forma de averiguar la estructura y el comportamiento del mundo utilizando un método sistemático. En cualquier experimento, cambia una variable, llamada variable independiente , y observa cómo afecta a otra variable, llamada variable dependiente . Todo lo demás debe mantenerse igual; de lo contrario, no será una prueba justa.

Por ejemplo, tal vez esté investigando cómo la cantidad de riego afecta la altura a la que crece la hierba. La cantidad de agua utilizada sería su variable independiente y la altura del césped sería su variable dependiente. Intentaría mantener todo lo demás igual; debe asegurarse de que el césped reciba exactamente la misma cantidad de luz solar, crezca en el mismo tipo de suelo y esté en el mismo lugar.

Pero no todos los datos de los experimentos científicos son de la misma calidad. Algunas personas miden mejor las cosas que otras y, a veces, puede haber problemas que provoquen que todos sus datos se desvíen en cierta medida. Por eso, hoy vamos a hablar sobre la precisión y reproducibilidad de los datos.

Exactitud de los datos

La precisión de los datos le indica qué tan cerca de ser correctos están sus datos. Por ejemplo, quizás midió su césped con una regla, pero en lugar de medir desde la línea cero, midió desde el borde de la regla. Eso haría que todas las medidas de la longitud del césped sean incorrectas en cierta medida. Quizás la hierba siempre fue un centímetro más corta de lo que pensaba. Eso hace que sus datos sean menos precisos.

¡O tal vez no notó que el suelo ya estaba húmedo cuando comenzó el experimento porque había llovido esa mañana! Entonces, todo su césped recibió una pulgada adicional de lluvia que no midió. Esto también haría que sus datos fueran menos precisos.

Reproducibilidad o precisión de datos

Exactitud y precisión, también conocidas como reproducibilidad, no son lo mismo. La reproducibilidad o precisión, de datos le dice qué tan cerca están sus medidas. Digamos que cuando midió la hierba, la midió diez veces para asegurarse de que su número era correcto. Quizás midió diez hojas de hierba diferentes y tomó un promedio de sus números. Si sus medidas salieron de la siguiente manera: 7.1 centímetros, 7.2, 7.0, 7.1, 7.2, 7.1, 7.1, 7.0, 7.1 y 7.1, eso sería más preciso que si sus medidas salieran así: 7.1, 7.4, 7.5, 7.4, 6.7, 6.8, 6.8, 6.8, 6.6 y 7.6; aunque en ambas ocasiones obtuviste una longitud promedio de unos 7,1 centímetros. Se podría decir que ambos datos eran igualmente precisos, pero el primer conjunto de datos era más preciso, más reproducible.

O, tal vez, cuando medías la cantidad de agua que caía sobre el césped, ¡usaste un recolector de agua de muy alta tecnología que midió la cantidad de agua al mililitro más cercano! Ese tipo de equipo haría que sus datos fueran súper precisos, súper reproducibles. Pero, si no incluyó la lluvia esa primera mañana, es posible que sus datos aún no sean muy precisos.

Eche un vistazo a cómo se ven los datos precisos en forma de gráfico:

Todos los puntos de datos están muy cerca de la línea de mejor ajuste. Ahora eche un vistazo a los datos menos precisos:

La línea de mejor ajuste no ha cambiado. Los datos son igualmente precisos, pero esta nueva versión no es tan precisa. Para resumir: la precisión se trata de cuán correctos son sus datos, y la precisión o reproducibilidad es cuán similares y cercanos son sus datos.

Resumen de la lección

Un experimento científico es una forma de averiguar la estructura y el comportamiento del mundo utilizando un método sistemático. En cualquier experimento, cambia una variable, llamada variable independiente , y observa cómo afecta a otra variable, llamada variable dependiente . Todo lo demás debe mantenerse igual; de lo contrario, no será una prueba justa.

Desafortunadamente, no todos los datos de los experimentos científicos son de la misma calidad. Algunas personas miden mejor las cosas que otras y, a veces, puede haber problemas que provoquen que todos sus datos se desvíen en cierta medida.

La precisión de los datos le indica qué tan cerca de ser correctos están sus datos. La reproducibilidad o precisión de los datos le dice qué tan cerca están sus mediciones. Así es como se ven los datos precisos en forma de gráfico:

Todos los puntos de datos están muy cerca de la línea de mejor ajuste. Y aquí hay datos menos precisos:

La línea de mejor ajuste no ha cambiado. Los datos son igualmente precisos, pero esta nueva versión no es tan precisa.

Los resultados del aprendizaje

Debería tener la capacidad de hacer lo siguiente después de esta lección:

• Resumir cómo se debe realizar un experimento científico
• Definir exactitud y precisión de los datos.
• Describir cómo la línea de mejor ajuste mide la precisión.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador