Análisis e interpretación de los resultados de experimentos aleatorios

Analizar los resultados de un experimento

Ya sea que haya realizado su propio experimento o deba ver un experimento ya completado, su paso final será analizar los resultados de este experimento. Sin embargo, analizar datos no es solo sumar algunos números y hacer un gráfico. Al analizar cualquier experimento, tenga en cuenta algunas cosas. Necesitaras:

• Comprende el experimento.
• Conoce los límites del experimento.

Primero, analicemos la importancia de comprender el experimento al realizar su análisis.

Entendiendo el Experimento

Cuando intente comprender el experimento, puede pensar ‘¡Oye, conozco el experimento, lo llevé a cabo!’ Sin embargo, debemos dar un paso más para comprender el experimento en dos niveles:

1. Organizar sus datos.
2. Analizar críticamente sus datos.

En primer lugar, deberá comprender cómo organizar sus datos para el análisis. Primero deberá hacerse algunas preguntas sobre su experimento:

1. ¿Cómo se mide la variable independiente?
2. ¿Cómo se mide la variable dependiente?
3. ¿Qué tipo de datos son las variables independientes y dependientes?

Una vez que comprenda los datos que se utilizan en su experimento, podrá comprender mejor cómo organizar sus datos.

En segundo lugar, deberá analizar críticamente sus propios datos. Sea honesto en su evaluación de su experimento. ¿Se cometieron errores? ¿Cree que hubo alguna variable de confusión o sesgo? ¿Cuál fue el tamaño de su muestra? Considere la ética en esta investigación en particular. ¿Estás concentrado en confirmar tu hipótesis? ¿Interfirió esto con la forma en que realizó la investigación?

Las limitaciones de su experimento

Debe comprender los límites de su experimento. Esto es importante porque para analizar e inferir información sobre el experimento, debe saber exactamente qué puede decirle el experimento y qué no.

La mayoría de los experimentos tendrán lo que se llama validez interna , que es cuando un experimento mide las variables para las que fue diseñado. Por ejemplo, supongamos que está realizando un experimento para averiguar si una determinada planta le ayudará a perder peso. Si realiza su experimento pesando a las personas que toman este suplemento vegetal cada semana, entonces el peso en la báscula es su método de medición. Es posible que sepa que una libra de músculo y una libra de grasa son lo mismo. Por lo tanto, si el individuo gana la misma cantidad de peso en músculo que pierde en grasa, es posible que tenga algunos problemas de validez interna cuando utilice la báscula como su principal herramienta de medición de la pérdida de peso.

Muchos experimentos se llevan a cabo en experimentos de laboratorio aislados. Por ejemplo, digamos que está realizando su experimento de pérdida de peso con el suplemento vegetal en un laboratorio. Todos los participantes en el estudio reciben dormitorios para vivir y una cafetería donde pueden comer. Pueden elegir todos sus propios alimentos, pero por lo demás se eliminan de su vida cotidiana. El suplemento vegetal funciona muy bien en entornos de laboratorio, independientemente de la ingesta de alimentos y el ejercicio de los participantes. Sin embargo, digamos que se lleva a cabo el mismo experimento en individuos a medida que avanzan en su vida diaria. Otros factores, como el estrés, influirán en gran medida en el equilibrio hormonal, el ejercicio y la elección de alimentos de los participantes. Esto está relacionado con un concepto conocido como validez externa., que es cuando los resultados de un experimento son verdaderos en la población exterior.

Resumen de la lección

Una vez que haya realizado un experimento, o si está analizando los resultados de otro experimento, deberá comprender lo que le dicen los datos. Puedes hacer esto primero:

• Comprensión del experimento.
• Conociendo los límites del experimento.

Puede comprender mejor su experimento si:

1. Organizar sus datos.
2. Analizar críticamente sus datos.

Primero deberá hacerse algunas preguntas sobre su experimento:

1. ¿Cómo se mide la variable independiente?
2. ¿Cómo se mide la variable dependiente?
3. ¿Qué tipo de datos son las variables independientes y dependientes?

Una vez que comprenda los datos que se utilizan en su experimento, podrá comprender mejor cómo organizar sus datos. Y no olvide ser honesto en su evaluación de su experimento.

También debe comprender los límites de su experimento. Esto es importante porque para analizar e inferir información sobre el experimento, debe saber exactamente qué puede decirle el experimento y qué no. La mayoría de los experimentos tendrán lo que se llama validez interna , que es cuando un experimento mide las variables para las que fue diseñado. También hay validez externa , que es cuando los resultados de un experimento son verdaderos en la población externa.

No olvide consultar nuestras otras lecciones sobre diferentes tipos de datos, tablas y gráficos, sesgos y variables de confusión. Estas lecciones lo ayudarán a analizar y evaluar más sus datos.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador