Cómo mejorar la validez de una investigación científica

Validez en la ciencia

Aunque la ciencia es la mejor manera de encontrar explicaciones precisas sobre cómo funciona el mundo, no todas las investigaciones científicas son iguales. Algunos son mejores que otros. Hay un par de formas de medir qué tan buena es una investigación científica. Dos términos que se utilizan con frecuencia son fiabilidad y validez. La confiabilidad es una medida de cuán repetible es un experimento, si los resultados son similares cuando el experimento se llevó a cabo varias veces. Pero quizás más importante que esto es la validez , que es una medida de cuán correctos son los resultados de un experimento.

Un experimento o investigación en particular puede ser válida internamente y externamente válida. La validez interna se trata de si el diseño del experimento sigue los pasos estándar del método científico y si el proceso seguido por el experimento tiene sentido lógico. La validez externa consiste en averiguar si la conclusión del experimento es la explicación real del fenómeno en el mundo en general. Examina cosas como si podría haber una explicación alternativa para el resultado.

Si su objetivo es hacer que su resultado sea lo más cercano posible a la verdad sobre el mundo, entonces necesita mejorar su validez tanto como pueda. La mayoría de los científicos tienen bastante éxito al hacer que sus experimentos sean válidos internamente, pero la validez externa puede ser más difícil de lograr. En esta lección, veremos algunas formas en las que puede mejorar la validez de sus experimentos.

Mejorando la validez

Hay varias formas de mejorar la validez de un experimento, que incluyen controlar más variables, mejorar la técnica de medición, aumentar la aleatorización para reducir el sesgo de la muestra, cegar el experimento y agregar grupos de control o placebo.

Controlar más variables consiste en asegurarse de que cambien la menor cantidad posible de cosas durante el experimento. Un experimento ideal es donde se cambia una cosa y se analiza un resultado. Todo lo demás debería permanecer igual. Entonces, por ejemplo, si quisiera saber qué tan rápido rodarán bolas de diferentes masas por una colina en particular, cambiaría la masa de la bola y mantendría todo lo demás igual. Mantendría el material de la bola, el punto de liberación, la ubicación de la medición como método, la humedad del aire, la altura sobre el nivel del mar y cualquier otra cosa que se le ocurra. Cuanto más se mantenga igual, más probable será que su resultado sea válido.

También se puede mejorar la técnica de medición. Quizás en lugar de medir algo a mano, podría usar una computadora y un sensor electrónico. O quizás, en lugar de que una persona mida los resultados, podría hacer que varias personas tomen medidas y comparen sus respuestas.

El aumento de la aleatorización es una forma de reducir un problema de validez particular: el sesgo de la muestra. Es entonces cuando las muestras que se investigan no son una muestra representativa de la población. Por ejemplo, digamos que sus pruebas para determinar el efecto de un medicamento y sus pruebas contienen principalmente hombres blancos entre 20 y 30 años. Esa no sería una buena muestra debido a la falta de amplitud, edad y género. O tal vez esté probando medicamentos para bajar de peso en personas que ya tienen un peso saludable. El aumento de la aleatorización de la muestra reducirá este problema.

Cegar su experimento es cuando retiene información sobre el experimento que podría afectar los resultados. Por ejemplo, si una persona sabe que un experimento trata sobre los síntomas del resfriado, una persona puede comenzar a notar síntomas aparentes que normalmente no habría notado. O si una persona sabe que tomó un medicamento placebo (falso), puede afectar si percibe alguna diferencia en cómo se siente después.

Un experimento ciego simple es donde los participantes no tienen información que pueda sesgar los resultados. Un experimento doble ciego es donde tanto los participantes como los conductores del experimento no reciben información que pueda sesgar los resultados. Y un experimento triple ciego es donde incluso las personas que analizan los datos no tienen información que pueda sesgar los resultados. No se les dice qué parte de los datos son o incluso de qué se tratan.

Agregar un grupo de control o placebo significa tener algo con lo que comparar. Por ejemplo, si está probando un medicamento, la única forma de saber si el medicamento es realmente eficaz por sus propios méritos es comparándolo con un tratamiento falso (o placebo). Los pacientes a menudo informarán mejoras cuando están recibiendo cualquier tipo de tratamiento, incluso si ese tratamiento realmente no está haciendo nada. Un tratamiento verdaderamente eficaz es aquel que muestra resultados más allá de los resultados obtenidos con un placebo. Algo similar se hace en experimentos no médicos donde un resultado se compara con el control. Por ejemplo, si desea conocer el efecto de aumentar la cantidad de luz disponible para una planta, debe compararlo con una planta que recibe la cantidad original de luz; esa segunda planta se conoce como control.

Resumen de la lección

La validez es una medida de cuán correctos son los resultados de un experimento. La validez interna mide si el proceso sigue el método científico y muestra algo de valor. La validez externa mide si la conclusión del experimento es la explicación real del fenómeno.

Puede aumentar la validez de un experimento controlando más variables, mejorando la técnica de medición, aumentando la aleatorización para reducir el sesgo de la muestra, cegando el experimento y agregando grupos de control o placebo.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador