¿Alguna vez te has preguntado cómo los científicos descubren nuevos medicamentos, los psicólogos aprenden sobre el comportamiento o incluso cómo los especialistas en marketing descubren qué tipo de anuncios te gustan? Bueno, todos tienen algo en común: utilizan un plan o receta especial llamado «diseño experimental».
Imagina que estás horneando galletas. No puedes simplemente echar cantidades aleatorias de harina, azúcar y chispas de chocolate en un tazón y esperar lo mejor. Sigues una receta, ¿verdad? Los científicos e investigadores hacen algo similar. Siguen una «receta» llamada diseño experimental para asegurarse de que sus experimentos se configuren de manera que las respuestas que encuentren sean significativas y confiables.
El diseño experimental es la hoja de ruta que utilizan los investigadores para responder preguntas. Es un conjunto de reglas y pasos que los investigadores siguen para recopilar información o «datos» de una manera justa, precisa y que tenga sentido.
Hace mucho tiempo, la gente no tenía planes detallados para los experimentos. A menudo simplemente probaron cosas y vieron lo que sucedió. Pero con el tiempo, la gente se volvió más inteligente al respecto. Comenzaron a crear planes estructurados (lo que ahora llamamos diseños experimentales) para obtener respuestas más claras y confiables a sus preguntas.
En este artículo, te llevaremos en un viaje por el mundo de los diseños experimentales. Hablaremos sobre los diferentes tipos o «sabores» de diseños experimentales, dónde se utilizan e incluso le daremos un vistazo de cómo surgieron.
¿Qué es el diseño experimental?
Muy bien, antes de profundizar en los diferentes tipos de diseños experimentales, dejemos muy claro qué es realmente el diseño experimental.
Imagina que eres un detective que intenta resolver un misterio. Necesitas pistas, ¿verdad? Bueno, en el mundo de la investigación, el diseño experimental es como la hoja de ruta que te ayuda a encontrar esas pistas. Es como el plan de juego en los deportes o el plano cuando construyes una casa. Así como no empezarías a construir sin un buen plano, los investigadores no empezarán sus estudios sin un diseño experimental sólido.
Entonces, ¿por qué necesitamos un diseño experimental? Piensa en hornear un pastel. Si arrojas los ingredientes en un tazón sin medir, terminarás con un desastre en lugar de un postre sabroso.
De manera similar, en la investigación, si no tienes un plan sólido, puedes obtener resultados confusos o incorrectos. Un buen diseño experimental le ayuda a formular las preguntas correctas (pensar críticamente), decidir qué medir (proponer una idea) y descubrir cómo medirlo (probarlo). También le ayuda a considerar cosas que podrían alterar sus resultados, como influencias externas en las que no había pensado.
Por ejemplo, supongamos que desea saber si escuchar música ayuda a las personas a concentrarse mejor. Tu diseño experimental te ayudaría a decidir cosas como: ¿A quién vas a probar? ¿Qué tipo de música usarás? ¿Cómo medirás el enfoque? Y, lo que es más importante, ¿cómo te asegurarás de que realmente sea la música la que afecte la concentración y no otra cosa, como la hora del día o si alguien desayunó bien?
En resumen, el diseño experimental es el plan maestro que guía a los investigadores a través del proceso de recopilación de datos, para que puedan responder preguntas de la manera más confiable posible. ¡Es como el GPS para el viaje de descubrimiento!
Historia del diseño experimental
Alrededor del año 350 a. C., personas como Aristóteles intentaban descubrir cómo funciona el mundo, pero en su mayoría simplemente pensaban mucho en las cosas. No pusieron a prueba mucho sus ideas. Entonces, si bien eran súper inteligentes, sus métodos no siempre fueron los mejores para descubrir la verdad.
Avance rápido hasta el Renacimiento (siglos XIV al XVII), una época de grandes cambios y mucha curiosidad. Personas como Galileo comenzaron a experimentar haciendo pruebas, como hacer rodar bolas por planos inclinados para estudiar el movimiento. El trabajo de Galileo fue genial porque combinaba el pensamiento con la acción. Tendría una idea, la probaría, miraría los resultados y luego pensaría un poco más. Este enfoque era mucho más confiable que simplemente sentarse y pensar.
Ahora, avancemos a los siglos XVIII y XIX. Fue entonces cuando personas como Francis Galton, un erudito inglés, comenzaron a volverse realmente sistemáticos en la experimentación. Galton estaba obsesionado con medir cosas. En serio, ¡incluso intentó medir qué tan guapas eran las personas! Su trabajo ayudó a crear las bases para un enfoque más organizado de los experimentos.
Próxima parada: principios del siglo XX. Entra Ronald A. Fisher, un brillante estadístico británico. Fisher cambió las reglas del juego. Se le ocurrieron ideas que son como el pan de cada día del diseño experimental moderno.
Fisher inventó el concepto de «grupo de control«—Ese es un grupo de personas o cosas que no reciben el tratamiento que estás probando, por lo que puedes compararlos con aquellos que sí lo reciben. También destacó la importancia de «aleatorización«, lo que significa asignar personas o cosas a diferentes grupos al azar, como sacar nombres de un sombrero. Esto garantiza que el experimento sea justo y que los resultados sean confiables.
Casi al mismo tiempo, psicólogos estadounidenses como John B. Watson y BF Skinner estaban desarrollando «behaviorismo.» Se centraron en estudiar cosas que podían observar y medir directamente, como acciones y reacciones.
Skinner incluso construyó cajas, llamadas Skinner Boxes, para probar cómo aprenden animales como las palomas y las ratas. Su trabajo ayudó a dar forma a la forma en que los psicólogos diseñan experimentos en la actualidad. Watson realizó un experimento muy controvertido llamado El experimento del pequeño Albert que ayudó a describir el comportamiento a través del condicionamiento; en otras palabras, cómo las personas aprenden a comportarse como lo hacen.
En la última parte del siglo XX y hasta nuestros días, las computadoras han revolucionado las cosas por completo. Los investigadores ahora utilizan software súper poderoso para ayudar a diseñar sus experimentos y hacer cálculos.
Con las computadoras, pueden simular experimentos complejos incluso antes de comenzar, lo que les ayuda a predecir lo que podría suceder. Esto es especialmente útil en campos como la medicina, donde hacer las cosas bien puede ser una cuestión de vida o muerte.
Además, ¿sabías que los diseños experimentales no son sólo para científicos en los laboratorios? ¡Son utilizados por personas en todo tipo de trabajos, como marketing, educación e incluso diseño de videojuegos! Sí, probablemente alguien realizó un experimento para descubrir qué hace que un juego sea súper divertido.
Ahí lo tiene: un recorrido rápido por la historia del diseño experimental, desde los profundos pensamientos de Aristóteles hasta las innovadoras ideas de Fisher, y hasta la investigación actual impulsada por computadora. Estos diseños son las recetas que ayudan a personas de todos los ámbitos de la vida a encontrar respuestas a sus grandes preguntas.
Términos clave en diseño experimental
Antes de profundizar en los diferentes tipos de diseños experimentales, familiaricémonos con algunos términos clave. Comprender estos términos nos facilitará la exploración de los diversos tipos de diseños experimentales que utilizan los investigadores para responder a sus grandes preguntas.
Variable independiente: Esto es lo que cambias o controlas en tu experimento para ver qué efecto tiene. Piense en ello como la «causa» en una relación de causa y efecto. Por ejemplo, si estás estudiando si los diferentes tipos de música ayudan a las personas a concentrarse, el tipo de música es la variable independiente.
Variable dependiente: Esto es lo que estás midiendo para ver el efecto de tu variable independiente. En nuestro experimento de música y concentración, la capacidad de concentración de las personas es la variable dependiente: es lo que «depende» del tipo de música que se reproduzca.
Grupo de control: Este es un grupo de personas que no reciben el tratamiento especial ni cambian que estás probando. Le ayudan a ver qué sucede cuando no se aplica la variable independiente. Si se está probando si un medicamento nuevo funciona, el grupo de control tomaría una pastilla falsa, llamada placeboen lugar de la medicina real.
Grupo experimental: Este es el grupo que recibe el tratamiento especial o cambio que le interesa. Volviendo a nuestro ejemplo de medicina, este grupo recibiría la medicina real para ver si tiene algún efecto.
Aleatorización: Esto es como cambiar las cosas de manera justa. Colocas personas al azar en el grupo de control o experimental para que cada grupo sea una buena combinación de diferentes tipos de personas. Esto ayuda a que los resultados sean más confiables.
Muestra: Este es el grupo de personas que estás estudiando. Son una «muestra» de un grupo más grande que te interesa. Por ejemplo, si quieres saber cómo se sienten los adolescentes acerca de un nuevo videojuego, puedes estudiar una muestra de 100 adolescentes.
Inclinación: Esto es cualquier cosa que pueda inclinar tu experimento hacia un lado o hacia otro sin que te des cuenta. Por ejemplo, si estás probando un nuevo tipo de comida para perros y solo lo pruebas en caniches, eso podría crear un sesgo porque tal vez a los caniches les guste mucho esa comida y a otras razas no.
Datos: Esta es la información que recopila durante el experimento. ¡Es como el tesoro que encuentras en tu viaje de descubrimiento!
Replicación: Esto significa hacer el experimento más de una vez para asegurarse de que sus hallazgos se mantengan. Es como verificar dos veces tus respuestas en un examen.
Hipótesis: Esta es una suposición fundamentada sobre lo que sucederá en el experimento. Es como predecir el final de una película basándose en la primera mitad.
Pasos del diseño experimental
Muy bien, digamos que estás entusiasmado y listo para realizar tu propio experimento. ¡Fresco! ¿Pero por dónde empiezas? Bueno, diseñar un experimento es un poco como planificar un viaje por carretera. Hay algunos pasos clave que debe seguir para asegurarse de llegar a su destino. Vamos a desglosarlo:
- Hacer una pregunta: Antes de salir a la carretera, debes saber adónde vas. Lo mismo con los experimentos. Comienzas con una pregunta que quieres responder, como «¿Desayunar realmente te hace mejorar en la escuela?»
- hacer algunos deberes: Antes de hacer las maletas, buscas los mejores lugares para visitar, ¿verdad? En ciencia, esto significa leer sobre lo que otras personas ya han descubierto sobre tu tema.
- Formar una hipótesis: Esta es tu suposición fundamentada sobre lo que crees que sucederá. Es como decir: «Apuesto a que esta ruta nos llevará allí más rápido».
- Planifica los detalles: Ahora usted decide qué tipo de automóvil conducirá (su diseño experimental), quién vendrá con usted (su muestra) y qué refrigerios traerá (sus variables).
- Aleatorización: Recuerde, esto es como barajar una baraja de cartas. Desea mezclar quiénes entran en sus grupos de control y experimentales para asegurarse de que sea una prueba justa.
- Ejecute el experimento: ¡Finalmente, la goma sale a la carretera! Llevas a cabo tu plan, asegurándote de recopilar tus datos cuidadosamente.
- Analizar los datos: Una vez finalizado el viaje, miras tus fotos y decides cuáles se quedan. En ciencia, esto significa mirar sus datos para ver qué le dicen.
- Sacar conclusiones: Según tus datos, ¿encontraste una respuesta a tu pregunta? Esto es como decir: «Sí, esa ruta fue más rápida» o «No, tenemos mucho tráfico».
- Comparte tus hallazgos: Después de un gran viaje, quieres contárselo a todos, ¿verdad? Los científicos hacen lo mismo publicando sus resultados para que otros puedan aprender de ellos.
- ¿Hazlo otra vez?: A veces un viaje por carretera no es suficiente. De la misma manera, los científicos suelen repetir sus experimentos para asegurarse de que sus hallazgos sean sólidos.
¡Ahí lo tienes! Esos son los pasos básicos que debes seguir cuando diseñas un experimento. Cada paso ayuda a garantizar que esté configurando una forma justa y confiable de encontrar respuestas a sus grandes preguntas.
Entremos en ejemplos de diseños experimentales.
1) Verdadero diseño experimental
En el mundo de los experimentos, el verdadero diseño experimental es como el mariscal de campo superestrella del que todo el mundo habla. Nacido del trabajo de principios del siglo XX de estadísticos como Ronald A. Fisher, este diseño tiene que ver con el control,…