El método científico es un marco de técnicas y preguntas que los científicos utilizan para investigar fenómenos con el objetivo de hacer que los descubrimientos científicos sean simples y reproducibles. Ha sido observado vagamente por los experimentadores desde el siglo IV a.C., pero el primer método científico debidamente formalizado se acuñó durante el Renacimiento europeo. Aquí, individuos a la vanguardia de la ciencia como Francis Bacon, Galileo e Isaac Newton comenzaron a poner en práctica las reglas que usamos para llevar a cabo experimentos hoy en día.
Típicamente, el primer paso del método científico es formular una pregunta, generalmente después de la observación de un fenómeno. Por ejemplo, supongamos que has estado criando orugas y has notado que algunas tardan más que otras en llegar a la pupa. Y te preguntas, ¿las orugas se desarrollan a diferentes ritmos dependiendo de la temperatura?
Aquí es donde entra en juego la segunda parte del método científico, la hipótesis. Una hipótesis es una explicación incierta de por qué observamos lo que observamos, y hay dos tipos principales. La primera es la hipótesis experimental o alternativa, e implica que habrá una relación entre las variables que se investigan, la temperatura y el desarrollo de la oruga, en este caso. Por lo tanto, nuestra hipótesis experimental podría ser que las orugas tardarán más en pasar del huevo a la pupación si se crían a temperaturas más frías. Crucialmente, una buena hipótesis será comprobable. En el caso de nuestras orugas, podemos cambiar la temperatura y registrar el tiempo que tardan en pasar del huevo a la pupa, y es falsable. Por lo tanto, si las orugas tardan aproximadamente el mismo tiempo en desarrollarse sin importar la temperatura, entonces podemos aceptar que la hipótesis era probablemente falsa. El segundo tipo de hipótesis es la hipótesis nula. Por lo general, esto especula que no se observará ningún cambio o diferencia significativa durante el experimento. En nuestro ejemplo de la oruga, diríamos que las orugas se desarrollarán a la misma velocidad en cada condición de temperatura.
Una vez que tenemos nuestras hipótesis, el tercer paso del método científico abarca la experimentación y la recopilación de datos. En un experimento típico, habrá dos tipos de variables. La variable independiente es algo manipulado directamente por el experimentador. Entonces, con nuestras orugas, estamos alterando la variable independiente cuando cambiamos la temperatura. La variable dependiente, también conocida como variable de respuesta, debe verse afectada por el estado de la variable independiente. Entonces, cuando exponemos a nuestras orugas a diferentes temperaturas, entonces la respuesta, la variable dependiente, es la velocidad a la que se desarrollan.
También hay dos tipos principales de datos que podrían recopilarse para apoyar o falsear las hipótesis. El primero son los datos cualitativos, que generalmente se refieren a observaciones descriptivas realizadas con los sentidos, la vista, el tacto, el oído, el olfato o incluso el gusto. En nuestro experimento, podríamos registrar que las orugas parecen moverse y comer mucho en la condición de temperatura normal, en comparación con la más fría. A diferencia de los datos cualitativos, los datos cuantitativos pueden medirse y escribirse como números. Entonces, cuando contamos la cantidad de horas que tarda la oruga desde que eclosiona hasta que finalmente pupa, esto nos da una cifra definitiva. Siempre que sea posible, es casi importante tener una condición de control en cualquier experimento en el que manipulemos las variables independientes. En nuestro experimento con orugas, podemos cultivar las orugas a una temperatura ambiente estándar establecida de 21 grados como control, porque esto demuestra lo que sucede cuando las orugas se desarrollan en condiciones normales en comparación con los entornos experimentales.
En los experimentos observacionales, es posible que no sea necesario o incluso posible un control. Por ejemplo, imagina que nuestras orugas ahora son mariposas adultas que se alimentan de néctar en un jardín de flores. En nuestra hipótesis experimental, sugerimos que prefieren alimentarse de las grandes flores rosadas, mientras que nuestra hipótesis nula sugiere que no tienen preferencia y visitarán las flores al azar. En este caso, el simple hecho de observar y registrar el número de veces que las mariposas visitan cada tipo de flor proporcionará datos suficientes para confirmar o rechazar nuestras hipótesis sin necesidad de manipular ninguna variable ni de realizar un control.
Una vez que se han recopilado los datos, el siguiente paso es averiguar qué significa todo esto. Los científicos compararán las predicciones de sus dos hipótesis para averiguar si pueden rechazar la hipótesis nula. Esto se puede hacer comparando los valores de la variable dependiente en el control frente a las condiciones experimentales. Si no son iguales, se puede rechazar la hipótesis nula. Si los datos recopilados apoyan una hipótesis, como que las orugas tardaron significativamente más horas en pasar del huevo a la pupa cuando se mantuvieron en un clima más frío, entonces esto le da más credibilidad a la hipótesis experimental, pero críticamente no indica que la hipótesis sea definitivamente cierta, porque los experimentos futuros pueden revelar nueva información.
La parte final del método científico es donde sacamos conclusiones y discutimos lo que podrían significar nuestros hallazgos. Aquí, los científicos pueden referirse a otros experimentos u otra literatura para poner sus hallazgos en contexto y encontrar explicaciones de por qué los resultados mostraron lo que hicieron. Por ejemplo, la conclusión podría ser que a las orugas les gusta crecer a temperaturas más cercanas a su hábitat natural. Esto, a su vez, puede generar nuevas preguntas, como ¿otras especies también pupan a diferentes ritmos a diferentes temperaturas y a diferentes temperaturas? Esto puede inspirar nuevos experimentos, que podemos probar utilizando, lo adivinaste, el método científico.
El método científico se utiliza para resolver problemas y explicar fenómenos. El desarrollo del método científico coincidió con los cambios filosóficos que sustentaron los descubrimientos científicos, transformando radicalmente la visión de la sociedad sobre la naturaleza. Durante el Renacimiento europeo, individuos como Francis Bacon, Galileo e Isaac Newton formalizaron el concepto del método científico y lo pusieron en práctica. Aunque el método científico ha sido revisado desde sus primeras concepciones, gran parte del marco y la filosofía siguen en práctica hoy en día.
Paso 1: La observación y la pregunta
Antes de la investigación, un científico debe definir la pregunta que se va a abordar. Este primer paso crucial en el proceso científico implica la observación de algunos fenómenos naturales de interés. Esta observación debería conducir a una serie de preguntas sobre el fenómeno. Esta etapa suele requerir la investigación previa necesaria para comprender el tema y el trabajo previo sobre ideas similares. La revisión y evaluación de investigaciones anteriores permite a los científicos refinar sus preguntas para abordar con mayor precisión las lagunas en el conocimiento científico. La definición de una pregunta de investigación y la comprensión de la investigación previa relevante influirán en la forma en que se aplica el método científico, lo que lo convierte en un primer paso importante en el proceso de investigación.
Un ejemplo cotidiano: está tratando de llegar a la escuela o al trabajo y su automóvil no arranca. El proceso de pensamiento por el que pasan la mayoría de las personas en esa situación refleja claramente el método científico oficial (después de que hayas terminado de enojarte). Primero, haces una observación: ¡mi coche no arranca! La pregunta que sigue: ¿por qué no funciona?
Paso 2: La hipótesis
El siguiente paso es hacer una hipótesis, basada en el conocimiento previo. Una hipótesis es una "explicación incierta" o una conjetura no probada que busca explicar algún fenómeno a partir del conocimiento obtenido durante la ejecución de experimentos u observaciones posteriores. Generalmente, los científicos desarrollan múltiples hipótesis para abordar sus preguntas y probarlas sistemáticamente.
Todas las hipótesis deben cumplir con ciertos criterios para que el proceso científico funcione. En primer lugar, una hipótesis debe ser comprobable y falsable. Este aspecto de la hipótesis es crítico y de mucha mayor importancia que la exactitud de la hipótesis. Una hipótesis comprobable es aquella que genera predicciones comprobables, abordadas a través de observaciones o experimentos. Una hipótesis falsable es aquella que, a través de la observación de resultados contradictorios, puede demostrarse errónea. Esto permite a los investigadores ganar más confianza con el tiempo, no acumulando pruebas que demuestren que una hipótesis es correcta, sino demostrando que no se producen situaciones que podrían establecer su falsedad.
Las hipótesis se presentan en dos formas: hipótesis nulas e hipótesis alternativas. La hipótesis nula se compara con la hipótesis alternativa y refleja que no se observará ningún cambio en el experimento. La hipótesis alternativa es generalmente la descrita en los dos párrafos anteriores, también conocida como hipótesis experimental. La hipótesis alternativa es el resultado predicho del experimento. Si se rechaza la hipótesis nula, entonces esto construye evidencia para la hipótesis alternativa.
Un ejemplo cotidiano: tal vez hace mucho frío afuera y, por lo tanto, es bastante probable que la batería de su automóvil esté agotada. Tal vez sepa que tenía poca gasolina la noche anterior y, por lo tanto, es probable que el tanque esté vacío.
Paso 3: Experimentación y recopilación de datos
De cualquier manera, el siguiente paso es hacer más observaciones o realizar experimentos que conduzcan a conclusiones. Después de la formulación de hipótesis, los científicos planifican y realizan experimentos para probar sus hipótesis. Estos experimentos proporcionan datos que apoyarán o refutarán la hipótesis. Los datos se pueden obtener a partir de observaciones cuantitativas o cualitativas. La información cualitativa se refiere a las observaciones que se pueden hacer simplemente usando los sentidos, ya sea a través de la vista, el oído, el gusto, el olfato o el tacto. Por el contrario, las observaciones cuantitativas son aquellas en las que se utilizan mediciones precisas de algún tipo para investigar la hipótesis de uno.
Un experimento es un procedimiento diseñado para determinar si las observaciones del mundo real concuerdan o refutan las predicciones derivadas de la hipótesis. Si la evidencia de un experimento apoya una hipótesis, eso le da a la hipótesis más credibilidad. Esto no indica que la hipótesis sea cierta, ya que experimentos futuros pueden revelar nueva información sobre la hipótesis original. El diseño experimental es otro paso crítico en el método científico y puede tener un gran efecto en los resultados y conclusiones que se extraen de un experimento. Se debe dedicar tiempo y reflexión cuidadosa al diseño experimental y a minimizar los posibles errores. El experimento debe diseñarse de manera que todas las variables o factores que puedan influir en el resultado del experimento estén bajo el control del investigador. Se utilizan dos tipos de variables para describir las condiciones de un experimento: la independiente y la variable dependiente, o de respuesta. La variable independiente es directamente manipulada o controlada por el científico y generalmente es lo que uno predice que afectará a la variable dependiente. Por lo tanto, la variable dependiente o de respuesta depende del valor de la variable independiente. Los experimentos generalmente se diseñan de manera que un factor específico sea manipulado en el experimento con el fin de iluminar las relaciones de causa y efecto.
Un ejemplo cotidiano: ¿el coche sigue teniendo todas sus piezas? ¿Es esta la clave correcta? ¿Qué dice el medidor de gasolina? ¿Sirve de nada?
Otro aspecto importante en el diseño experimental es el papel del tratamiento control, que representa una condición de tratamiento no manipulada. El tratamiento de control se mantiene en las mismas condiciones que el tratamiento experimental, pero la manipulación experimental no se aplica al control. Por ejemplo, si un investigador estuviera probando los efectos de la salinidad del suelo en el crecimiento de las plantas, el suelo en el tratamiento de control no tendría sal añadida. El control proporciona una línea de base de condiciones "normales" con la que comparar los tratamientos experimentales.
El diseño experimental también debe incorporar réplicas de cada tratamiento. La repetibilidad de los resultados experimentales es una parte importante del método científico que garantiza la validez y precisión de los datos. Es bastante difícil controlar todos los aspectos de un experimento, por lo que existe una variación inherente en los resultados que no se puede controlar ni siquiera con los experimentos más cuidadosamente diseñados y controlados. Tener réplicas permite al investigador estimar esta variación inherente en los resultados. El registro y la medición precisos de los datos también son de gran importancia para garantizar la exactitud de los resultados y las conclusiones que se extraen de ellos.
Paso 4: Resultados y análisis de datos
El siguiente paso en el método científico consiste en determinar qué significan los resultados del experimento. Los científicos comparan las predicciones de su hipótesis nula con las de su hipótesis alternativa para determinar si son capaces de rechazar la hipótesis nula. Rechazar la hipótesis nula significa que existe una probabilidad significativa de que los valores de la variable dependiente en los tratamientos control versus experimentales no sean iguales entre sí. Si existen diferencias significativas, entonces se puede rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis alternativa. Por el contrario, el investigador puede no rechazar la hipótesis nula, lo que significa que el tratamiento no tiene ningún efecto sobre los resultados. Antes de que los científicos puedan hacer cualquier afirmación sobre su hipótesis nula a partir de sus datos experimentales u observaciones, se requieren pruebas estadísticas para garantizar la validez de los datos y la interpretación posterior de los datos. Las pruebas estadísticas permiten a los investigadores determinar si existen diferencias genuinas entre los tratamientos de control y los experimentales. A partir de ahí, pueden crear figuras y tablas para ilustrar sus hallazgos.
Paso 5: Conclusiones
La última parte del método científico consiste en proporcionar explicaciones de los resultados y las conclusiones que se pueden extraer lógicamente de los resultados. Generalmente, este paso del proceso científico también requiere que uno revise la literatura científica y compare sus resultados con otros experimentos u observaciones sobre temas relacionados. Esto permite a los investigadores situar su experimento en un contexto más general y elaborar la importancia de determinados resultados. Además, les permite explicar cómo su trabajo encaja en un contexto más amplio de su disciplina.
¡El proceso científico no se detiene aquí! El proceso científico funciona a través del tiempo a medida que el conocimiento sobre temas de la ciencia se acumula e impulsa nuestra comprensión de los mecanismos o procesos particulares que explican los fenómenos naturales. Si no logramos rechazar nuestra hipótesis nula, entonces se hace necesario revisar las etapas iniciales del método científico y tratar de reformular nuestras preguntas y comprender por qué no se alcanzó un resultado anticipado.
Aplicación del Método Científico
La única diferencia entre el uso de este método en la vida cotidiana y en el laboratorio es que los científicos documentan cuidadosamente su trabajo, desde la observación hasta la hipótesis, el experimento y, finalmente, las conclusiones y la revisión por pares. Además, a diferencia de la resolución de problemas fuera del laboratorio, el método científico en el laboratorio incluye condiciones y variables controladas.
Investiguemos el método científico usando un ejemplo del laboratorio. Se sabe que el crecimiento de las plantas se ve afectado por microbios, como bacterias y hongos, que viven en su suelo. Es posible averiguar qué microbios tienen qué efectos plantando plantas en macetas en un suelo completamente estéril, luego agregando microbios uno a la vez, o en diferentes combinaciones y midiendo el crecimiento de la planta. Ahora vamos a encajar esto en los términos utilizados para describir el método científico:
Observación y pregunta: Hay microbios en el suelo... ¿afectan estos el crecimiento de las plantas?
mundo real:
Experimental: Un microbio particular de interés hará que las plantas crezcan más lentamente.
Nulo: La presencia o ausencia de microbios no tendrá ningún efecto sobre el crecimiento de las plantas
Experimento: establezca grupos de plantas en 1) suelo estéril, 2) suelo con el microbio agregado y 3) suelo natural. Mide el crecimiento de las plantas a lo largo del tiempo, usando una regla.
Conclusión: si las plantas del grupo 2 crecen más lentamente que las otras dos, la hipótesis se apoya. Esto debe estar respaldado con análisis estadísticos de muchas plantas para que se considere significativo. Un experimento como este no es legítimo con una sola planta por grupo.
El grupo 1 es un control que muestra que las plantas pueden crecer en el suelo estéril. El grupo 3 es un control que muestra que las plantas pueden crecer en condiciones normales. El grupo 2 es el grupo experimental. Sería posible añadir diferentes cantidades del microbio, o diferentes microbios, para introducir más variables. El punto principal es que el investigador tiene algo con lo que comparar el grupo experimental: el grupo de control. Si el experimento incluyó solo al grupo 2 y el investigador determinó que las plantas "parecían enfermas", eso sería una cuestión de opinión. La única manera de hacer que esa observación sea científica es tener plantas sanas para medir. El tipo o cantidad de microbio utilizado es la variable independiente, porque el investigador tiene control sobre él. El tamaño de la planta al final del experimento es la variable dependiente o de respuesta porque es el resultado.
En última instancia, este tipo de trabajos se publican en revistas científicas para que otros investigadores puedan leer sobre los métodos utilizados y las conclusiones extraídas. Publicaciones como esta están sujetas a revisión por pares, lo que significa que un artículo no se publicará en una revista hasta que otros investigadores lo hayan revisado y estén de acuerdo en que está bien hecho. Como comunidad de científicos, los conceptos generales se desarrollan en función de los patrones observados en los experimentos que realizan los científicos individuales. Esto da como resultado el desarrollo de una teoría científica. Este término significa que existe un consenso entre los investigadores de que existe un concepto o proceso en particular. Es importante tener en cuenta que la palabra teoría no significa lo mismo que hipótesis. Una vez que los científicos etiquetan un concepto con este término, se considera que es cierto, teniendo en cuenta todos los datos disponibles actualmente. Por supuesto, si una gran cantidad de experimentación demuestra lo contrario, las teorías pueden ser modificadas.
El método científico es un marco de técnicas y preguntas que los científicos utilizan para investigar fenómenos con el objetivo de hacer que los descubrimientos científicos sean simples y reproducibles. Ha sido observado vagamente por los experimentadores desde el siglo IV a.C., pero el primer método científico debidamente formalizado se acuñó durante el Renacimiento europeo. Aquí, individuos a la vanguardia de la ciencia como Francis Bacon, Galileo e Isaac Newton comenzaron a poner en práctica las reglas que usamos para llevar a cabo experimentos hoy en día.
Típicamente, el primer paso del método científico es formular una pregunta, generalmente después de la observación de un fenómeno. Por ejemplo, supongamos que has estado criando orugas y has notado que algunas tardan más que otras en llegar a la pupa. Y te preguntas, ¿las orugas se desarrollan a diferentes ritmos dependiendo de la temperatura?
Aquí es donde entra en juego la segunda parte del método científico, la hipótesis. Una hipótesis es una explicación incierta de por qué observamos lo que observamos, y hay dos tipos principales. La primera es la hipótesis experimental o alternativa, e implica que habrá una relación entre las variables que se investigan, la temperatura y el desarrollo de la oruga, en este caso. Por lo tanto, nuestra hipótesis experimental podría ser que las orugas tardarán más en pasar del huevo a la pupación si se crían a temperaturas más frías. Crucialmente, una buena hipótesis será comprobable. En el caso de nuestras orugas, podemos cambiar la temperatura y registrar el tiempo que tardan en pasar del huevo a la pupa, y es falsable. Por lo tanto, si las orugas tardan aproximadamente el mismo tiempo en desarrollarse sin importar la temperatura, entonces podemos aceptar que la hipótesis era probablemente falsa. El segundo tipo de hipótesis es la hipótesis nula. Por lo general, esto especula que no se observará ningún cambio o diferencia significativa durante el experimento. En nuestro ejemplo de la oruga, diríamos que las orugas se desarrollarán a la misma velocidad en cada condición de temperatura.
Una vez que tenemos nuestras hipótesis, el tercer paso del método científico abarca la experimentación y la recopilación de datos. En un experimento típico, habrá dos tipos de variables. La variable independiente es algo manipulado directamente por el experimentador. Entonces, con nuestras orugas, estamos alterando la variable independiente cuando cambiamos la temperatura. La variable dependiente, también conocida como variable de respuesta, debe verse afectada por el estado de la variable independiente. Entonces, cuando exponemos a nuestras orugas a diferentes temperaturas, entonces la respuesta, la variable dependiente, es la velocidad a la que se desarrollan.
También hay dos tipos principales de datos que podrían recopilarse para apoyar o falsear las hipótesis. El primero son los datos cualitativos, que generalmente se refieren a observaciones descriptivas realizadas con los sentidos, la vista, el tacto, el oído, el olfato o incluso el gusto. En nuestro experimento, podríamos registrar que las orugas parecen moverse y comer mucho en la condición de temperatura normal, en comparación con la más fría. A diferencia de los datos cualitativos, los datos cuantitativos pueden medirse y escribirse como números. Entonces, cuando contamos la cantidad de horas que tarda la oruga desde que eclosiona hasta que finalmente pupa, esto nos da una cifra definitiva. Siempre que sea posible, es casi importante tener una condición de control en cualquier experimento en el que manipulemos las variables independientes. En nuestro experimento con orugas, podemos cultivar las orugas a una temperatura ambiente estándar establecida de 21 grados como control, porque esto demuestra lo que sucede cuando las orugas se desarrollan en condiciones normales en comparación con los entornos experimentales.
En los experimentos observacionales, es posible que no sea necesario o incluso posible un control. Por ejemplo, imagina que nuestras orugas ahora son mariposas adultas que se alimentan de néctar en un jardín de flores. En nuestra hipótesis experimental, sugerimos que prefieren alimentarse de las grandes flores rosadas, mientras que nuestra hipótesis nula sugiere que no tienen preferencia y visitarán las flores al azar. En este caso, el simple hecho de observar y registrar el número de veces que las mariposas visitan cada tipo de flor proporcionará datos suficientes para confirmar o rechazar nuestras hipótesis sin necesidad de manipular ninguna variable ni de realizar un control.
Una vez que se han recopilado los datos, el siguiente paso es averiguar qué significa todo esto. Los científicos compararán las predicciones de sus dos hipótesis para averiguar si pueden rechazar la hipótesis nula. Esto se puede hacer comparando los valores de la variable dependiente en el control frente a las condiciones experimentales. Si no son iguales, se puede rechazar la hipótesis nula. Si los datos recopilados apoyan una hipótesis, como que las orugas tardaron significativamente más horas en pasar del huevo a la pupa cuando se mantuvieron en un clima más frío, entonces esto le da más credibilidad a la hipótesis experimental, pero críticamente no indica que la hipótesis sea definitivamente cierta, porque los experimentos futuros pueden revelar nueva información.
La parte final del método científico es donde sacamos conclusiones y discutimos lo que podrían significar nuestros hallazgos. Aquí, los científicos pueden referirse a otros experimentos u otra literatura para poner sus hallazgos en contexto y encontrar explicaciones de por qué los resultados mostraron lo que hicieron. Por ejemplo, la conclusión podría ser que a las orugas les gusta crecer a temperaturas más cercanas a su hábitat natural. Esto, a su vez, puede generar nuevas preguntas, como ¿otras especies también pupan a diferentes ritmos a diferentes temperaturas y a diferentes temperaturas? Esto puede inspirar nuevos experimentos, que podemos probar utilizando, lo adivinaste, el método científico.
El método científico es un marco de técnicas y preguntas que los científicos utilizan para investigar fenómenos con el objetivo de hacer que los descubrimientos científicos sean simples y reproducibles. Ha sido observado vagamente por los experimentadores desde el siglo IV a.C., pero el primer método científico debidamente formalizado se acuñó durante el Renacimiento europeo. Aquí, individuos a la vanguardia de la ciencia como Francis Bacon, Galileo e Isaac Newton comenzaron a poner en práctica las reglas que usamos para llevar a cabo experimentos hoy en día.
Típicamente, el primer paso del método científico es formular una pregunta, generalmente después de la observación de un fenómeno. Por ejemplo, supongamos que has estado criando orugas y has notado que algunas tardan más que otras en llegar a la pupa. Y te preguntas, ¿las orugas se desarrollan a diferentes ritmos dependiendo de la temperatura?
Aquí es donde entra en juego la segunda parte del método científico, la hipótesis. Una hipótesis es una explicación incierta de por qué observamos lo que observamos, y hay dos tipos principales. La primera es la hipótesis experimental o alternativa, e implica que habrá una relación entre las variables que se investigan, la temperatura y el desarrollo de la oruga, en este caso. Por lo tanto, nuestra hipótesis experimental podría ser que las orugas tardarán más en pasar del huevo a la pupación si se crían a temperaturas más frías. Crucialmente, una buena hipótesis será comprobable. En el caso de nuestras orugas, podemos cambiar la temperatura y registrar el tiempo que tardan en pasar del huevo a la pupa, y es falsable. Por lo tanto, si las orugas tardan aproximadamente el mismo tiempo en desarrollarse sin importar la temperatura, entonces podemos aceptar que la hipótesis era probablemente falsa. El segundo tipo de hipótesis es la hipótesis nula. Por lo general, esto especula que no se observará ningún cambio o diferencia significativa durante el experimento. En nuestro ejemplo de la oruga, diríamos que las orugas se desarrollarán a la misma velocidad en cada condición de temperatura.
Una vez que tenemos nuestras hipótesis, el tercer paso del método científico abarca la experimentación y la recopilación de datos. En un experimento típico, habrá dos tipos de variables. La variable independiente es algo manipulado directamente por el experimentador. Entonces, con nuestras orugas, estamos alterando la variable independiente cuando cambiamos la temperatura. La variable dependiente, también conocida como variable de respuesta, debe verse afectada por el estado de la variable independiente. Entonces, cuando exponemos a nuestras orugas a diferentes temperaturas, entonces la respuesta, la variable dependiente, es la velocidad a la que se desarrollan.
También hay dos tipos principales de datos que podrían recopilarse para apoyar o falsear las hipótesis. El primero son los datos cualitativos, que generalmente se refieren a observaciones descriptivas realizadas con los sentidos, la vista, el tacto, el oído, el olfato o incluso el gusto. En nuestro experimento, podríamos registrar que las orugas parecen moverse y comer mucho en la condición de temperatura normal, en comparación con la más fría. A diferencia de los datos cualitativos, los datos cuantitativos pueden medirse y escribirse como números. Entonces, cuando contamos la cantidad de horas que tarda la oruga desde que eclosiona hasta que finalmente pupa, esto nos da una cifra definitiva. Siempre que sea posible, es casi importante tener una condición de control en cualquier experimento en el que manipulemos las variables independientes. En nuestro experimento con orugas, podemos cultivar las orugas a una temperatura ambiente estándar establecida de 21 grados como control, porque esto demuestra lo que sucede cuando las orugas se desarrollan en condiciones normales en comparación con los entornos experimentales.
En los experimentos observacionales, es posible que no sea necesario o incluso posible un control. Por ejemplo, imagina que nuestras orugas ahora son mariposas adultas que se alimentan de néctar en un jardín de flores. En nuestra hipótesis experimental, sugerimos que prefieren alimentarse de las grandes flores rosadas, mientras que nuestra hipótesis nula sugiere que no tienen preferencia y visitarán las flores al azar. En este caso, el simple hecho de observar y registrar el número de veces que las mariposas visitan cada tipo de flor proporcionará datos suficientes para confirmar o rechazar nuestras hipótesis sin necesidad de manipular ninguna variable ni de realizar un control.
Una vez que se han recopilado los datos, el siguiente paso es averiguar qué significa todo esto. Los científicos compararán las predicciones de sus dos hipótesis para averiguar si pueden rechazar la hipótesis nula. Esto se puede hacer comparando los valores de la variable dependiente en el control frente a las condiciones experimentales. Si no son iguales, se puede rechazar la hipótesis nula. Si los datos recopilados apoyan una hipótesis, como que las orugas tardaron significativamente más horas en pasar del huevo a la pupa cuando se mantuvieron en un clima más frío, entonces esto le da más credibilidad a la hipótesis experimental, pero críticamente no indica que la hipótesis sea definitivamente cierta, porque los experimentos futuros pueden revelar nueva información.
La parte final del método científico es donde sacamos conclusiones y discutimos lo que podrían significar nuestros hallazgos. Aquí, los científicos pueden referirse a otros experimentos u otra literatura para poner sus hallazgos en contexto y encontrar explicaciones de por qué los resultados mostraron lo que hicieron. Por ejemplo, la conclusión podría ser que a las orugas les gusta crecer a temperaturas más cercanas a su hábitat natural. Esto, a su vez, puede generar nuevas preguntas, como ¿otras especies también pupan a diferentes ritmos a diferentes temperaturas y a diferentes temperaturas? Esto puede inspirar nuevos experimentos, que podemos probar utilizando, lo adivinaste, el método científico.
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