Pasos Del Método Científico.docx

Pasos del método científico 1. Hacer una pregunta El método científico comienza cuando el científico/investigador hace una pregunta sobre algo que ha observado o sobre lo que está investigando: ¿Cómo, qué, cuándo, quién, qué, por qué o dónde? Por ejemplo, Albert Einstein, cuando estaba desarrollando su teoría de la relatividad especial, se preguntó: ¿Qué vería si pudiera caminar junto a un rayo de luz mientras se propaga por el espacio? 2. Observación Este paso consiste en hacer observaciones y reunir información que ayuden a responder a la pregunta. Las observaciones no deben ser informales, sino intencionales con la idea de que la información reunida sea objetiva. La recolección sistemática y cuidadosa de mediciones y datos es la diferencia entre pseudociencias, como la alquimia, y ciencias, como la química o la biología. Las mediciones pueden realizarse en un entorno controlado, como un laboratorio, o sobre objetos más o menos inaccesibles o no manipulables, como estrellas o poblaciones humanas. Las mediciones a menudo requieren instrumentos científicos especializados como termómetros, microscopios, espectroscopios, aceleradores de partículas, voltímetros… 3. Formulación de hipótesis Una hipótesis es una afirmación que puede usarse para predecir el resultado de futuras observaciones. La hipótesis nula es un buen tipo de hipótesis para comenzar una investigación. Es una explicación sugerida de un fenómeno o una propuesta razonada que sugiere una posible correlación entre un conjunto de fenómenos. Un ejemplo de una hipótesis nula es: “la velocidad a la que crece la hierba no depende de la cantidad de luz que recibe”. Ejemplos de hipótesis: Los jugadores de fútbol que entrenan de forma regular aprovechando el tiempo, marcan más goles que los que faltan al 15% de los entrenamientos. Los padres primerizos que han estudiado estudios superiores están en un 70% de los casos más relajados en el parto. Una hipótesis útil debe permitir predicciones por razonamiento, incluyendo el razonamiento deductivo. La hipótesis podría predecir el resultado de un experimento en un laboratorio o la observación de un fenómeno en la naturaleza. La predicción también puede ser estadística y tratar sólo con las probabilidades. 4. Experimentación

El siguiente paso es la experimentación, cuando los científicos realizan los llamados experimentos científicos, en los que se ponen a prueba las hipótesis. Las predicciones que intentan hacer las hipótesis pueden comprobarse con experimentos. Si los resultados de la prueba contradicen las predicciones, las hipótesis son cuestionadas y se vuelven menos sostenibles. Si los resultados experimentales confirman las predicciones de las hipótesis, entonces se considera que estas son más correctas, pero pueden estar equivocadas y seguir sujetas a nuevos experimentos. Para evitar el error observacional en los experimentos, se utiliza la técnica del control experimental. Esta técnica utiliza el contraste entre múltiples muestras (u observaciones) bajo diferentes condiciones para ver qué varía o qué sigue siendo lo mismo. Ejemplo: Los experimentos para conocer si un fármaco tiene eficacia para tratar lo que se desea son muy comunes. Por ejemplo, si se desea conocer los efectos de la aspirina se podrían utilizar dos grupos en un primer experimento: Grupo 1 experimental, al que se proporciona la aspirina. Grupo 2 control, con las mismas características del grupo 1, y al que no se proporciona la aspirina. 5. Análisis de datos Tras el experimento, se toman los datos, que pueden ser en forma de números, sí / no, presente / ausente, u otras observaciones. Es importante tener en cuenta los datos que no se esperaban o que no se deseaban. Muchos experimentos han sido saboteados por investigadores que no tienen en cuenta los datos que no concuerdan con lo que se espera. Este paso implica determinar lo que muestran los resultados del experimento y decidir las próximas acciones a tomar. Las predicciones de la hipótesis se comparan con las de la hipótesis nula, para determinar cuál es más capaz de explicar los datos. En los casos en que un experimento se repite muchas veces, puede ser necesario un análisis estadístico. Si la evidencia ha rechazado la hipótesis, se requiere una nueva hipótesis. Si los datos del experimento apoyan la hipótesis, pero la evidencia no es lo suficientemente fuerte, deben probarse otras predicciones de la hipótesis con otros experimentos. 6. Conclusiones Para muchos experimentos, las conclusiones se forman sobre la base de un análisis informal de los datos. Simplemente preguntar, ¿Los datos encajan en la hipótesis? es una manera de aceptar o rechazar una hipótesis.

Sin embargo, es mejor aplicar un análisis estadístico a los datos, para establecer un grado de “aceptación” o “rechazo”. Las matemáticas también son útiles para evaluar los efectos de los errores de medición y otras incertidumbres en un experimento. Si se acepta la hipótesis, no está garantizado que sea la hipótesis correcta. Esto sólo significa que los resultados del experimento apoyan la hipótesis. Es posible duplicar el experimento y obtener resultados diferentes la próxima vez. También puede que la hipótesis explique las observaciones, pero es la explicación incorrecta. Si la hipótesis es rechazada, puede ser el final del experimento o se puede volver a realizarlo. Si se vuelve a realizar el proceso, se tendrán más observaciones y más datos.

Bibliografía https://www.lifeder.com/pasos-metodo-cientifico/