Experimentos aleatorios y registro de resultados

Experimentos aleatorios y registro de resultados

👨 Muestreo con cuadrillas – práctica obligatoria de biología gcse

¿Disminuye la aspirina el riesgo de sufrir infartos? ¿Es una marca de abono más eficaz que otra para cultivar rosas? ¿Es el agotamiento tan peligroso como el efecto del alcohol en un conductor? Utilizando ensayos aleatorios se responde a preguntas como éstas. En este módulo estudiará aspectos esenciales del diseño experimental. Un diseño de estudio adecuado garantiza la generación de datos fiables y precisos.
Un experimento pretende analizar la relación entre dos variables. Cuando una variable provoca el cambio de otra, llamamos a la variable explicativa la primera variable. La variable afectada se denomina variable de respuesta. El investigador manipula los valores de la variable explicativa en un experimento aleatorio y comprueba los cambios resultantes en la variable de respuesta. Los tratamientos se denominan los distintos valores de la variable explicativa. Una sola entidad o persona que se va a medir es un dispositivo experimental.
Para evitar la enfermedad, quieres examinar la eficacia de la vitamina E. Reclutas a un grupo de sujetos y les preguntas si toman vitamina E a diario. Por término medio, descubres que los sujetos que toman vitamina E muestran una mejor salud que los que no la toman. ¿Confirma esto la eficacia de la vitamina E en la prevención de enfermedades? No, no lo hace. Además de la ingesta de vitamina E, hay varias variaciones entre las dos clases. Las personas que toman frecuentemente vitamina E también toman otras medidas para mejorar su salud: ejercicio, nutrición, otros suplementos vitamínicos, no fumar. La salud podría verse afectada por cualquiera de estas variables. Este estudio no demuestra, como se ha dicho, que la vitamina E sea el secreto para prevenir enfermedades.

😉 Trabajar científicamente – evaluar la investigación

El conjunto de variables explicativas. El conjunto de variables de respuesta. Una selección de terapias. La colección de unidades experimentales. El proceso de aleatorización y bloqueo. La dimensión de la muestra y el número de réplicas. Las mediciones del resultado en las unidades experimentales: las variables de la respuesta.
En un experimento, los niveles del factor son los “valores” de ese factor. En el análisis del color del coche, por ejemplo, el factor del color del coche puede tener cuatro niveles: rojo, negro, azul y gris. En un diseño de vacunación, la terapia puede tener dos niveles: vacuna y placebo.
Factores experimentales: Los niveles del factor se asignan a las unidades experimentales de forma aleatoria. Factores observacionales: los niveles de los factores son propios de las unidades experimentales y no están regulados por los investigadores. En un estudio experimental, puede haber causas observacionales.
Por ejemplo, en el “estudio del nuevo fármaco” (véase el folleto 1), si también nos interesa el impacto de la edad y el sexo en la tasa de recuperación, se utilizan estas variables observacionales; mientras que el tratamiento (nuevo fármaco o antiguo) es un factor experimental.

🙃 Los problemas de los ensayos controlados aleatorios

En la teoría de la probabilidad, cualquier proceso que pueda reproducirse infinitamente y tenga un conjunto bien definido de posibles resultados, conocido como espacio muestral, es un experimento o ensayo (véase más adelante)[1] Se dice que un experimento es aleatorio si tiene más de un resultado posible, y determinista si sólo tiene uno. Un experimento aleatorio se conoce como estudio Bernoulli, que tiene exactamente dos efectos potenciales (mutuamente excluyentes)[2].
Cuando se realiza un experimento, se produce un (y sólo un) resultado, aunque este resultado puede incluirse en cualquier número de casos, todos los cuales se supondría que han ocurrido en ese estudio. Tras realizar varios estudios del mismo experimento y agrupar los datos, un experimentador empezará a analizar la probabilidad empírica de los distintos resultados y sucesos que pueden ocurrir en el experimento y a aplicar métodos de análisis estadístico.
Los experimentos aleatorios también se realizan repetidamente, de modo que el análisis estadístico puede someterse a los efectos colectivos. Como experimento compuesto, se puede pensar en un número fijo de repeticiones del mismo experimento, en cuyo caso las repeticiones individuales se consideran ensayos. Por ejemplo, si se lanzara la misma moneda cien veces y se informara de cada resultado, cada lanzamiento se consideraría un ensayo de cada cien lanzamientos del experimento[3].

😅 Diseño completamente aleatorio (crd)

El diseño preferido es el de los experimentos verdaderos, en los que se regulan completamente todos los factores significativos que podrían influir en el fenómeno de interés. Sin embargo, a menudo no es factible o realista controlar todas las variables principales, por lo que cobra importancia la aplicación de un diseño de investigación cuasi-experimental.
En un cuasi-experimento, no sólo varían los grupos de control y de tratamiento en cuanto al tratamiento experimental que obtienen, sino a menudo en otros aspectos, a veces desconocidos o incognoscibles. El investigador también debe intentar controlar estadísticamente el mayor número posible de estas variaciones.
Los participantes son asignados al grupo que se somete al procedimiento, conocido como “grupo experimental” o “grupo de tratamiento”, o al grupo que no recibe el tratamiento, conocido como “grupo de control”
Si los participantes son asignados aleatoriamente a los grupos de tratamiento o de control, debemos concluir que la variable independiente generó los resultados observados porque al principio del experimento, los dos grupos no podían haber variado entre sí.

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