Para que nos sirve el método científico?
El método científico busca alcanzar la verdad fáctica mediante la adaptación de las ideas a los hechos, para lo cual utiliza la observación y la experimentación.
El método parte de los hechos intentando describirlos tales como son para llegar a formular los enunciados fácticos que se observan con ayuda de teorías se constituye en la materia prima para la elaboración teórica.
Teóricamente es un método de investigación que se usa especialmente en la obtención o elaboración de aquellos conocimientos que provienen de las ciencias. Varias fuentes exponen el término, o lo denominan como aquel conjunto de pasos propuestos por una disciplina con el propósito de adquirir conocimientos válidos por medio de ciertos instrumentos de gran con fiabilidad.
Pregunta
Observación
Formulación de la hipótesis
Experimentación
Análisis de datos
Rechazar o aceptar la hipótesis.
Paso 1- Pregunta
El método científico comienza cuando el científico/investigador usted hace una pregunta sobre algo que ha observado: ¿Cómo, qué, cuándo, quién, qué, por qué o dónde?
Paso 2- Observación
Esta 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…
Paso 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 con aprovechamiento del tiempo, marcan más goles que los que faltan un 15% de días a 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. 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.
Si las predicciones no son accesibles por la observación o la experiencia, la hipótesis no es todavía comprobable y permanecerá en esa medida no científica. Más adelante, una nueva tecnología o teoría podría hacer posible los experimentos necesarios.
Paso 4- Experimentación
Caso de experimento con humanos.
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, entonces se considera que las hipótesis son más correctas, pero pueden estar equivocadas y seguir sujetas a nuevas pruebas.
El control experimental es una técnica para tratar el error observacional. Esta técnica utiliza el contraste entre múltiples muestras (u observaciones) bajo diferentes condiciones para ver qué varía o qué sigue siendo el mismo.
Por ejemplo, para probar la hipótesis nula “la tasa de crecimiento de la hierba no depende de la cantidad de luz”, habría que tener hierba que no esta expuesta la luz.
A esto se le llama “grupo control”. Son idénticos a los otros grupos experimentales, excepto para la variable que se está investigando.
Se pueden probar con muchas variables. En el caso de la hierba y la luz: teniendo diferentes niveles de luz, diferentes tipos de hierbas, etc.
Es importante recordar que el grupo de control sólo puede diferir de cualquier grupo experimental en una variable. De esa manera se puede saber que es esa variable la que produce cambios o no.
Por ejemplo, no se puede comparar la hierba que esta en el exterior a la sombra y con la hierba al sol. Tampoco la hierba de una ciudad con la de otra. Hay variables entre los dos grupos además de la luz, como la humedad y el pH del suelo…
Paso 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 falsificado la hipótesis, se requiere una nueva hipótesis; Si el experimento apoya la hipótesis, pero la evidencia no es lo suficientemente fuerte, deben probarse otras predicciones de la hipótesis.
Una vez que una hipótesis está fuertemente respaldada por la evidencia, se puede pedir una nueva pregunta para proporcionar más información sobre el mismo tema.
Paso 6: Interpretar los datos y aceptar o rechazar la hipótesis
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 esta 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 volver a realizarlo. Si se vuelve a realizar el proceso, se tendrán más más observaciones y más datos.
Bueno espero y mi información les aya servido de gran ayuda les pido que compartan esta información con sus amigos para que ellos también se puedan nutrir de conocimientos.
