Métodos de Investigación Métodos de Investigación: Experimentación

por Anthony Carpi, Ph.D., Anne Egger, Ph.D.

¿Sabia usted que el diseño experimental fue desarrollado mas de hace mil años por un científico del Medio Oriente que estudiaba la luz? Todos nosotros utilizamos una forma de investigación experimental en nuestra vida rutinaria cuando intentamos encontrar el lugar con la mejor recepción de señal para el teléfono celular.

Resumentoggle-menu

Manipular y controlar variables son aspectos claves que separan a la experimentación de otros métodos de investigación científica. Este módulo resalta los principios de experimentación por medio de ejemplos históricos, incluyendo el trabajo de Alhazen en el año 1000 EC y Louis Pasteur en la década de 1860.

Términos que usted debe sabertoggle-menu

  • manipulación = el acto de controlar a propósito, cambiando o adaptando un aspecto o condición en un experimento
  • consecuencia = resultado
  • tratamiento = una condición en un experimento que es cambiado para que los efectos del cambio en otros aspectos del experimento puedan ser observados.

Módulos de información de fondotoggle-menu

Tabla de Contenidotoggle-menu

Cualquiera que haya usado un teléfono celular sabe que ciertas situaciones requieren un poco de investigación: si se encuentra repentinamente en un área con una recepción telefónica mala, puede moverse un poco a la derecha o izquierda, caminar unos pasos para adelante o atrás, hasta agarrar el teléfono sobre su cabeza para recibir una señal mejor. Mientras que los actos de un usuario de teléfono celular puedan parecer obvios, la persona que busca una recepción telefónica celular está en realidad realizando un experimento científico: manipulando conscientemente un componente (la ubicación del teléfono celular) y observando los efectos de esa acción sobre otro componente (la recepción telefónica). Los experimentos científicos son obviamente un poco más complicados y, generalmente implican un uso riguroso de controles, pero utilizan el mismo tipo de razonamiento que usamos en muchas situaciones de la vida cotidiana. De hecho, los primeros experimentos científicos documentados estaban diseñados para responder una pregunta cotidiana muy común: cómo funciona la visión.
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Figura 1: Alhazen (965-ca.1039) representado en un billete iraquí de 10,000 dinares.

Una de las primeras ideas sobre el funcionamiento de la visión humana proviene del filósofo griego Empédocles alrededor del 450 antes de nuestra era. Empédocles pensaba que la diosa griega Afrodita había iluminado con fuego el ojo humano, y que la visión era posible debido a los rayos que emanaban de este incendio y que iluminaban los objetos a nuestro alrededor. Mientras que varias personas desafiaron esta propuesta, la idea de que la luz irradiaba desde el ojo humano probó ser sorprendentemente persistente hasta alrededor del año 1,000 de nuestra era, cuando un científico persa avanzó nuestro conocimiento de la naturaleza de la luz y, al hacerlo, desarrolló un enfoque novedoso y más riguroso para la investigación científica. Abū ‘Alī al-Hasan ibn al-Hasan ibn al-Haytham, también conocido como Alhazen, nació en el año 965 de nuestra era en la ciudad árabe Basra, en el presente Irak. Después de leer trabajos de varios filósofos griegos, empezó sus estudios científicos con física, matemáticas y otras ciencias. Una de las contribuciones más significativas de Alhazen fue un volumen de siete tomos sobre la óptica titulado Kitab al-Manazir (posteriormente traducido al latín como Opticae Thesaurus Alhazeni o El libro de Alhazen sobre la óptica). Más allá de la contribución que este libro hizo al campo óptico - este es un trabajo excepcional ya que basa sus conclusiones en evidencia experimental en vez de razonamiento abstracto- también resalta porque fue la primera publicación significativa en hacerlo. Las contribuciones de Alhazen han probado ser tan significativas que su figura está representada en el billete de 10,000 dinares que emitió Irak en 2003. (Figura 1).

Alhazén invirtió bastante tiempo para estudiar la luz, el color, las sombras, el arco iris y otros fenómenos ópticos. Dentro de este trabajo había un estudio que indica que él se ubicó en un cuarto oscuro que tenía un pequeño agujero en una pared. Afuera del cuarto, colgó dos linternas, o faroles, a diferente altura. Observó que la luz de cada linterna iluminaba un lugar diferente del cuarto, y cada lugar iluminado formaba una línea directa entre el agujero y una de las linternas afuera del cuarto. También descubrió que cubrir la linterna causaba que el lugar que ésta iluminaba se oscureciese, y descubrir la linterna hacía que reapareciera el lugar iluminado. Así, Alhanzen ofreció alguna de la primera evidencia experimental de que la luz no emana del ojo humano sino que es emitida por ciertos objetos (como linternas) y que va de estos objetos en línea recta. El experimento de Alhazen puede parecer muy simple hoy en día, pero su metodología fue totalmente innovadora: él desarrolló una hipótesis basada en observaciones de una relación física (que la luz proviene de objetos), y después diseñó un experimento para probar esta hipótesis. A pesar de la simplicidad del método, el experimento de Alhazen fue un paso clave en la refutación de la teoría de muchos años de que la luz emana del ojo humano, y fue un evento importante en el desarrollo de la metodología de investigación científica moderna.

Control de Comprensión

Why is Alhazen's work considered a major event in the development of modern scientific research methodology?

La experimentación como un método de investigación científica

La experimentación es un método de investigación científico, tal vez el más reconocible, en un espectro de métodos que también incluye la descripción, la comparación y el modelaje (ver nuestros módulos (Research Methods: Description, Research Methods: Comparison, y Research Methods: Modeling). Mientras que todos estos métodos comparten un enfoque científico común, la experimentación es única ya que implica la manipulación de ciertos aspectos de un sistema real y la observación de los efectos de esta manipulación. Usted puede resolver un problema de recepción telefónica celular al caminar alrededor del barrio hasta que vea una torre de teléfonos celulares, al observar a otros usuarios de teléfonos celulares para ver dónde los que reciben la mejor recepción están parados, o al buscar un mapa en la internet para la cobertura de la señal de teléfonos celulares. Todos estos métodos también pueden ofrecer respuestas, pero cuando usted se mueve y prueba la recepción, usted está experimentando.

En el método experimental, una condición o parámetro, generalmente referido como una variable, es conscientemente manipulado (frecuentemente referido como un tratamiento) y se observa el resultado o efecto de esta manipulación sobre otras variables. Se les da a las variables nombres diferentes, dependiendo de si son las que están siendo manipuladas o las observadas: variable independiente se refiere a la condición dentro de un experimento que es manipulado por el científico; variable dependiente se refiere a un evento o resultado de un experimento que puede ser afectado por la manipulación de la variable independiente. La experimentación científica ayuda a determinar la naturaleza de la relación entre variables independientes y dependientes. A pesar de que frecuentemente es difícil, o a veces imposible, manipular una sola variable en un experimento, a menudo los científicos trabajan para minimizar el número de variables que está siendo manipulado. Por ejemplo, a medida que nos movemos de un lugar a otro para captar una mejor recepción del teléfono celular, es probable que cambiemos la orientación de nuestro cuerpo, tal vez de mirando al sur, o mirando el este, o agarramos el celular a un ángulo diferente. ¿Qué variable afecta la recepción: la ubicación, la orientación o el ángulo del teléfono? Es clave que los científicos entiendan qué aspectos de su experimento están manipulando, para que puedan determinar exactamente el impacto de la manipulación. Para limitar los resultados posibles de un procedimiento experimental, la mayoría de los científicos usan los experimentos como un sistema de controles. En un estudio controlado, los científicos realizan dos (o más) experimentos paralelos y simultáneos: un grupo de tratamiento, donde se observa el efecto de la manipulación experimental en una variable dependiente, y un grupo de control, que usa todas las mismas condiciones que el primero con la excepción del tratamiento mismo. Los controles pueden caer en uno de esos grupos: controles negativos y controles positivos. En un control negativo, el grupo de control está expuesto a todas las condiciones experimentales excepto el tratamiento en sí. La necesidad de corresponder exactamente todas las condiciones experimentales es tan grande que, por ejemplo, en un ensayo para un nuevo medicamento, se le dará al grupo de control negativo una píldora o líquido que se parece exactamente al medicamento, excepto que no contendrá el medicamento en sí, un control que frecuentemente se denomina como placebo. Los controles negativos les permiten a los científicos medir la variabilidad natural de las variables dependientes, proporcionar un medio para medir errores en el experimento y, también, proveer una línea de base para medir en contra del tratamiento experimental. Algunos diseños experimentales también usan controles positivos. Un control positivo se realiza como un experimento paralelo e implica generalmente el uso de un tratamiento alternativo que el investigador sabe tendrá un efecto sobre la variable dependiente. Por ejemplo, cuando se prueba la efectividad de un medicamento nuevo para el alivio del dolor, un científico puede administrar un tratamiento con placebo para un grupo de pacientes como un control negativo, y un tratamiento conocido como aspirina a un grupo aparte de individuos como un control positivo puesto que los aspectos sobre el alivio del dolor de la aspirina están bien documentados. En ambos casos, los controles les permiten a los científicos cuantificar los antecedentes de la variabilidad y rechazar las hipótesis alternativas que podrían explicar el efecto del tratamiento en la variable dependiente.

Control de Comprensión

In an experiment, scientists try to manipulate as ________ variables as possible at a time.

La experimentación en la práctica: el caso de Luis Pasteur

Los experimentos bien controlados proveen generalmente evidencia sólida de la causalidad, demostrando si la manipulación de una variable causa una respuesta sobre otra variable. Por ejemplo, ya desde el siglo VI antes de nuestra era, Anaximander, un filósofo griego, especuló que la vida podía formarse de una mezcla de agua de mar, barro y luz solar. La idea probablemente provenía de la observación de gusanos, mosquitos y otros insectos que “mágicamente” aparecían en marismas y otras áreas poco profundas. A pesar de que esta sugerencia fue desafiada en varias ocasiones, la idea de que los microorganismos vivientes podían generarse espontáneamente a partir del aire persistió hasta la mitad del siglo XIX. En los años 1750, John Needham, un clérigo y naturalista escocés, afirmó que había probado que la generación espontanea sí ocurría: los microorganismos crecen en ciertos alimentos como el caldo de sopa, hasta después que han sido hervidos brevemente y cubiertos. Varios años después, el ábate y biólogo italiano, Lazzaro Spallanzani, encontró que los microorganismos crecían en la sopa que estaba expuesta al aire pero estaban ausentes de la sopa precintada. Por consiguiente, desafió las conclusiones de Needham y formuló una hipótesis que los microorganismos suspendidos en el aire se asentaban en la sopa expuesta pero no en la sopa precintada, y rechazó la idea de la generación espontánea.

Needham refutó esa idea al argumentar que el crecimiento de bacteria en la sopa no se debía a que los microbios del aire se asentaban en la sopa, sino debido a que la generación espontánea requería contacto con la “fuerza de vida” intangible en el aire en sí. Propuso que el largo hervir de Spalanzani destruía la “fuerza de vida” presente en la sopa, previniendo la generación espontánea en los recipientes cerrados, pero sí permitiendo que el aire restituya la fuerza de vida en los recipientes abiertos. Durante varias décadas, los científicos han continuado debatiendo la teoría de vida de la generación espontánea, con el apoyo de teorías de varios científicos notables incluídos Félix Pouchet y Henry Bastion. Pouchet, Director del Museo Rouen de Historia Natural en Francia, y Bastion, un conocido bacteriólogo británico, sostenían que los organismos vivientes podían surgir espontáneamente de procesos químicos como la fermentación y la putrefacción. El debate se volvió tan acalorado que en 1860, la Academia Francesa de las Ciencias estableció el premio Alhumbert de 2500 francos para la primera persona que pudiese resolver de forma definitiva el conflicto. En 1864, Louis Pasteur logró ese resultado con una serie de experimentos bien controlados y de paso logró el premio Alhumbert. Pasteur se preparó para sus experimentos estudiando el trabajo de otros que le precedieron. De hecho, en abril de 1861, Pasteur le escribió a Pouchet para obtener una descripción de investigación que éste había publicado. En su carta, Pasteur escribió:

Paris, 3 de abril, 1861
Querido colega, La diferencia en nuestras opiniones sobre la famosa pregunta acerca de la generación espontánea no me previene de estimar altamente su labor y esfuerzos dignos de elogio…La sinceridad de estos sentimientos...me permite recurrir a su atención con total confianza. Leí con gran cuidado todo lo que escribe sobre el tema que nos ocupa. Ahora, no puedo obtener un folleto que entiendo que usted acaba de publicar…Estaría feliz de obtener una copia porque estoy en este momento editando la totalidad de mis observaciones, donde, naturalmente, critico sus afirmaciones.
L. Pasteur (Porter, 1961)

Pasteur recibió el folleto de Pouchet varios días después y realizó sus propios experimentos. En éstos, repitió el método de Spallanzani de hervir el caldo de sopa, pero dividió el caldo en porciones y expuso estas porciones a diferentes condiciones controladas. Algo del caldo estaba en frascos con cuellos derechos que se abrían al aire, otras porciones del caldo estaban en frascos sellados que no se abrían al aire, y otras porciones estaban en unos frascos con cuello de cisne especialmente diseñados, en los cuales el caldo estaba abierto al aire, pero el aire tenía que ir a través de un camino curveado antes de alcanzar el caldo, lo que prevenía que cualquier cosa que pudiese estar presente en el aire fuese a asentarse simplemente en la sopa (Figura 2). Seguidamente, Pasteur observó la respuesta de la variable dependiente (el crecimiento de los microorganismos) en respuesta a la variable independiente (el diseño del frasco). Los experimentos de Pasteur contenían ambos controles positivos (muestras de los frascos con cuellos derechos que él sabía se contaminarían con microorganismos) y controles negativos (muestras en los frascos sellados que él sabía permanecerían estériles). Si la generación espontánea ocurría, efectivamente, cuando se exponía al aire, Pasteur formuló la hipótesis de que los microorganismos se encontrarían en ambos frascos, los con cuello de cisne y en los con cuellos derechos, pero no en los frascos sellados. Al contrario, Pasteur encontró que los microorganismos aparecían en los frascos con cuellos derechos, pero no en los con cuello sellados o en los con cuello de cisne.
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Figura 2: Los dibujos de Pasteur de los frascos que usó (Pasteur, 1861). La Fig. 25 D, C, y B (arriba) muestra varios frascos sellados (controles negativos); la Fig. 26 (abajo a la derecha) ilustra un frasco con cuello derecho que directamente se abre a la atmósfera (control positivo); y la Fig. 25 A (abajo a la izquierda) ilustra el frasco con cuello de cisne diseñado especialmente (grupo de tratamiento).

Al usar controles y al duplicar su experimento (usó más de uno de cada tipo de frascos), Pasteur pudo responder muchas de las preguntas que todavía rodeaban la cuestión acerca de la generación espontánea. Pasteur dijo acerca de su diseño experimental, “Yo afirmo con la más perfecta sinceridad que nunca he tenido un solo experimento, arreglado tal como acabo de explicar, que me haya dado un resultado dudoso” (Porter, 1961). El trabajo de Pasteur ayudó a refutar la teoría de la generación espontánea – sus experimentos mostraron que el aire solo no causaba el crecimiento de la bacteria en el frasco, y su investigación confirmó la hipótesis que los microorganismos vivientes suspendidos en el aire podían asentarse en el caldo en los frascos abiertos a través de la gravedad.

Control de Comprensión

Experiments can provide evidence about whether changing one component of a system causes a response.

La experimentación a través de las disciplinas

Los experimentos se usan a través de todas las disciplinas científicas para investigar una multitud de preguntas. En algunos casos, los experimentos científicos se usan para propósitos exploratorios en los que el científico no sabe qué es una variable dependiente. En este tipo de experimento, el científico manipulará una variable independiente y observará el efecto de la manipulación para identificar la variable (o variables) dependiente(s). A veces, se usan los experimentos exploratorios en la biología nutricional, cuando los científicos investigan la función y el propósito de los nutrientes dietéticos. En un enfoque, un científico expondrá un grupo de animales a una dieta normal, y a un segundo grupo a una dieta similar excepto que le faltará una vitamina o nutriente especifico. Luego el investigador observará los dos grupos para ver los cambios fisiológicos específicos o los problemas médicos que surgen en el grupo falto del nutriente que se está estudiando.

Los experimentos científicos también son comúnmente usados para cuantificar la magnitud de la relación entre una o más variables. Por ejemplo, en los campos de la farmacología y la toxicología, se usan los experimentos científicos para determinar la relación de la respuesta-dosis de un nuevo medicamento o químico. En estos enfoques, los investigadores realizan una serie de experimentos en los que se separa en grupos a una población de organismos, como los ratones de laboratorio, y cada grupo está expuesto a una cantidad diferente del medicamento o del químico de interés. El análisis de los datos que surgen de estos experimentos (ver nuestro módulo Data: Analysis and Interpretation) supone la comparación del grado de la respuesta del organismo a la dosis de la sustancia administrada.

En este contexto, los experimentos pueden proveer evidencia adicional para complementar otros métodos de investigación. Por ejemplo, en los años 1959 tuvo lugar un gran debate acerca de si los químicos en el humo de los cigarrillos causaban cáncer. Varios investigadores habían realizado estudios comparativos (ver nuestro módulo Research Methods: Comparison) que indicaban que los pacientes fumadores tenían una probabilidad superior en desarrollar cáncer de pulmón cuando se los comparaba con los no fumadores. Los estudios comparativos diferían ligeramente de los métodos experimentales en la medida que uno no manipula conscientemente una variable; al contrario uno observa las diferencias entre dos o más grupos dependiendo de si caen dentro del grupo de tratamiento o de control. Las compañías de cigarrillos y los individuos pertenecientes a grupos de presión criticaron estos estudios, sugiriendo que la relación entre fumar y el cáncer de pulmón era fortuita. Varios investigadores notaron la necesidad de un estudio claro de dosis-respuesta; sin embargo, las dificultades para introducir el humo de cigarrillo en los pulmones de los animales de laboratorio impidieron esta investigación. A mediados de los años 1950, Ernest Wynder y sus colegas tuvieron una ingeniosa idea: condesaron los químicos del humo de cigarrillos en un líquido y lo aplicaron en varias dosis a la piel de un grupo de ratones. Los investigadores publicaron los datos de un experimento dosis-resultado de los efectos del condensado del humo de tabaco en los ratones (Wynder et al., 1957). Como se ve en la Figura 3, los investigadores encontraron una relación positiva entre la cantidad del condesado aplicado a la piel de los ratones y el número de canceres desarrollados. Este estudio fue una de las primeras evidencias experimentales en el debate sobre fumar, y ayudó a fortalecer el argumento de que el humo de cigarrillo es un agente causal en el cáncer de pulmón en los fumadores.

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Figura 3: El porcentaje de ratones con cáncer versus la cantidad de humo de cigarrillo “condensado” aplicado a su piel (fuente : Wynder et al., 1957).

Algunas veces los enfoques experimentales y otros métodos de investigación no están claramente diferenciados, o los científicos pueden usar una multitud de enfoques de investigación combinados. Por ejemplo, a las 1:52 a.m. EDT del 4 de julio de 2005, científicos de la Administración Nacional de Aeronautica y Espacio (National Aeronautics and Space Administration - NASA) realizaron un estudio en los que chocaron violentamente y a propósito una nave espacial de 370 kg llamada Deep Impact con un cometa Tempel 1. Una nave espacial cercana fue parcialmente descriptiva ya que documentó la composición química del cometa, pero también fue parcialmente experimental ya que evaluó el efecto del choque de la sonda Deep Impact con el cometa sobre la volatilización de los compuestos previamente no detectados, como el agua (A'Hearn et al., 2005). Es particularmente común que la experimentación y la descripción se sobrepongan: otro ejemplo es la investigación de Jane Goodall acerca del comportamiento de los chimpancés (detallada en el módulo Description).

Control de Comprensión

In science, experiments are commonly used to

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NASA/JPL-Caltech/UMD
Figura 4: Una imagen del cometa Tempel 1, 67 segundos después del choque con la sonda Deep Impact. Crédito de la imagen: NASA/JPL-Caltech/UMD http://deepimpact.umd.edu/gallery/HRI_937_1.html

A pesar de que los experimentos científicos proveen datos invaluables sobre las relaciones causales, sí tienen limitaciones. Una crítica hacia los experimentos es que no necesariamente representan situaciones de la vida real. Para poder identificar claramente la relación entre una variable independiente y una variable dependiente, los experimentos están diseñados para que muchas otras variables contribuyentes se arreglen o sean eliminadas. Por ejemplo, en un experimento diseñado para cuantificar el efecto de la dosis de vitamina A en el metabolismo de la beta-carotena en los humanos, Shawna Lemke y sus colegas tuvieron que controlar precisamente la dieta de sus voluntarios humanos (Lemke, Dueker et al. 2003). Le pidieron a los participantes que limiten el consumo de comidas ricas en vitamina A y además les pidieron que mantuvieran un diario preciso de todas las comidas consumidas durante una semana anterior al estudio. En el momento del estudio, controlaron la dieta de los participantes al alimentarlos con las mismas comidas, descritas en la sección de métodos de su artículo de investigación de esta manera, “Las comidas estaban controladas en lo que respecta al tiempo y al contenido en el día de la administración de la dosis. El almuerzo se servía a las 5.5 h después de la dosis y consistía en una comida congelada (Enchiladas, Amys Kitchen, Petaluma, CA), un panecillo de arándanos con mermelada, una manzana y una banana y una galleta grande de pedazos de chocolate (Pepperidge Farm). La cena se servía a las 10.5 h después de la dosis y consistía en una comida congelada (Chinese Stir Fry, Amy's Kitchen) además del panecillo y la fruta consumida en el almuerzo.” A pesar de que este es un importante aspecto para hacer manejable e informativo el experimento, no es frecuentemente representativo del mundo real, en el que muchas variables pueden cambiar en un momento, incluidas las comidas consumidas. Sin embargo, una investigación experimental es una manera excelente de determinar las relaciones entre variables que pueden después validarse en el escenario del mundo real a través de estudios descriptivos o comparativos.

El diseño es clave para el éxito o fracaso de un experimento. Pequeñas variaciones en el montaje experimental podrían afectar significativamente el resultado que se está midiendo. Por ejemplo, durante los años 1950, se realizaron una cantidad de experimentos para evaluar la toxicidad en los mamíferos del metal molibdeno, usando ratas como sujetos experimentales. Inesperadamente, estos experimentos parecían indicar que el tipo de jaulas en el que estaban las ratas afectaba la toxicidad del molibdeno. Como respuesta, G. Brinkman y Russell Miller montaron un experimento para investigar esta observación (Brinkman & Miller, 1961). Brinkman y Miller alimentaron a dos grupos de ratas con una dieta normal y un suplemento de 200 partes por millón (ppm) de molibdeno. Se puso a un grupo de ratas en jaulas de hierro galvanizado (hierro cubierto de zinc para reducir la corrosión) y el segundo grupo en jaulas de hierro inoxidable. Las ratas de las jaulas de hierro galvanizado sufrieron más la toxicidad del molibdeno que las del otro grupo: tenían mayores concentraciones de molibdeno en sus hígados y menores niveles de hemoglobina en la sangre. Por lo tanto, se demostró que cuando las ratas mordían sus jaulas, aquellas que estaban en las de hierro galvanizado absorbían el zinc que cubría las barras de metal y se sabe que el zinc afecta la toxicidad del molibdeno. Por consiguiente, para controlar la exposición al zinc, se necesitaban usar las jaulas de hierro inoxidable para todas las ratas.

Los científicos también tienen una obligación de adherirse a límites éticos en el diseño y la realización de los experimentos. Durante la Segunda Guerra Mundial, los doctores que trabajaban en la Alemania nazi realizaron muchos experimentos execrables usando sujetos humanos. Entre ellos había un experimento con el propósito de identificar los tratamientos efectivos para la hipotermia en los humanos, en los que forzaron a los prisioneros de los campos de concentración a sentarse en agua congelada o los dejaban desnudos en el exterior con temperaturas bajo cero y después los calentaban de varias maneras. Muchas de las víctimas expuestas se congelaron hasta morirse o sufrieron daños permanentes. Como consecuencia de los experimentos nazis y otras investigaciones poco éticas, los gobiernos de Estados Unidos y otros países y la comunidad científica en general, han adoptado estándares científicos estrictos. Entre otras cosas, los estándares éticos (vea nuestro módulo Scientific Ethics) requieren que los beneficios de la investigación sean superiores al riesgo de los sujetos humanos, y aquellos que participan lo hacen de manera voluntaria y sólo después de que saben totalmente de todos los riesgos que presenta esta investigación. Estas pautas tienen efectos a largo plazo: mientras que la indicación más clara en el debate sobre la causalidad del humo de cigarrillo y el cáncer pulmonar hubiese sido diseñar un experimento en el que se le pidiese a un grupo de personas empezar a fumar y a otro grupo que no fumase, sería poco ético de la parte de un científico exponer a propósito a un grupo de personas sanas a un agente que se sospecha causa cáncer. Como alternativa, se iniciaron estudios comparativos (ver nuestro módulo Research Methods: Comparison) en humanos y estudios experimentales enfocados en sujetos animales. La combinación de estos y otros estudios ofrecieron una evidencia aún más fuerte de la conexión entre fumar y el cáncer pulmonar que cualquier método por si solo lo hubiese hecho.

Control de Comprensión

Every experiment precisely replicates a real-world situation.

La experimentación en la práctica moderna

En toda investigación científica se comparten los resultados de los experimentos con la comunidad científica. Sobre estos resultados se construyen e inspiran nuevos experimentos e investigaciones adicionales. Por ejemplo, Alhazen estableció que la luz emitida por los objetos penetra el ojo humano, y la pregunta natural que se hizo era “¿cuál es la naturaleza de la luz que penetra el ojo humano?” Durante muchos años, se debatieron dos teorías comunes sobre la naturaleza de la luz. Sir Isaac Newton fue uno de los principales partidarios de una teoría que sugería que la luz estaba hecha de pequeñas partículas. El naturalista inglés Robert Hooke (que tenía el interesante título de Curador de Experimentos en la Sociedad Real de Londres) apoyaba una teoría diferente que planteaba que la luz era un tipo de onda, como las ondas sonoras. En 1801, Thomas Young realizó un experimento científico que ya es clásico y que ayudó a resolver esta controversia. Young, como Alhazen, trabajó en un cuarto oscuro y permitió que la luz entrase sólo a través de un pequeño hueco de una cortina (Figura 5). Young reorientó el rayo de luz con espejos y dividió el rayo con un cartón muy delgado. Los rayos de luz divididos fueron luego proyectados en una pantalla, formando un patrón de bandas alternativo oscuro y claro – que era el signo de que luz era, efectivamente, una onda (vea nuestro módulo Light I: Particle or Wave?).

Figura 5: El experimento de Young del rayo de luz dividido ayudó a aclarar que la luz tiene una naturaleza como una onda.
Aproximadamente 100 años más tarde, en 1905, nuevos experimentos condujeron a Albert Einstein a concluir que la luz exhibe propiedades de ambas ondas y partículas. La teoría dual onda-partícula de Einstein es hoy en día generalmente aceptada por los científicos.

Los experimentos persisten para ayudar a refinar nuestra comprensión de la luz aún hoy en día. Adicionalmente a esta teoría onda-partícula, Einstein también propuso que la velocidad de la luz era constante y absoluta. Sin embargo, en 1998 un grupo de científicos dirigidos por Lene Hau mostraron que se podía reducir la velocidad de la luz de su velocidad normal de 3 x 108 metros por segundo a un mero 17 metros por segundo con un aparato experimental especial (Hau et al., 1999). La serie de experimentos que empezó con el trabajo de Alhazen hace 1000 años condujo a una comprensión progresiva más profunda sobre la naturaleza de la luz. A pesar de los instrumentos con los que los científicos realizan experimentos pueden haberse hecho más complejos, los principios detrás de los experimentos controlados son sorprendentemente similares a aquellos usados por Pasteur y Alhazen hace cientos de años.


Conceptos Clavetoggle-menu

  • La experimentación es un método de investigación en el que una o más variables son manipuladas conscientemente y en el que se observa el resultado o efecto de esta manipulación sobre otras variables.
  • Los diseños experimentales frecuentemente usan controles que proveen una medida de variabilidad dentro de un sistema y un control para fuentes de error.
  • Los métodos experimentales son aplicados comúnmente para determinar las relaciones causales o para cuantificar la magnitud de la respuesta de una variable.

Lectura Adicionaltoggle-menu

Referenciastoggle-menu

Anthony Carpi, Ph.D., Anne Egger, Ph.D. “Métodos de Investigación: Experimentación” Visionlearning Vol. POS-1 (7), 2008.

No existen experimentos fallidos, sólo experimentos con resultados inesperados.
- Richard Buckminster Fuller,
1895 - 1983
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