¿Cómo diseñan los experimentos los científicos?

Answer 1

Diseñar experimentos es posiblemente la parte más divertida de la ciencia. Los experimentos deben diseñarse para probar una (idealmente) o quizás dos o tres hipótesis. Una hipótesis debe responder una pregunta novedosa con herramientas existentes o una pregunta ya contestada con herramientas novedosas (esencialmente un experimento de validación). Cuando piense en el diseño experimental, piense qué resultado (s) planea medir, qué instrumentos o métodos necesitaría para medir el (los) resultado (s) y qué se consideraría un número apropiado de muestras (típicamente, muestras en un el experimento se puede realizar por triplicado, pero algunos métodos requieren un mayor número de muestras para inferir significación estadística). En esta etapa, es importante considerar cuál sería su control negativo y positivo. Un control negativo no responde a su (s) resultado (s) medido (s), mientras que un control positivo provoca una respuesta conocida a su (s) resultado (s) medido (s). No todos los experimentos requieren un control positivo, pero ayuda a interpretar los resultados de un experimento. Luego, debe considerar cuáles serán sus grupos de tratamiento. Los experimentos simples eligen un grupo de tratamiento en un solo nivel, pero los experimentos bien diseñados pueden incorporar varios grupos de tratamiento distintos (por ejemplo, diferentes niveles de tratamiento o distintos tipos de tratamientos que difieren del control negativo o positivo en uno o dos aspectos). Por ejemplo, en un experimento que prueba el efecto de una nueva proteína en particular en una función celular, consideraría el control negativo como la falta de proteína (control 0), el control positivo como una proteína de la misma familia que la proteína de prueba. que provoca una respuesta celular conocida que se puede medir en el ensayo, y los grupos de tratamiento como diferentes concentraciones de la nueva proteína.

Una vez que haya diseñado su experimento, el resto son detalles técnicos y metodología, que debe haber planificado antes de comenzar el experimento. Idealmente, esto significa tomar prestado un método de un papel, comprar reactivos de un proveedor comercial y asegurarse de que su equipo o ensayo funcione correctamente y sea capaz de medir lo que desea. Los experimentos piloto pueden ayudar a garantizar que sus resultados se midan correctamente tomando un solo grupo de tratamiento y control negativo.

Una vez que haya medido sus resultados, comienza el análisis estadístico y se pueden extraer conclusiones. Esta parte del diseño de experimentos es quizás la más importante, ya que los métodos estadísticos son variados y, por lo tanto, no existe un método único para un experimento. Los métodos típicos de análisis incluyen la prueba ANOVA (unidireccional o bidireccional si tiene una o dos variables) para determinar si sus variables generaron una respuesta significativa y pruebas de comparación post hoc ( por ejemplo, la prueba de Tukey, la prueba de Bonferroni, la prueba de Dunnett). , La prueba de diferencias menos significativas de Fisher, o la prueba t de Student utilizada comúnmente para determinar la significación estadística entre dos condiciones particulares. Para los métodos estadísticos de prueba de hipótesis y el diseño estadístico de los experimentos (incluidos los diseños experimentales más avanzados, como el diseño parcial o factorial completo, el diseño del cuadrado latino-greco), recomiendo [1].

Una vez que haya realizado su análisis estadístico, puede sacar conclusiones comparando el resultado de cada grupo de tratamiento con los controles negativos y positivos y comparando entre sus grupos de tratamiento. Una vez que pueda sacar una conclusión a partir de estos datos, comenzará el proceso de diseño de su próximo experimento. Por supuesto, si no llega a conclusiones, debe considerar si cometió un error en los detalles técnicos o en los métodos (aquí es donde el control positivo lo beneficia), su hipótesis fue errónea (y, por lo tanto, no puede refutar la hipótesis nula) , o su diseño de experimentos fue defectuoso (quizás no probó sus grupos de tratamiento en el rango correcto).

Lo anterior es un ejemplo de una pregunta típica basada en hipótesis, pero a menudo una pregunta de investigación no tiene una hipótesis clara y cae más en la categoría de una pregunta basada en el descubrimiento (en la que no está seguro de lo que descubrirá pero solo conoce el método). lo usaras para descubrirlo). Los científicos a menudo hacen preguntas basadas en el descubrimiento cuando emplean métodos como el análisis RNAseq o “ómica”, en el que los resultados medidos son tan numerosos que la hipótesis es que se encontrará algo en lugar de que se espera un resultado particular. Para un comentario sobre investigación basada en descubrimiento versus investigación basada en hipótesis, vea [2-3]

¡Vaya ciencia!

Referencias:
[1] Amazon.com: Experimentos: Planificación, análisis y optimización (9780471699460): CF Jeff Wu, Michael S. Hamada: Libros
[2] http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/…
[3] http://www.the-scientist.com/?ar…

Answer 2

Como tutor de Open University, mis alumnos a menudo no tienen experiencia en ciencias. En nuestro segundo tutorial diseñamos y realizamos un experimento.

Primero necesitamos identificar algo para ser probado. Les dije que estaríamos probando ‘los coeficientes de restitución de una variedad de objetos esféricos, o el tiempo de la pelota inflable’.

Comenzamos a discutir qué determina qué tan alto rebota una pelota: el material de la pelota, la superficie sobre la que rebota, la velocidad con la que golpea esa superficie, etc. Luego expliqué que un buen experimento tendrá solo un factor que varía, todos los demás seguirá siendo el mismo. Decidimos usar pelotas idénticas, las dejamos caer al piso del salón de clases y para variar la velocidad que tocó el piso variando la altura desde la que se dejó caer la pelota.

Luego hicimos el experimento. Una docena de estudiantes en cuatro grupos colocan cintas de medición en la pared, lanzan pelotas desde diferentes alturas, intentan medir qué tan alto rebotan y persiguen pelotas renegadas por todo el piso (también es un excelente rompehielos).

Luego hablé sobre cómo dibujar una gráfica, las variables dependientes frente a las independientes, cómo maximizar el uso del papel, los ejes adecuados, etc. Finalmente, la discusión de los errores experimentales, sistemáticos y aleatorios.

Luego trazaron sus resultados en una gráfica.

Los estudiantes se sorprendieron al ver que no producía una línea recta. El gráfico comenzó a nivelarse a grandes alturas de caída. Expliqué que los resultados inesperados a menudo proporcionan nuevos descubrimientos. Siguió una discusión sobre lo que podría causar esto. No pasó mucho tiempo antes de que alguien sugiriera que las pelotas se estaban ralentizando debido a la resistencia del aire (eran pelotas de ping pong livianas).

En tan solo una hora aprendieron muchísimo sobre cómo funciona la ciencia, y se divirtieron al mismo tiempo.

Answer 3

El diseño de experimentos es una disciplina en sí misma:

Diseño de experimentos

El método científico puede ser parte de esto, para preguntas de causa, clasificación y localización, pero no es directamente aplicable en cuestiones de valor óptimo, existencia y efecto.

Otros temas clave:

• Algunas variables de entrada típicamente no pueden ser controladas.

• Con entradas múltiples, el rango de combinación posible puede volverse poco práctico.

• Los resultados se miden en términos de confianza, que nunca es perfecto.

• Los experimentos no pueden ser replicados perfectamente. Comprender qué variabilidad descontrolada es admisible sin corromper las conclusiones es crítico.

• La correlación no necesariamente implica causalidad, pero la causación nunca puede medirse directamente; la correlación es lo mejor que tiene.