Método científico:
- Hacer trabajos de scouting para formular una hipótesis.
- Escribe tu hipótesis
- Diseñar un experimento o conjunto de experimentos para probar la hipótesis.
- Generar datos
- Analizar datos
- Si los datos son firmes y creíbles, pase al paso 7. Si los datos parecen irrepetibles o son cuestionables por alguna razón, repita desde el paso 3 con un diseño mejorado para eliminar errores
- Indique si los datos apoyan o no apoyan la hipótesis.
- Informe de resultados y conclusiones.
Ejemplo:
- Observa que parece haber más escarabajos japoneses muertos en su porche después de una tormenta que en las noches secas.
- Tu hipótesis es que más escarabajos japoneses mueren en tu porche durante una tormenta. No planea probar “por qué”, solo si esto es cierto o no.
- Mire el pronóstico del tiempo y comience el experimento cuando tenga algunas noches alternas de lluvia y sol, tal vez. Planee registrar después de cada noche a) las condiciones climáticas yb) el número de escarabajos muertos en su porche. Planifique generar al menos 3 conjuntos de datos por condición climática.
- Durante al menos 3 noches secas y 3 noches de lluvia, registre las condiciones climáticas y cuente el número de escarabajos muertos.
- Después de generar este conjunto de datos, vea si pasa la prueba de olor:
- Noches secas, # de escarabajos: 21, 18, 23, 25
- Noches lluviosas, # de escarabajos: 25, 28, 35
- ¿Los datos son firmes y creíbles?
- Para las noches secas, su promedio es de 21.8 escarabajos con una desviación estándar de alrededor de 3 escarabajos.
- Para las noches húmedas, su promedio es de 29 escarabajos con una desviación estándar de 5 escarabajos.
- Entonces, parece que tienes datos para apoyar tu hipótesis, ¿verdad? Pero, espera un minuto. Cuando realmente MIRA los datos, su respuesta para las noches húmedas varía de 25 a 35 en solo 3 experimentos. Para las noches secas, la respuesta varía de 18 a 25 en 4 experimentos. Tenga en cuenta que hay un poco de superposición en los conjuntos de respuestas en los 25 puntos de datos. Dado el número muy reducido de experimentos, ¿puede REALMENTE decir con confianza que sus datos respaldan su hipótesis?
- Vaya a hacer algunos intervalos de confianza en estos datos (no explicaré cómo hacerlo aquí, pero hay calculadoras en línea muy fáciles de usar para esto). Se puede creer que los conjuntos de datos son diferentes con rangos razonables para cada conjunto con aproximadamente un 68% de confianza, como resulta. Hay un 90% de confianza de que los escarabajos en las noches húmedas estarán entre 20 y 37 años. ¡Espere un minuto aquí, no se ve tan bien después del análisis del intervalo de confianza!
- Regresa y rediseña el experimento. Creo que el siguiente paso correcto es generar muchos más datos (10 o más conjuntos de datos por condición climática) y luego volver a ejecutar los números.
- En última instancia, desea mostrar que los conjuntos de datos son diferentes con al menos un 90% de confianza, lo que definitivamente no puede hacer con su conjunto de datos actual.
- Una vez que hayas realizado 20 experimentos por condición climática, estás 90% seguro de que los escarabajos en las noches húmedas oscilan entre 24-28 y los escarabajos en las noches secas varían de 18-24. Como antes, tiene una pequeña superposición de los rangos, PERO ahora tiene un 90% de confianza en estos rangos en lugar de un 68% como antes. GRAN diferencia, amigo mío.
- Indique que los datos respaldan su hipótesis (no use la palabra prueba; esa es una palabra demasiado fuerte normalmente).
- Reporte sus datos y conclusiones.