El diseño experimental es crucial, especialmente cuando se trata de evitar el sesgo. Debe configurar su estudio de una manera que resulte no solo en resultados interpretables sino también útiles. Este último se puede sacar para el análisis de datos.
En general, el análisis es el paso más difícil. Sin embargo, garantizar que su estudio esté bien diseñado desde el principio puede reducir los problemas más abajo en la tubería, especialmente en esta última etapa.
Hay dos problemas comunes que ocurren cuando el diseño experimental no se da suficiente consideración:
- No tener suficientes replicas lo primero que debe recordar es que sin replicaciones, existe la posibilidad de que los resultados no sean válidos. Esto podría deberse al error o simplemente por casualidad. Los resultados de los estudios deben ser reproducibles para garantizar la validez. Además, con el análisis estadístico, las réplicas múltiples permiten que las tendencias o patrones se identifiquen adecuadamente.
- Creación de lotes individuales Cuando tiene un experimento con dos subtipos, como las variables de control y tratamiento, ejecutar todo un tipo en uno Go puede agregar otra variable al análisis. Si bien no es la forma más fácil de ejecutar un experimento, cambiar entre diferentes subtipos asegurará que los efectos por lotes no sean un factor.
Tener un buen diseño desde el principio puede ayudar con los resultados más abajo en la tubería de análisis. Un buen diseño experimental generalmente tiene:
Asegurar que tenga suficiente replicación en su experimento reducirá notablemente la variabilidad en sus resultados. Esto aumentará su importancia y también el nivel de confianza en el que un investigador puede sacar conclusiones. Por lo tanto, el tamaño de la muestra debe ser lo suficientemente grande como para detectar cambios. De hecho, puede resolver el número óptimo de muestras a través de fórmulas para cada experimento.
¿Cuáles son las ventajas del diseño experimental?
1. La investigación experimental ofrece los niveles más altos de control. Los procedimientos involucrados con la investigación experimental permiten aislar variables específicas dentro de prácticamente cualquier tema. Esta ventaja permite determinar si los resultados son viables. Las variables son controlables por su cuenta o en combinación con otras para determinar qué puede suceder cuando cada escenario se concluye. Es un beneficio que se aplica a ideas, teorías y productos, que ofrece una ventaja significativa cuando se necesitan resultados o métricas precisas para el progreso.
2. La investigación experimental es útil en cada industria y sujeto. Dado que la investigación experimental ofrece niveles más altos de control que otros métodos disponibles, ofrece resultados que proporcionan mayores niveles de relevancia y especificidad. Los resultados que son posibles también vienen con una consistencia superior. Es útil en una variedad de situaciones que pueden ayudar a todos los involucrados a ver el valor de su trabajo antes de implementar una serie de eventos.
3. La investigación experimental replica entornos naturales con beneficios de velocidad significativos. Esta forma de investigación permite replicar entornos ambientales específicos dentro de los controles de un entorno de laboratorio. Esta estructura hace posible que los experimentos replicen variables que requerirían una inversión de tiempo significativa de lo contrario. Es un proceso que brinda a los investigadores involucrados la oportunidad de aprovechar un control significativo sobre las variables extrañas que pueden ocurrir, creando límites en la imprevisibilidad de elementos que son desconocidos o inesperados al conducir hacia los resultados.
4. La investigación experimental ofrece resultados que pueden ocurrir repetidamente. La razón por la que la investigación experimental es una herramienta tan efectiva es que produce un conjunto específico de resultados de pasos documentados que cualquiera puede seguir. Los investigadores pueden duplicar las variables utilizadas durante el trabajo, luego controlar las variables de la misma manera para crear un resultado exacto que duplique el primero. Este proceso permite validar los descubrimientos científicos, comprender la efectividad de un programa o proporcionar evidencia de que los productos abordan los puntos del dolor del consumidor de manera beneficiosa.
5. La investigación experimental ofrece conclusiones específicas. Gracias a los altos niveles de control que están disponibles a través de la investigación experimental, los resultados que ocurren a través de este proceso suelen ser relevantes y específicos. Los investigadores determinan el fracaso, el éxito o algún otro resultado específico debido a los puntos de datos que están disponibles en su trabajo. Es por eso que es más fácil tomar una idea de cualquier tipo al siguiente nivel con la información disponible a través de este proceso. Siempre es necesario llevar un resultado a su conclusión natural durante la manipulación variable para recopilar los datos deseados.
¿Cuál es la utilidad del diseño experimental?
El objetivo de una prueba operativa es medir el rendimiento, en diversas condiciones, de diversos aspectos de un sistema de defensa recientemente desarrollado para determinar si el sistema satisface ciertos criterios o especificaciones identificadas en el plan maestro de prueba y evaluación, el análisis de costo y efectividad operativa , Documento de requisitos operativos y documentos relacionados. Por lo general, hay una gran cantidad de condiciones de interés relevantes para cada sistema, incluidos el terreno, las condiciones climáticas, los tipos de ataque y el uso de oscuros y otras contramedidas o tácticas evasionales. Algunas de estas condiciones pueden controlarse completamente; Algunos pueden controlarse a veces, pero a menudo están limitados por factores como el presupuesto y el horario; y algunos no están sujetos a control. El DOD asigna pesos a combinaciones de estas condiciones en el resumen del modo operativo y los perfiles de misión, con un mayor peso dado a esas combinaciones percibidas como más propensas a ocurrir (algunas combinaciones pueden ser imposibles) y las de mayor importancia militar.
Como se señaló en el Capítulo 1, el tamaño de muestra típico disponible para la prueba es pequeño, porque el tamaño, el alcance y la duración de las pruebas operativas están dominados por consideraciones presupuestarias y de programación. Por lo tanto, es beneficioso diseñar la prueba de la manera más eficiente posible para que pueda producir información útil sobre el rendimiento del sistema, ambos en los escenarios de prueba en sí y a través de algunos modelos, en combinaciones no probadas de los tipos de condiciones citadas anteriormente. El diseño experimental proporciona la teoría y los métodos que se aplicarán en la selección del diseño de la prueba, que incluye la elección de escenarios de prueba y su secuencia de tiempo; determinación del tamaño de la muestra; y el uso de técnicas como aleatorización, controles, coincidencia o bloqueo, y pruebas secuenciales. (Para una discusión histórica de estas técnicas, ver Apéndice B.) Otras decisiones, como si se necesitan pruebas de fuerza en fuerza, si la prueba es uno a uno o muchos o parte de una aún más grande El compromiso y si probar a nivel del sistema o probar componentes individuales por separado, también son parte integral del diseño de la prueba y tienen importantes consecuencias estadísticas.
Un aspecto especial de las pruebas operativas del Departamento de Defensa es el gasto de los sistemas y los artículos de prueba individuales involucrados. Incluso las ganancias modestas en la eficiencia de las pruebas operativas pueden dar lugar a enormes ahorros, ya sea identificando correctamente cuando se necesita cancelación, pase o rediseño de un sistema, o reduciendo la necesidad de artículos de prueba que puedan costar millones de dólares cada uno.
Al igual que en las aplicaciones industriales del diseño experimental para las pruebas de productos, varias circunstancias pueden conspirar para hacer que algunas corridas aborte o hacer que el diseñador de pruebas operativas elija factores que no se planificaron de antemano, lo que compromete características como la ortogonalidad de un diseño, causando confundir , y reduciendo la eficiencia de la prueba. La discusión general de estos temas se puede encontrar en Hahn (1984). El panel está interesado en comprender estas complicaciones de la vida real en las pruebas operativas del Departamento de Defensa. Como ejemplo, el gasto involucrado prohíbe el uso de más de un acorazado en las pruebas operativas de los sistemas navales, por lo que es imposible medir los efectos de las diferencias en la capacitación de la tripulación en la variación de buques a nave.
Otra complicación es que típicamente hay una gran cantidad de requisitos o especificaciones del sistema, denominadas medidas de rendimiento o efectividad, para los sistemas DOD. No es raro tener hasta varias docenas de especificaciones importantes y, por lo tanto, no está claro qué especificación única debe usarse para optimizar el diseño. Uno podría elegir una especificación «más importante», como la tasa de golpes, y seleccionar un diseño que sea eficiente para medir esa salida. Sin embargo, el resultado podría ser ineficiencia en la medición de la confiabilidad del sistema, ya que la medición de confiabilidad generalmente implica una distribución más amplia de las edades del sistema y un tamaño de muestra de prueba más grande que una prueba de tasa de aciertos. Se pueden aplicar varios métodos estadísticos en un intento de comprometerse entre las salidas. El panel no aborda este problema en este informe provisional (aunque se discute brevemente en el Apéndice B), pero tenemos la intención de examinarlo para nuestro informe final.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas del metodo cientifico?
El enfoque científico se puede definir como la participación de estándares y procedimientos para demostrar la orden empírica de sus hallazgos, mostrando la coincidencia o ajuste entre sus declaraciones y lo que está sucediendo o ha sucedido en el mundo. Los enfoques científicos para comprender el mundo se pueden distinguir de otros enfoques de dos formas fundamentales e irrelevantes, en primer lugar, un enfoque que afirma ser científico independientemente de si se origina o no en el campo de la ciencia natural o humana debe tener una relevancia empírica para el mundo.
La relevancia empírica implica mostrar que cualquier declaración, descripciones y explicaciones utilizadas o derivadas de este enfoque puede verificarse o verificar en el mundo y, en segundo lugar, un enfoque que require el uso deliberado de procedimientos claros que no solo muestran resultados, sino que también se logran, sino que también se logran, sino que también se logran. Lo suficientemente claro para que otros trabajadores en el campo intenten repetirlos, es decir, verlos con los mismos u otros materiales y, por lo tanto, probar los resultados.
Estos dos criterios, la relevancia empírica y los procedimientos claros son supuestos fundamentales integrados en cualquier enfoque científico.
August Comte, un positivista sostuvo la opinión de que el estudio de la sociología debe basarse en principios y procedimientos similares a los aplicados al estudio de las ciencias naturales. Argumentó que adoptar este enfoque muestra que el comportamiento de los seres humanos, como el comportamiento de la materia, se regía por leyes invariables de causa y efecto. Por lo tanto, se puede afirmar que el enfoque toma como punto de que el comportamiento de los seres humanos, como el comportamiento de la materia, se puede observar y medir objetivamente; Así como el comportamiento de la materia se puede cuantificar mediante medidas como peso, temperatura y presión, se pueden idear métodos de medición objetiva para el comportamiento humano; Tal medición es esencial para explicar el comportamiento.
¿Qué busca un diseño experimental?
El experimento más confiable para evaluar un tratamiento médico es un
aleatorizado
ensayo controlado, en el que una población se divide aleatoriamente en un
grupo de prueba, que recibe el
tratamiento y un grupo de control que
no es.
¿Por qué son importantes los controles? Porque quieres una comparación justa. Si
Elige temas que están inusualmente saludables y les dan un
tratamiento, es posible que obtenga resultados inusualmente positivos, pero no lo hará
Cuénteles mucho sobre el tratamiento. Tienes que pensar en todo el
variables que deben controlarse: temperatura, presión, edad de
sujetos, antecedentes anteriores de enfermedad, etc., y asegúrese de que su
Los sujetos y sus controles están equilibrados en estas variables. Podrías
Piense que en algunos casos puede usar valores históricos: en general
población, x% son propensos a obtener enfermedades D, y se recuperan en Y días
de media. El uso de tales figuras históricas está llena de peligro,
Porque no sabes cómo tu población de sujetos o tu
Las condiciones experimentales difieren de las normas históricas. Esta lejos
Más seguro para usar un grupo de control real, así como un grupo de prueba. Como
El genetista Gerald Fink (citado por Natalie Angier) dice «En mi vida como científico,
Lo que más me preocupa es, ¿qué es lo correcto?
¿control S? Envías un papel para publicar y estás
Afligido de duda: ¿Lo hice? ¿Usé los controles correctos? «
¿Cómo logras un buen equilibrio entre la prueba y el grupo de control?
Una buena manera es aleatorizar los sujetos. Puedes hacer esto por
asignando aleatoriamente todos los sujetos a un grupo u otro, o por
primero estratificarlos en subconjuntos similares, y luego al azar
Asignación de miembros de cada subconjunto a los grupos de prueba y control.
El experimentador no sería para asignar sujetos a un grupo o
el otro después de haber conocido a los sujetos; El experimentador podría
(consciente o inconscientemente) asignar pacientes más saludables a uno
grupo.
En algunos casos, puede asignar todos los sujetos a ambos grupos: en
Experimentos de psicología que miden cosas como el tiempo de reacción, puedes
Cada sujeto prueba cada condición experimental (en orden aleatorizado),
Porque hay poca o ninguna influencia entre cada prueba.
Obviamente, no puedes hacer que los temas intenten todas las posibilidades de las cosas
Al igual que las operaciones cardíacas: solo puede elegir una opción para cada
tema.
Por supuesto que hay situaciones en las que
No se puede usar un ensayo controlado aleatorio. No puedes probar éticamente el
Efectos de los cigarrillos al requerir que un grupo de control fuma. De tal
Situaciones, se le dirige con estudios no aleatorios, y hay
Varias técnicas estadísticas para tratar la situación. Pero si
Ves un estudio publicado que podría haber usado un control aleatorio controlado
Prueba y no lo hizo, esa es una señal de advertencia de que algo puede estar mal.
¿Cuál es la importancia de los experimentos estadisticos?
Los términos experimentar y estudiar a veces se usan indistintamente, pero representan diferentes conceptos. En un experimento, uno utiliza condiciones altamente controladas para ver un sistema (modelo), realiza intervenciones específicas bien diseñadas en tiempos e intensidades controladas, y tiene un ensayo eficiente para medir el efecto de interés. Usted controla las «unidades experimentales» (como células, ratones y genotipos) y planifica que experimenta realizar y cuándo. Esto permite un control estricto sobre las variables experimentales y sacar conclusiones muy específicas. Sin embargo, esto viene con el riesgo inherente de ejercer un control demasiado ajustado; por ejemplo, el sistema modelo puede no ser relevante y, por lo tanto, no es compatible con la hipótesis que está probando, o las condiciones controladas pueden no ser exactamente las correctas.
Por otro lado, las observaciones en un estudio se realizan «en la naturaleza», por ejemplo, en sujetos humanos reclutados para un estudio de acuerdo con ciertos criterios de inclusión y exclusión, pero aún tienen en cuenta su historia individual, composición genética y estilo de vida . Del mismo modo, un ecólogo que estudia animales o plantas encontrados en el campo no tiene control total sobre su entorno u otras variables potencialmente importantes. En general, un estudio requiere un tamaño de muestra mucho más grande que un experimento y es más complicado de analizar, generalmente requiere la participación de un experto especialmente capacitado en algún momento. En esta serie, me centraré principalmente en el análisis de experimentos.
Aunque existen varios experimentos exploratorios «libres de hipótesis», como la secuenciación de un genoma o el mapeo del sitio de unión de un genoma de un factor de transcripción, es importante recordar que la mayoría de los experimentos biológicos son impulsados por la hipótesis. Esto significa que un experimento debe basarse en una pregunta o hipótesis científica, aunque esto puede sonar obvio, es un punto que a veces se descuida.
Como regla general, no planifique sus experimentos como una acumulación de condiciones (por ejemplo, «¿Las células tratadas con el fármaco A durante 20 o 40 minutos expresan la proteína X pero no y?») En su lugar, comienzan con preguntas de investigación claras y únicas, una en un momento como:
Solo entonces debe uno considerar opciones importantes, como qué modelo, qué condiciones, qué intervención o qué lectura usar?
¿Cuál es la importancia de los diseños experimentales?
La experimentación se puede iniciar en escuelas de todos los niveles. De hecho, la inteligencia emocional y la capacidad de estar en grupo, el manejo del estrés y el pensamiento crítico, la comunicación efectiva y la empatía no son solo habilidades que una vez que los adultos encajan en los planes de estudio y que pueden marcar la diferencia en el momento de ingresar al mundo del trabajo, Pero también son necesarios para sentirse bien en un grupo, cooperar, escucharse en todas las edades. Y por esta razón, es necesario desarrollarlos desde la infancia, equipando a nuestros estudiantes con todas las herramientas necesarias para enfrentar el futuro.
Como explican varios pedagogistas, ya existen varios métodos de enseñanza que integran habilidades emocionales con las habilidades cognitivas, promoviendo el pensamiento crítico y la cooperación entre los niños y los adolescentes que les enseñan a reflexionar, manejar y hablar sobre sus emociones. Y el modelo es el de las escuelas suecas, que desde 1970 han planeado la «hora de la empatía» (Klassens TID). Sin embargo, según la propuesta de ley actual, en Italia no será necesario llevar a cabo más horas de enseñanza, pero las escuelas que se unirán a la experimentación deberán revisar el método de enseñanza e introducir en los programas de habilidades de vida y habilidades emocionales .
Además, si la ley también será aprobada en el Senado, a partir del año escolar 2022/2023, las escuelas secundarias de primer y segundo grado podrán solicitar participar en la experimentación de acuerdo con los métodos que indicarán el Ministerio de Educación. .
¿Qué es la experimentación en estadística?
La distorsión o el sesgo es una modificación, intencional o no intencional, dibujo y/o realiza un estudio clínico y análisis y evaluación de datos, capaz de afectar los resultados.
La distorsión puede afectar los resultados de un estudio clínico y hacerlos poco confiables.
Puede ocurrir en cada fase de la investigación, por ejemplo, durante el diseño del estudio clínico, con motivo de la recopilación de datos o en el momento de su análisis o publicación.
Si los pacientes se seleccionan de manera diferente según su edad o estado de salud, los resultados del tratamiento podrían ser más pronunciados en el grupo de pacientes más jóvenes y, en general, en mejores afecciones de salud. En consecuencia, cualquier diferencia en los resultados entre los dos grupos de tratamiento ya no se puede atribuir solo a la terapia recibida.
La subdivisión aleatoria (aleatorización) de los participantes tiene como objetivo garantizar que dos o más grupos de tratamiento (brazos de tratamiento) sean comparables tanto con respecto a los factores conocidos como los desconocidos, especialmente en el caso de un gran número de pacientes.
Esto se puede hacer distribuyendo pacientes en los brazos de tratamiento utilizando técnicas de asignación aleatoria.
Una aleatorización de pacientes bien realizados permitirá a los investigadores evaluar que los efectos del tratamiento observado (tasa de respuesta, supervivencia, etc.) realmente son causados por el tratamiento y no por otros factores (factores de confusión).
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