EL MÉTODO CIENTÍFICO
El método científico es la prueba experimental de una hipótesis formulada
después de una colección de datos objetiva y sistemática. Un científico que
estudia nuestro sistema inmune explicó esta idea muy bien:
Yo aprecio ahora cuanto aprendo equivocándome. Yo puedo cambiar de idea
cuando me confrontan con argumentos racionales, sin necesidad de que el
cambio parezca ser puramente semántico o esperar que pase desapercibido.
¿Cómo sería un cura, general, burócrata, abogado, médico o político a quienes
nunca se les permitiera equivocarse? No sería extraño que ellos aprendieran
despacio. Estoy agradecido de estar en una profesión donde dándose cuenta
que uno está equivocado es equivalente a un aumento en el conocimiento
El método científico frecuentemente se divide en pasos, esto ayuda a poner al
método dentro de contexto, pero hay que recordar que el elemento clave del
método científico es probar la hipótesis. En otras palabras ¿sé puede
demostrar que se está equivocado?
1. Observe la situación
2. Haga una pregunta
3. Convierta esa pregunta en una hipótesis demostrable
4. Prediga el resultado de su experimento
5. Desarrolle su experimento
6. Analice los resultados
7. Evalúe la hipótesis
MÉDTODO EXPERIMENTAL
La observación se hace tanto sin idea preconcebida y por azar como con idea
preconcebida, es decir con la intención de verificar un punto de vista.
Adquirir experiencia y apoyarse en la observación es distinto que hacer
experiencias
y
observaciones.
Se puede adquirir experiencia sin hacer experiencias, solamente con razonar
convenientemente sobre los hechos bien establecidos, del mismo modo que se
pueden hacer experiencias y observaciones sin adquirir experiencia si uno se
limita a la comprobación de los hechos.
La observación es pues lo que muestra los hechos, la experiencia lo que
instruye sobre los hechos y lo que da experiencia relativamente a una cosa.
ERROR
En general los errores que se pueden cometer cuando se establecen
asociaciones entre un factor causal y una enfermedad son de dos tipos: error
aleatorio
y
error
sistemático.
ERROR ALEATORIO
La diferencia entre una medición y la media de todas las mediciones.
El error aleatorio se deriva del hecho de tomar sólo una muestra de la
población teórica sobre la que queremos obtener conclusiones; la población
teórica es infinita ya que la teoría estadística subyacente así lo establece, pero,
además, como es natural, nunca dispondremos de todos los posibles sujetos
que padecen una enfermedad; es decir, aunque el número de pacientes sea
finito en la práctica, nunca estarán todos a nuestro alcance. La importancia de
este error aleatorio puede disminuirse, lógicamente, aumentando el tamaño de
la muestra; en el límite, si la muestra incluyera toda la población, no habría
error aleatorio. Por otra parte, su importancia puede cuantificarse mediante las
denominadas pruebas de hipótesis (probabilidad de error al rechazar la
hipótesis nula de igualdad) y/o el cálculo de los intervalos de confianza (rango
alrededor del estimador muestral donde se encuentra el verdadero valor
poblacional). La ausencia de error aleatorio se denomina precisión; es decir,
cuanto menos error aleatorio cometamos seremos más precisos en nuestras
estimaciones.
ERROR ALEATORIO (E. A.)
E. A. 
 n1
n

4.2687
 0.85374
5
ERROR SISTEMÁTICO
La diferencia entre la media de todas las mediciones y el verdadero valor. Un
error sistemático grande significa que el metro o el método de medida tiene una
baja validez.
El error sistemático se debe al hecho de cometer equivocaciones en el proceso
de selección de los sujetos del estudio o en el proceso de diagnóstico de la
situación de enfermedad o exposición. Si nos situamos de nuevo en el estudio
que pretende relacionar la hipertensión arterial con el desarrollo de demencia,
podríamos cometer un sesgo de selección si, por ejemplo, eligiéramos a los
sujetos con demencia entre una población de pacientes hospitalarios y a los
controles de comparación entre la población normal; por el hecho de estar
hospitalizado un paciente tiene más probabilidades de presentar varias
patologías, entre ellas la hipertensión arterial.
Fiabilidad
Repetibilidad. Muestra hasta qué grado son similares mediciones
repetidas de la misma cosa. Una baja fiabilidad es lo mismo que una
gran variación aleatoria o error aleatorio.
. Tendencia
El desarrollo a largo plazo en una serie temporal. La tendencia se suele
esperar que sea lineal. Puede revelarse por análisis de regresión.
INCERTIDUMBRE
Es un intervalo entre valores máximos y mínimos, que puede dar lectura a la
escala del aparato que mide una magnitud real constante.
Las incertidumbres pueden provenir de fuentes diversas, como del instrumento
de medida, del objeto que está siendo medido (llamado corrientemente
"mesurando"), del medio ambiente, del operador y también de otras fuentes
que
deben analizarse separadamente.
Las incertidumbres pueden estimarse utilizando el análisis estadístico de un
conjunto de mediciones y utilizando otras fuentes de información de los
procesos
de medición.
Cuando se calcula y establece la incertidumbre en una medición, se puede
juzgar la aproximación de la misma al propósito buscado con dicha medición.
Las dos formas de estimar las incertidumbres.
Independientemente de las fuentes de las incertidumbres, hay dos
aproximaciones para estimarlas: estimaciones del
tipo A y tipo B.
En la mayoría de los casos se necesitan las evaluaciones de los dos tipos.
Evaluaciones tipo A
la estimación de la incertidumbre se hace utilizando
métodos estadísticos, normalmente a partir de mediciones repetidas.
Evaluaciones tipo B,
la estimación de la incertidumbre se obtiene de otras
informaciones. Estas informaciones pueden provenir de experiencias previas
con
otras mediciones, de certificados de calibración, de las especificaciones de los
fabricantes, de cálculos, de informaciones publicadas y del sentido común.
Existe la presunción que las incertidumbres del tipo A son al azar y las del tipo
B
son sistemáticas, pero esto no es absolutamente cierto.
Ocho pasos principales para evaluar las incertidumbres.
1. Decidir que se necesita encontrar a partir de las mediciones. Decidir
que mediciones reales y cálculos se necesitan para obtener el
resultado final.
2. Efectuar todas las mediciones necesarias.
3. Estimar las incertidumbres de cada magnitud de influencia sobre el
resultado final. Expresar todas las incertidumbres en los mismos
términos, para poder combinarlas.
4. Decidir cuáles errores de las magnitudes de influencia son
independientes de los demás. Si Usted piensa que no lo son, se
necesitan cálculos e información adicional, sobre la correlación entre
ellas.
5. Calcular el resultado de las mediciones, incluyendo todas las
correcciones conocidas, como por ejemplo, las consignadas en los
certificados de calibración.
6. Encontrar la incertidumbre estándar combinada, a partir de las
incertidumbres individuales.
7. Expresar la incertidumbre en términos del factor de cobertura,
conjuntamente con el valor el intervalo de incertidumbre y establecer el
nivel de confianza.
8. Escribir el resultado de las mediciones y su incertidumbre, indicando
cómo se han determinado.
ERROR = VALOR LEIDO – DIMENSIÓN REAL
ERROR ABSOLUTO = VALOR REAL DE LA DIMENSIÓN – VALOR TEÓRICO
ERROR RELATIVO = ERROR ABSOLUTO / VALOR TEÓRICO
PRECISION
El grado de perfeccionamiento de un valor. No debe ser confundido con
EXACTITUD
Medida en la que un valor medido o enumerado concuerda con el valor
asumido o aceptado. No debe confundirse con
DESVIACIÓN ESTANDAR
N
 Xi
i 1
<x> =
n
N
 n1 
 [ Xi   X
i 1
n 1
]2
BIBLIOGRAFÍA
 De Ramón E, Martos F, Vallejo J, Villegas I, Fernández O. Toma de
decisiones en la práctica clínica. Epidemiología clínica y medicina
basada en evidencias. Cuadernos de Esclerosis Múltiple 1999;2:32-39.
 RAMÓN y CAJAL, S. (1897) Reglas y consejos sobre la investigación
científica. Los tónicos de la voluntad. Madrid: Espasa Calpe (Austral,
232) 1941, 1991 12a. ed
 http://usuarios.iponet.es/casinada/arteolog
 Microsoft Encarta 2000 Copy right
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