Introducción a la Investigación Científica: Hipótesis, Variables y Diseño de Experimentos, Ejercicios de Bioestadística

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Marta Fresquet García Hewlett- Packard [Dire cción de la compañía]

Historia de la ciencia

• Prehistoria. En la prehistoria observaban, se hacían preguntas y trataban de responderlas, además se realizaban las primeras investigaciones, no cumple con las características de la ciencia actual, pero se parece, es considerada como protociencia. No hay registro escrito, pero hay restos arqueológicos que nos indican que se sabía bastante de medicina, astronomía, etc.
• Historia antigua. El papiro de Ebers describe enfermedades y algunas soluciones médicas para ellas. No obstante, se considera protociencia porque aunque es rigoroso hay algunas referencias místicas.
• Origen de la filosofía en la antigua Grecia. Un momento clave es el paso del mito al

logos; donde se entiende en el mito que el mundo es un caos y los acontecimientos e explican con cuentos; mientras que en el logos el mundo es un cosmos y sigue un orden regido por unas leyes naturales que podemos llegar a comprender mediante la razón, que es la capacidad de identificar conceptos, cuestionarlos, relacionarlos para deducir nuevos conceptos a través de ellos.

En esta época destaca Tales de Mileto que puso énfasis en que las leyes generales deben descubrirse con la razón.

Hay varios tipos de razonamiento, la generalización en categorías, analogías y relaciones entre otros; pero los más importantes para el método científico serán el inductivo y el deductivo.

La inducción se usa para pasar de unas premisas a unas conclusiones de una forma probable, pues hay posibilidad de que sea falsa la conclusión a la que se llega.

La deducción llega a una conclusión que debe darse de forma necesaria.

Por ejemplo, si un perro pierde peso, una inducción seria que tiene parásitos intestinales, puede o no ser así; partiendo de la hipótesis de los parásitos una deducción nos llevaría a la conclusión necesaria de que debe de tener huevos de parásito en las heces.

La inducción siempre parte de observaciones, el perro está adelgazando, la conclusión de la inducción o hipótesis es que el perro puede tener parásitos; la deducción es que habrá huevos en las heces. Si la hipótesis es cierta se cumplirá la conclusión.

• Edad Moderna. Destaca Descartes con su “duda metódica”; nada es evidente, todo hay que demostrarlo partiendo de una actitud escéptica y crítica.

También Galileo Galilei da énfasis en que la verificación del estudio se debe hacer de forma sistemática a través de experimentos , que son procedimientos mediante los cuales se trata de comprobar una hipótesis manipulando variables.

Fundamentos básicos del razonamiento científico

Formular una pregunta

La pregunta debe estar basada en hechos observables y debe referirse a situaciones existentes. Puede ser generada por un problema práctico o por la lectura científica.

Debe formularse de forma comprensible, precisa y lo más concreta posible; además es importante tener en cuenta el tipo de respuesta y como se llegará a ella antes de realizarla, para saber si es posible plantear dicha pregunta o sí se trata o no de una pregunta científica.

Cualquier pregunta científica debe ser susceptible de ser investigada mediante medidas, la ciencia se hace midiendo variables, que son características observables en un objeto de estudio que puede adoptar diversos valores, siendo esta variación susceptible a medirse.

Existen dos tipos de variables:

• (^) Cualitativas. Que hacen referencia a cualidades, como por ejemplo el color de pelo.
  • Ordinales. Que siguen un orden lógico, como el día de la semana.
  • Nominales. Que no siguen un orden lógico.
• Cuantitativas. Se pueden medir con un número.

• Continuas. Que el número admite decimales.
• (^) Discretas. El número no admite decimales y tiene que ser entero.

Se puede clasificar además una variable por la relación que establece con otras:

• Dependiente. Depende de la otra variable.
• Independiente. No depende de la otra variable sino al contrario.

Toda variable debe ser operacionalizada antes de su utilización, esto es describirla de manera que sea evidente la forma en que se va a medir. Por ello hay dos tipos de definiciones de una variable:

• Definición conceptual. Es un concepto abstracto. Por ejemplo, la agresividad de un perro.
• Definición operacional. Es un concepto empírico que explica a lo que se refiere el concepto abstracto. Por ejemplo, el número de ataques de perros va a determinar la agresividad de un perro en el estudio.

Formular una hipótesis

Una hipótesis es una posible respuesta a la pregunta formulada, la explicación del fenómeno investigado. Describe variables o las relaciona entre ellas.

Hay varios tipos de hipótesis:

• Hipótesis de primer grado. Describen hechos o situaciones. Por ejemplo, los cisnes son blancos sería una hipótesis en primer grado que describiría el color de un animal.
• Hipótesis de segundo grado. Establece relaciones entre variables. Por ejemplo, los parásitos hacen adelgazar al perro; en este caso la presencia o ausencia de parásitos (variable independiente) y el peso del perro (variable dependiente) son dos variables que se relacionan entre sí.

Otra manera de clasificarlas:

• Hipótesis de investigación (Hi). La que investigamos porque pensamos que es más fácil que se cumpla. Por ejemplo, la pérdida de peso en el perro se debe a que tiene parásitos.
• Hipótesis nula (H0). La negación de la hipótesis de investigación. Se busca tumbarla para así respaldar tu hipótesis de investigación inicial. Por ejemplo, la pérdida de peso en el perro no se debe a que tenga parásitos.
• (^) Hipótesis alternativa (Ha). Explicación alternativa a la que se tenía como hipótesis de investigación inicial. Suele haber varias. Por ejemplo, la pérdida de peso del perro se debe a un problema digestivo.

Diseño de investigación

Es un plan o estrategia concebida para obtener información científica. Señala al investigador lo que debe hacer para contestar los interrogantes que se plantean mediante la contrastación de ideas.

Para entender mejor como se diseña una investigación se pondrá el ejemplo de un proceso investigativo: el desarrollo de los caracteres sexuales en pollos machos.

• Percibir que existe una cuestión. ¿Qué factores regulan la aparición de los caracteres sexuales secundarios en pollos machos?
• Formular una hipótesis. Están regulados por la hormona de la testosterona.
• Predicción. Si es cierto que el desarrollo de los caracteres sexuales secundarios de los pollos está regulado por la testosterona se cumplirá que castrar a un pollo hará que este no produzca testosterona y no desarrollo los caracteres sexuales secundarios.
• (^) Diseño. Se separan treinta pollos en dos grupos iguales, se castra a un grupo y se observa que ocurre cuando crece. Hay que dejar un grupo sin manipular para saber que la variación se produce debido al factor que se estudia, la testosterona, y no a otra cosa, como un problema genético en el grupo de pollos, en el agua o en la comida. Además hace falta un tercer grupo para poder controlar todas las posibilidades, ya que la alteración puede deberse a que un grupo se ha sometido a una cirugía y puede ser esta la causante de su falta de desarrollo, por ello se somete a un cirugía a otro grupo de pollos aunque no se modifica la testosterona que hay en su organismo.

Tipos de diseños

• Diseños experimentales. Pretenden esclarecer si existe una relación causal entre las variables investigadas. Si la ausencia de testosterona influye o no en los caracteres sexuales secundarios. Se pretende saber si la variación de una modifica la otra.

En el experimento primero se manipula la variable independiente. Se mide si tienen un efecto en la variable dependiente, si ocurre hay una relación de causalidad entre ellas. Se controla que no haya más factores que expliquen el cambio de la variable dependiente. Por ejemplo, el estrés por la cirugía de castración puede haber provocado la falta de desarrollo en los pollos.

La variable independiente se puede manipular de dos maneras:

■ (^) En grados. Midiendo la presencia/ausencia de una variable. Por ejemplo, la presencia/ausencia de testosterona o la administración de distintas dosis de testosterona.

■ En modalidad. El tipo de tratamiento empleado. Por ejemplo, la administración de la testosterona vía oral o vía intravenosa.

La medición debe ser válida medir lo que queremos medir y no otra cosa, como mirar la forma de la cresta en lugar del tamaño; y también debe ser fiable , la medida debe de estar bien hecha, por ejemplo usar un metro homologado o no homologado.

El control es sinónimo de validez interna, y tiene dos aspectos a tener en cuenta:

■ (^) Se necesitan al menos dos grupo, de los cuales uno será el grupo control y el otro el experimental. Al grupo experimental se le aplica el tratamiento, mientras que al grupo control no se le manipula la variable independiente estudiada, aunque esto no quiere decir que no pueda sufrir variaciones. En el ejemplo, el grupo 1 intacto sería un grupo de control, el 2 que es el castrado el experimental, y el 3 que ha sido sometido a cirugía pero no se ha variado la variable independiente estudiada sería también grupo de control.

■ Los grupos deben ser equivalente. Una equivalencia inicial, los sujetos deben ser similares, similar edad, peso, enfermedades, etc.; y una equivalencia posterior, deben ser tratados de forma similar durante el transcurso del experimento.

Para seleccionar la muestra de estudio hay que tener en cuenta los siguientes aspectos.

■ La población (N). Es el conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones.

■ La muestra (n). Es un subgrupo de la población. Esta muestra puede sacarse con una selección probabilística, donde todos tienen igual posibilidad de ser elegidos; o selección no probabilística, que depende de la decisión del investigador; por ejemplo coger los ejemplares más grandes para que aguanten mejor la operación. Es siempre mejor al azar.

■ Los grupos (G). Pueden ser experimentales o de control y tiene que ser equivalentes. Para separar la muestra en grupos se puede hacer siguiendo distintos criterios.

los resultaos a diferentes sujetos, poblaciones, lugares, experimentadores y situaciones no experimentales. Indica si es útil o si el estudio tiene interés para la comunidad científica.

Se ve reducida si se seleccionan sujetos atípicos, como una raza muy específica; si la situación experimental es muy artificial y en unas condiciones muy particulares; y por la imposibilidad de replicar los tratamientos, si no se pueden extrapolar los experimentos en cualquier lugar y con otros científicos para obtener los mismos resultados.

• Diseño cuasi-experimentales. Similares a los diseños experimentales pero los grupos de sujetos no los selecciona el investigador sino que vienen dados, grupos intactos.

Hay menor control que en un experimento, debido a que la equivalencia inicial no existe, sino que se debe buscar una equivalencia posterior tratando de mantener a los sujetos en las condiciones más similares posibles.

El investigador debe identificar las variables que no controla y tenerlas en cuenta al interpretar los resultados.

Un ejemplo de esto sería un estudio que quiere comprobar si la capacidad cognitiva de los cerdos se redujo tras su domesticación, para ello requiere dos grupos, uno de cerdos y otro de jabalís. Como es evidente los grupos no están equilibrados pues ni siquiera son individuos pertenecientes a la misma especie. Se trata pues de buscar una equivalencia posterior; se realiza el estudio con un grupo de jabalís de un zoológico acostumbrados al trasiego de gente, y un grupo de cerdos de una granja que son visitados pero que no están destinados al consumo. Así los grupos se encuentran en condiciones más o menos similares.

Diseño de caso único

Es un tipo de diseño cuasi-experimental, que se emplea cuando solo se tiene un individuo y no varios grupos de ellos para realizar el diseño. Se emplea mucho en clínica. El diseño recibe el nombre de diseño AB y consta de varias fases:

■ Fase A1. Se mide la reacción del individuo sin aplicar el tratamiento.

■ Fase B1. Se mide la reacción del individuo tras aplicar el tratamiento.

■ Fase A2. Se retira el tratamiento y vuelve a medirse.

■ (^) Fase B2. Se vuelve a aplicar el tratamiento y se mide.

Si de la fase A a la B varía se puede pensar que el tratamiento a surtido efecto, no obstante al contar únicamente con un individuo no podemos saber realmente si el resultado favorable se ha producido al aplicar el tratamiento o debido a otra cosa de modo que se deja de aplicar y se vuelve a aplicar cuantas veces sea necesario para asegurar que la modificación se debe efectivamente al tratamiento.

• (^) Diseño no experimental u observacional. En él no se manipulan las variables independientes, solo se observa el conjunto de variables; aunque esto no quiere decir que no se manipulen otro tipo de variables como ocurre, por ejemplo, en un experimento observacional dentro de un laboratorio.

Consiste en observar los fenómenos tal y como se dan en su contexto natural para después analizarlos. Si se observan grupos estos deben ser grupos intactos. Estos diseños tienen mucha utilidad y son tan válidos como los otros siempre que se tengan en cuenta los aspectos de los mismos que no se controlan.

Otros tipos de diseño

• Diseños transeccionales o transversales. Recolectan datos en un solo momento.
• Diseños longitudinales. Recolectan datos a través del tiempo, en puntos o periodos para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y sus consecuencias.

En general los diseños pueden ser de campo o de laboratorio, con microorganismos o macroorganismos; y a nivel de un individuo hasta una especie entera.

Alcance de una investigación

Es el nivel explicativo que pretendemos alcanzar con un estudio. Así puede haber varios tipos de estudios:

• Estudio exploratorio. Se examina un tema poco estudiado, por lo que son estudios muy flexibles por no saber cómo puede variar el diseño para obtener resultados, arriesgados por no poderse asegurar que vayan a tener un interés científico, y deben realizarse con paciencia. Es el estudio más básico de todos, el primero que se realiza. Permiten identificar variables interesantes, sugerir hipótesis y tantear nuevas posibilidades de investigación.
• Estudio descriptivo. Recolectan información sobre las variables de interés de un problema de investigación, sin entrar en las relaciones entre ellas.
• Estudio correlacional. Busca relacionar variables para establecer si existe un patrón de correlación.
• Estudio explicativos. En esta categoría entran los experimentos, que evalúan la relación entre las variables para establecer si existe causalidad entre ellas, es decir si una variable modifica la otra.

• Errores aleatorios. Son errores de medida debidos al azar, errores esporádicos que ocurren a veces y que son difíciles de evitar pero que se puede disminuir su impacto realizando muchas medidas y haciendo la media de ellas.
• Errores sistemáticos (sesgos). Es una equivocación en la misma dirección siempre. Por ejemplo, un sesgo es confundir el juego con la lucha en el comportamiento animal. Se pueden evitar cambiando la medida, medir con distintos métodos e instrumentos, cambiar de observador. Otro sesgo se puede producir al medir con una balanza descalibrada.

Características de una medida

La fiabilidad es el grado en que una medida es repetible y coherente, y esté libre de errores aleatorios. Si los datos están muy dispersos hay una baja fiabilidad y alta si están agrupados.

La validez es el grado en que una medición mide realmente lo que se quiere medir; libre de errores sistemáticos. Cuando más se acerca al valor real más válida es una medida.

Validez y fiabilidad se combinan y pueden intercalarse para determinar la calidad de una medida. Puede haber medidas fiables pero no válidas, por ejemplo.

Representación de una medida

Para realizar una representación de los datos y una interpretación de los mismos:

• Dentro de un texto.
• En una tabla.
• En un gráfico.

Tabla

Hay muchos datos y muchas variables medidas. Debe tener un título arriba en el centro. En la primera fila y columna se encuentra el nombre de las variables medidas y en el interior de la tabla los datos. Se puede incluir una leyenda si hay que hacer aclaraciones sobre el contenido de la tabla.

También se puede hacer poniendo en la primera fila las variables y dentro los datos, sin una primera columna con más variables.

No es muy sencillo interpretar una tabla a simple vista, hay que acompañarlas de un texto para facilitar el trabajo.

Gráficos

Sirve para ilustrar los datos, para lo que utilizan puntos, líneas, superficies, símbolos, colores, etc. El título se encuentra al pie del gráfico y da mucha información sobre él, aunque en la parte de arriba puede haber una pequeña abreviación de él. Permiten interpretar los datos de una forma más directa que las tablas. Se pueden añadir observación debajo del título de pie de página. Hay de varios tipos:

• Gráfico de sectores. Representa variables cualitativas, es muy visual y tiene una leyenda.
• (^) Diagrama de barras. Representa categorías y las frecuencias de estas. En el eje x las categorías y en el y las frecuencias.
• Diagrama de barras agrupado. Las categorías pueden subdividirse. Ejes como en el anterior, se cambian los colores por lo que será necesaria una leyenda.
• Diagrama de barras en porcentajes. Se divide cada barra en sectores por porcentajes. Representa las características de dos variables. Tiene una leyenda para indicar a que se corresponde cada color que indica una zona de un porcentaje.

Búsqueda de información

Identificación de la información

• Citas. Transcripción parcial de un texto con la referencia precisa de su fuente. Se incluye en el mismo texto del trabajo. Se usa en la introducción de un tema teórico o en una discusión para comparar resultados.
• Referencia. Conjunto de datos precisos y detallados con los que un autor facilita la

remisión a fuentes documentales, o a sus partes, y a sus características editoriales. Se incluyen al final del texto, ordenadas alfabéticamente. Según qué fuente aludan se escriben de una u otra forma.

■ Libros. Se cita primero el apellido del autor, se coloca una coma y se ponen las iniciales de su nombre seguidas de un punto; para incluir más autores se separan con comas. El año de publicación entre paréntesis. El título, un punto y el lugar de publicación. Por último la editorial detrás de dos puntos.

■ Artículos de revistas. Los autores y la fecha se introducen como anteriormente. El título del artículo; el nombre de la revista en cursiva o subrayado. El volumen, el número de la revista entre paréntesis, una coma y las páginas.

■ (^) Fuentes electrónicas. El autor y la fecha de manera idéntica. Título de la información que se refleja; fecha de cuando se ha obtenido la información, una coma y el link de la web. Todo separado por puntos.

Si no aparece información de la que se debe poner en la referencia se deja como no especificado.

Importancia

En primer lugar da credibilidad , indica que la información ha sido contrastada por estudios científicos. Además evita las acusaciones relacionadas con el plagio , ya que especificando el autor de la fuente se le atribuyen a él sus conclusiones y no a una apropiación indebida de las mismas. Demuestra la realización de una investigación profunda para realizar el trabajo. Y además motiva al lector a buscar más información del tema y a plantearse otras cuestiones sobre el mismo.

Búsqueda de la información

Cualquier término, autor, libro, revista, fecha de publicación, etc., puede ser utilizado para buscar información. De especial mención son las palabras clave , que definen de manera más específica las características de la información buscada.

Con las nuevas tecnologías se puede obtener mucha información a partir de las bases de datos ; información almacenada de diferentes maneras, ya sea física o digital. Existen muchas y pueden ser libres o de pago.

Web of Science (WoS)

Es una web que ofrece información científica que está gestionada por una empresa y da un acceso a un conjunto de bases de datos que abarcan varios tipos de campos de conocimiento.

En ella se puede encontrar una base de datos de citas (Science citatios Index); y una lista del factor de impacto (Journal citation report); que es la medida de la importancia de una publicación científica que se calcula relacionando el número de veces que se ha citado el articulo con el número de artículos publicados en el periodo de interés.

En esta web se busca mediante operadores booleanos , que combinarán las palabras clave para filtrar la información.

Es importante el uso de los caracteres “y” u “o”. El primero entre dos palabras hace que el operador busque documentos donde aparecen ambas palabras; mientras que el segundo documentos con una u otra palabra o las dos. El uso de las comillas permite utilizar dos palabras juntas y encontrar documentos donde ambas aparezcan juntas también.

Ejemplo 2: Un propietario observa que su perro tiene la pata hinchada. La hinchazón que presenta el animal se localiza en la zona del tarso y le impide desplazase correctamente. El perro es un macho de 15 años de edad y pertenece a la zara teckel.

La MVBE implica seguir un proceso integrado por cinco pasos:

• Identificar las necesidades de información. ¿Es necesaria más información para saber qué le ocurre al animal? ¿Tengo los conocimientos necesarios para realizar el diagnóstico y el tratamiento?
• Localizar la información.
• Evaluar la información. Que información es interesante y cual no para optimizar al máximo el tiempo. Para realizar esto correctamente es necesario una formación veterinaria básica, pericia para clasificar la información; el sentido común y la evaluación de la información, todo ello en función de las circunstancias del cliente y de las posibilidades del veterinario.
• Integrar la información. Usar la información y la experiencia anterior

Con la información obtenida es necesario un plan de acción , donde el veterinario propone varias opciones para el tratamiento que deben tener el respaldo del propietario.

• (^) Evaluar los resultados. A través de revisiones periódicas para comprobar si ha funcionado o no.

Pirámide de la calidad de la información

Los estudios que más valor tienen desde el punto de vista científico en orden de importancia son aquellos que nos dan una conclusión general que pueda aplicarse a toda la población del animal que tratamos o de la mayoría:

• Estudios de síntesis. Recabar una gran cantidad de información y sintetizarla. Revisiones sistemáticas y metaanálisis
• (^) Estudios explicativos. Para buscar si existe una relación causa efecto, pasando de algo más general a algo más particular. ECA ciegos, estudios de cohortes, estudios de casos y controles.
• Estudios descriptivos. Describen uno o varios casos en particular. Las series de casos, los informes de casos aislados, las ideas, editoriales y opiniones.

Estudios de síntesis

• Las revisiones sistemáticas resumen la información publicada sobre un tema, especificando los criterios de selección de los artículos originales.
• (^) Metaanálisis. “Análisis de análisis de datos”, como una revisión sistemática pero incluyen además la combinación estadística de los resultados de los estudios previos. Permite usar una gran cantidad de información de una sola vez, se junta mucha información y se compara con un método estadístico. Es importante que los grupos sean comparables y

equiparables , bajo situaciones similares, deben ser similares para que las conclusiones del análisis sean válidas.

Estudios explicativos

• Estudio controlado aleatorio (ECA). Experimento donde se asignan sujetos al grupo experimental y al de control al azar. Puede ser:

■ (^) Abierto. Tanto el propietario como el experimentador conocen la asignación del sujeto al grupo experimental/control. Por ejemplo, un estudio voluntario donde se pide al propietario que preste su animal a un experimento sobre una enfermedad que su animal sufre. En este caso ambas personas conocen en que grupo estará el animal, en el experimental, para recibir tratamiento.

■ (^) Ciego. El experimentador lo conoce, el propietario no.

■ Doble ciego. Ambos desconocen en que grupo será incluido el animal. Otra persona ajena al investigador realizará los grupos.

Es importante el número de personas que conozca donde está el animal; en primer lugar el propietario puede negarse a que su animal esté en el grupo experimental; además si se sabe que el tratamiento tiene un efecto tanto el veterinario como el propietario pueden estar predispuestos a ver unos resultados y verlos sin que estos se estén dando. Por ello, lo ideal es el doble ciego, para que sea real el resultado y no condicionado al que se piensa que va a ser. Esta predisposición se denomina sesgo.

En este tipo de estudios hay una menor muestra que en los grupos de síntesis

• (^) Estudio de cohortes. Estudio observacional prospectivo ( periodo de observación, se mira de cara al futuro ) donde se asignan los sujetos a cada grupos según se exposición a un posible factor causal (no al azar).

Por ejemplo, se cree que hay una relación entre el tabaquismo y los problemas pulmonares; se eligen individuos de la población que fumen y que no fumen, para hacer un estudio prospectivo y comprobar si hay una relación de causa y efecto.

Hay un menor control en este tipo de estudios que en los ECA, porque no son grupos aleatorizados.

• Estudio de casos y controles. Estudio observacional retrospectivo (mirar al pasado, la historia del individuo) donde se asignan los sujetos a cada grupo según si presentan o no un determinado efecto (no al azar), y después se investiga si estuvieron expuestos a un posible factor causal. En este caso se parte de una situación ya conocida, individuos enfermos e individuos sanos, se investiga la historia de los individuos para poder identificar las causas de que unos individuos tengan la enfermedad o no la tengan.

Tienen menor control que los estudios de cohorte.

Estudios descriptivos