Un experimento (del latín experimentum , compuesto por ex , "de", y periri , "buscar a tientas", "pasar") es la realización de una operación o secuencia de operaciones, encaminadas a confirmar hipótesis o encontrar leyes, reproducir o simular un fenómeno observable en cualquier área científica ( física , química , biología , geología , psicología , economía , etc.) [1] [2] . Puede estar motivado simplemente por el interés de observar los hechos en profundidad para mejorar el conocimiento del fenómeno, o por la intención de estudiar, validar o refutar una hipótesis [3] [4] en el contexto de una teoría (o un modelo ) en el que se puede explicar el fenómeno, o por la oportunidad de mejorar sobre una base empírica una solución técnica a un problema práctico.
El experimento es la base del método experimental introducido por Galileo Galilei [5] [6] [7] .
El método experimental se basa en los siguientes pasos:
En el contexto de una disciplina establecida, un solo experimento discordante con la teoría se considera capaz de invalidarla.
Por ejemplo, el experimento de Michelson-Morley para medir la velocidad de la luz en dos marcos de referencia diferentes condujo a la refutación de la teoría mecánica clásica y allanó el camino para la teoría de la relatividad . Este experimento demostró que la velocidad de la luz es siempre igual a unos 300.000 km/s, sea cual sea el sistema de referencia en el que se mida.
La planificación de un experimento se preocupa por establecer las modalidades para que el experimento genere datos que permitan llegar a conclusiones confiables [8] . La planificación involucra varios aspectos [9] [10] :
Este último paso involucra directamente a la estadística , ya que las elecciones a realizar tienen como objetivo limitar el efecto de la variabilidad experimental y, por lo tanto, reducir la probabilidad de tomar decisiones equivocadas [13] . En el siguiente ejemplo, se describen el razonamiento y las consideraciones que subyacen a la elección del tamaño de la muestra.
Los grupos de control representan el grupo de elementos que, dentro de un experimento, no están expuestos a las condiciones experimentales. Los grupos experimentales son muestras de prueba que reciben un procedimiento experimental [14] [15] [16] [17] [18] .
Por ejemplo, para determinar con un experimento si un alimento contiene sustancias nocivas, es necesario comparar el alimento en cuestión con otros elementos, como agua del grifo, otros alimentos, agua destilada o agua de lluvia (que en este caso representan los grupos de control). .
Para dar un ejemplo, suponga que necesita determinar si una moneda está bien equilibrada. El experimento consiste en lanzar la moneda al aire un cierto número de veces y comprobar las salidas de la cara marcada con una cabeza. La duda que surge es la del número de tiradas que hay que hacer para comprobar el saldo de la moneda. Por lo tanto, se trata de planificar el experimento o de decidir cómo se llevará a cabo. El número de tiradas se elegirá de forma que las conclusiones extraídas sean fiables. Para definir más específicamente la pregunta, el balance se puede expresar a través de una hipótesis (llamada hipótesis nula ), es decir:
H o : p = 0,5 donde p es la probabilidad de dar cara en un lanzamiento.Llegados a este punto es claro que también habrá que establecer qué diferencia con respecto a p = 0,5 nos interesa destacar. Una cosa es establecer el tamaño de la muestra para resaltar una diferencia entre p = 0,5 y p = 0,51 y otra establecer el tamaño para resaltar una diferencia entre p = 0,5 y p = 0,8. Esta decisión está dentro de las expectativas del investigador. Suponga que, en su opinión, un posible desequilibrio de la moneda es a favor de cara, por lo que p> 0,5. Si para cualquier valor de p entre 0,50 y 0,55 la moneda se puede considerar prácticamente equilibrada, la diferencia a destacar está entre 0,50 y 0,55. Llegamos al siguiente sistema de hipótesis:
Ho : p = 0,50 H 1 : p = 0,55Como es sabido, en la verificación de este sistema se producen dos tipos de errores: error de tipo 1 (también llamado error de primer tipo, que genera falsos positivos), o declarar como desequilibrada una moneda que no está desbalanceada; error de tipo 2 (también llamado error de segundo tipo, que crea falsos negativos), declarando una moneda que no está equilibrada. Las probabilidades de cometer tales errores están relacionadas con el tamaño de la muestra. Suponiendo que el número de caras sigue una variable binomial X , podemos determinar la probabilidad del error de tipo 1 α y de tipo 2 β en función de n. Suponiendo que queremos fijar una probabilidad α por debajo de 0,10, podemos demostrar que con 500 lanzamientos obtenemos α = 0,09 y β = 0,17, aceptando H o si X ≤ 264. Al planificar un número de 500 lanzamientos, por lo tanto, tenemos una buena probabilidad de llegar a conclusiones correctas. Si hubieras sido más tolerante en cuanto al balanceo, o si hubieras aceptado como balanceada una moneda con p entre 0,5 y 0,8, ya con 20 tiradas habrías obtenido α = 0,06 y β = 0,09.