1. Pregunta de investigación:
* claramente definido: El experimento debe abordar una pregunta específica y medible.
* Probable: Debería ser posible reunir evidencia para apoyar o refutar la hipótesis.
2. Hipótesis:
* Una predicción comprobable: Una declaración que propone una posible respuesta a la pregunta de investigación.
* Basado en el conocimiento existente: La hipótesis debe basarse en la investigación u observaciones existentes.
* falsificable: Debería ser posible recopilar datos que podrían refutar la hipótesis.
3. Variable independiente:
* El factor que se manipula: Esta es la variable que el investigador cambia intencionalmente.
* La causa: Se espera que la variable independiente influya en la variable dependiente.
4. Variable dependiente:
* El factor que se mide: Esta es la variable que se espera que cambie en respuesta a la variable independiente.
* El efecto: La variable dependiente es el resultado del experimento.
5. Grupo de control:
* Una línea de base para comparación: Un grupo que no recibe el tratamiento o manipulación de la variable independiente.
* ayuda a aislar el efecto de la variable independiente: Al comparar el grupo de control con el grupo experimental, los investigadores pueden determinar si los cambios en la variable dependiente se deben a la variable independiente u otros factores.
6. Grupo experimental:
* recibe el tratamiento: El grupo que está expuesto a la manipulación de la variable independiente.
* proporciona datos para comparar con el grupo de control: Esto permite a los investigadores ver si la variable independiente tiene un efecto significativo.
7. Aleatorización:
* minimiza el sesgo: Los participantes son asignados aleatoriamente a grupos para garantizar que cualquier diferencia entre los grupos no se deba a las características preexistentes.
* aumenta la generalización: La aleatorización hace que los resultados sean más propensos a aplicarse a una población más amplia.
8. Replicación:
* garantiza la fiabilidad: El experimento debe repetirse varias veces para garantizar que los resultados sean consistentes.
* reduce el impacto de los errores aleatorios: Al repetir el experimento, los investigadores pueden estar más seguros de que los resultados no se deben al azar.
9. Recopilación y análisis de datos:
* Rigurado y sistemático: Los datos deben recopilarse de manera que minimice el sesgo y el error.
* Métodos estadísticos apropiados: Los datos deben analizarse utilizando métodos que sean apropiados para el tipo de datos recopilados.
10. Conclusión:
* establece claramente los hallazgos: Los resultados del experimento deben resumirse de manera clara y concisa.
* discute las implicaciones de los hallazgos: Las conclusiones deben relacionar los resultados con la pregunta de la investigación y la hipótesis.
11. Consideraciones éticas:
* Respeto por los participantes: Los experimentos deben realizarse éticamente, asegurando la seguridad y el bienestar de todos los participantes.
* Consentimiento informado: Los participantes deben estar completamente informados sobre los riesgos y beneficios de participar en el experimento.
* Confidencialidad y privacidad: Los datos de los participantes deben mantenerse confidenciales y protegidos.
Al considerar cuidadosamente estos componentes, los investigadores pueden diseñar y realizar experimentos que sean científicamente sólidos y éticos.
