La clase de ciencias de su escuela podría estar acostumbrada a realizar experimentos científicos con solo una variable manipulada, pero existe una brecha entre la ciencia y la ciencia escolar en laboratorios de todo el mundo. La respuesta corta a si los científicos pueden usar más de una variable manipulada en sus experimentos es "sí". Pero tan importante como la respuesta a esta pregunta es comprender por qué los científicos querrían incluir dos variables manipuladas.
Científicos Son manipuladores
Uno de los objetivos principales de la ciencia es hacer cambios en las cosas y ver cómo reaccionan esas cosas. Al realizar un experimento científico, un científico sabe lo que planea manipular o cambiar. Esta podría ser la temperatura de un líquido químico, la cantidad de tiempo que permite que crezca una planta, o el tipo de droga que le da a un ratón de laboratorio. Los científicos siempre están buscando cambios que importen. Cuando sospechan que un determinado cambio puede ser importante, etiquetan el cambio como la "variable manipulada". Por ejemplo, cuando se le da a un ratón una determinada droga y se mide el tiempo que lleva completar un laberinto, el científico considera que la droga es su variable manipulada. . La palabra proviene de su habilidad para "manipular" qué droga recibe el ratón. Podría estar seleccionando entre dos o tres opciones, lo que le daría a la variable manipulada dos o tres valores.
¿Por qué molestarse?
La cuestión de si un experimento científico puede tener dos variables manipuladas plantea otra pregunta importante: suponiendo que los experimentos pueden incluir dos variables manipuladas, ¿por qué un científico se molestaría en incluir a más de uno? La verdad es que a veces los científicos sospechan que el cambio simultáneo de dos variables diferentes es la verdadera razón de un resultado. Por ejemplo, la variable 1 en sí misma podría no tener ningún efecto en la variable que responde solo. Pero cuando un científico manipula la variable 1 y la variable 2, puede ver un cambio significativo en la variable que responde. Otra razón para manipular más de una variable en un experimento es si desea controlar algo que cree que podría estar afectando los resultados. Por ejemplo, si está cultivando varias plantas y su variable manipulada es "cantidad de luz solar", es posible que se sorprenda al ver que las plantas con más luz solar no crecen tan rápido como pensaba. Si sospecha que esas plantas no están creciendo lo suficientemente rápido porque les está dando muy poca agua, también podría cambiar la cantidad de agua que les da. Su segunda variable manipulada sería entonces "cantidad de agua", y usted tendría cuatro tipos de plantas: mucha luz solar, mucha agua; mucha luz del sol, poca agua; poca luz solar, mucha agua; y poca luz solar, poca agua.
Problemas a la vuelta de la esquina
El hecho es que, según la NC State University, los científicos pueden incluir tantas variables manipuladas en sus experimentos como quieran. Las estadísticas detrás de todas las ciencias permiten múltiples variables manipuladas y proporciona a los científicos muchas herramientas para evaluar los resultados de un estudio utilizando muchas variables manipuladas. Pero los científicos no siempre incluyen deliberadamente múltiples variables manipuladas en su investigación. Si lo hicieran, tendrían que lidiar con los aumentos en la dificultad del diseño del experimento en términos de precio; hora; número de muestras, como ratas de laboratorio, necesarias; y la complejidad de las herramientas estadísticas que usan los científicos para evaluar los resultados. Es posible que haya notado las ferias y experimentos de ciencias de la escuela principalmente utilizando un solo experimento manipulado y comenzó a preguntarse si dos variables manipuladas son una posibilidad. Bueno, si bien nada está mal con dos variables manipuladas, la mayoría de los profesores no quieren manejar la complejidad de múltiples variables manipuladas. Agregar más variables manipuladas a un experimento de clase confundiría a la mayoría de los estudiantes y, a veces, al propio profesor. (Pero no se lo mencione a su maestro.)
Ratas, ratas y más ratas: un ejemplo
Los científicos que trabajan con ratas de laboratorio podrían sospechar que las ratas de laboratorio con ciertos genes son más propensas para morir temprano, pero solo cuando ese grupo de ratas de laboratorio come una dieta alta en grasas. Entonces, los científicos necesitarían verificar la existencia de este "cambio cooperativo", lo que los científicos llaman un "efecto de interacción". Los científicos podrían dividir a las ratas en dos grupos de dos grupos: un grupo son aquellos con el gen y aquellos sin el gen gene; el otro grupo son los que reciben una dieta alta en grasas y los que no. Solo así podrán los científicos comprobar si es la combinación de una dieta alta en grasas y la existencia de un determinado gen lo que conduce a la muerte prematura.
