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Actualizado el 26 de febrero de 2022, por Luis Benites.
Contenido:
- Replicación
- replicabilidad
¿Qué es la replicación?
En el diseño experimental, la replicación es donde cada tratamiento se asigna a muchos participantes. O bien, todo el experimento se repite en un gran grupo de sujetos. El proceso:
- Mejora la importancia de sus resultados experimentales.
- Reduce la variabilidad .
- Aumenta la confianza en sus resultados.
Si el tratamiento que está estudiando es efectivo, el promedio a largo plazo revelará el valor experimental del tratamiento. Si el tratamiento no es efectivo, el promedio también lo revelará. Sin embargo, si tiene un número muy pequeño de participantes, una o dos casualidades (participantes que parecen verse afectados positivamente por el tratamiento) podrían sesgar los resultados. En general, cuantos más participantes tenga que estén expuestos al tratamiento, más probable será que sus resultados sean estadísticamente sólidos.
¿Qué es la replicabilidad?
La replicabilidad se refiere a si los resultados de su prueba o experimento se pueden replicar si se repiten exactamente de la misma manera. Para demostrar la replicabilidad, debe proporcionar evidencia estadística que muestre que sus resultados pueden usarse para predecir resultados en otros experimentos. Un ejemplo de evidencia que puede sugerir replicabilidad es el valor de probabilidad o valor p . Si su prueba produce un valor p pequeño (generalmente menos de 0,05 o 5 por ciento), sugiere que sus resultados no se deben al azar. Si sus resultados pueden ser replicados por diferentes investigadores en diferentes experimentos, entonces sus resultados se denominan » robustos «.
Según Science News, la replicabilidad es un gran problema en la investigación científica. Alrededor de la mitad de toda la investigación preclínica en los Estados Unidos no es replicable, por una suma de $ 28 mil millones por año. En la investigación de las ciencias de la vida, un problema importante que hace que los experimentos no sean replicables son los «agentes biológicos y materiales de referencia defectuosos, como líneas celulares contaminadas y mal identificadas». La realidad es que el más pequeño de los problemas puede generar problemas con la replicación de los resultados.
Factores que pueden afectar la replicabilidad en las estadísticas
No son solo los problemas con el experimento original los que pueden afectar la replicabilidad. Otros factores incluyen:
- Los estudios de casos únicos y la evidencia anecdótica no son replicables, ya que son ejemplos de una instancia única de un evento sin evidencia que los corrobore.
- Las diferencias en el procedimiento experimental en un experimento posterior pueden afectar la replicabilidad. Por ejemplo, un investigador sin experiencia o uno que utilice un equipo ligeramente diferente puede tener problemas para replicar los resultados.
- Las personas o empresas que tienen un interés personal en confirmar los resultados de una prueba tienen más probabilidades de encontrar pruebas que lo confirmen que aquellas que no tienen un interés personal.
- Los resultados de los intentos de replicación que son verdaderamente independientes son más confiables que los intentos que no son independientes.
Referencias
Experimentación .
Noticias de ciencia. Replicabilidad. Recuperado el 8 de junio de 2020 de: https://www.sciencenews.org/replicabilidad
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