Imagínese a un investigador que quiera examinar la hipótesis, una predicción específica basada en investigaciones previas o teorías científicas, de que la cafeína mejora la memoria. Ella sabe que hay varios estudios publicados que sugieren que este podría ser el caso, y quiere explorar más a fondo la posibilidad. Diseña un experimento para probar esta hipótesis. Ella asigna al azar a algunos participantes una taza de té completamente cafeinado y un poco una taza de té de hierbas. A todos los participantes se les instruye a beber, estudiar una lista de palabras, luego completar una prueba de memoria. Hay tres posibles resultados de este estudio propuesto:
El grupo de cafeína se desempeña mejor (apoyo a la hipótesis).
El grupo sin cafeína se desempeña mejor (evidencia contra la hipótesis).
No hay diferencia en el desempeño entre los dos grupos (también evidencia contra la hipótesis).
Figura\(\PageIndex{1}\): “Hipótesis del estudio de cafeína” de Judy Schmitt está licenciada bajo CC BY-SA 4.0.
Veamos, desde un punto de vista científico, cómo el investigador debe interpretar cada una de estas tres posibilidades.
Primero, si los resultados de la prueba de memoria revelan que el grupo de cafeína se desempeña mejor, esta es una evidencia a favor de la hipótesis: Parece, al menos en este caso, que la cafeína se asocia con una mejor memoria. Sin embargo, no prueba que la cafeína esté asociada con una mejor memoria. Todavía quedan muchas preguntas sin respuesta. ¿Cuánto dura el impulso de memoria? ¿La cafeína funciona de la misma manera con personas de todas las edades? ¿Hay alguna diferencia en el rendimiento de la memoria entre las personas que beben cafeína regularmente y las que nunca la beben? ¿Podrían los resultados ser un fenómeno raro? Debido a estas incertidumbres, no decimos que un estudio —especialmente un solo estudio— demuestre una hipótesis. En cambio, decimos que los resultados del estudio ofrecen evidencia en apoyo de la hipótesis. Incluso si probáramos esto a través de 10 mil o 100 mil personas, todavía no podríamos usar la palabra probada para describir este fenómeno. Esto se debe a que el razonamiento inductivo se basa en probabilidades. Las probabilidades son siempre una cuestión de grado; pueden ser extremadamente probables o improbables. La ciencia es mejor para arrojar luz sobre la probabilidad, o probabilidad, de algo que para probarlo. De esta manera, los datos siguen siendo muy útiles aunque no se ajusten a los estándares absolutos de Popper.
La ciencia de la meteorología ayuda a ilustrar este punto. Podrías mirar tu pronóstico del tiempo local y ver una alta probabilidad de lluvia. Esto se debe a que la meteoróloga ha utilizado el razonamiento inductivo para crear su pronóstico. Ella ha tomado las observaciones actuales —muchas nubes densas que llegan hacia tu ciudad— y las ha comparado con patrones meteorológicos históricos asociados con la lluvia, haciendo una predicción razonable de una alta probabilidad de lluvia. El meteorólogo no ha demostrado que lloverá, sin embargo, al señalar las nubes que se aproximan.
La prueba está más asociada con el razonamiento deductivo. El razonamiento deductivo comienza con principios generales que se aplican a instancias específicas (el reverso del razonamiento inductivo). Cuando los principios generales, o premisas, son ciertos, y la estructura del argumento es válida, la conclusión es, por definición, probada; debe ser así. Una verdad deductiva debe aplicarse en todas las circunstancias pertinentes. Por ejemplo, todas las células vivas contienen ADN. A partir de esto, se puede razonar —deductivamente— que cualquier célula viva específica (de un elefante, o una persona, o una serpiente) contendrá, por lo tanto, ADN. Dada la complejidad de los fenómenos psicológicos, que involucran muchos factores contribuyentes, es casi imposible hacer este tipo de declaraciones amplias con certeza.
Ejercicio\(\PageIndex{1}\)
¿Inductivo de Deductivo?
La estufa estaba encendida y el agua de la olla estaba hirviendo. La puerta principal estaba de pie abierta. Estas pistas sugieren que el dueño de casa se fue inesperadamente y con prisa.
La gravedad está asociada con la masa. Debido a que la luna tiene una masa menor que la Tierra, debería tener una gravedad más débil.
A los estudiantes no les gusta pagar libros de texto de alto precio. Es probable que muchos alumnos de la clase opten por no comprar un libro.
Para obtener un título universitario, los estudiantes necesitan 100 créditos. Janine tiene 85 créditos, por lo que no puede graduarse.
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El segundo resultado posible del estudio cafeína-memoria es que el grupo que no tenía cafeína demuestra mejor memoria. Este resultado es lo contrario de lo que la investigadora espera encontrar (su hipótesis). Aquí, la investigadora debe admitir que la evidencia no sustenta su hipótesis. Debe tener cuidado, sin embargo, de no extender esa interpretación a otras pretensiones. Por ejemplo, encontrar un aumento de la memoria en el grupo sin cafeína no sería evidencia de que la cafeína dañe la memoria. Nuevamente, hay demasiadas incógnitas. ¿Es este hallazgo un fenómeno raro, quizás basado en una muestra inusual? ¿Hay algún problema con el diseño del estudio? El investigador no lo sabe. Simplemente sabe que no pudo observar el apoyo a su hipótesis.
Hay al menos una consideración adicional: La investigadora originalmente desarrolló su hipótesis de beneficios de cafeína-memoria a partir de conclusiones extraídas de investigaciones anteriores. Es decir, estudios previos encontraron resultados que sugerían que la cafeína aumenta la memoria. El estudio único del investigador no debe superar las conclusiones de muchos estudios. Quizás la investigación anterior empleó participantes de diferentes edades o que tenían diferentes niveles basales de ingesta de cafeína. Este nuevo estudio simplemente se convierte en una pieza de tela en la colcha general de los estudios de la relación cafeína-memoria. No falsifica, por sí sola, definitivamente la hipótesis.
Finalmente, es posible que los resultados no muestren diferencias en la memoria entre los dos grupos. ¿Cómo debe interpretar esto el investigador? ¿Cómo lo harías? En este caso, la investigadora nuevamente tiene que admitir que no ha encontrado apoyo para su hipótesis.
La interpretación de los resultados de un estudio, independientemente de su salida, se basa en la calidad de las observaciones de las que se extraen esos resultados. Si aprendes, digamos, que cada grupo de un estudio incluía solo cuatro participantes, o que todos tenían más de 90 años, podrías tener preocupaciones. Específicamente, debe preocuparse de que las observaciones, aunque sean precisas, no sean representativas de la población en general. Esta es una de las diferencias definitorias entre las conclusiones extraídas de anécdotas personales y las extraídas de observaciones científicas. La evidencia anecdótica, derivada de la experiencia personal y de observaciones no sistemáticas (por ejemplo, “sentido común”), está limitada por la calidad y representatividad de las observaciones y por las deficiencias de memoria. La investigación bien diseñada, por otra parte, se basa en observaciones que se registran sistemáticamente, de alta calidad y representativas de la población que dice describir.
