1.4: Diseño Experimental y Ética

¿La aspirina reduce el riesgo de ataques cardíacos? ¿Una marca de fertilizante es más efectiva en el cultivo de rosas que otra? ¿La fatiga es tan peligrosa para un conductor como la influencia del alcohol? Preguntas como estas se responden mediante experimentos aleatorios. En este módulo, aprenderás aspectos importantes del diseño experimental. El diseño adecuado del estudio garantiza la producción de datos confiables y precisos.

El propósito de un experimento es investigar la relación entre dos variables. Cuando una variable causa cambio en otra, llamamos a la primera variable la variable independiente o variable explicativa. La variable afectada se denomina variable dependiente o variable de respuesta: estímulo, respuesta. En un experimento aleatorizado, el investigador manipula valores de la variable explicativa y mide los cambios resultantes en la variable de respuesta. Los diferentes valores de la variable explicativa se denominan tratamientos. Una unidad experimental es un solo objeto o individuo a medir.

Se quiere investigar la efectividad de la vitamina E en la prevención de enfermedades. Reclutas a un grupo de sujetos y les preguntas si regularmente toman vitamina E. Se nota que los sujetos que toman vitamina E exhiben mejor salud en promedio que los que no. ¿Prueba esto que la vitamina E es efectiva en la prevención de enfermedades? No lo hace. Existen muchas diferencias entre los dos grupos comparados además del consumo de vitamina E. Las personas que toman vitamina E regularmente suelen tomar otras medidas para mejorar su salud: ejercicio, dieta, otros suplementos vitamínicos, elegir no fumar. Cualquiera de estos factores podría estar influyendo en la salud. Como se describe, este estudio no prueba que la vitamina E sea la clave para la prevención de enfermedades.

Las variables adicionales que pueden nublar un estudio se denominan variables al acecho. Para demostrar que la variable explicativa está provocando un cambio en la variable respuesta, es necesario aislar la variable explicativa. La investigadora debe diseñar su experimento de tal manera que solo haya una diferencia entre los grupos que se comparan: los tratamientos planificados. Esto se logra mediante la asignación aleatoria de unidades experimentales a grupos de tratamiento. Cuando a los sujetos se les asignan tratamientos al azar, todas las variables potenciales de acecho se distribuyen por igual entre los grupos. En este punto la única diferencia entre grupos es la que impone el investigador. Los diferentes resultados medidos en la variable respuesta, por lo tanto, deben ser un resultado directo de los diferentes tratamientos. De esta manera, un experimento puede probar una conexión de causa y efecto entre las variables explicativas y de respuesta.

El poder de la sugestión puede tener una influencia importante en el resultado de un experimento. Los estudios han demostrado que la expectativa del participante del estudio puede ser tan importante como la medicación real. En un estudio de medicamentos que mejoran el rendimiento, los investigadores señalaron:

Los resultados mostraron que creer que uno había tomado la sustancia resultó en tiempos de [rendimiento] casi tan rápidos como los asociados con el consumo del medicamento en sí. En contraste, tomar el medicamento sin conocimiento no produjo un incremento significativo en el desempeño. (McClung, M. Collins, D. “¡Porque sé que lo hará!” : efectos placebo de una ayuda ergogénica sobre el rendimiento deportivo. Revista de Psicología del Deporte y el Ejercicio. 2007 Jun. 29 (3) :382-94. Web. 30 de abril de 2013.)

Cuando la participación en un estudio provoca una respuesta física de un participante, es difícil aislar los efectos de la variable explicativa. Para contrarrestar el poder de la sugerencia, los investigadores apartaron un grupo de tratamiento como grupo control. A este grupo se le administra un tratamiento placebo, un tratamiento que no puede influir en la variable de respuesta. El grupo control ayuda a los investigadores a equilibrar los efectos de estar en un experimento con los efectos de los tratamientos activos. Por supuesto, si estás participando en un estudio y sabes que estás recibiendo una píldora que no contiene ningún medicamento real, entonces el poder de la sugerencia ya no es un factor. El cegamiento en un experimento aleatorio preserva el poder de la sugestión. Cuando una persona involucrada en un estudio de investigación está cegada, no sabe quién está recibiendo el (los) tratamiento (s) activo (s) y quién está recibiendo el tratamiento placebo. Un experimento doble ciego es aquel en el que tanto los sujetos como los investigadores involucrados con los sujetos están cegados.

Ejemplo\(\PageIndex{19}\)

La Fundación de Investigación y Tratamiento de Olor y Sabor realizó un estudio para investigar si el olfato puede afectar el aprendizaje. Los sujetos completaron laberintos varias veces mientras usaban máscaras. Completaron los laberintos a lápiz y papel tres veces usando máscaras con aroma floral, y tres veces con máscaras sin perfume. Los participantes fueron asignados al azar para usar la máscara floral durante los tres primeros ensayos o durante los últimos tres ensayos. Para cada ensayo, los investigadores registraron el tiempo que tardó en completar el laberinto y la impresión del sujeto sobre el aroma de la máscara: positiva, negativa o neutra.

1. Describir las variables explicativas y de respuesta en este estudio.
2. ¿Cuáles son los tratamientos?
3. Identificar cualquier variable al acecho que pudiera interferir con este estudio.
4. ¿Es posible utilizar el cegamiento en este estudio?

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Solución 1.19

La variable explicativa es olor, y la variable respuesta es el tiempo que se tarda en completar el laberinto. Hay dos tratamientos: una máscara con aroma floral y una máscara sin perfume. Todos los sujetos experimentaron ambos tratamientos. El orden de los tratamientos se asignó aleatoriamente por lo que no hubo diferencias entre los grupos de tratamiento. La asignación aleatoria elimina el problema de las variables al acecho. Los sujetos sabrán claramente si pueden oler flores o no, por lo que los sujetos no pueden ser cegados en este estudio. Sin embargo, los investigadores que cronometran los laberintos pueden quedar cegados. El investigador que esté observando a un sujeto no sabrá qué máscara se está usando.