5: Traer a casa los datos

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En este capítulo, comenzamos a ponernos muy prácticos en la materia de rastrear buenos datos en la naturaleza y llevarlos a casa. Este es en realidad un tema muy grande e importante: hay cursos y libros completos sobre Diseño Experimental, Metodología de Encuestas y Métodos de Investigación especializados para una variedad de disciplinas particulares (medicina, psicología, sociología, criminología, confiabilidad manufacturera, etc.) — así que en este libro sólo daremos una amplia introducción a algunas de las cuestiones y enfoques básicos.

El primer componente de esta introducción dará varias de las definiciones importantes para el diseño experimental en el contexto más directo y simple: recopilar datos de muestra en un intento de comprender un solo número sobre una población entera. Como hemos mencionado anteriormente, generalmente una población es demasiado grande o simplemente inaccesible y por lo tanto, para determinar una característica importante de una población de interés, un investigador debe utilizar los datos accesibles y asequibles de una muestra. Si este enfoque va a funcionar, la muestra debe elegirse cuidadosamente, para evitar el temido sesgo. La estructura básica de dichos estudios, el significado del sesgo y algunos de los métodos para seleccionar muestras minimizadoras del sesgo, son el tema de la primera sección de este capítulo.

Es más complicado recolectar datos que den evidencia de causalidad, para una relación causal entre dos variables en estudio. Pero a menudo nos interesan este tipo de relaciones —qué droga es un tratamiento más efectivo para alguna enfermedad, qué publicidad inducirá a más personas a comprar un producto en particular, o qué política pública conduce a la economía más fuerte. Para investigar las relaciones causales, es necesario no solo observar, sino hacer un experimento real; para preguntas causales sobre sujetos humanos, el patrón oro es un experimento aleatorizado, controlado con placebo, doble ciego, a veces llamado simplemente ensayo aleatorizado controlado [ECA], el cual describimos en la segunda sección.

Hay algo en el experimento aleatorizado y controlado que pone nerviosa a muchas personas: los del grupo control no están recibiendo lo que el experimentador probablemente piensa que es el mejor tratamiento. Entonces, aunque la sociedad en su conjunto pueda beneficiarse del conocimiento que obtenemos a través de los ECA, casi parece como si algunos sujetos de prueba estuvieran siendo maltratados. Si bien la comunidad de investigación científica ha llegado a un acuerdo con esta aparente injusticia, definitivamente hay experimentos que podrían ir demasiado lejos y cruzar una línea ética importante. De hecho, la historia ha demostrado que en realidad se han realizado una serie de experimentos que ahora consideramos claramente poco éticos. Por lo tanto, es importante exponer con claridad algunas pautas éticas que las investigaciones futuras pueden seguir para tener confianza para evitar el maltrato a los sujetos de prueba. Un conjunto particular de tales pautas para la experimentación ética en sujetos humanos es el tema de la tercera y última sección de este capítulo.

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