Estrategias de Diseño para la Contrastación de Hipótesis Científicas
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El diseño como estrategia de contrastación de hipótesis
La confiabilidad se refiere a la precisión de la observación; es decir, al grado en que influyen en ella factores no previstos y, por lo tanto, no controlados.
Tipos de errores en la medición
El error sistemático distorsiona todas las observaciones en el mismo sentido y es atribuible a deficiencias incurridas en el instrumento de medición.
Ejemplo de error sistemático: Cuando se masan cantidades de una sustancia, la balanza de precisión puede estar mal calibrada y afectar así todas las mediciones, de manera que siempre indiquen, por ejemplo, 5 kg de más.
El error aleatorio no afecta a todas las observaciones en el mismo sentido o en la misma magnitud, y se explica por la influencia de las variables que no son controladas en la observación.
Ejemplo de error aleatorio: Si se analiza una muestra de agua que contiene 0.1 ppm de arsénico y se repite mil veces el mismo análisis sobre la misma muestra, es seguro que se obtendrá una variación del contenido de arsénico.
Validez
La confiabilidad es una condición necesaria de la validez. Esto significa que si un resultado es válido, entonces es confiable (es decir, objetivo y estable); y que si no es confiable, tal resultado no puede ser válido.
Validez empírica
La validez empírica radica en constatar si el diseño de la contrastación funciona de acuerdo a lo proyectado.
Validez teórica
Esta consiste en explicar cómo funciona un procedimiento, fundándose en teorías independientes y contrastadas, explicando su alcance y limitaciones.
Generalidad
La generalidad subsume los conceptos de confiabilidad y validez.
Decisiones para el diseño de la contrastación
- Selección o construcción de los instrumentos de observación y medición, así como de los procedimientos, donde se deberán escoger aquellos que aseguren el máximo de confiabilidad y validez de las observaciones.
- Selección de las condiciones e instancias de la observación. Esto atañe a las entidades, personas u objetos que se observarán, junto con las condiciones y la oportunidad en que se medirá.
- Formulación de un plan de análisis de datos. Es decir, cómo se reducirán los datos a dimensiones que permitan llegar a una inferencia.