2.º de ESORuta de edumaterial
Qué vas a aprender
- Diseñar una comparación en la que cambie una variable relevante y se midan resultados repetidos.
- Elegir una representación adecuada e interpretar los datos sin afirmar más de lo observado.
- Distinguir una asociación observada de una relación causal acreditada.
Antes de empezar
- Leer tablas y ejes cartesianos sencillos.
- Calcular una media aritmética básica.
Una pregunta comprobable necesita datos
Un proyecto científico parte de una pregunta delimitada. Una hipótesis es una explicación o predicción que puede ponerse a prueba; no es una adivinanza ni se convierte en cierta por haber sido escrita antes de medir.
La investigación puede ser experimental, observacional o de campo. No toda pregunta admite un grupo de control: lo obligatorio es que el diseño permita comparar, medir y reconocer sus límites.
Las piezas del diseño
| Pieza | Pregunta que responde | Ejemplo |
|---|---|---|
| Variable independiente | ¿Qué factor se cambia o se compara? | Temperatura de una cámara de germinación |
| Variable dependiente | ¿Qué resultado se mide? | Número de semillas germinadas tras siete días |
| Variables controladas | ¿Qué se mantiene comparable? | Especie, lote, agua, sustrato, luz y número de semillas |
| Repeticiones | ¿Cuántas unidades permiten estimar la variación? | Varias bandejas por temperatura |
| Control o referencia | ¿Con qué situación se contrasta? | Semillas mantenidas a 20 °C como condición de referencia |
Del problema a una comparación justa
- Formula una pregunta que nombre el factor y el resultado.
- Escribe una hipótesis con una razón comprobable.
- Define qué cambiarás, qué medirás y qué mantendrás constante.
- Decide cuántas unidades o mediciones repetidas necesitas y cómo registrarás incidencias.
- Analiza los datos y redacta una conclusión limitada a ese diseño.
La gráfica depende de la pregunta
Una gráfica de líneas es útil para seguir una magnitud a lo largo del tiempo cuando el orden temporal importa. Las barras comparan categorías o condiciones. Un diagrama de dispersión muestra pares de valores y ayuda a buscar asociaciones entre dos variables.
Los ejes deben nombrar la variable y la unidad. Una escala truncada puede ser válida en líneas o dispersión si está bien rotulada, pero en barras conviene una línea base común porque su longitud representa el valor.
Correlación no equivale a causa
Si dos variables cambian juntas existe una asociación en los datos, pero puede haber una tercera variable o una dirección causal distinta. Encontrar a la vez más flores y más insectos visitantes no demuestra por sí solo cuál de los dos cambios causa el otro: la estación o la temperatura pueden influir en ambos.
Para sostener causalidad hacen falta un diseño adecuado, comparaciones, control de explicaciones alternativas y resultados reproducibles. Incluso entonces se declara el alcance: especie estudiada, condiciones y periodo.
Ejemplo: fertilizante y crecimiento inicial
Dos grupos de plantas de la misma especie parten con tamaños semejantes; solo uno recibe fertilizante.
- Mantener iguales luz, sustrato y agua.
- Medir la altura inicial y final de cuatro plantas por grupo.
- Comparar el cambio medio y revisar incidencias.
Si el grupo con fertilizante crece más en promedio, el resultado apoya la hipótesis en esas condiciones; no demuestra que cualquier dosis beneficie a todas las especies.
Un resultado compatible no prueba una ley universal
El grupo tratado creció más; por tanto, el tratamiento siempre causa más crecimiento.
En este diseño, el grupo tratado mostró mayor crecimiento medio; el resultado apoya la hipótesis dentro de las condiciones estudiadas.
La conclusión conserva la fuerza de la evidencia y no amplía población, dosis ni condiciones.
- Una hipótesis debe poder contrastarse con observaciones o mediciones.
- El diseño identifica variable independiente, dependiente, constantes, repeticiones y, cuando procede, una referencia.
- La representación se elige según tiempo, categorías o pares de variables.
- Una asociación observada no acredita por sí sola una causa.
Asigna variables y referenciaPrueba otro caso
Relaciona cada dato del ensayo de sal con su función.
Relaciona cada dato de una prueba de fertilizante con su función.
Solución accesible sin interacción
Respuesta: Concentración de sal → variable independiente; Cambio de altura en diez días → variable dependiente; Agua sin sal → condición de referencia
El diseño cambia sal, mide altura y compara con una referencia sin sal.
Respuesta: Dosis de fertilizante → variable independiente; Masa seca al final → variable dependiente; Grupo sin fertilizante → condición de referencia
La dosis se modifica, la masa se mide y el grupo sin tratamiento aporta comparación.
Representa sin exceder los datosPrueba otro caso
Se mide una masa cada hora en control y tratamiento. ¿Qué representación permite ver mejor su evolución?
Se comparan cinco categorías en un único momento. ¿Qué representación es adecuada?
Solución accesible sin interacción
Respuesta: Una gráfica de líneas con tiempo y masa — Las líneas permiten comparar la evolución temporal de las dos series con ejes y unidades.
Las líneas permiten comparar la evolución temporal de las dos series con ejes y unidades.
Respuesta: Un gráfico de barras con la misma escala — Las barras comparan categorías discretas en una base común sin fingir continuidad.
Las barras comparan categorías discretas en una base común sin fingir continuidad.
Distingue asociación y causaPrueba otro caso
Hay más líquenes en árboles más sombreados. ¿Qué se ha acreditado?
Un grupo tratado difiere del control, pero también recibió más agua. ¿Qué conclusión es válida?
Solución accesible sin interacción
Respuesta: Una asociación que requiere controlar otras variables — Humedad, especie del árbol, contaminación u otros factores pueden explicar parte del patrón.
Humedad, especie del árbol, contaminación u otros factores pueden explicar parte del patrón.
Respuesta: Las dos diferencias están confundidas y no se aísla la causa — Cambiar dos condiciones impide atribuir el efecto a una sola sin otro diseño.
Cambiar dos condiciones impide atribuir el efecto a una sola sin otro diseño.
Una comparación que no exagera
Diseña un control y un tratamiento, elige una representación para medidas repetidas y redacta qué evidencia adicional necesitarías para hablar de causa.
Solución accesible sin interacción
- Aplica diseñar una comparación en la que cambie una variable relevante y se midan resultados repetidos.
- Aplica elegir una representación adecuada e interpretar los datos sin afirmar más de lo observado.
- Aplica distinguir una asociación observada de una relación causal acreditada.
Respuesta: Se cambia una sola variable, se mide una respuesta repetida y se conserva una referencia. Una gráfica temporal usa líneas con ejes y unidades. La causalidad requiere descartar explicaciones alternativas y no se deriva de una asociación aislada.
Integra diseño, representación y límite causal.
Compruébalo ahora
Se riegan quince plántulas con agua sin sal y otras quince con agua que contiene 2 g/L de sal. Todas son de la misma especie, edad y tamaño inicial y reciben igual luz, suelo y volumen de riego. Durante diez días se mide su cambio de altura. Identifica la variable independiente, la dependiente, cuatro variables controladas y la condición de referencia.
Ver solución explicada
Respuesta: Independiente: concentración de sal del agua. Dependiente: cambio de altura en diez días. Controladas: especie, edad, tamaño inicial, luz, suelo y volumen de riego; bastan cuatro. Referencia: agua sin sal.
Solo cambia la concentración de sal y se mide una respuesta definida; la condición sin sal permite comparar el tratamiento.
Una sustancia se degrada durante tres horas. Masa media restante, en gramos: control, 20, 19, 18 y 17 en las horas 0, 1, 2 y 3; tratamiento, 20, 16, 12 y 8. Elige entre barras o líneas para mostrar la evolución y redacta una conclusión que no exceda los datos.
Ver solución explicada
Respuesta: Gráfica de líneas, con tiempo en el eje horizontal y masa en el vertical. Conclusión: durante las tres horas estudiadas, la masa disminuyó más deprisa con el tratamiento que en el control.
El orden temporal forma una serie. La conclusión compara la velocidad observada sin afirmar que el efecto continuará indefinidamente.
En veinte árboles se observan más líquenes cuanto mayor es la sombra. ¿Permite concluir que la sombra es la única causa? Responde sí o no y propone una comprobación adicional.
Ver solución explicada
Respuesta: No. Los datos muestran una asociación. Habría que controlar o medir otras variables, como humedad, especie del árbol y contaminación, y diseñar comparaciones o seguimientos que permitan descartar explicaciones alternativas.
Una correlación observacional no identifica por sí sola la dirección ni excluye terceras variables.
Alineación curricular y fuentes
- Biología y Geología · cursos de primero a tercero · A. Proyecto científico; la asignación a 2.º de ESO es secuenciación editorial de Edumaterial · Real Decreto 217/2022, currículo básico de ESO