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El proyecto científico: comparar, medir y concluir

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

PiezaPregunta que respondeEjemplo
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

  1. Formula una pregunta que nombre el factor y el resultado.
  2. Escribe una hipótesis con una razón comprobable.
  3. Define qué cambiarás, qué medirás y qué mantendrás constante.
  4. Decide cuántas unidades o mediciones repetidas necesitas y cómo registrarás incidencias.
  5. 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.

  1. Mantener iguales luz, sustrato y agua.
  2. Medir la altura inicial y final de cuatro plantas por grupo.
  3. 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.
Estudiante compara dos grupos de cuatro plantas iguales; solo el grupo derecho recibe fertilizante y se miden las alturas con una regla sin cifras.
La comparación mantiene constantes las condiciones y cambia únicamente el tratamiento.

Compruébalo ahora

  1. Usa esta imagen

    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.

  2. Usa esta imagen

    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.

  3. Usa esta imagen

    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

Cuando lo tengas claro

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