Experimento

Un experimento es un procedimiento llevado a cabo para apoyar o refutar una hipótesis, o determinar la eficacia o la probabilidad de algo que no se había probado previamente. Los experimentos brindan información sobre causa y efecto al demostrar qué resultado se produce cuando se manipula un factor en particular. Los experimentos varían mucho en cuanto a objetivo y escala, pero siempre se basan en un procedimiento repetible y un análisis lógico de los resultados. También existen estudios experimentales naturales.

Un niño puede llevar a cabo experimentos básicos para comprender cómo caen las cosas al suelo, mientras que los equipos de científicos pueden necesitar años de investigación sistemática para avanzar en su comprensión de un fenómeno. Los experimentos y otros tipos de actividades prácticas son muy importantes para el aprendizaje de los estudiantes en el aula de ciencias. Los experimentos pueden aumentar los puntajes de las pruebas y ayudar a un estudiante a participar e interesarse más en el material que está aprendiendo, especialmente cuando se usa con el tiempo. Los experimentos pueden variar desde comparaciones naturales personales e informales (por ejemplo, probar una variedad de chocolates para encontrar un favorito), hasta altamente controlados (por ejemplo, pruebas que requieren aparatos complejos supervisados ​​por muchos científicos que esperan descubrir información sobre partículas subatómicas). Los usos de los experimentos varían considerablemente entre las ciencias naturales y humanas.

Los experimentos suelen incluir controles, que están diseñados para minimizar los efectos de las variables distintas de la única variable independiente. Esto aumenta la fiabilidad de los resultados, a menudo mediante una comparación entre las medidas de control y las otras medidas. Los controles científicos son una parte del método científico. Idealmente, todas las variables en un experimento están controladas (contabilizadas por las mediciones de control) y ninguna está sin controlar. En tal experimento, si todos los controles funcionan como se esperaba, es posible concluir que el experimento funciona según lo previsto y que los resultados se deben al efecto de las variables probadas.

Descripción general

En el método científico, un experimento es un procedimiento empírico que arbitra modelos o hipótesis en competencia. Los investigadores también usan la experimentación para probar teorías existentes o nuevas hipótesis para apoyarlas o refutarlas.

Un experimento generalmente prueba una hipótesis, que es una expectativa sobre cómo funciona un proceso o fenómeno en particular. Sin embargo, un experimento también puede tener como objetivo responder a una pregunta de "qué pasaría si", sin una expectativa específica sobre lo que revela el experimento, o para confirmar resultados anteriores. Si un experimento se lleva a cabo con cuidado, los resultados por lo general apoyan o refutan la hipótesis. De acuerdo con algunas filosofías de la ciencia, un experimento nunca puede "probar" una hipótesis, solo puede agregar apoyo. Por otro lado, un experimento que proporciona un contraejemplo puede refutar una teoría o hipótesis, pero una teoría siempre puede salvarse mediante modificaciones ad hoc apropiadas a expensas de la simplicidad.

Un experimento también debe controlar los posibles factores de confusión, cualquier factor que pueda estropear la precisión o la repetibilidad del experimento o la capacidad de interpretar los resultados. La confusión se elimina comúnmente mediante controles científicos y/o, en experimentos aleatorios, mediante asignación aleatoria.

En la ingeniería y las ciencias físicas, los experimentos son un componente principal del método científico. Se utilizan para probar teorías e hipótesis sobre cómo funcionan los procesos físicos en condiciones particulares (p. ej., si un proceso de ingeniería en particular puede producir un compuesto químico deseado). Por lo general, los experimentos en estos campos se centran en la replicación de procedimientos idénticos con la esperanza de producir resultados idénticos en cada replicación. La asignación aleatoria es poco común.

En medicina y ciencias sociales, la prevalencia de la investigación experimental varía ampliamente entre disciplinas. Sin embargo, cuando se utilizan, los experimentos suelen seguir la forma de un ensayo clínico, donde las unidades experimentales (generalmente seres humanos individuales) se asignan al azar a un tratamiento o condición de control donde se evalúan uno o más resultados. A diferencia de las normas en las ciencias físicas, el enfoque suele estar en el efecto promedio del tratamiento (la diferencia en los resultados entre los grupos de tratamiento y control) u otra estadística de prueba producida por el experimento. Un solo estudio generalmente no implica replicaciones del experimento, pero se pueden agregar estudios separados a través de una revisión sistemática y un metanálisis.

Hay varias diferencias en la práctica experimental en cada una de las ramas de la ciencia. Por ejemplo, la investigación agrícola utiliza con frecuencia experimentos aleatorios (p. ej., para probar la efectividad comparativa de diferentes fertilizantes), mientras que la economía experimental a menudo involucra pruebas experimentales de comportamientos humanos teorizados sin depender de la asignación aleatoria de individuos a condiciones de tratamiento y control.

Historia

Uno de los primeros enfoques metódicos de los experimentos en el sentido moderno es visible en las obras del matemático y erudito árabe Ibn al-Haytham. Condujo sus experimentos en el campo de la óptica —remontándose a los problemas ópticos y matemáticos de las obras de Ptolomeo— controlando sus experimentos debido a factores como la autocrítica, la confianza en los resultados visibles de los experimentos, así como una criticidad en términos de resultados anteriores. Fue uno de los primeros académicos en utilizar un método inductivo-experimental para lograr resultados. En su Libro de Óptica , describe el enfoque fundamentalmente nuevo del conocimiento y la investigación en un sentido experimental:

De esta manera, podemos finalmente llegar a la verdad que complace el corazón y llegar gradual y cuidadosamente al final en el que aparece la certeza; mientras que a través de la crítica y la cautela podemos apropiarnos de la verdad que disipa el desacuerdo y resuelve los asuntos dudosos. Por todo eso, no estamos libres de esa turbidez humana que está en la naturaleza del hombre; pero debemos hacer nuestro mejor esfuerzo con lo que poseemos del poder humano. De Dios obtenemos apoyo en todas las cosas".

Según su explicación, es necesaria una ejecución de prueba estrictamente controlada con sensibilidad para la subjetividad y susceptibilidad de los resultados debido a la naturaleza del hombre. Además, es necesaria una visión crítica de los resultados y resultados de los estudiosos anteriores:

“Es, pues, el deber del hombre que estudia los escritos de los científicos, si conocer la verdad es su objetivo, convertirse en enemigo de todo lo que lee y, aplicando su mente al núcleo y los márgenes de su contenido, atacar Debe también sospechar de sí mismo al realizar su examen crítico, para evitar caer en el prejuicio o la indulgencia”.

Por lo tanto, es necesaria una comparación de los resultados anteriores con los resultados experimentales para un experimento objetivo, siendo más importantes los resultados visibles. Al final, esto puede significar que un investigador experimental debe encontrar el coraje suficiente para descartar opiniones o resultados tradicionales, especialmente si estos resultados no son experimentales sino que resultan de una derivación lógico/mental. En este proceso de consideración crítica, el hombre mismo no debe olvidar que tiende a opiniones subjetivas —a través de "prejuicios" e "indulgencias"— y por lo tanto tiene que ser crítico con su propia forma de construir hipótesis.

Francis Bacon (1561–1626), un filósofo y científico inglés activo en el siglo XVII, se convirtió en un partidario influyente de la ciencia experimental en el renacimiento inglés. No estaba de acuerdo con el método de responder preguntas científicas por deducción, similar a Ibn al-Haytham, y lo describió de la siguiente manera: "Habiendo determinado primero la pregunta de acuerdo con su voluntad, el hombre recurre a la experiencia y la somete a la conformidad con sus placets. , la conduce como un cautivo en una procesión". Bacon quería un método que se basara en observaciones o experimentos repetibles. En particular, ordenó por primera vez el método científico tal como lo entendemos hoy.

Queda la experiencia simple; lo cual, si se toma como tal, se llama accidente, si se busca, experimento. El verdadero método de la experiencia primero enciende la vela [hipótesis], y luego por medio de la vela muestra el camino [arregla y delimita el experimento]; comenzando como lo hace con la experiencia debidamente ordenada y digerida, no chapucera o errática, y de ella deduciendo axiomas [teorías], y de axiomas establecidos de nuevo nuevos experimentos.

En los siglos que siguieron, las personas que aplicaron el método científico en diferentes áreas lograron importantes avances y descubrimientos. Por ejemplo, Galileo Galilei (1564–1642) midió con precisión el tiempo y experimentó para hacer mediciones precisas y sacar conclusiones sobre la velocidad de un cuerpo que cae. Antoine Lavoisier (1743–1794), químico francés, usó la experimentación para describir nuevas áreas, como la combustión y la bioquímica, y para desarrollar la teoría de la conservación de la masa (materia). Louis Pasteur (1822–1895) utilizó el método científico para refutar la teoría prevaleciente de la generación espontánea y desarrollar la teoría de los gérmenes de la enfermedad. Debido a la importancia de controlar las posibles variables de confusión, se prefiere el uso de experimentos de laboratorio bien diseñados cuando sea posible.

Una cantidad considerable de progreso en el diseño y análisis de experimentos ocurrió a principios del siglo XX, con contribuciones de estadísticos como Ronald Fisher (1890–1962), Jerzy Neyman (1894–1981), Oscar Kempthorne (1919–2000), Gertrude Mary Cox (1900–1978) y William Gemmell Cochran (1909–1980), entre otros.

Tipos de experimentos

Los experimentos pueden clasificarse según una serie de dimensiones, según las normas y estándares profesionales en diferentes campos de estudio.

En algunas disciplinas (p. ej., psicología o ciencias políticas), un "experimento verdadero" es un método de investigación social en el que hay dos tipos de variables. El experimentador manipula la variable independiente y mide la variable dependiente. La característica significativa de un experimento real es que asigna aleatoriamente a los sujetos para neutralizar el sesgo del experimentador y asegura, durante un gran número de iteraciones del experimento, que controla todos los factores de confusión.

Según la disciplina, se pueden realizar experimentos para lograr objetivos diferentes pero no mutuamente excluyentes: probar teorías, buscar y documentar fenómenos, desarrollar teorías o asesorar a los responsables de la formulación de políticas. Estos objetivos también se relacionan de manera diferente con las preocupaciones de validez.

Experimentos controlados

Un experimento controlado a menudo compara los resultados obtenidos de muestras experimentales con el control.muestras, que son prácticamente idénticas a la muestra experimental excepto por el único aspecto cuyo efecto se está probando (la variable independiente). Un buen ejemplo sería un ensayo de drogas. La muestra o grupo receptor del fármaco sería el grupo experimental (grupo de tratamiento); y el que recibe el placebo o el tratamiento regular sería el control. En muchos experimentos de laboratorio, es una buena práctica tener varias muestras repetidas para la prueba que se está realizando y tener tanto un control positivo como un control negativo. Los resultados de las muestras repetidas a menudo se pueden promediar, o si una de las réplicas es obviamente inconsistente con los resultados de las otras muestras, se puede descartar como el resultado de un error experimental (algún paso del procedimiento de prueba puede haber sido por error). omitido para esa muestra). Más amenudo, Las pruebas se realizan por duplicado o triplicado. Un control positivo es un procedimiento similar a la prueba experimental real, pero se sabe por experiencia previa que da un resultado positivo. Se sabe que un control negativo da un resultado negativo. El control positivo confirma que las condiciones básicas del experimento pudieron producir un resultado positivo, incluso si ninguna de las muestras experimentales reales produce un resultado positivo. El control negativo demuestra el resultado inicial obtenido cuando una prueba no produce un resultado positivo medible. La mayoría de las veces, el valor del control negativo se trata como un valor de "fondo" para restarlo de los resultados de la muestra de prueba. A veces, el control positivo toma el cuadrante de una curva estándar. Un control positivo es un procedimiento similar a la prueba experimental real, pero se sabe por experiencia previa que da un resultado positivo. Se sabe que un control negativo da un resultado negativo. El control positivo confirma que las condiciones básicas del experimento pudieron producir un resultado positivo, incluso si ninguna de las muestras experimentales reales produce un resultado positivo. El control negativo demuestra el resultado inicial obtenido cuando una prueba no produce un resultado positivo medible. La mayoría de las veces, el valor del control negativo se trata como un valor de "fondo" para restarlo de los resultados de la muestra de prueba. A veces, el control positivo toma el cuadrante de una curva estándar. Un control positivo es un procedimiento similar a la prueba experimental real, pero se sabe por experiencia previa que da un resultado positivo. Se sabe que un control negativo da un resultado negativo. El control positivo confirma que las condiciones básicas del experimento pudieron producir un resultado positivo, incluso si ninguna de las muestras experimentales reales produce un resultado positivo. El control negativo demuestra el resultado inicial obtenido cuando una prueba no produce un resultado positivo medible. La mayoría de las veces, el valor del control negativo se trata como un valor de "fondo" para restarlo de los resultados de la muestra de prueba. A veces, el control positivo toma el cuadrante de una curva estándar. El control positivo confirma que las condiciones básicas del experimento pudieron producir un resultado positivo, incluso si ninguna de las muestras experimentales reales produce un resultado positivo. El control negativo demuestra el resultado inicial obtenido cuando una prueba no produce un resultado positivo medible. La mayoría de las veces, el valor del control negativo se trata como un valor de "fondo" para restarlo de los resultados de la muestra de prueba. A veces, el control positivo toma el cuadrante de una curva estándar. El control positivo confirma que las condiciones básicas del experimento pudieron producir un resultado positivo, incluso si ninguna de las muestras experimentales reales produce un resultado positivo. El control negativo demuestra el resultado inicial obtenido cuando una prueba no produce un resultado positivo medible. La mayoría de las veces, el valor del control negativo se trata como un valor de "fondo" para restarlo de los resultados de la muestra de prueba. A veces, el control positivo toma el cuadrante de una curva estándar. La mayoría de las veces, el valor del control negativo se trata como un valor de "fondo" para restarlo de los resultados de la muestra de prueba. A veces, el control positivo toma el cuadrante de una curva estándar. La mayoría de las veces, el valor del control negativo se trata como un valor de "fondo" para restarlo de los resultados de la muestra de prueba. A veces, el control positivo toma el cuadrante de una curva estándar.

Un ejemplo que se usa a menudo en los laboratorios de enseñanza es un ensayo controlado de proteínas. Los estudiantes pueden recibir una muestra de líquido que contiene una cantidad desconocida (para el estudiante) de proteína. Su trabajo es realizar correctamente un experimento controlado en el que determinan la concentración de proteína en la muestra de fluido (generalmente llamada "muestra desconocida"). El laboratorio de enseñanza estaría equipado con una solución estándar de proteína con una concentración de proteína conocida. Los estudiantes pueden hacer varias muestras de control positivo que contengan varias diluciones del estándar de proteína. Las muestras de control negativo contendrían todos los reactivos para el ensayo de proteínas pero ninguna proteína. En este ejemplo, todas las muestras se realizan por duplicado. El ensayo es un ensayo colorimétrico en el que un espectrofotómetro puede medir la cantidad de proteína en las muestras al detectar un complejo coloreado formado por la interacción de moléculas de proteína y moléculas de un colorante agregado. En la ilustración, los resultados de las muestras de prueba diluidas se pueden comparar con los resultados de la curva estándar (la línea azul en la ilustración) para estimar la cantidad de proteína en la muestra desconocida.

Los experimentos controlados se pueden realizar cuando es difícil controlar exactamente todas las condiciones de un experimento. En este caso, el experimento comienza creando dos o más grupos de muestras que son probabilísticamente equivalentes,lo que significa que las medidas de los rasgos deben ser similares entre los grupos y que los grupos deben responder de la misma manera si reciben el mismo tratamiento. Esta equivalencia se determina mediante métodos estadísticos que tienen en cuenta la cantidad de variación entre los individuos y el número de individuos en cada grupo. En campos como la microbiología y la química, donde hay muy poca variación entre los individuos y el tamaño del grupo es fácilmente de millones, estos métodos estadísticos a menudo se pasan por alto y simplemente se supone que dividir una solución en partes iguales produce grupos de muestra idénticos.

Una vez que se han formado grupos equivalentes, el experimentador trata de tratarlos de manera idéntica excepto por la única variable que desea aislar. La experimentación humana requiere salvaguardias especiales contra variables externas como el efecto placebo . Dichos experimentos generalmente son doble ciego , lo que significa que ni el voluntario ni el investigador saben qué individuos están en el grupo de control o en el grupo experimental hasta que se hayan recopilado todos los datos. Esto asegura que cualquier efecto sobre el voluntario se deba al tratamiento en sí mismo y no sea una respuesta al conocimiento de que está siendo tratado.

En los experimentos con humanos, los investigadores pueden dar a un sujeto (persona) un estímulo al que el sujeto responde. El objetivo del experimento es medir la respuesta al estímulo mediante un método de prueba.

En el diseño de experimentos, se aplican dos o más "tratamientos" para estimar la diferencia entre las respuestas medias de los tratamientos. Por ejemplo, un experimento sobre hornear pan podría estimar la diferencia en las respuestas asociadas con variables cuantitativas, como la proporción de agua a harina, y con variables cualitativas, como las cepas de levadura. La experimentación es el paso en el método científico que ayuda a las personas a decidir entre dos o más explicaciones o hipótesis que compiten entre sí. Estas hipótesis sugieren razones para explicar un fenómeno o predecir los resultados de una acción. Un ejemplo podría ser la hipótesis de que "si suelto esta pelota, caerá al suelo": esta sugerencia puede probarse realizando el experimento de soltar la pelota y observando los resultados. Formalmente, se compara una hipótesis con su hipótesis opuesta o nula ("si suelto esta pelota, no caerá al suelo"). La hipótesis nula es que no existe explicación ni poder predictivo del fenómeno a través del razonamiento que se investiga. Una vez definidas las hipótesis, se puede realizar un experimento y analizar los resultados para confirmar, refutar o definir la precisión de las hipótesis.

También se pueden diseñar experimentos para estimar los efectos indirectos en unidades cercanas no tratadas.

Experimentos naturales

El término "experimento" por lo general implica un experimento controlado, pero a veces los experimentos controlados son prohibitivamente difíciles o imposibles. En este caso los investigadores recurren a experimentos naturales o cuasi-experimentos. Los experimentos naturales se basan únicamente en las observaciones de las variables del sistema bajo estudio, en lugar de la manipulación de una o unas pocas variables como ocurre en los experimentos controlados. En la medida de lo posible, intentan recopilar datos para el sistema de tal manera que se pueda determinar la contribución de todas las variables y donde los efectos de la variación en ciertas variables permanezcan aproximadamente constantes para que se puedan discernir los efectos de otras variables. El grado en que esto es posible depende de la correlación observada entre las variables explicativas en los datos observados. Cuando estas variables no sonbien correlacionados, los experimentos naturales pueden acercarse al poder de los experimentos controlados. Sin embargo, por lo general existe cierta correlación entre estas variables, lo que reduce la confiabilidad de los experimentos naturales en relación con lo que podría concluirse si se realizara un experimento controlado. Además, debido a que los experimentos naturales generalmente se llevan a cabo en ambientes no controlados, las variables de fuentes no detectadas no se miden ni se mantienen constantes, y esto puede producir correlaciones ilusorias en las variables bajo estudio.

Gran parte de la investigación en varias disciplinas científicas, incluidas la economía, la geografía humana, la arqueología, la sociología, la antropología cultural, la geología, la paleontología, la ecología, la meteorología y la astronomía, se basa en cuasi-experimentos. Por ejemplo, en astronomía es claramente imposible, al probar la hipótesis "Las estrellas son nubes colapsadas de hidrógeno", comenzar con una nube gigante de hidrógeno y luego realizar el experimento de esperar unos miles de millones de años para que forme una estrella. . Sin embargo, al observar varias nubes de hidrógeno en varios estados de colapso y otras implicaciones de la hipótesis (por ejemplo, la presencia de varias emisiones espectrales de la luz de las estrellas), podemos recopilar los datos que necesitamos para respaldar la hipótesis. Un ejemplo temprano de este tipo de experimento fue la primera verificación en el siglo XVII de que la luz no viaja de un lugar a otro instantáneamente, sino que tiene una velocidad medible. La observación de la aparición de las lunas de Júpiter se retrasó ligeramente cuando Júpiter estaba más lejos de la Tierra, a diferencia de cuando Júpiter estaba más cerca de la Tierra; y este fenómeno se usó para demostrar que la diferencia en el tiempo de aparición de las lunas era consistente con una velocidad medible.

Experimentos de campo

Los experimentos de campo se denominan así para distinguirlos de los experimentos de laboratorio, que imponen el control científico al probar una hipótesis en el entorno artificial y altamente controlado de un laboratorio. A menudo utilizados en las ciencias sociales, y especialmente en los análisis económicos de las intervenciones de educación y salud, los experimentos de campo tienen la ventaja de que los resultados se observan en un entorno natural en lugar de un entorno de laboratorio artificial. Por esta razón, a veces se considera que los experimentos de campo tienen mayor validez externa que los experimentos de laboratorio. Sin embargo, al igual que los experimentos naturales, los experimentos de campo sufren la posibilidad de contaminación: las condiciones experimentales se pueden controlar con más precisión y certeza en el laboratorio. Sin embargo, algunos fenómenos (p. ej., la participación electoral en una elección) no pueden estudiarse fácilmente en un laboratorio.

Contraste con el estudio observacional

Un estudio observacional se usa cuando es poco práctico, poco ético, prohibitivo en términos de costos (o ineficiente) adaptar un sistema físico o social a un entorno de laboratorio, controlar completamente los factores de confusión o aplicar una asignación aleatoria. También se puede usar cuando los factores de confusión son limitados o se conocen lo suficientemente bien como para analizar los datos a la luz de ellos (aunque esto puede ser raro cuando se examinan fenómenos sociales). Para que una ciencia observacional sea válida, el experimentador debe conocer y tener en cuenta los factores de confusión. En estas situaciones, los estudios observacionales tienen valor porque a menudo sugieren hipótesis que pueden probarse con experimentos aleatorios o recopilando datos nuevos.

Fundamentalmente, sin embargo, los estudios observacionales no son experimentos. Por definición, los estudios observacionales carecen de la manipulación necesaria para los experimentos baconianos. Además, los estudios observacionales (p. ej., en sistemas biológicos o sociales) a menudo involucran variables que son difíciles de cuantificar o controlar. Los estudios observacionales son limitados porque carecen de las propiedades estadísticas de los experimentos aleatorios. En un experimento aleatorizado, el método de aleatorización especificado en el protocolo experimental guía el análisis estadístico, que suele especificarse también en el protocolo experimental. Sin un modelo estadístico que refleje una aleatorización objetiva, el análisis estadístico se basa en un modelo subjetivo. Las inferencias de modelos subjetivos no son confiables en la teoría y la práctica.De hecho, hay varios casos en los que los estudios observacionales cuidadosamente realizados arrojan resultados erróneos de manera consistente, es decir, donde los resultados de los estudios observacionales son inconsistentes y también difieren de los resultados de los experimentos. Por ejemplo, los estudios epidemiológicos del cáncer de colon muestran consistentemente correlaciones beneficiosas con el consumo de brócoli, mientras que los experimentos no encuentran ningún beneficio.

Un problema particular con los estudios de observación que involucran sujetos humanos es la gran dificultad para lograr comparaciones justas entre tratamientos (o exposiciones), porque tales estudios son propensos al sesgo de selección, y los grupos que reciben diferentes tratamientos (exposiciones) pueden diferir mucho según sus covariables (edad, altura, peso, medicamentos, ejercicio, estado nutricional, origen étnico, antecedentes médicos familiares, etc.). Por el contrario, la aleatorización implica que para cada covariable, se espera que la media de cada grupo sea la misma. Para cualquier prueba aleatoria, se espera alguna variación de la media, por supuesto, pero la aleatorización asegura que los grupos experimentales tengan valores medios cercanos, debido al teorema del límite central y la desigualdad de Markov. Con una aleatorización inadecuada o un tamaño de muestra bajo, la variación sistemática de las covariables entre los grupos de tratamiento (o grupos de exposición) dificulta separar el efecto del tratamiento (exposición) de los efectos de las otras covariables, la mayoría de las cuales no han sido medidas. Los modelos matemáticos utilizados para analizar dichos datos deben considerar cada covariable diferente (si se mide), y los resultados no son significativos si una covariable no se aleatoriza ni se incluye en el modelo.

Para evitar condiciones que hagan que un experimento sea mucho menos útil, los médicos que realizan ensayos médicos (por ejemplo, para la aprobación de la Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU.) cuantifican y aleatorizan las covariables que se pueden identificar. Los investigadores intentan reducir los sesgos de los estudios observacionales con métodos de emparejamiento, como el emparejamiento por puntaje de propensión, que requieren grandes poblaciones de sujetos y amplia información sobre las covariables. Sin embargo, ya no se recomienda el emparejamiento por puntaje de propensión como técnica porque puede aumentar, en lugar de disminuir, el sesgo.Los resultados también se cuantifican cuando es posible (densidad ósea, la cantidad de alguna célula o sustancia en la sangre, fuerza o resistencia física, etc.) y no se basan en la opinión de un sujeto o de un observador profesional. De esta forma, el diseño de un estudio observacional puede hacer que los resultados sean más objetivos y, por tanto, más convincentes.

Ética

Al colocar la distribución de la(s) variable(s) independiente(s) bajo el control del investigador, un experimento—particularmente cuando involucra sujetos humanos—introduce posibles consideraciones éticas, como equilibrar beneficios y daños, distribuir intervenciones de manera justa (por ejemplo, tratamientos para una enfermedad ), y el consentimiento informado. Por ejemplo, en psicología o atención de la salud, no es ético brindar un tratamiento deficiente a los pacientes. Por lo tanto, se supone que las juntas de revisión ética deben detener los ensayos clínicos y otros experimentos a menos que se crea que un nuevo tratamiento ofrece beneficios tan buenos como las mejores prácticas actuales.Por lo general, también es poco ético (ya menudo ilegal) realizar experimentos aleatorios sobre los efectos de tratamientos deficientes o dañinos, como los efectos de ingerir arsénico en la salud humana. Para comprender los efectos de tales exposiciones, los científicos a veces usan estudios de observación para comprender los efectos de esos factores.

Incluso cuando la investigación experimental no involucra directamente a sujetos humanos, aún puede presentar preocupaciones éticas. Por ejemplo, los experimentos con bombas nucleares realizados por el Proyecto Manhattan implicaron el uso de reacciones nucleares para dañar a los seres humanos a pesar de que los experimentos no involucraron directamente a ningún sujeto humano.