Material de Estudio-20230916

Medicina

•

SIN SIGLA

agustinamartin13

16/9/2023

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1
F A C U L T A D D E C I E N C I A S V E T E R I N A R I A S
U n i v e r s i d a d N a c i o n a l de R o s a r i o
Carrera de MEDICINA VETERINARIA

METODOLOGÍA DE LA
INVESTIGACIÓN

Guía teórico-práctica para el estudiante

 AÑO 2019 
Décima edición actualizada

Integrantes de la Cátedra:

 Profesor Adjunto Mg. María Alejandra Lapalma.
 J.T.P. Ps. Danisa Elena Vidosevich.
 J.T.P. Ps. Andrea Carina Porfiri.
 J.T.P Med. Vet. Laura Coca.
 Aux. 1ª Dra. Patricia Araceli Iogna.
 Aux. 2da María Victoria Acuña.
 Concurrente Marcos Cerdán

La recopilación de los textos y la organización de los contenidos y actividades propuestas en esta Guía está
basada en el diseño original del Dr. Ricardo J. Di Masso, declarada ante la Secretaría Académica de la Facultad
de Ciencias Veterinarias mediante Expediente Nº 003429 reconocida mediante Nota Secretaría Académica
Nº 279/10 de fecha 30 de noviembre de 2010, adecuada a la implementación 2019 por la cátedra de
Metodología de la Investigación.

U N R

3
Índice

Programa oficial de la asignatura………………………………………………………
Objetivos…………………………………………………………………………………………..
Conocimientos previos y correlatividades………………………………………...
Presupuesto de tiempo……………………………………………………………………..
Trabajo de Campo…………………………………………………………………………....
Actividades Optativas ..........................................................................
Modalidades de evaluación .................................................................
Condiciones de regularización .............................................................
Organización general de las actividades………………………………………......
Bibliografía……………………………………………………………………………………....
Evaluaciones tipo (parciales y final)……………………………........................
Parcial Tipo 01 .....................................................................................
Parcial Tipo 02 .....................................................................................
Parcial Tipo 03 .....................................................................................
Final Tipo ............................................................................................
Lectura: Instrumentos elementales de cualquier estudio………….........
Consideraciones sobre la actividad grupal a desarrollar en el aula…...
Actividad de introducción a los contenidos de la asignatura………….....
Actividad de seguimiento horizontal de los contenidos…………............
1ª reunión teórico-práctica………………………………………………………….......
2ª reunión teórico-práctica……………………………………………………………….
3ª reunión teórico-práctica……………………………………………………………....
4ª reunión teórico-práctica……………………………………………………………....
5ª reunión teórico-práctica……………………………………………………..…….....
6ª reunión teórico-práctica………………………………………………………..……..
7ª reunión teórico-práctica………………………………………………………..….....
8ª reunión teórico-práctica………………………………………………………..……..
9ª reunión teórico-práctica………………………………………………………..……..
10ª reunión teórico-práctica……………………………………………………………..

ANEXOS

Ficha de inscripción……………………………………………………………………….....
.

p.05
p.07
p. 08
p. 09
p. 10
p. 10
p. 10
p. 11
p. 12
p. 13
p. 14
p. 15
p. 18
p. 22
p. 26
p. 30
p. 31
p. 32
p. 37
p. 41
p. 61
p. 81
p. 103
p. 143
p. 171
p. 193
p. 215
p. 257
P. 283

5
PROGRAMA

I. Filosofía de la ciencia, epistemología y metodología. Metodología de la investigación científica.
Concepto de ciencia. Conocimiento científico e investigación científica. Magia, religión, filosofía y
ciencia. La ciencia como método para fijar creencias. El conocimiento científico como un tipo
particular de saber. Conocimiento e ignorancia. Ignorancia trivial, ignorancia teórica e ignorancia
erudita.

II. Clasificación de las ciencias. Ciencias fácticas y ciencias formales. Ciencias naturales y ciencias
sociales. Ciencias débiles y fuertes. Ciencias duras y blandas. Ciencia, técnica y tecnología. El
método. Monismo y pluralismo metodológico. El método inductivo-deductivo, el método
hipotético-deductivo, la postura anarquista. El método cuantitativo, el método cualitativo, el
método etnográfico, el método biográfico, el método histórico.

III. La investigación como actividad. Tipos de investigación. Investigación cuantitativa.
Investigación cualitativa. Triangulación. Investigación básica, investigación aplicada y desarrollo
tecnológico. Niveles de investigación. Estudios exploratorios. Estudios descriptivos. Estudios
explicativos. Estudios expositivos.

IV. La investigación como proceso. Los momentos del proceso. Momento lógico. Momento
metodológico. Momento técnico. Momento teórico. Momento comunicativo. La estructura del
trabajo científico. El formato IMRyD.

V. El método hipotético-deductivo. Sus pasos. La observación científica. Limitaciones de la
observación. El papel de la teoría. La observación como idea disparadora del proceso de
investigación. El problema de investigación. El marco teórico. El marco histórico. El marco lógico. La
construcción del objeto de estudio. La delimitación del problema en el tiempo y en el espacio.
Delimitación semántica. Formulación de oraciones tópicas. Los objetivos. Objetivos de la
investigación, objetivos del investigador y objetivos de investigación. Objetivos generales y
específicos. Objetivos primarios y secundarios. Objetivos inmediatos y mediatos. Delimitación de
recursos.

VI. El dato como unidad de información. Dato, información y conocimiento. El dato como
construcción compleja. Contenido formal invariante del dato científico: entidad (unidad de análisis),
propiedad o aspecto (variable), estado (valor) y procedimiento (indicador). La operacionalización de
las variables. La variable como campo teórico y los indicadores. Variables en biología. Pasos para
trabajar con una variable. Identificación de la variable. Definición de la variable, Clasificación de las
variables. Medición de la variable. Niveles de medición. Clasificación de las metodologías según la
fuente de los datos: estudios de campo y estudios documentales.

6
VII. La hipótesis. Concepto. Tipos de hipótesis. Hipótesis de constatación o de primer grado,
hipótesis de relación causal o de segundo grado e hipótesis de asociación o de tercer grado.
Hipótesis sustantiva e hipótesis de trabajo. Relación entre las oraciones tópicas, los objetivos y las
hipótesis. Criterios generales para la formulación de hipótesis. Requisitos exigibles a una hipótesis.

VIII. La lógica en ciencia. Inferencias lógicas. La inducción. La deducción. La abducción. La
analogía. El método clínico. Método clínico y abducción. El método epidemiológico. El estudio de
caso. Los modelos científicos. Tipos de modelos. Clasificación. El animal como modelo. Los modelos
matemáticos en biología.

IX. La contrastación empírica. Modalidades. Métodos, técnicas e instrumentos de recolección de
datos. La técnica observacional. La técnica experimental. Diseño de un experimento. Tratamientos.
Unidades experimentales. Requisitos básicos. Aleatorización. Replicación. Control de las unidades
experimentales. Validez interna y validez externa. Muestreo probabilístico y no probabilístico. El
análisis de los resultados. La estadística como herramienta para la toma de decisiones en situación
de incertidumbre. Estadística descriptiva y estadística inferencial. Conclusión estadística y
conclusión biológica. ¿Por qué no es posible verificar una hipótesis? La refutación. La corroboración.
X. La investigación como proceso. El diseño de investigación. El proyecto de investigación. El
Programa de Becas de Iniciación a las Actividades Científicas y Técnicas de la FCV-UNR.
Reglamentación. Análisis formal del formulario para la presentación de proyectos de investigación
en el marco del programa. Ética y ciencia.

• Programa oficial de la materia aprobado por Resolución CD Nº 165/10

“Investigar es ver lo que todo el mundo ha visto
y pensar lo que nadie más ha pensado”

Werner Heisenberg
(1901-1976) Físico alemán - Premio Nobel de Física en 1932

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OBJETIVOS

Se espera que, al regularizar la asignatura, el estudiante:

• Distinga claramente entre hacer ciencia y pensar acerca
de la ciencia.

• Ubique al conocimiento científico en el contexto general
de los diferentes saberes e identifique sus características
distintivas.

• Adquiera información teórica básica -conceptos, técnicas
y principales enfoques acerca de la metodología de la
investigación científica, sus alcances y sus limitaciones
éticas y materiales.

• Desarrolle estrategias de razonamiento que le permitan otorgar prioridad a lo fundamental sobre
lo accesorio valorizando, en base a evidencias fundadas, los aspectos medulares de las diferentes
situaciones problemáticas planteadas.

• Desarrolle una actitud crítica frente a la información disponible.

• Internalice la necesidad de la educación permanente como una consecuencia derivada de la
provisionalidad del conocimiento científico.

• Se ejercite en el hábito de la argumentación a partir del contraste de opiniones durante el trabajo
grupal.

Los docentes de la Cátedra esperamos que los estudiantes se comprometan de forma responsable
y honesta con la asignatura, de la siguiente manera:

✓ Valorando la oportunidad que les brinda la Universidad Pública
de acceder a la carrera de Medicina Veterinaria.

✓ Respetando puntualidad y permanencia dentro del aula
durante el desarrollo de las diferentes actividades.

✓ Asumiendo el compromiso con la lectura del material y la
realización de las actividades grupales e individuales.
✓ Respetando y siendo solidario con docentes y compañeros.

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CONOCIMIENTOS PREVIOS

Para el cursado de la materia no se requieren conocimientos previos específicos.
Por tratarse de una asignatura del primer cuatrimestre del primer año de la carrera la misma
no tiene correlativas previas.

CORRELATIVIDADES

Se requiere tener la asignatura regularizada para cursar:

• Fisiología (Segundo Año- Anual)
• Genética (Segundo Año- Segundo Cuatrimestre)
• Inglés I (Tercer Año- Segundo Cuatrimestre)

Se requiere tener la asignatura aprobada para cursar:

• Inmunología (Tercer Año- Primer Cuatrimestre)
• Semiología y Análisis Clínicos (Tercer Año- Primer Cuatrimestre)
• Patología General Veterinaria (Tercer Año- Primer Cuatrimestre)
• Sociología Rural, Agroecología y Extensión (Tercer Año- Segundo Cuatrimestre)
• Patología Especial Veterinaria (Tercer Año- Segundo Cuatrimestre)
• Cirugía I (Tercer Año- Segundo Cuatrimestre)

Se requiere tener la asignatura aprobada para rendir:

• Bioestadística (Segundo Año- Primer Cuatrimestre)
• Fisiología (Segundo Año- Anual)
• Genética (Segundo Año- Segundo Cuatrimestre)
• Microbiología (Segundo Año- Segundo Cuatrimestre)
• Parasitología Veterinaria (Segundo Año- Segundo Cuatrimestre)
• Inmunología (Tercer Año- Primer Cuatrimestre)
• Epidemiología (Tercer Año- Primer Cuatrimestre)
• Semiología y Análisis Clínicos (Tercer Año- Primer Cuatrimestre)
• Patología General Veterinaria (Tercer Año- Primer Cuatrimestre)
• Farmacología y Terapéutica (Tercer Año- Segundo Cuatrimestre)
• Sociología Rural, Agroecología y Extensión (Tercer Año- Segundo Cuatrimestre)
• Patología Especial Veterinaria (Tercer Año- Segundo Cuatrimestre)
• Cirugía I (Tercer Año- Segundo Cuatrimestre) y para todas las materias de CUARTO, QUINTO Y
SEXTO AÑO.

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PRESUPUESTO DE TIEMPO - Año Académico 2019

Semana Fecha Actividad Tema
Semana 1 Martes 19/03 Presentación de la asignatura
Semana 2 Martes 26/03
1ª Reunión Teórico-Práctica y
2ª Reunión Teórico-Práctica
La ciencia
El método
Semana 3 Martes 02/04 FERIADO
Semana 4 Martes 09/04 3ª Reunión Teórico-Práctica
La investigación
como actividad
Semana 5 Martes 16/04 4ª Reunión Teórico-Práctica
Los momentos del
proceso
Semana 6 Martes 23/04
Análisis y Discusión del PRIMER
Parcial Tipo

Semana 7 Martes 30/04 Primera Evaluación Parcial
Semana 8 Martes 07/05
Recuperatorio de la Primera
Evaluación Parcial

Semana 9 Martes 14/05 5ª Reunión Teórico-Práctica
El método
hipotético
deductivo
Semana 10 Martes 21/05 6ª Reunión Teórico-Práctica El dato
Semana 11 Martes 28/05 7ª Reunión Teórico-Práctica La hipótesis
Viernes 31/05 8ª Reunión Teórico-Práctica Lógica en ciencia
Semana 12 Martes 04/06 9ª Reunión Teórico-Práctica
La contrastación
empírica
Semana 13 Martes 11/06
10ª Reunión Teórico-Práctica
Análisis y Discusión del
SEGUNDO Parcial Tipo
Proceso, diseño y
proyecto
Semana 14 Martes 18/06 Segunda Evaluación Parcial
Semana 15 Martes 25/06
Recuperatorio de la Segunda
Evaluación Parcial

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TRABAJO DE CAMPO

El objetivo del trabajo de campo es brindar a los estudiantes la
posibilidad de vivenciar la actividad del relevamiento de
información como fuente primaria dado que la mayor parte de la información con la que se trabaja
en la asignatura proviene de publicaciones científicas que constituyen una fuente secundaria de
información. De manera teórica el trabajo de campo, el relevamiento de información y la
contrastación empírica forman parte de la narrativa con la que se describe la investigación como
“proceso”. Al momento de llevar adelante una investigación no sólo cuentan las herramientas
teóricas y conceptuales sino además los componentes actitudinales y procedimientos específicos
que hacen al desarrollo de esta competencia. La enseñanza y el aprendizaje de una competencia
incluyen el saber conceptual, el actitudinal y el procedimental que pretendemos generar a partir de
la actividad de campo propuesta. Esta consiste en realizar un relevamiento y procesamiento de
información en el Módulo Productivo de Avicultura y de caprinos de esta facultad.

ACTIVIDADES OPTATIVAS

♦ TRABAJO DE CAMPO: actividad en terreno en los Módulos Productivos.

MODALIDADES DE EVALUACIÓN

La evaluación del proceso de enseñanza-aprendizaje se lleva a cabo en tres niveles:

# 1er. Nivel - Evaluación continua

• Objetivo - Monitorear la marcha del proceso de enseñanza-aprendizaje a nivel de desempeño
individual y grupal en los encuentros teórico-prácticos. La información resultante del seguimiento
individualizado se vuelca en una ficha personal.

# 2do. Nivel - Evaluación periódica

• Objetivo: Verificar el logro progresivo de los objetivos del curso. Se efectúan dos EVALUACIONES
PARCIALES escritas con sus correspondientes RECUPERATORIOS.

Previamente a cada una de las dos evaluaciones programadas:
◘ Se resuelve y discute, como actividad optativa, una EVALUACIÓN TIPO, que sirve como
entrenamiento de la situación de evaluación real sin la carga emotiva que la misma representa.
◘ Se dispone de la instancias de RECUPERATORIO para aquellos alumnos que no hayan
alcanzado la calificación mínima exigida (60/100 puntos) en cada una de las dos evaluaciones
parciales.

# 3er. Nivel - Evaluación final: La modalidad de la evaluación final depende de la condición del
alumno.

• a.- ALUMNO LIBRE: El examen final consta de dos etapas:

• Un trabajo monográfico sobre un tema consensuado con la cátedra y a entregar con una
semana de anticipación a la fecha de examen.
• Un examen escrito.
Cada etapa se evalúa por
separado. El requisito de presentación del trabajo monográfico no es
aplicable a aquellos estudiantes que participaron del cursado de la asignatura y no alcanzaron la
regularidad por no cumplir con el requisito de aprobación de las evaluaciones parciales. La
aprobación del trabajo monográfico es pre-requisito para rendir el examen escrito.

• b.- ALUMNO REGULAR: rinde únicamente el examen escrito.

CONDICIONES DEL ESTUDIANTE

Se consideran tres condiciones de alumnos, con las siguientes particularidades para cada una de
ellas:

1.- Alumno LIBRE: Sin requisitos para el cursado de la materia.

2.- Alumno REGULAR

• 75% de asistencia a las actividades declaradas obligatorias.
• Aprobación de las dos evaluaciones parciales con una calificación mínima, en cada una
de ellas, de 60/100 puntos (con opción a recuperatorio).

3.- Alumno REGULAR CON PROMOCIÓN DIRECTA

• 90% de asistencia a las actividades declaradas obligatorias.
• Aprobación de las dos evaluaciones parciales con una calificación mínima, en cada una de ellas,
de 90/100 puntos (sin opción a recuperatorio).

Integrantes de la Cátedra de Metodología de la Investigación

Méd. Vet. Mg. María Alejandra Lapalma
✓ Méd. Vet. Laura Coca
✓ Ps. Andrea Carina Porfiri
✓ Ps. Danisa Vidosevich
✓ Dra. Patricia Araceli Iogna
✓ María Victoria Acuña
✓ Marcos Cerdán

Todas las comunicaciones oficiales de la Cátedra se llevan a cabo a través del transparente ubicado
en la planta baja del Pabellón 18, o en el Campus de la Facultad (www.fveter.unr.edu.ar).

12
CÁTEDRA DE METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

Organización de la actividad teórico-práctica semanal

ANTES

Lectura previa del
material

DURANTE la reunión

Pregunta Diagnóstica de saberes previos
obligatoria

✓ Entrega de una ejercitación de
resolución grupal al finalizar cada
reunión teórico-práctica.

Entregas OBLIGATORIAS
Acreditan asistencia

DESPUÉS

Relectura reflexiva del
material

Resolución de una
guía de auto-
evaluación pre-
consulta

Entrega obligatoria
sólo para las consultas

El material correspondiente a cada una de las reuniones teórico-prácticas es de lectura obligatoria
La ACTIVIDAD ÁULICA comprende la resolución de la Pregunta Diagnóstica de saberes previos
obligatoria, seguido por la exposición, por parte del docente, de los aspectos medulares del tema
a desarrollar. A continuación, los estudiantes realizaran la Actividad Grupal Presencial. La misma
se trabaja en forma grupal con las consignas de la clase correspondiente sobre la Actividad de
Seguimiento Horizontal de los Contenidos “Determinación de la dosis óptima de tartrato de
tilosina para el control a campo de la loque americana de las abejas.” Al finalizar cada grupo hará
entrega de la resolución de las consignas.

El material de lectura correspondiente a cada sesión finaliza con una Guía de auto-evaluación cuya
resolución es optativa a excepción del caso de aquellos estudiantes que asistan a las REUNIONES
DE CONSULTA programadas por la cátedra a los que se les exigirá como pre-requisito presentar la
resolución de la auto-evaluación correspondiente al tema objeto de consulta.

30’ exposición + 90’ trabajo grupal

13
BIBLIOGRAFÍA CONSULTADA

• Ander-Egg, E. Métodos y técnicas de investigación social I. Acerca del conocimiento y el pensar científico.
Ed. Lumen Humanitas, Buenos Aires. 2000.
• Ander-Egg, E. Métodos y técnicas de investigación social II. La ciencia: su método y la expresión del
conocimiento científico. Ed. Lumen Humanitas, Buenos Aires. 2000.
• Ander-Egg, E. Métodos y técnicas de investigación social III. Cómo organizar el trabajo de investigación.
Ed. Lumen Humanitas, Buenos Aires. 2000.
• Ander-Egg, E. Métodos y técnicas de investigación social IV. Técnicas para la recogida de datos e
información. Ed. Lumen Humanitas, Buenos Aires. 2000.
• Artiles Bisbal, L.; Otero Iglesias, J.; Barrios Osuna, I. Metodología de la investigación para las ciencias de
la salud. Ed. Ciencias Médicas. La Habana, 2008.
• Asti Vera, A. Metodología de la investigación. Ed. Kapeluz. Buenos Aires. 1968.
• Bunge, M. La ciencia, su método y su filosofía. Siglo XX Ed. Buenos Aires.1981.
• Bunge, M. Ética, ciencia y técnica. Ed. Sudamericana. Buenos Aires. 2ª Ed. 1997.
• Bottasso, O.A. Lo esencial en investigación clínica. Una introducción a las ciencias biológicas y médicas.
Ed. Corpus, Rosario. 2006.
• Campbell, D.; Stanley, J. Diseños experimentales y cuasi experimentales en la investigación social.
Amorrortu Editores. Buenos Aires. 2005.
• Carpio, A. Principios de filosofía. Una introducción a su problemática. Editorial Glauco, Buenos Aires, 2ª
Edición. 1995.
• Chalmers, A.F. ¿Qué es esa cosa llamada ciencia? Siglo XXI Ed. Buenos Aires, 1988.
• Chalmers, A.F. La ciencia y cómo se elabora. Siglo XXI Ed. Madrid. 1992.
• Ciapuscio, Héctor. El conocimiento tecnológico. Redes, vol. 3, núm. 6, mayo, 1996, pp. 177-194,
Universidad Nacional de Quilmes, Argentina. Disponible en:
http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=90711287006. Fecha de consulta: Diciembre de 2013.
• Copi, I.M. Introducción a la lógica. Eudeba. Buenos Aires. 1995.
• Day, R.A. Cómo escribir y publicar trabajos científicos. OPS. Washington, 1996.
• Díaz, E. (Ed.) Metodología de las ciencias sociales. Ed. Biblos. Buenos Aires, 1997.
• Díaz Narváez, V.P. Metodología de la investigación científica y bioestadística para profesionales y
estudiantes de ciencias de la salud. Ril Editores., Santiago de Chile. 2009.
• Dieterich, H. Nueva guía para la investigación científica. Editorial 21. Buenos Aires. 1999.
• Echeverría, J. Introducción a la metodología de la ciencia. La filosofía de la ciencia en el siglo XX. Ed.
Cátedra. Madrid. 2ª Edición. 2003.
• Facultad de Ciencias Veterinarias. Universidad Nacional de Rosario. Libros de resúmenes de las Jornadas
de Divulgación Técnico-Científicas.
• Fourez, G. La construcción del conocimiento científico. Sociología y ética de la ciencia. Ed. Narcea. Madrid.
3ª edición. 2000.
• Gay, Aquiles. La ciencia, la técnica y la tecnología. TecnoRed Educativa. Disponible en:
http://www.frrg.utn.edu.ar/apuntes/cmasala/CienciaTecnicaTecnologia%20gay.pdf Fecha de
consulta: Diciembre de 2013.
• Gianella, A. E. Introducción a la epistemología y a la metodología de la ciencia. EdULP. La Plata. 2004.
• Gómez, M. Introducción a la Metodología de la Investigación Científica. Editorial Brujas, Córdoba. 2009.
• Greenhalgh, T. Cómo leer un artículo científico. Guía básica de la medicina basada en las evidencias. BMJ
Books. Buenos Aires. 2005.
• Heler, M. Ciencia incierta. La producción social del conocimiento. Ed. Biblos. Buenos Aires. 2ª Ed. 2005.
• Herschbach, Dennis R. La tecnología como conocimiento: implicancias para la educación. Traducido de
Technology as Knowledge Implications for Instruction en Journal of Technology Education.
Volumen 7, Nº 1, 1995, Virginia, University Washington D.C. pág. 6. Disponible en
http://coleccion.educ.ar/coleccion/CD15/contenidos/recursos/lectura/pdf/tecn_como_cono
c.pdf Fecha de consulta: Diciembre de 2013.

14
• Hernández, S.Z.; Negro, V.B. La comunicación científica escrita para la práctica e investigación en ciencias
médicas y biológicas. BM Press. Buernos Aires, 2008.
• Hernández Sampieri, R.; Fernández Collado, C.; Baptista Lucio, P. Metodología de la investigación. Mc
Graw-Hill. México. 2ª edición. 1998.
• Klimovsky, G. Las desventuras del conocimiento científico. Una introducción a la epistemología. a-Z
Editores. Buenos Aires. 4ª edición. 1999.
• Mendicoa, G. Sobre tesis y tesistas. Lecciones de enseñanza-aprendizaje. Ed. Espacio. Buenos Aires, 2003.
• Martinez Lago, S.; Gómez Rojas G.;
Mauro S. M. En torno de las metodologías: abordajes cualitativos y
cuantitativos. Ed. Proa XXl. Buenos Aires, 2003.
• OCDE. La innovación tecnológica: definiciones y elementos de base en Redes, Vol. III, Nº6, p. 140. Buenos
Aires. 1996.
• Pérez Tamayo, R. ¿Existe el método científico? Fondo de Cultura Económica. México, 1990.
• Pineda, E.B.; de Alvarado, E.L.; de Canales, F.H. Metodología de la investigación. Manual para el desarrollo
de personal de salud. OPS. Washington. 2ª edición. 1994.
• Rezzónico, R. C. Comunicaciones e informes científicos, académicos y profesionales en la sociedad del
conocimiento. Ed. Comunicarte. Córdoba. 2003.
• Rubio, M.J. y Varas, J. El análisis de la realidad en la intervención social. Métodos y técnicas de
investigación. Editorial CCS. Madrid. 1997.
• Sabino, C.A. El proceso de investigación. Ed. Lumen-Humanitas. Buenos Aires. 3ª Edición. 1996.
• Samaja, J. Epistemología y metodología. Elementos para una teoría de la investigación científica. Eudeba.
Buenos Aires. 3ª Edición. 1999.
• Samaja, J. Proceso, diseño y proyecto en investigación científica. JVE Ediciones. Buenos Aires. 2004.
• Witkowski, N. Una historia sentimental de las ciencias. Siglo XXI Ed. Buenos Aires. 2007.
• Yuni, J.; Urbano, C. Técnicas para investigar 1. Recursos metodológicos para la preparación de proyectos
de investigación. Ed. Brujas. 2ª Ed. Córdoba, 2006.
• Yuni, J.; Urbano, C. Técnicas para investigar 2. Recursos metodológicos para la preparación de proyectos
de investigación. Ed. Brujas. 2ª Ed. Córdoba, 2006.
• Yuni, J.; Urbano, C. Técnicas para investigar 3. Recursos metodológicos para la preparación de proyectos
de investigación. Ed. Brujas. 1ª Ed. Córdoba, 2009.

"Siempre que enseñes,
enseña a la vez a dudar de lo que enseñas."

José Ortega y Gasset (1883-1955)
Filósofo español

EVALUACIONES TIPO

A continuación se incluyen seis ejemplos de evaluaciones parciales y un examen
final, a los efectos de que los estudiantes tomen contacto con el tipo de
preguntas que les serán presentadas en dichas instancias. Las evaluaciones,
tanto los parciales como el final, se diferenciarán de las presentadas en este
apartado sólo en el texto a analizar y conservarán, por lo tanto, a grandes
rasgos, la misma estructura y similares consignas.

10 - RTP9.pdf

257
9ª REUNIÓN TEÓRICO-PRÁCTICA

IX• Temario: La contrastación empírica. Modalidades. Métodos, técnicas e instrumentos de
recolección de datos. La técnica observacional. La técnica experimental. Diseño de un
experimento. Tratamientos. Unidades experimentales. Requisitos básicos. Aleatorización.
Replicación. Control de las unidades experimentales. Validez interna y validez externa. Muestreo
probabilístico y no probabilístico. El análisis de los resultados. La estadística como herramienta
para la toma de decisiones en situación de incertidumbre. Estadística descriptiva y estadística
inferencial. Conclusión estadística y conclusión biológica. ¿Por qué no es posible verificar una
hipótesis? La refutación. La corroboración.

 LA CONTRASTACIÓN EMPÍRICA

La contrastación empírica es la puesta a prueba de la hipótesis. Los enunciados fácticos tienen
que concordar con los datos empíricos o adaptarse a ellos. Las técnicas de contrastación son
propias de cada disciplina, pero en todos los casos sirven para confrontar ciertas ideas con ciertos
hechos por medio de la experiencia.

“Los procedimientos de contrastación de las consecuencias observacionales son una etapa crucial
de la investigación científica. Las formas que puede adquirir esta etapa tienen modalidades muy
diferentes, propias de las distintas técnicas de investigación que se empleen, que van desde la
observación sistemática, la experimentación, la administración de tests, hasta la realización de
encuestas y grabación de entrevistas y la recolección de datos estadísticamente procesados.
La elección de estas técnicas tiene que ver con muchos factores, desde el tema, las posibilidades de
variación de los factores intervinientes, cuestiones de índole ética y hasta preferencias de los
investigadores.”214

“Una vez formulada una hipótesis, habrá que contrastarla empíricamente para someter a prueba
su valor, puesto que a priori todas tienen el mismo grado de conjeturalidad. Sin embargo, al ser las
hipótesis enunciados universales y no observacionales, el primer paso de la contrastación será el
deducir las consecuencias de la misma: ¿qué sucedería de ser verdadera la hipótesis? Así, a ese
enunciado verificable inferido deductivamente de la hipótesis se lo denomina “consecuencia
observacional”. Y ésta, al ser contrastada con la experiencia, confirmará o refutará la hipótesis, al
comprobarse la verdad o falsedad del enunciado observacional.
Es decir que) una vez obtenidas las consecuencias observacionales, se procederá a constatar si
ellas se verifican o no en la realidad. Si así sucede la hipótesis habrá sido confirmada
(provisoriamente); de ser negativo el resultado, se reformulará o directamente se abandonará la
hipótesis.
En el caso que esa suerte de respuesta tentativa que es la hipótesis pase la prueba de una
suficiente cantidad de contrastaciones, es posible -bajo ciertas condiciones- tomarla como ley. Vale
decir, una ley no sería otra cosa que una hipótesis confirmada que capta una regularidad u orden
objetivo en la realidad. Además, puede darse el caso de que dicha ley se inserte en un conjunto de

214
GIANELLA Alicia E. Introducción a la epistemología y a la metodología de la ciencia. EdULP. La Plata, 2004, pág. 96
* Aclaración: los subrayados y resaltados de las citas textuales incluidas en este material de estudio son
modificaciones introducidas por la cátedra con fines didácticos.

258
leyes relacionadas deductivamente. Estaríamos, entonces, ante una teoría. Este concepto alude a
un entramado relacional en el cual se destacan leyes de más alto nivel teórico, que operan al modo
de premisas o axiomas respecto de otras que son sus consecuencias, algo así como teoremas
deducidos de las primeras. Por lo tanto, una teoría será un conjunto de leyes interrelacionadas
deductivamente, en la medida en que estén basadas en los mismos supuestos fundamentales.” 215

“La contrastación de la hipótesis es la actividad que, mediante la observación, la experimentación,
la documentación y/o la encuesta sistemática, comprueba (demuestra) adecuadamente si una
hipótesis es falsa o verdadera.”216

01.- Ubica la fase de contrastación empírica en la secuencia de pasos del método hipotético
deductivo presentada en la cuarta reunión teórico-práctica.

• Modalidades

En términos generales, existen dos grandes tipos de estrategias de contrastación empírica:
(1) la técnica observacional y
(2) la técnica experimental.

 LA TÉCNICA OBSERVACIONAL

Consiste en registrar las variaciones que se producen en un sistema complejo y la simplificación
se logra por un proceso de abstracción posterior. El ejemplo clásico es la investigación
epidemiológica, al menos en ciertos aspectos. En estos casos la naturaleza experimenta por el
investigador y éste debe estar entrenado para observar y para registrar los cambios que se
producen.

 LA TÉCNICA EXPERIMENTAL

Consiste en el estudio de los efectos de modificaciones conscientes y programadas introducidas en
un sistema simplificado. Este proceder implica una intervención en la naturaleza planificada y
guiada por la teoría: se construye una situación artificial con el propósito de explorar y comprobar
una hipótesis o una teoría. El ejemplo típico es el experimento de laboratorio. En este caso el
investigador provoca el hecho a observar y controla aquellos aspectos que,
a su criterio, modifican
la respuesta. Esta característica del experimento propiamente dicho permite ahondar más
profundamente en el fenómeno investigado ya que el investigador puede, inclusive, provocar
ciertas situaciones que no se presentan espontáneamente.

“La diferencia fundamental entre la observación y el experimento consiste en que en la primera
actividad el investigador es esencialmente receptor y registrador (con o sin instrumentos) de los
datos que emanan del objeto de investigación, mientras que en la segunda él manipula
(interviene), activa y deliberadamente el objeto de investigación para que produzca los datos
que le interesan. Podemos hacer palpable esta diferencia con un ejemplo de la geología. Un
sismógrafo, implantado en las faldas de un volcán para registrar (y medir) los movimientos
telúricos subyacentes, constituye un medio de observación del objeto de investigación. En ciertas
actividades de exploración petrolera, sin embargo, se procura conocer la estructura geológica del

215
PARDO Rubén H. La problemática del método en ciencias naturales y sociales en Metodología de las Ciencias
Sociales, Esther Díaz (ed.). Editorial Biblos, Buenos Aires, 1997, págs. 79-80.
216
DIETERICH Heinz. Nueva guía para la investigación científica. Ed. 21. Buenos Aires, 1999, pág.137.

259
subsuelo; para tal fin se hacen estallar cargas explosivas en el suelo y se registra mediante el
sismógrafo el transcurso de las ondas expansivas que varían según la conformación geológica de
aquel. En este caso, estaríamos frente a un experimento, dado que el investigador induce o
provoca deliberadamente una reacción del objeto de investigación para medirla y analizarla.
Con todo, hay que reconocer que los límites entre ambos métodos fluyen y que en algunos casos
podría argumentarse justificadamente que se trate de uno u otro.” 217

02.- Diferencia conceptualmente las dos modalidades de contrastación empírica mencionadas.

03.- Lee los siguientes resúmenes presentados en las Jornadas de Divulgación Técnico-Científicas
de la FCV-UNR. Identifica en cada uno de ellos la modalidad de contrastación empírica utilizada
(técnica observacional o experimentación propiamente dicha). Fundamenta tu decisión.

 COSTA, A.; DASSO, L.; DÉCIMA, M.; PARISSIA, L,; PRAT, G.; VIDAL, J. Géneros microbianos
presentes en casos de actinobacilosis/actinomicosis en bovinos. Informe Preliminar. Jornadas de
Divulgación Técnico-Científicas. FCV-UNR. 2005, págs. 50-51.
 ANTRUEJO, A.; ROSMINI, M.; AZCONA, J.; SCHANG, M.; IGLESIAS, B.; GARCÍA, P. Huevos de
consumo producidos con ácidos grasos omega-3 de origen vegetal. VII Jornadas de Divulgación
Técnico-Científicas. FCV-UNR. 2006, págs.25-26.
 NEGRO, P.S.; ANTHONY, L.M.; ARDUSSO, G.L.; BASSI, A.R.; BERTOZZI, V.C.; BONIFACIO, D.R.;
PORTO, M.L.P.; PAGANO, F.G.; REARTE, F.M.; GIUDICI, C.J. Diagnóstico de helmintos y protozoos
intestinales en caninos mediante análisis coproparasitológicos. VII Jornadas de Divulgación
Técnico-Científicas. FCV-UNR. 2006, págs.153-154.
 CAPPELLETTI, G.S.; DRAB, S.A.; VINCENZINI, P.M. Parámetros productivos en cerdos adicionando
un complejo hepatoprotector en la dieta. VIII Jornadas de Divulgación Técnico-Científicas. FCV-
UNR. 2007, págs.37-38.

Tanto los estudios observacionales -aquellos en que se estudian hechos que se producen
espontáneamente- como los experimentales -aquellos que estudian hechos provocados
deliberadamente- pueden ser clasificados según diferentes criterios.

“En relación con el tiempo de ocurrencia de los hechos y registros de la información, los estudios
se clasifican en retrospectivos y prospectivos. Los retrospectivos son aquellos en los que el
investigador indaga sobre hechos ocurridos en el pasado; en los prospectivos se registra la
información según van ocurriendo los fenómenos. En algunos estudios se registra información
sobre hechos ocurridos con anterioridad al diseño del estudio, y el registro continúa según los
hechos van ocurriendo. Éstos son los estudios retro-prospectivos.

Según el período y secuencia del estudio, éstos pueden ser transversales y longitudinales. Una
investigación es transversal cuando se estudian las variables simultáneamente en determinado
momento, haciendo un corte en el tiempo. En este caso el tiempo no es importante en relación con
la forma en que se dan los fenómenos. El longitudinal estudia una o más variables a lo largo de un
período, que varía según el problema investigado y las características de la variable que se estudia.
En este tipo de investigación el tiempo sí es importante, ya sea porque el comportamiento de las
variables se mide en un período dado o porque el tiempo es determinante en la relación causa-
efecto.” 218

217
DIETERICH, H. Op cit. pág.157.
218
PINEDA Elia B., DE ALVARADO Eva L., DE CANALES Francisca H. Metodología de la investigación. Manual para el
desarrollo de personal de salud. 2ª Edición. OPS, Washington, 1994, págs. 81-82.

260
04.- Lee los títulos de los siguientes resúmenes presentados en el marco de las Jornadas de
Divulgación Técnico-Científicas de la FCV-UNR.
 Análisis longitudinal del comportamiento del peso y la proporción de pechuga en dos
poblaciones experimentales de pollos camperos.219
 Peso absoluto y relativo del corazón en híbridos de tres vías de pollo campero: análisis
transversal y dinámico.220

Responde:

(a) ¿A qué se refieren los autores del primero de los dos resúmenes mencionados cuando
establecen que se trata de un “estudio longitudinal”? (b) ¿A qué se refieren los autores del
segundo resumen al caracterizar el estudio realizado como “análisis transversal”?

• LA TÉCNICA OBSERVACIONAL

05.- Relee el texto del resumen LAPALMA, M.A.; DI MASSO, RJ. Los estudios epidemiológicos en el
marco de las jornadas de divulgación técnico-científicas de la facultad de ciencias veterinarias de la
UNR, presentado en la III Jornada de Ciencia y Tecnología. Universidad Nacional de Rosario. 10 de
diciembre de 2009.

• Responde:
(a) ¿De qué se ocupa la epidemiología en sentido amplio y cuál es su objeto de estudio en sentido
restringido?
(b) ¿Cómo categorizan los autores los estudios epidemiológicos en el marco del enfoque
restringido de la disciplina?
(c) ¿Que caracteriza a cada una de dichas categorías?

· Los estudios descriptivos
“Los estudios descriptivos son la base y punto inicial de los otros tipos (analíticos y experimentales
o de intervención) y son aquellos que están dirigidos a determinar “cómo es” o “cómo está” la
situación de las variables que se estudian en una población. La presencia o ausencia de algo, la
frecuencia con que ocurre un fenómeno (prevalencia o incidencia), y en quiénes, dónde y cuándo se
está presentando determinado fenómeno.” 221

06.- Lee los siguientes resúmenes presentados en el marco de las Jornadas de Divulgación
Técnico-Científicas de la FCV-UNR.

 ALFIERI, A.; MARRO, A.; SEGHESSO, A.; SCHIAFFINO, L.; BIN, L.; PIRLES, M. Factores de riesgo
contextuales asociados a mordeduras caninas a personas. X Jornadas de Divulgación Técnico-
Científicas 2009. FCV-UNR. Págs. 21-22.
 ANTHONY, L.; STRÁ, L.; COSCELLI, G.; RIGANTI, J.; IBARGOYEN, G.; SARRADELL, J. Mastocitoma
cutáneo canino. Casuística 2002-2009 del Laboratorio de Diagnóstico de Anatomía Patológica,
Facultad de Ciencias Veterinarias, UNR. X Jornadas de Divulgación Técnico-Científicas 2009. FCV-
UNR. Págs. 27-28.
 BELÁ, L.; BERTAPELLE, A.; SILVEYRA, A.; SOSA, E.; ALFIERI, A.; SEGHESSO, A.; STELLA, M.;

219
ADVÍNCULO, S.; LIBRERA, J.E.; VARELA, D.; DOTTAVIO, A.M.; FONT, M.T.; DI MASSO, R.J. Análisis longitudinal del
comportamiento del peso y la proporción de pechuga en dos poblaciones experimentales de pollos camperos. X
Jornadas
de Divulgación Técnico-Científicas 2009. FCV-UNR, págs. 15-16.
220
FERNÁNDEZ, R.; ROZADOS, V.; DOTTAVIO, A.M.; FONT, M.T.; DI MASSO, R.J. Peso absoluto y relativo del corazón en
híbridos de tres vías de pollos camperos: análisis transversal y dinámico. IX Jornadas de Divulgación Técnico-Científicas
2008. FCV-UNR, págs. 101-102.
221
PINEDA, E.B., DE ALVARADO, E.L.; DE CANALES, F.H. Op cit. pág. 82.

261
PALOMEQUE, R. Prevalencia de hidatidosis en la provincia de Santa Fe: un avance de investigación.
X Jornadas de Divulgación Técnico-Científicas 2009. FCV-UNR. Págs. 35-36.
• Responde:

(a) ¿Cuál es el objetivo de cada uno de ello?
(b) ¿Por qué pueden ser considerados estudios descriptivos?

· Los estudios analíticos

Veamos a continuación dos tipos de estudios analíticos de uso común en las investigaciones
epidemiológicas:
# el estudio de casos y controles, y
# el estudio de cohortes.

262

“En general, en los estudios de casos y controles se desea conocer qué parte de la población que
presentó determinado problema estuvo expuesta a la causa o factor asociado a ese problema,
partiendo del efecto (E) a la causa (C). Breith y Granda plantean que se emplea para conocer la
proporción de casos que pueden deberse a un proceso que en terreno empírico se denomina factor
causal. Al hablar de causa y efecto se entiende que la causa puede ser una característica, variable
condicionante o factor asociado y el efecto un resultado de esa causa. En una relación entre
variables se esperaría que un mayor número de casos presentara la variable condicionante. La
búsqueda de esa relación se hace retrospectivamente, partiendo del efecto o resultado a la causa
o factor condicionante.” 222

“En el estudio de cohorte interesa conocer qué parte de la población expuesta a la causa o variable
condicionante enfermó o presentó determinado resultado. Se dice entonces que el diseño parte de
la causa (C) o variable condicionente hacia el efecto (E) o resultado.
En este tipo de estudio se elimina, a los efectos de conformar los grupos, la población que presenta
la condición o resultado. El grupo de estudio lo constituye el que presenta la causa o variable
condicionante. El grupo control está formado por aquellos que no están expuestos a dicha variable.
En forma prospectiva se hace el seguimiento de ambos grupos a fin de estudiar el resultado o
efecto.
Si la hipótesis es correcta o cierta y existe relación entre las variables en estudio, se espera que el
número de sujetos que llegan a presentar el efecto sea mayor en el grupo con causa que en el
grupo sin causa.” 223

222
PINEDA, E.B., DE ALVARADO, E.L.; DE CANALES, F.H. Op cit. pág. 84.
223
PINEDA, E.B., DE ALVARADO, E.L.; DE CANALES, F.H. Op cit. pág. 85.

263
 LA TÉCNICA EXPERIMENTAL

“Cuando las propiedades estudiadas admiten variaciones, se pueden aplicar procedimientos
experimentales en los que se analizan las modificaciones en los valores de la variable
independiente en relación con la dependiente. Su utilización incide de tal modo que las disciplinas
que lo emplean han sido denominadas ciencias experimentales. Respecto de este método, cabe
agregar, a lo que ya se ha señalado, la distinción de tres momentos de su aplicación: (a) el diseño
del experimento, donde se identifican las variables y el modo y orden en que se variarán, (b) la
implementación del experimento, momento en que se ejecuta, en condiciones de laboratorio o de
campo, y (c) el registro y evaluación de los resultados obtenidos.” 224

La técnica experimental puede aplicarse tanto en estudios epidemiológicos como en condiciones
de laboratorio. El texto siguiente se refiere a la primera de dichas aplicaciones.

“Los estudios experimentales (en la investigación epidemiológica) se caracterizan por la
introducción y manipulación del factor causal o de riesgo para la determinación posterior del
efecto. Para esa manipulación se organiza la muestra en dos grupos. Uno es el grupo de “estudio”
o “experimental” y el otro es el grupo “control”. En el primero se aplica la variable independiente,
o sea, el factor de riesgo, para luego medir el efecto o variable dependiente, En el otro, no se aplica
la variable independiente, sólo se mide el efecto. La base del estudio está en comparar este efecto
en ambos grupos.
Para poder evaluar el efecto del factor de riesgo o causal es imprescindible conocer la situación de
ambos grupos antes de someter al riesgo a uno de ellos, y medir posteriormente, según el tiempo
fijado, el cambio producido. Si existe una relación causal entre la variable independiente y la
dependiente, la medición del efecto antes de la intervención o aplicación de la variable
independiente deben ser similares, mientras que los resultados después de la intervención serán
diferentes.
En el diseño experimental clásico también es fundamental la asignación aleatoria de ambos
grupos. O sea, que cualquier unidad de la población tiene igual probabilidad de formar parte del
grupo experimental o del grupo control. Esto garantiza que ambos grupos tienen las mismas
características previo a la intervención.” 225

En el párrafo anterior, las autoras hacen referencia a una serie de términos tales como
experimento, diseño experimental, grupo experimental, grupo control, aleatorización, etc. que
dada su trascendencia se explican con mayor detalle a continuación.

· ¿Qué es un experimento?

“El término experimento puede tener al menos dos acepciones: una general y otra particular. La
general se refiere a “tomar una acción” y después observar las consecuencias. Este uso del término
es bastante coloquial. Así, hablamos de experimentar cuando mezclamos sustancias químicas y
vemos la reacción de este hecho o cuando nos cambiamos de peinado y vemos el efecto que
provoca en nuestros amigos esa transformación. La esencia de esta concepción de experimento es
que requiere la manipulación intencional de una acción para analizar sus posibles efectos.
La acepción particular, más armónica con un sentido científico del término, se refiere a “un estudio
de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes
(supuestas causas) para analizar las consecuencias que la manipulación tiene sobre una o más

224
GIANELLA, A.E. Op cit. págs. 96-97.
225
PINEDA, E.B., DE ALVARADO, E.L.; DE CANALES, F.H. Op cit. pág. 88.

264
variables dependientes (supuestos efectos) dentro de una situación de control para el
investigador.”226

· Diseño de un experimento

Diseñar un experimento significa planearlo de tal modo que sea posible reunir información
pertinente para responder a la hipótesis planteada. El diseño consiste, entonces, en determinar
de antemano la secuencia de pasos que aseguren que los datos a obtener podrán ser sometidos
a un análisis objetivo que lleve a conclusiones válidas y, que dentro de un planteo de eficiencia,
permita disponer de la mayor información posible al mínimo costo.

· Definiciones básicas - En el diseño de un experimento es necesario definir dos términos:
tratamiento y unidad experimental.

· Tratamientos - Un tratamiento es el conjunto particular de condiciones experimentales
impuestas a cada unidad experimental con el objeto de medir su efecto. Los tratamientos son los
distintos procesos cuyos efectos van a ser medidos y comparados. Cada tratamiento representa
un valor de la variable independiente.

· Unidades experimentales - Denominamos unidad experimental a cada sujeto o elemento al que
se le aplica un tratamiento y en el que se mide la variable dependiente. En el caso particular de la
técnica observacional, recibe el nombre de unidad de observación. Por lo general cada unidad
experimental proporciona una dato para cada variable.

· Grupo experimental o tratado
y grupo control o testigo - El conjunto de unidades
experimentales que recibe el mismo tratamiento se denomina grupo experimental o grupo
tratado, mientras que el grupo de referencia, al que no se le aplica tratamiento alguno recibe el
nombre de grupo testigo o control.

· Ejemplo - En un experimento farmacológico se estudió el efecto de tres antibióticos (A, B y C)
en ratas infectadas con una cepa virulenta de neumococo.

El tratamiento está relacionado con la variable independiente que en este caso es el tipo de
antibiótico y adopta tres modalidades o valores: antibiótico A, antibiótico B y antibiótico C, es
decir, un nivel de medición nominal.

La unidad experimental es el sujeto que recibe cada tratamiento, es decir: rata infectada con una
cepa virulenta de neumococo. Es importante reconocer que la definición de unidad experimental
incluye el hecho de la infección con la cepa virulenta de neumococo y que sería incorrecto
definirla sólo en términos de la especie utilizada: rata de laboratorio. Esto es así porque la
infección es una característica común a todas las ratas utilizadas y los grupos sólo se diferenciarán
en el tipo de antibiótico suministrado. Es evidente que no es posible ensayar el efecto antibiótico
en ausencia de infección.

Tendremos tres grupos experimentales formados cada uno de ellos por el conjunto de ratas que
recibe cada uno de los antibióticos mencionados, y ningún grupo testigo. La no inclusión, en este
caso, de un grupo testigo podría deberse a que ya se sabe que las ratas infectadas con esa cepa

226
HERNÁNDEZ SAMPIERI Roberto, COLLADO Carlos Fernando, BAPTISTA LUCIO Pilar. Metodología de la investigación.
Mc Graw-Hill. México. 2ª edición. 1998, pág. 107.

265
virulenta de neumococo mueren como resultado de la infección por lo que no tiene sentido
disponer de un grupo de ratas infectadas a la que no se le suministre ningún antibiótico. Además,
el objetivo del estudio es comparar el efecto de los tres antibióticos y no si las drogas ensayadas
tienen o no efecto antibiótico.

07.- Identifica el tratamiento aplicado, la unidad experimental y los grupos experimentales en
los siguientes textos:

 En un experimento farmacológico se estudió el efecto del sexo (machos, hembras)
sobre la respuesta al mismo antibiótico en ratas infectadas con una cepa virulenta de
neumococo.
 En un experimento farmacológico se estudió el efecto de la dosis empleada sobre
la respuesta en ratas infectadas con una cepa virulenta de neumococo.

 REQUISITOS BÁSICOS

Para que un experimento esté correctamente diseñado debemos tomar en consideración los
siguientes principios: 1. aleatorización,
2. replicación y
3. control de las unidades experimentales.

1) Aleatorización

Aleatorizar implica elegir al azar las unidades experimentales y asignar al azar los tratamientos a
dichas unidades. Elegir al azar significa permitir que todos los elementos disponibles para ser
elegidos tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.
La aleatorización persigue garantizar la equivalencia inicial de los grupos, es decir, que ningún
tratamiento se verá perjudicado o favorecido en forma sistemática. En ciertas ocasiones no es
posible cumplir con uno de los pasos de la aleatorización: asignación al azar de los tratamientos a
las unidades experimentales. Si estamos estudiando el efecto del sexo, la condición de macho o
hembra ya viene incluida en la unidad experimental y no podemos decidir al azar que tal unidad
será macho o será hembra. En este caso decimos que en vez de un experimento se trata de un
cuasi-experimento.

2) Replicación

Consiste en aplicar cada tratamiento a más de una unidad experimental. Al repetir una
observación cualquiera, los resultados obtenidos no son exactamente iguales a los encontrados la
primera vez ya que dos objetos no son casi nunca idénticos. La variación es un fenómeno biológico
fundamental y sólo puede observarse y describirse mediante observaciones repetidas. Las
repeticiones de cada tratamiento forman los grupos experimentales. En el caso mencionado
anteriormente, cada grupo estará conformado por un número a determinar de ratas infectadas
con la cepa virulenta de neumococo.

3) Control de las unidades experimentales

Significa considerar el mayor número posible de variables intervinientes que pueden afectar los
valores de la variable dependiente enmascarando o distorsionando el efecto producido por la
variable independiente. Debido a ello controlaremos el genotipo de las ratas infectadas ya que

266
ratas pertenecientes a diferentes líneas genéticas pueden presentar diferencias en su
susceptibilidad a la cepa de neumococo, el sexo, la edad y, en general, toda variable que sepamos
sea capaz de modificar la salida del sistema, es decir, el valor de la variable dependiente, además
de aquella cuyo efecto estamos particularmente interesados en cuantificar (la variable
independiente).

08.- Constata el cumplimiento de los requisitos básicos del diseño de experimentos en los
siguientes párrafos. A tal efecto, y para cada uno de ellos, completa un cuadro como el de la
página siguiente:

(a) Con el objetivo de caracterizar la conformación corporal de dos poblaciones experimentales de
pollos camperos se evaluaron cuarenta aves, machos, de 70 días de edad extraídas al azar de sus
respectivas poblaciones.

(b) En el marco de un estudio tendiente a evaluar el efecto de la temperatura ambiente sobre el
crecimiento de conejos en etapa de finalización se comparó el peso y la edad al inicio y al final de
esa etapa de 800 animales en función del mes de ingreso al engorde. De cada animal se registró
además el sexo, la raza.

Requisito Oración del texto que indica su cumplimiento

Replicación

Aleatorización

Control

 VALIDEZ INTERNA Y VALIDEZ EXTERNA
[reproducido, con modificaciones, de Campbell, D; Stanley, J. Diseños experimentales y cuasi
experimentales en la investigación social. Amorrortu Editores. Buenos Aires, 2005; págs.16-18]

Se denomina validez interna de un diseño experimental a aquella mínima imprescindible sin la
cual no resulta posible interpretar el modelo que se pone a prueba.

En este marco adquieren trascendencia interrogantes tales como: ¿Introducían realmente una
diferencia los tratamientos aplicados en este caso experimental concreto?

Por ejemplo: las dosis de drogas que se ensayaron ¿eran lo suficientemente disímiles como para
esperar que se presentaran diferencias en la o las variable respuesta?

Supongamos que estamos estudiando el posible efecto de una droga sobre una determinada
variable fisiológica y ensayamos tres dosis diferentes de la misma en comparación con un grupo
testigo que no recibe la droga en cuestión. Al finalizar el estudio no encontramos diferencias en
los valores de la variable respuesta analizada pero cuando un farmacólogo lee el trabajo nos

267
advierte que las dosis ensayadas -por ejemplo: 10, 20 y 40 unidades- se encuentran todas por
debajo de la mínima dosis farmacológicamente activa que es de al menos 60 unidades.

Lo mismo puede argumentarse en los siguientes casos:

· los niveles de restricción calórica utilizados en un ensayo de alimentación de cerdos en etapa de
crecimiento criados a campo ¿eran lo suficientemente dispares como para esperar diferencias en la
tasa de crecimiento? ¿y en la deposición de grasa?

· las dosis de larvas de Trichinella spiralis utilizadas eran las indicadas para detectar diferencias en
la resistencia/susceptibilidad de diferentes cepas de ratones de laboratorio frente a un desafío con
este parásito.

¿Los indicadores utilizados para operacionalizar la
variable miden efectivamente lo que decimos
que miden? Por ejemplo:

· el peso del depósito graso abdominal es un estimador de la cantidad de grasa corporal total de un
pollo parrillero?

· la longitud del hueso de la caña (tarso-metatarso) es realmente un estimador del desarrollo
esquelético global de un pollo de carne?

¿El control de las unidades experimentales permite excluir otras variables como posibles causas
de los efectos medidos, además de aquella definida como variable independiente en el estudio?

La validez interna hace referencia, entonces, al grado en que un experimento excluye aquellas
posibles explicaciones alternativas de los resultados, es decir, al grado en que la manipulación
conciente y programada de la variable independiente representa efectivamente la causa de los
cambios registrados en la variable dependiente. De lo anterior surge que cualquier otro factor
diferente de la variable independiente que pueda explicar los resultados derivados del
experimento representa una amenaza para la validez interna del estudio. La validez interna es un
requerimiento mínimo básico sin el cual los resultados del experimento están abiertos a múltiples
explicaciones alternativas.

La validez externa, por su parte, hace referencia a la posibilidad de generalización de los
resultados. El propósito de su consideración es determinar si los resultados derivados de la
contrastación empírica de la hipótesis se pueden generalizar a otras poblaciones, grupos,
situaciones experimentales, explicativas y variables respuesta.

Por ejemplo: el control de las variables intervinientes en una supuesta relación causa-efecto
restringe el universo al que alcanza la inferencia.

. No es lo mismo trabajar con ratas que con ratas endocriadas, hembras, de 21 días de edad
pertenecientes a la línea X.

. No es lo mismo trabajar con vacas lecheras, que con vacas Holstein de primera lactancia en un
sistema intensivo.

268
Si bien el objetivo primario de un experimento es demostrar las relaciones funcionales entre las
variables independiente y dependiente, en un sentido más amplio mediante el proceso de
investigación se pretende establecer relaciones de tipo general.
En resumen:

· la validez interna está vinculada con el interrogante de si el experimento ha demostrado una
relación inequívoca entre la variable explicativa y la variable respuesta,

· la validez externa se basa en un interrogante más abarcativo en tanto hace referencia al grado
con que los resultados del experimento pueden ser generalizados.

Es evidente que ambos criterios son importantes pero, con frecuencia, se contraponen en el
sentido que ciertos aspectos que favorecen a uno de ellos perjudican al otro.
La validez interna requiere controlar adecuadamente las variables extrañas. Una variable extraña
es todo aquel factor ajeno al experimento y que en opinión del investigador puede distorsionar los
resultados o influir sobre ellos. Lo anterior indica que el comportamiento observado en la variable
dependiente o variable respuesta puede ser producto de algún factor ajeno al experimento y no
debido a las variables independientes o variables explicativas. La presencia de variables extrañas
en un experimento implica serios problemas de validez interna y su control restringe el universo
de inferencia, es decir, la validez externa.
Si bien la validez interna es el sine qua non la situación ideal está vinculada con aquellos diseños
ricos en uno y otro tipo de validez.

09.- Diferencia conceptualmente validez interna y validez externa de un diseño experimental.

10.- ¿Por qué se dice que hay ocasiones en que ambos criterios se contraponen?

 MUESTREO

Para el tratamiento de este tema se hace necesario definir algunos términos a los fines de evitar
confusiones:

 Dato - Cada uno de los elementos de información que se recoge durante el desarrollo de una
investigación en base a los cuales extraeremos conclusiones en relación con el problema
planteado.

 Unidad de dato (Unidad de observación - Unidad de muestreo) - Fuente de la cual proviene cada
uno de los datos.

 Universo - Conjunto formado por la suma de todas las unidades de datos. El universo puede ser
finito o infinito según podamos determinar o no, respectivamente, el número de unidades de
datos que lo componen.

· Conjunto de individuos u objetos de los que se desea conocer algo.
· Totalidad de individuos o elementos en los cuales puede presentarse determinada
característica susceptible de ser estudiada.
· Agregación o cúmulo de casos que cumple con un conjunto predeterminado de criterios.
· Es el grupo de elementos a los que se generalizarán los hallazgos de la investigación.

269
 Muestra - Subconjunto o parte del universo o población en que se llevará a cabo la investigación
con el fin posterior de generalizar los hallazgos de la parte al todo.

· Fundamentos del muestreo

Ciertos universos, aún siendo finitos, resultan demasiado amplios para ser abordados en su
totalidad en el marco de un proyecto de investigación debido a que no se dispone ni del tiempo ni
de los recursos para estudiar todas las unidades que los componen. Para resolver este conflicto se
procede a "operacionalizar" el universo, es decir, reducirlo a una proporción manejable en
función de los recursos disponibles y del tipo de estudio. Para "operacionalizar" el universo se
procede a la extracción de una muestra o parte del mismo que sea accesible en función de las
limitaciones del proyecto.

Una primera división que suele hacerse es clasificar las muestras en probabilísticas y no
probabilísticas según que toda unidad de dato del universo posea o no, respectivamente, una
probabilidad conocida de integrar la muestra.

Muestra probabilística es, entonces, aquella extraída de una población de manera tal que todo
miembro de esta última tenga una probabilidad conocida de estar incluido en la muestra.
A su vez, existen diferentes clasificaciones de las técnicas de muestreo tanto probabilístico como
no probabilístico.

· Aspectos relevantes de la muestra y el muestreo
[resumido, con modificaciones, de Pineda, E.B.; de Alvarado, E.L.; de Canales, F.H. Metodología de
la investigación. Manual para el desarrollo de personal de salud. 2ª Ed. OPS. 1994., págs. 108-123]

El muestreo consiste en seguir un método, un procedimiento tal que al escoger un grupo pequeño
de una población se pueda tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo
efectivamente posee las características del universo que estamos estudiando.
Muestreo se refiere al proceso utilizado para escoger y extraer una parte del universo o población
en estudio con el fin de que represente el total.
Si bien es cierto que cualquier subgrupo de una población constituye una muestra, no todos son
representativos de ella, y tampoco tienen la misma probabilidad de ser escogidos; es por ello que
se habla de las muestras “probabilísticas” y de las “no probabilísticas”.

· Cualquier subconjunto de elementos de una población es una muestra de ella.
· De cada población pueden extraerse un número indefinido de muestras.
· Cuando se utiliza una muestra se pretende conocer las características de la población.
· La muestra a estudiar, por lo tanto, debe ser representativa de la población, pues éste es
requisito fundamental para poder hacer generalizaciones válidas para la población.
· Una muestra representativa es aquella que reúne en sí las características principales de la
población y guarda relación con la condición particular que se estudia.
· Los aspectos fundamentales a considerar en la extracción de una muestra representativa son: (1)
el sistema de muestreo utilizado y (2) el tamaño de la muestra.

· Tipos de muestreo

Las diferencias entre la investigación cuantitativa y la cualitativa quedan muy bien evidenciadas en
la lógica que fundamenta el muestreo.

270
En la investigación cuantitativa
el muestreo se hace con el fin de escoger una parte de la
población en forma probabilística, que sea representativa de la misma y que permita hacer
generalizaciones de la muestra al universo.
En la investigación cualitativa la lógica de la muestra se basa en estudiar en profundidad algo a fin
de que sea válido. Usualmente esto se hace en pocos casos seleccionados en forma intencionada.

1. MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

Este tipo de muestreo no es aleatorio, razón por la que se desconoce la probabilidad de selección
de cada unidad o elemento del universo. Se caracteriza porque el investigador selecciona la
muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines del estudio.

1.1. Muestreo consecutivo o accidental - Consiste en incluir toda unidad de dato que reúna el o
los criterios de selección hasta completar el tamaño muestral requerido. La muestra se obtiene sin
ningún plan preconcebido y, por esta razón, las unidades escogidas son producto de
circunstancias fortuitas. En consecuencia, los datos obtenidos a partir de esas fuentes pueden o
no ser representativos del universo en estudio porque son el resultado de las circunstancias
peculiares del lugar y el momento en que se tomó la muestra.

1.2. Muestreo por conveniencia - Consiste en incluir aquellas fuentes de datos más disponibles de
la población o universo en el momento de la recolección de la muestra.

1.3. Muestreo discriminado o intencional - Consiste en elegir, a partir de la población o universo
en estudio, aquellas unidades de datos que resulten más adecuadas en función de los objetivos
del trabajo. Las unidades no se escogen de manera fortuita sino, por el contrario, completamente
arbitraria, designando a cada unidad según características que resulten de relevancia para el
investigador.

• Estrategias útiles al tratar de seleccionar muestras en estudios cualitativos

· Muestreo de casos extremos o inusuales - consiste en escoger casos con cualidades especiales o
diferentes a las del grupo general (ejemplo: un grupo de personal de salud motivado por el trabajo
comunitario).

· Muestreo de casos que manifiestan con intensidad el fenómeno estudiado - semejante al
anterior se diferencia en que no se trata de casos poco usuales sino de casos que expresan con
más intensidad el fenómeno en estudio.

· Muestreo de máxima variabilidad - la muestra incluye las diferentes posibilidades de las
variables más relevantes (ejemplo: estudio del desempeño de las egresadas de la escuela de
enfermería y se incluyen casos de egresadas que trabajan en áreas rurales, urbanas y
peri-urbanas).

· Muestras homogéneas - se busca incluir en la muestra un subgrupo con características similares
a fin de estudiarlo a fondo (ejemplo estudio del nivel de autoestima sólo en madres solteras
menores de 18 años).

· Muestreo de casos típicos - se eligen casos típicos con la ayuda de informantes clave para
conocer que es normal o usual para ese grupo.

271

· Muestreo estratificado intencionado - a semejanza del muestreo estratificado utilizado en la
investigación cuantitativa toma casos agrupados según alguna característica con la diferencia que
una vez definidos los estratos el muestreo no es aleatorio dentro de estrato sino intencional.

· Muestreo de casos críticos - son casos que tienen un impacto discernible e importante en los
resultados de algo. Se refiere a hechos que ocurren de manera muchas veces imprevista, que
alteran la rutina usual del trabajo o de la vida (ejemplo; tomar familias que han sufrido el
secuestro de un hijo).

· Muestreo a base de criterios - primero se elaboran criterios que los casos deben cumplir y los
casos se eligen luego aplicando dichos criterios de inclusión (ejemplo: evaluación del desempeño
del equipo de salud en materia de atención primaria incluyendo a aquellas personas con al menos
dos años de antigüedad y haber participado en actividades de educación permanente).

· Muestreo aleatorio intencionado - se elige un número reducido de casos con el fin de
profundizar con ellos en el tema de investigación pero la elección de esos casos es al azar no como
estrategia de aumento de representatividad sino con el fin de darle mayor credibilidad).

· Muestreo de informante clave - se escogen unas pocas personas por razones especiales como
ser su grado de participación en la toma de decisiones o su disposición para brindar información.

· Muestreo por conveniencia - consiste, al igual que en la investigación cuantitativa, en seleccionar
los casos que se encuentran disponibles, por comodidad del investigador.

En estos tipos de muestreo el tamaño muestral no es tan importante. De hecho el muestreo
finaliza cuando deja de aparecer nueva información en las unidades de observación (principio de
redundancia).

2. MUESTREO PROBABILÍSTICO

Como se mencionó anteriormente, para que un muestreo sea aleatorio es requisito que todos y
cada uno de los elementos de la población tengan la misma probabilidad de ser seleccionados.
Además, esa probabilidad es conocida. Una definición usual establece que “es el método que
consiste en extraer una parte (o muestra) de una población o universo, de tal forma que todas las
muestras posibles de tamaño fijo tengan la misma probabilidad de ser seleccionadas”.
Hay diferentes maneras de extraer una muestra probabilística. Las que se mencionan a
continuación son algunas de las más utilizadas.

2.1. Muestreo aleatorio simple - Es uno de los más sencillos y tal vez el más utilizado.
· Procedimiento simplificado
(a) Confeccionar un listado de todas las unidades de datos que conforman el universo
numerándolas en forma consecutiva
(b) Sortear dichos números al azar mediante una tabla de números aleatorios o algún otro
sistema ad hoc, hasta completar el número de unidades correspondiente al tamaño muestral
predefinido.
2.2. Muestreo aleatorio sistemático - Implica una selección periódica que puede llevarse a cabo
haciendo uso de diferentes procedimientos alternativos. La sistematicidad del sorteo puede ser

272
fija (ejemplo: elegir del listado una unidad por medio, o cada tres, hasta completar el tamaño
muestral estipulado) o aleatoria.

· Procedimiento para aleatorizar la sistematicidad
(a) Calcular un valor K dividiendo el número total de unidades que componen el universo por el
tamaño muestral
(b) Elegir por sorteo un número entero A que cumpla la condición de ser menor, o a lo sumo igual,
a K.
(c) Elegir como primera unidad de dato de la muestra aquella que en el listado general le
corresponda el valor A sorteado.
(d) Obtener las siguientes unidades de datos de la muestra sumando al valor A el valor K tantas
veces como sea necesario hasta completar el tamaño muestral.

2.3. Muestreo aleatorio estratificado - Se aplica cuando el universo de interés inicial puede ser
subdividido en subconjuntos menores que cumplen la condición de ser internamente homogéneos
y heterogéneos entre ellos, con respecto a una variable de interés en la investigación como puede
ser el género, la edad, el grupo étnico, etc. A los efectos del muestreo posterior, cada uno de estos
subconjuntos, también denominados estratos, se considera un universo particular sobre el cual se
aplica algún otro procedimiento para obtener las muestras definitivas.

2.4. Muestreo por conglomerados o clusters - Este muestreo en etapas se aplica cuando el
universo a estudiar admite ser subdividido en universos menores con características similares a las
del universo total. De esta manera puede obviarse efectuar el listado de todas las unidades de
datos que componen el universo original ya que el muestreo sólo se limita a uno de dichos sub-
universos o conglomerados. El segundo muestreo se lleva a cabo siguiendo alguno de los
procedimientos antes mencionados.

11.- Diagrama un cuadro demostrativo de las diferentes modalidades de muestreo descritas en
los párrafos precedentes.

12.- ¿Cuál es la diferencia
básica entre el muestreo probabilístico y el muestreo no
probabilístico?

 EL ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

Luego de diseñado, el experimento debe ser ejecutado y, como producto del mismo,
recolectaremos la información a ser analizada estadísticamente. Para ello, los datos provenientes
del experimento se someten al análisis estadístico haciendo uso de las técnicas propias de la
estadística descriptiva y de la estadística inferencial. El tipo de análisis estadístico estará, en gran
medida, determinado por el tipo de información recolectada, el indicador de la variable elegido, el
nivel de medición alcanzado, etc.

• La estadística como herramienta para la toma de decisiones en situación de incertidumbre

En un sentido general la ESTADÍSTICA es una parte de la matemática que se ocupa del resumen y
el análisis de datos. En su aplicación a la biología la estadística es una herramienta útil para la
toma de decisiones en situaciones de incertidumbre. Un par de ejemplos ayudarán a comprender
este enunciado.

273
Si se dispone de 20 ratas y las dividimos en dos grupos de 10, uno de los cuales recibe una
determinada droga y el otro sólo placebo y transcurridos 10 minutos mueren todos los integrantes
del primer grupo, evidentemente no estamos ante una situación de incertidumbre con respecto a
la probable toxicidad de la droga ensayada, en la dosis utilizada.
Si, en otro contexto, la colesterolemia de un grupo de individuos que no han recibido ningún
tratamiento es de 272 mg/dl mientras que el valor promedio de la misma variable en otro grupo
similar, al que se le ha suministrado una droga supuestamente anticolesterolémica, es de 260
mg/dl, no podemos afirmar directamente que la administración de la droga disminuyó la
concentración sanguínea de colesterol ya que la diferencia observada bien podría deberse al azar.
Es decir, un investigador que trabaja para el laboratorio que desarrolló la droga podría argumentar
que dado que 260 es menor que 272, la droga es efectiva. Otro investigador, por su parte, podría
rebatirlo diciendo que dada la variabilidad propia de las sujetos si antes de darles la droga
supuestamente anticolesterolémica se les hubiera repetido el dosaje de colesterol a los mismos
individuos una semana después casi con certeza no se hubiera reproducido el valor de 272 mg/dl.
Es en estos casos que necesitamos disponer de un criterio de acuerdo intersubjetivo que nos lleve
a tomar una decisión que no esté influenciada por nuestra convicción a priori acerca del probable
efecto de la droga ensayada.
A la vista de estos ejemplos podemos afirmar que, como biólogos, nuestro interés por la
estadística está dirigido a obtener las conclusiones más amplias posibles a partir de un conjunto
limitado de datos.

13.- ¿Por qué se dice que en su utilización en el campo de las ciencias biológicas la estadística es
una herramienta para la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre?

• Estadística descriptiva y estadística inferencial.

El campo de la estadística puede dividirse en dos áreas generales:
a.- la estadística descriptiva y
b.- la estadística inferencial.

La estadística descriptiva, como su nombre lo indica, es la rama de la estadística que utiliza los
datos sólo con fines descriptivos, es decir, no para efectuar predicciones. En consecuencia, la
estadística descriptiva consiste en métodos y procedimientos utilizados para resumir y presentar
los datos.
Los procedimientos más comúnmente utilizados en el campo de la estadística descriptiva son el
diseño de tablas y gráficos, y el cálculo de medidas de resumen de tendencia central (como ser por
ejemplo el promedio que nos indica alrededor de qué valor se encuentran los valores relevados de
la variable) y de variabilidad (una medida que nos indique cómo se dispersan los valores alrededor
de ese valor central).
Las medidas de asociación entre variables o correlación son consideradas por muchos autores
como procedimientos estadísticos descriptivos en la medida que sirven para describir la relación
entre dos o más variables.

La estadística inferencial, por su parte, utiliza los datos con el fin de efectuar inferencias, es decir,
derivar conclusiones o efectuar predicciones. En este campo de la estadística los datos
suministrados por una o más muestras (datos muestrales) se utilizan para arribar a conclusiones
acerca de una o más poblaciones de las cuales derivan dichas muestras.

274
Vimos previamente que mientras una población consiste en la suma total de los sujetos u objetos
que comparten algo en común entre ellos, una muestra es un subconjunto de esos sujetos u
objetos. También comentamos que para que una muestra sea útil para efectuar inferencias acerca
de la población de origen, debe ser representativa.
En consecuencia, por lo general, (si bien hay excepciones) la muestra ideal a emplear en un trabajo
de investigación es la denominada muestra probabilística aleatoria. Ya comentamos que una
muestra aleatoria es aquella en la que cada sujeto u objeto que forma parte de la población tiene
la misma probabilidad de ser elegido como miembro de la muestra.

A decir verdad, sería algo sumamente inusual encontrar un experimento que haga uso de una
muestra verdaderamente aleatoria. Existen una serie de razones, de índole práctica y/o ética que,
en muchos casos, tornan literalmente imposible disponer de muestras totalmente aleatorias en
investigación. En la medida que una muestra no sea aleatoria limitará el grado en el que el
investigador será capaz de generalizar sus resultados. En otras palabras, uno sólo puede
generalizar sus resultados a objetos o sujetos similares a los empleados.

14.- Diferencia los objetivos de la estadística descriptiva y de la estadística inferencial.

· Conclusión estadística y conclusión biológica

El análisis estadístico de los datos recabados durante la etapa de contrastación empírica de la
hipótesis nos permite arribar a una conclusión estadística relacionada con rechazar o no rechazar
la hipótesis estadística planteada por la prueba particular que hemos utilizado. Esta decisión es
uno de los elementos de juicio que tendremos en cuenta para arribar finalmente a la conclusión
biológica. La conclusión biológica se refiere a la hipótesis biológica y, en este aspecto, la misma
puede ser rechazada, aceptada totalmente o aceptada parcialmente y por ende modificada
utilizando como insumo parcial al resultado de la prueba estadística y sumando como elementos
de juicio otras evidencias disponibles.
Retomando un ejemplo ya visto, si en el ensayo de la droga supuestamente anticolesterolémica la
comparación estadística de los valores promedio registrados antes de recibir la droga (272 mg/dl)
y después del tratamiento (260 mg/dl) fuese significativa, es decir, si puede afirmarse que la
probabilidad de que dicha diferencia observada se deba al azar y no al efecto de la droga es tan
baja, por ejemplo menor al 0,05 o 5%, que decidimos afirmar que en las condiciones ensayadas la
droga ejerce un efecto hipocolesterolémico, se trata de una conclusión estadística que no tiene
demasiada trascendencia biológica. El endocrinólogo responsable de tal ensayo sabe que una
disminución de tal magnitud es insuficiente desde el punto de vista del metabolismo del colesterol
y, por ende, haciendo uso de otra información disponible al respecto, concluirá en su trabajo que
la droga en cuestión no es apropiada para el tratamiento de la hipercolesterolemia en seres
humanos. Estamos en presencia de un caso de significado estadístico e intrascendencia biológica.
Supongamos ahora que un frigorífico establece el precio a pagar por una tropa de cerdos enviada
a faena en función del contenido de tejido magro (tejido libre de grasa). Para tal fin dispone de un
aparato que, a partir de mediciones del espesor de la grasa en determinadas localizaciones
anatómicas sobre la res permite calcular el valor de tal indicador.

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