Echemos un vistazo a una descripción bien revisada del método científico en Wikipedia:
PROCESO
El proceso general implica hacer conjeturas (hipótesis), derivar predicciones de ellas como consecuencias lógicas, y luego llevar a cabo experimentos basados en esas predicciones para determinar si la conjetura original era correcta. Sin embargo, hay dificultades en una declaración de método formulada. Aunque el método científico a menudo se presenta como una secuencia fija de pasos, es mejor considerarlos como principios generales. No todos los pasos tienen lugar en cada investigación científica (o en el mismo grado), y no siempre están en el mismo orden. Como señaló William Whewell (1794-1866), se requiere “invención, sagacidad, [y] genio” en cada paso.
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Formulación de una pregunta.
La pregunta puede referirse a la explicación de una observación específica, como en “¿Por qué el cielo es azul?”, Pero también puede ser abierta, como en “¿Cómo puedo diseñar un medicamento para curar esta enfermedad en particular?” Esta etapa frecuentemente implica encontrar y evaluar evidencia de experimentos previos, observaciones o afirmaciones científicas personales, y / o el trabajo de otros científicos. Si la respuesta ya se conoce, se puede plantear una pregunta diferente que se basa en la evidencia previa. Al aplicar el método científico a la investigación científica, determinar una buena pregunta puede ser muy difícil y afecta el resultado final de la investigación.
Hipótesis
Una hipótesis es una conjetura, basada en el conocimiento obtenido al formular la pregunta, que puede explicar el comportamiento observado de una parte de nuestro universo. La hipótesis podría ser muy específica, por ejemplo, el principio de equivalencia de Einstein o el “ADN hace que el ARN produce proteínas” de Francis Crick, o podría ser amplio, por ejemplo, especies desconocidas de vida habitan en las profundidades inexploradas de los océanos. Una hipótesis estadística es una conjetura sobre alguna población. Por ejemplo, la población podría ser personas con una enfermedad en particular. La conjetura podría ser que un nuevo medicamento curará la enfermedad en algunas de esas personas. Los términos comúnmente asociados con hipótesis estadísticas son hipótesis nula e hipótesis alternativas. Una hipótesis nula es la conjetura de que la hipótesis estadística es falsa, por ejemplo, que el nuevo fármaco no hace nada y que las curas se deben a efectos fortuitos. Los investigadores normalmente quieren mostrar que la hipótesis nula es falsa. La hipótesis alternativa es el resultado deseado, por ejemplo, que el fármaco funciona mejor que el azar. Un punto final: una hipótesis científica debe ser falsificable, lo que significa que uno puede identificar un posible resultado de un experimento que entre en conflicto con las predicciones deducidas de la hipótesis; de lo contrario, no se puede probar de manera significativa.
Predicción
Este paso implica determinar las consecuencias lógicas de la hipótesis. Luego se seleccionan una o más predicciones para realizar más pruebas. Cuanto más improbable sea que una predicción sea correcta simplemente por coincidencia, más convincente sería si la predicción se cumpliera; la evidencia también es más fuerte si la respuesta a la predicción aún no se conoce, debido a los efectos del sesgo retrospectivo (ver también la publicación). Idealmente, la predicción también debe distinguir la hipótesis de las alternativas probables; Si dos hipótesis hacen la misma predicción, observar que la predicción es correcta no es evidencia de una sobre la otra. (Estas declaraciones sobre la fuerza relativa de la evidencia pueden derivarse matemáticamente usando el Teorema de Bayes).
Pruebas
Esta es una investigación sobre si el mundo real se comporta como lo predice la hipótesis. Los científicos (y otras personas) prueban hipótesis mediante la realización de experimentos. El propósito de un experimento es determinar si las observaciones del mundo real están de acuerdo o en conflicto con las predicciones derivadas de una hipótesis. Si están de acuerdo, aumenta la confianza en la hipótesis; de lo contrario, disminuye. El acuerdo no asegura que la hipótesis sea cierta; futuros experimentos pueden revelar problemas. Karl Popper aconsejó a los científicos que intentaran falsificar hipótesis, es decir, buscar y probar los experimentos que parecen más dudosos. Un gran número de confirmaciones exitosas no son convincentes si surgen de experimentos que evitan el riesgo. Los experimentos deben diseñarse para minimizar los posibles errores, especialmente mediante el uso de controles científicos apropiados. Por ejemplo, las pruebas de tratamientos médicos se realizan comúnmente como pruebas doble ciego. El personal de prueba, que podría revelar involuntariamente a los sujetos de prueba qué muestras son las drogas de prueba deseadas y cuáles son placebos, se ignora cuáles son cuáles. Tales sugerencias pueden sesgar las respuestas de los sujetos de prueba. Además, el fracaso de un experimento no significa necesariamente que la hipótesis sea falsa. Los experimentos siempre dependen de varias hipótesis, por ejemplo, que el equipo de prueba funciona correctamente, y una falla puede ser una falla de una de las hipótesis auxiliares. (Ver la tesis de Duhem-Quine.) Los experimentos se pueden realizar en un laboratorio universitario, en una mesa de la cocina, en el Gran Colisionador de Hadrones del CERN, en el fondo de un océano, en Marte (usando uno de los rovers operativos), y así sucesivamente. . Los astrónomos hacen experimentos, buscando planetas alrededor de estrellas distantes. Finalmente, la mayoría de los experimentos individuales abordan temas muy específicos por razones prácticas. Como resultado, la evidencia sobre temas más amplios generalmente se acumula gradualmente.
Análisis
Esto implica determinar qué muestran los resultados del experimento y decidir las siguientes acciones a tomar. Las predicciones de la hipótesis se comparan con las de la hipótesis nula, para determinar cuál puede explicar mejor los datos. En los casos en que un experimento se repite muchas veces, puede ser necesario un análisis estadístico como una prueba de ji cuadrado. Si la evidencia ha falsificado la hipótesis, se requiere una nueva hipótesis; Si el experimento apoya la hipótesis pero la evidencia no es lo suficientemente fuerte como para una alta confianza, se deben probar otras predicciones de la hipótesis. Una vez que una hipótesis está fuertemente respaldada por la evidencia, se puede hacer una nueva pregunta para proporcionar más información sobre el mismo tema. La evidencia de otros científicos y la experiencia se incorporan con frecuencia en cualquier etapa del proceso. Dependiendo de la complejidad del experimento, se pueden requerir muchas iteraciones para reunir evidencia suficiente para responder una pregunta con confianza, o para acumular muchas respuestas a preguntas altamente específicas para responder una pregunta más amplia.
OTROS COMPONENTES
El método científico también incluye otros componentes necesarios incluso cuando se hayan completado todas las iteraciones de los pasos anteriores:
Replicación
Si un experimento no puede repetirse para producir los mismos resultados, esto implica que los resultados originales podrían haber sido erróneos. Como resultado, es común que un solo experimento se realice varias veces, especialmente cuando hay variables no controladas u otras indicaciones de error experimental. Para obtener resultados significativos o sorprendentes, otros científicos también pueden intentar replicar los resultados por sí mismos, especialmente si esos resultados serían importantes para su propio trabajo.
Revisión externa
El proceso de revisión por pares implica la evaluación del experimento por parte de expertos, que generalmente dan sus opiniones de forma anónima. Algunas revistas solicitan que el experimentador proporcione listas de posibles revisores pares, especialmente si el campo es altamente especializado. La revisión por pares no certifica la exactitud de los resultados, solo que, en opinión del revisor, los experimentos en sí mismos fueron sólidos (según la descripción proporcionada por el experimentador). Si el trabajo pasa la revisión por pares, que ocasionalmente puede requerir nuevos experimentos solicitados por los revisores, se publicará en una revista científica revisada por pares. La revista específica que publica los resultados indica la calidad percibida del trabajo.
Grabación e intercambio de datos.
Los científicos suelen tener cuidado al registrar sus datos, un requisito promovido por Ludwik Fleck (1896-1961) y otros. Aunque generalmente no se requieren, se les puede solicitar que proporcionen estos datos a otros científicos que deseen replicar sus resultados originales (o partes de sus resultados originales), extendiéndose al intercambio de cualquier muestra experimental que pueda ser difícil de obtener.
Mi pregunta en respuesta a su pregunta, entonces, es esta: si no está planeando tener una idea, determine una forma de probar su idea, recopile observaciones y / o evidencia experimental y luego analice esa evidencia para ver si su prueba pasa y su idea se mantiene (al menos hasta que se proponga nueva evidencia o se proponga una hipótesis más exitosa) … bueno, entonces, ¿qué es exactamente lo que usted propone hacer? ¿Cuál es su forma alternativa de buscar y establecer la verdad?
