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26.5: Posibles problemas teóricos y prácticos con el enfoque discutido - Biología

26.5: Posibles problemas teóricos y prácticos con el enfoque discutido - Biología


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Debe hacerse un punto especial sobre las distancias. Por lo tanto, existen algunos algoritmos que intentan tener en cuenta genes menos conservados en la reconstrucción de árboles, pero estos algoritmos tienden a llevar mucho tiempo debido a la naturaleza NP-Hard de la reconstrucción de árboles.

Además, las secuencias alineadas aún no son explícitas con respecto a los eventos que las crearon. Es decir, las combinaciones de eventos de especiación, duplicación, pérdida y transferencia horizontal de genes (hgt) son fáciles de mezclar porque solo están disponibles las secuencias de ADN actuales. (ver [11] para un comentario sobre tales cuestiones teóricas) Una duplicación seguida de una pérdida sería muy difícil de detectar. Además, una duplicación seguida de una especiación podría parecer un evento HGT. Incluso las probabilidades de que ocurran eventos todavía son cuestionadas, especialmente los eventos de transferencia genética horizontal.

Otro problema es que a menudo se concatenan múltiples secuencias de marcadores y la secuencia concatenada se usa para calcular la distancia y crear árboles. Sin embargo, este enfoque asume que todos los genes concatenados tenían la misma historia y existe un debate sobre si este es un enfoque válido dado que eventos como hgt y duplicaciones como se describe anteriormente podrían haber ocurrido de manera diferente para diferentes genes. [8] es un artículo que muestra cómo se encontraron diferentes relaciones filogenéticas dependiendo de si el árbol fue creado usando múltiples genes concatenados juntos o si fue creado usando cada uno de los genes individuales. Por el contrario, [4] afirma que, si bien la hgt es frecuente, los ortólogos utilizados para la reconstrucción filogenética son consistentes con un solo árbol de la vida. Estas dos cuestiones indican que existe un claro debate en el campo sobre una forma no arbitraria de definir especies e inferir relaciones filogenéticas para recrear el árbol de la vida.


26.5: Posibles problemas teóricos y prácticos con el enfoque discutido - Biología

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El artículo destacado puede ser un artículo de investigación original, un estudio de investigación novedoso y sustancial que a menudo implica varias técnicas o enfoques, o un artículo de revisión completo con actualizaciones concisas y precisas sobre los últimos avances en el campo que revisan sistemáticamente los avances científicos más interesantes. literatura. Este tipo de artículo proporciona una perspectiva sobre las futuras direcciones de la investigación o sus posibles aplicaciones.

Los artículos de Editor's Choice se basan en las recomendaciones de los editores científicos de las revistas de MDPI de todo el mundo. Los editores seleccionan una pequeña cantidad de artículos publicados recientemente en la revista que creen que serán particularmente interesantes para los autores o importantes en este campo. El objetivo es proporcionar una instantánea de algunos de los trabajos más interesantes publicados en las diversas áreas de investigación de la revista.


1.1 La ciencia de la biología

En esta sección, explorará las siguientes preguntas:

  • ¿Cuáles son las características que comparten las ciencias naturales?
  • ¿Cuáles son los pasos del método científico?

Conexión para cursos AP ®

La biología es la ciencia que estudia los organismos vivos y sus interacciones entre sí y con su entorno. El proceso de la ciencia intenta describir y comprender la naturaleza del universo por medios racionales. La ciencia tiene muchos campos, aquellos campos relacionados con el mundo físico, incluida la biología, se consideran ciencias naturales. Todas las ciencias naturales siguen las leyes de la química y la física. Por ejemplo, al estudiar biología, debe recordar que los organismos vivos obedecen las leyes de la termodinámica mientras utilizan la energía y la materia libres del medio ambiente para llevar a cabo procesos de la vida que se exploran en capítulos posteriores, como el metabolismo y la reproducción.

En la ciencia se utilizan dos tipos de razonamiento lógico: razonamiento inductivo y razonamiento deductivo. El razonamiento inductivo utiliza resultados particulares para producir principios científicos generales. El razonamiento deductivo utiliza el pensamiento lógico para predecir resultados mediante la aplicación de principios o prácticas científicas. El método científico es un proceso paso a paso que consiste en: realizar observaciones, definir un problema, plantear hipótesis, probar estas hipótesis mediante el diseño y realización de investigaciones y extraer conclusiones a partir de datos y resultados. Luego, los científicos comunican sus resultados a la comunidad científica. Las teorías científicas están sujetas a revisión a medida que se recopila nueva información.

El contenido presentado en esta sección apoya los Objetivos de aprendizaje descritos en la Gran Idea 2 del Marco del Currículo de Biología AP ®. Los objetivos de aprendizaje fusionan el contenido de conocimientos esenciales con una o más de las siete prácticas científicas. Estos objetivos proporcionan una base transparente para el curso de Biología AP ®, junto con experiencias de laboratorio basadas en la investigación, actividades de instrucción y preguntas del examen AP ®.

Gran idea 2 Los sistemas biológicos utilizan energía libre y bloques de construcción moleculares para crecer, reproducirse y mantener la homeostasis dinámica.
Comprensión duradera 2.A El crecimiento, la reproducción y el mantenimiento de los sistemas vivos requieren energía y materia libres.
Conocimiento esencial 2.A.1 Todos los sistemas vivos requieren un aporte constante de energía libre.
Práctica de la ciencia 6.4 El estudiante puede hacer afirmaciones y predicciones sobre fenómenos naturales basados ​​en teorías y modelos científicos.
Objetivos de aprendizaje 2.3 El estudiante puede predecir cómo los cambios en la disponibilidad de energía libre afectan a los organismos, las poblaciones y los ecosistemas.

Apoyo a los profesores

Ilustre los usos del método científico en clase. Divida a los estudiantes en grupos de cuatro o cinco y pídales que diseñen experimentos para probar la existencia de conexiones sobre las que se han preguntado. Ayúdelos a decidir si tienen una hipótesis de trabajo que pueda probarse y falsificarse. Dé ejemplos de hipótesis que no sean falsificables porque se basan en evaluaciones subjetivas. No son observables ni medibles. Por ejemplo, a los pájaros les gusta la música clásica se basa en una evaluación subjetiva. Pregunte si esta hipótesis puede modificarse para convertirse en una hipótesis comprobable. Haga hincapié en la necesidad de controles y proporcione ejemplos como el uso de placebos en farmacología.

La biología no es una colección de hechos para memorizar. Los sistemas biológicos siguen la ley de la física y la química. Ponga como ejemplo las leyes de los gases en química y fisiología respiratoria. Muchos estudiantes vienen con una visión del siglo XIX de las ciencias naturales, cada disciplina se encuentra en su propia esfera. Ponga como ejemplo la bioinformática que utiliza la biología, la química y la física de los organismos para etiquetar el ADN con moléculas informadoras emisoras de luz (secuenciación de próxima generación). Estas moléculas pueden luego ser escaneadas por una maquinaria sensible a la luz, lo que permite que se recopilen grandes cantidades de información en su ADN. Llame su atención sobre el hecho de que el análisis de estos datos es una aplicación de las matemáticas y la informática.

Para obtener más información sobre la secuenciación de próxima generación, consulte esta revisión informativa.

¿Qué es la biología? En términos simples, la biología es el estudio de la vida. Esta es una definición muy amplia porque el alcance de la biología es vasto. Los biólogos pueden estudiar cualquier cosa, desde la vista microscópica o submicroscópica de una célula hasta los ecosistemas y todo el planeta viviente (Figura 1.2). Al escuchar las noticias diarias, se dará cuenta rápidamente de cuántos aspectos de la biología se discuten todos los días. Por ejemplo, los temas de noticias recientes incluyen Escherichia coli (Figura 1.3) brotes en espinacas y Salmonela contaminación en mantequilla de maní. A escala global, muchos investigadores están comprometidos a encontrar formas de proteger el planeta, resolver problemas ambientales y reducir los efectos del cambio climático. Todos estos diversos esfuerzos están relacionados con diferentes facetas de la disciplina de la biología.

El proceso de la ciencia

La biología es una ciencia, pero ¿qué es exactamente la ciencia? ¿Qué comparte el estudio de la biología con otras disciplinas científicas? Ciencia (del latín scientia, que significa "conocimiento") se puede definir como el conocimiento que cubre las verdades generales o el funcionamiento de leyes generales, especialmente cuando se adquieren y prueban mediante el método científico. De esta definición queda claro que la aplicación del método científico juega un papel importante en la ciencia. El método científico es un método de investigación con pasos definidos que incluyen experimentos y observación cuidadosa.

Los pasos del método científico se examinarán en detalle más adelante, pero uno de los aspectos más importantes de este método es la prueba de hipótesis mediante experimentos repetibles. Una hipótesis es una explicación sugerida para un evento, que se puede probar. Aunque el uso del método científico es inherente a la ciencia, es inadecuado para determinar qué es la ciencia. Esto se debe a que es relativamente fácil aplicar el método científico a disciplinas como la física y la química, pero cuando se trata de disciplinas como la arqueología, la psicología y la geología, el método científico se vuelve menos aplicable a medida que se vuelve más difícil repetir experimentos.

Sin embargo, estas áreas de estudio siguen siendo ciencias. Considere la arqueología: aunque no se pueden realizar experimentos repetibles, las hipótesis aún pueden ser respaldadas. Por ejemplo, un arqueólogo puede plantear la hipótesis de que existió una cultura antigua basándose en el hallazgo de una pieza de cerámica. Se podrían formular más hipótesis sobre diversas características de esta cultura, y estas hipótesis pueden resultar correctas o falsas a través del apoyo continuo o las contradicciones de otros hallazgos. Una hipótesis puede convertirse en una teoría verificada. Una teoría es una explicación probada y confirmada de observaciones o fenómenos. La ciencia puede definirse mejor como campos de estudio que intentan comprender la naturaleza del universo.

Ciencias Naturales

¿Qué esperaría ver en un museo de ciencias naturales? Ranas Plantas ¿Esqueletos de dinosaurios? ¿Exposiciones sobre cómo funciona el cerebro? ¿Un planetario? ¿Gemas y minerales? ¿O tal vez todo lo anterior? La ciencia incluye campos tan diversos como la astronomía, la biología, las ciencias de la computación, la geología, la lógica, la física, la química y las matemáticas (Figura 1.4). Sin embargo, aquellos campos de la ciencia relacionados con el mundo físico y sus fenómenos y procesos se consideran ciencias naturales. Por lo tanto, un museo de ciencias naturales puede contener cualquiera de los elementos enumerados anteriormente.

Sin embargo, no hay un acuerdo completo a la hora de definir qué incluyen las ciencias naturales. Para algunos expertos, las ciencias naturales son la astronomía, la biología, la química, las ciencias de la tierra y la física. Otros académicos optan por dividir las ciencias naturales en ciencias de la vida, que estudian los seres vivos e incluyen la biología, y las ciencias físicas, que estudian la materia inerte e incluyen la astronomía, la geología, la física y la química. Algunas disciplinas como la biofísica y la bioquímica se basan en las ciencias físicas y de la vida y son interdisciplinarias. Las ciencias naturales a veces se denominan "ciencia dura" porque se basan en el uso de datos cuantitativos. Las ciencias sociales que estudian la sociedad y el comportamiento humano tienen más probabilidades de utilizar evaluaciones cualitativas para impulsar investigaciones y hallazgos.

No es sorprendente que la ciencia natural de la biología tenga muchas ramas o subdisciplinas. Los biólogos celulares estudian la estructura y función de las células, mientras que los biólogos que estudian anatomía investigan la estructura de un organismo completo. Los biólogos que estudian fisiología, sin embargo, se centran en el funcionamiento interno de un organismo. Algunas áreas de la biología se enfocan solo en tipos particulares de seres vivos. Por ejemplo, los botánicos exploran las plantas, mientras que los zoólogos se especializan en animales.

Razonamiento científico

Una cosa es común a todas las formas de ciencia: un objetivo final "saber". La curiosidad y la indagación son las fuerzas impulsoras del desarrollo de la ciencia. Los científicos buscan comprender el mundo y la forma en que opera. Para hacer esto, utilizan dos métodos de pensamiento lógico: razonamiento inductivo y razonamiento deductivo.

El razonamiento inductivo es una forma de pensamiento lógico que utiliza observaciones relacionadas para llegar a una conclusión general. Este tipo de razonamiento es común en la ciencia descriptiva. Un científico de la vida, como un biólogo, hace observaciones y las registra. Estos datos pueden ser cualitativos o cuantitativos, y los datos sin procesar se pueden complementar con dibujos, imágenes, fotografías o videos. A partir de muchas observaciones, el científico puede inferir conclusiones (inducciones) basadas en la evidencia. El razonamiento inductivo implica formular generalizaciones inferidas de una observación cuidadosa y el análisis de una gran cantidad de datos. Los estudios cerebrales proporcionan un ejemplo. En este tipo de investigación, se observan muchos cerebros vivos mientras las personas realizan una actividad específica, como ver imágenes de alimentos. La parte del cerebro que "se ilumina" durante esta actividad se predice entonces que es la parte que controla la respuesta al estímulo seleccionado, en este caso, imágenes de alimentos. La "iluminación" de las diversas áreas del cerebro es causada por la absorción excesiva de derivados radiactivos del azúcar por las áreas activas del cerebro. El aumento resultante de radiactividad se observa mediante un escáner. Luego, los investigadores pueden estimular esa parte del cerebro para ver si se obtienen respuestas similares.

El razonamiento deductivo o la deducción es el tipo de lógica que se utiliza en la ciencia basada en hipótesis. En la razón deductiva, el patrón de pensamiento se mueve en la dirección opuesta en comparación con el razonamiento inductivo. El razonamiento deductivo es una forma de pensamiento lógico que utiliza un principio o ley general para predecir resultados específicos. A partir de esos principios generales, un científico puede deducir y predecir los resultados específicos que serían válidos siempre que los principios generales sean válidos. Los estudios sobre cambio climático pueden ilustrar este tipo de razonamiento. Por ejemplo, los científicos pueden predecir que si el clima se vuelve más cálido en una región en particular, entonces la distribución de plantas y animales debería cambiar. Estas predicciones se han hecho y probado, y se han encontrado muchos de estos cambios, como la modificación de áreas cultivables para la agricultura, con cambios basados ​​en promedios de temperatura.

Ambos tipos de pensamiento lógico están relacionados con las dos vías principales del estudio científico: ciencia descriptiva y ciencia basada en hipótesis. La ciencia descriptiva (o de descubrimiento), que generalmente es inductiva, tiene como objetivo observar, explorar y descubrir, mientras que la ciencia basada en hipótesis, que generalmente es deductiva, comienza con una pregunta o problema específico y una respuesta o solución potencial que puede ser probada. El límite entre estas dos formas de estudio a menudo se difumina y la mayoría de los esfuerzos científicos combinan ambos enfoques. El límite difuso se hace evidente cuando se piensa en la facilidad con la que la observación puede conducir a preguntas específicas. Por ejemplo, un caballero en la década de 1940 observó que las semillas de las rebabas que se pegaban a su ropa y al pelaje de su perro tenían una estructura de gancho diminuta. En una inspección más cercana, descubrió que el dispositivo de agarre de las rebabas era más confiable que una cremallera. Con el tiempo desarrolló una empresa y produjo el cierre de velcro que se usa a menudo en zapatillas sin cordones y tirantes deportivos. La ciencia descriptiva y la ciencia basada en hipótesis están en continuo diálogo.

El método científico

Los biólogos estudian el mundo viviente planteando preguntas sobre él y buscando respuestas basadas en la ciencia. Este enfoque también es común a otras ciencias y, a menudo, se lo denomina método científico. El método científico se utilizó incluso en la antigüedad, pero fue documentado por primera vez por Sir Francis Bacon de Inglaterra (1561-1626) (Figura 1.5), quien estableció métodos inductivos para la investigación científica. El método científico no es utilizado exclusivamente por biólogos, pero puede aplicarse a casi todos los campos de estudio como un método lógico y racional de resolución de problemas.

El proceso científico generalmente comienza con una observación (a menudo un problema que debe resolverse) que conduce a una pregunta. Pensemos en un problema simple que comienza con una observación y aplicamos el método científico para resolver el problema. Un lunes por la mañana, un estudiante llega a clase y rápidamente descubre que el aula hace demasiado calor. Esa es una observación que también describe un problema: el aula hace demasiado calor. Luego, el estudiante hace una pregunta: "¿Por qué el salón de clases es tan cálido?"

Proponer una hipótesis

Recuerde que una hipótesis es una explicación sugerida que puede probarse. Para resolver un problema, se pueden proponer varias hipótesis. Por ejemplo, una hipótesis podría ser: "El aula está caliente porque nadie encendió el aire acondicionado". Pero podría haber otras respuestas a la pregunta y, por lo tanto, se pueden proponer otras hipótesis. Una segunda hipótesis podría ser: "El aula está caliente porque hay un corte de energía y, por lo tanto, el aire acondicionado no funciona".

Una vez que se ha seleccionado una hipótesis, el estudiante puede hacer una predicción. Una predicción es similar a una hipótesis, pero normalmente tiene el formato “Si. . . luego . . . . " Por ejemplo, la predicción de la primera hipótesis podría ser "Si el alumno enciende el aire acondicionado, luego el aula ya no estará demasiado caliente ".

Probando una hipótesis

Una hipótesis válida debe ser comprobable. También debe ser falsable, lo que significa que puede ser refutado por resultados experimentales. Es importante destacar que la ciencia no pretende "probar" nada porque los conocimientos científicos siempre están sujetos a modificaciones con más información. Este paso, la apertura a refutar ideas, es lo que distingue a las ciencias de las no ciencias. La presencia de lo sobrenatural, por ejemplo, no es comprobable ni falsable. Para probar una hipótesis, un investigador realizará uno o más experimentos diseñados para eliminar una o más de las hipótesis. Cada experimento tendrá una o más variables y uno o más controles. Una variable es cualquier parte del experimento que puede variar o cambiar durante el experimento.El grupo de control contiene todas las características del grupo experimental, excepto que no se le da la manipulación sobre la que se hipotetiza. Por lo tanto, si los resultados del grupo experimental difieren de los del grupo de control, la diferencia debe deberse a la manipulación hipotética, más que a algún factor externo. Busque las variables y los controles en los ejemplos siguientes. Para probar la primera hipótesis, el estudiante averiguaría si el aire acondicionado está encendido. Si el aire acondicionado está encendido pero no funciona, debería haber otra razón y esta hipótesis debería rechazarse. Para probar la segunda hipótesis, el alumno podría comprobar si las luces del aula funcionan. Si es así, no hay corte de energía y esta hipótesis debe rechazarse. Cada hipótesis debe probarse mediante la realización de experimentos apropiados. Tenga en cuenta que rechazar una hipótesis no determina si las otras hipótesis pueden aceptarse o no, simplemente elimina una hipótesis que no es válida (consulte esta figura). Usando el método científico, se rechazan las hipótesis que son inconsistentes con los datos experimentales.

Si bien este ejemplo de "aula cálida" se basa en resultados de observación, otras hipótesis y experimentos pueden tener controles más claros. Por ejemplo, un estudiante puede asistir a clase el lunes y darse cuenta de que tiene dificultades para concentrarse en la conferencia. Una observación para explicar este hecho podría ser: "Cuando desayuno antes de clase, puedo prestar más atención". Luego, el estudiante podría diseñar un experimento con un control para probar esta hipótesis.

En la ciencia basada en hipótesis, los resultados específicos se predicen a partir de una premisa general. Este tipo de razonamiento se llama razonamiento deductivo: la deducción procede de lo general a lo particular. Pero también es posible lo contrario del proceso: a veces, los científicos llegan a una conclusión general a partir de una serie de observaciones específicas. Este tipo de razonamiento se denomina razonamiento inductivo y procede de lo particular a lo general. El razonamiento inductivo y deductivo se usa a menudo en conjunto para avanzar en el conocimiento científico (ver esta figura). En los últimos años se ha desarrollado un nuevo enfoque de prueba de hipótesis como resultado de un crecimiento exponencial de los datos depositados en varias bases de datos. Utilizando algoritmos informáticos y análisis estadísticos de datos en bases de datos, un nuevo campo de la denominada "investigación de datos" (también denominada investigación "in silico") proporciona nuevos métodos de análisis de datos y su interpretación. Esto aumentará la demanda de especialistas tanto en biología como en informática, una prometedora oportunidad profesional.

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Piénsalo

Casi todas las plantas usan agua, dióxido de carbono y energía del sol para producir azúcares. Piense en lo que sucedería con las plantas que no tienen luz solar como fuente de energía o suficiente agua. ¿Qué pasaría con los organismos que dependen de esas plantas para su propia supervivencia?

Haga una predicción sobre lo que les pasaría a los organismos que viven en una selva tropical si el 50% de sus árboles fueran destruidos. ¿Cómo probarías tu predicción?

Apoyo a los profesores

Utilice este ejemplo como modelo para hacer predicciones. Enfatice que no existe un esquema de método científico rígido. La ciencia activa es una combinación de observaciones y medidas. Ofrezca el ejemplo de la ecología donde el método científico convencional no siempre es aplicable porque los investigadores no siempre pueden establecer experimentos en un laboratorio y controlar todas las variables.

Respuestas posibles:

La destrucción de la selva tropical afecta a los árboles, a los animales que se alimentan de la vegetación, se refugian en los árboles y a los grandes depredadores que se alimentan de animales más pequeños. Además, debido a que los árboles afectan positivamente la lluvia a través de la evaporación masiva y la condensación del vapor de agua, la sequía sigue a la deforestación.

Diga a los estudiantes que un experimento similar a gran escala pudo haber ocurrido en el pasado y presente la siguiente actividad "¿Qué mató a los dinosaurios?"

Se pueden hacer algunas predicciones y observaciones posteriores pueden apoyar o refutar la predicción.

Pregunte, "¿qué mató a los dinosaurios?" Explique que muchos científicos apuntan a un asteroide masivo que se estrella en la península de Yucatán en México. Uno de los efectos fue la creación de nubes de humo y escombros que bloquearon el Sol, acabaron con muchas plantas y, en consecuencia, provocaron una extinción masiva. Como es común en la comunidad científica, muchos otros investigadores ofrecen explicaciones divergentes.

Visite este sitio para ver un buen ejemplo de la complejidad del método científico y el debate científico.

Conexión visual

En el siguiente ejemplo, el método científico se utiliza para resolver un problema cotidiano. Ordene los pasos del método científico (elementos numerados) con el proceso de resolución del problema cotidiano (elementos con letras). Según los resultados del experimento, ¿es correcta la hipótesis? Si es incorrecta, proponga algunas hipótesis alternativas.

Método científico Proceso de todos los días
1 Observación A Hay algún problema con la toma de corriente.
2 Pregunta B Si hay algún problema con el tomacorriente, mi cafetera tampoco funcionará cuando esté enchufada.
3 Hipótesis (respuesta) C Mi tostadora no tuesta mi pan.
4 Predicción D Enchufo mi cafetera al tomacorriente.
5 Experimentar mi Mi cafetera funciona.
6 Resultado F ¿Qué impide que funcione mi tostadora?
  1. La hipótesis original es correcta. Hay algún problema con la toma de corriente y, por lo tanto, la tostadora no funciona.
  2. La hipótesis original es incorrecta. La hipótesis alternativa incluye que la tostadora no estaba encendida.
  3. La hipótesis original es correcta. La cafetera y la tostadora no funcionan cuando están conectadas a la toma de corriente.
  4. La hipótesis original es incorrecta. La hipótesis alternativa incluye que tanto la cafetera como la tostadora se rompieron.

Conexión visual

  1. Todos los pájaros e insectos voladores tienen alas. Los pájaros y los insectos baten sus alas mientras se mueven por el aire. Por tanto, las alas permiten el vuelo.
  2. Los insectos generalmente sobreviven mejor a los inviernos suaves que a los duros. Por lo tanto, las plagas de insectos se volverán más problemáticas si aumentan las temperaturas globales.
  3. Los cromosomas, los portadores del ADN, se separan en células hijas durante la división celular. Por tanto, el ADN es el material genético.
  4. Los animales tan diversos como los insectos y los lobos exhiben un comportamiento social. Por tanto, el comportamiento social debe tener una ventaja evolutiva para los humanos.
  1. 1- Inductivo, 2- Deductivo, 3- Deductivo, 4- Inductivo
  2. 1- Deductivo, 2- Inductivo, 3- Deductivo, 4- Inductivo
  3. 1- Inductivo, 2- Deductivo, 3- Inductivo, 4- Deductivo
  4. 1- Inductivo, 2-Inductivo, 3- Inductivo, 4- Deductivo

El método científico puede parecer demasiado rígido y estructurado. Es importante tener en cuenta que, aunque los científicos a menudo siguen esta secuencia, existe flexibilidad. A veces, un experimento lleva a conclusiones que favorecen un cambio de enfoque, a menudo, un experimento trae preguntas científicas completamente nuevas al rompecabezas. Muchas veces, la ciencia no opera de manera lineal, sino que los científicos continuamente hacen inferencias y generalizaciones, encontrando patrones a medida que avanza su investigación. El razonamiento científico es más complejo de lo que sugiere el método científico por sí solo. Observe también que el método científico se puede aplicar para resolver problemas que no son necesariamente de naturaleza científica.

Dos tipos de ciencia: ciencia básica y ciencia aplicada

La comunidad científica ha estado debatiendo durante las últimas décadas sobre el valor de diferentes tipos de ciencia. ¿Es valioso dedicarse a la ciencia por el simple hecho de adquirir conocimiento, o el conocimiento científico solo tiene valor si podemos aplicarlo para resolver un problema específico o para mejorar nuestras vidas? Esta pregunta se centra en las diferencias entre dos tipos de ciencia: ciencia básica y ciencia aplicada.

La ciencia básica o ciencia "pura" busca expandir el conocimiento independientemente de la aplicación a corto plazo de ese conocimiento. No se centra en desarrollar un producto o un servicio de valor público o comercial inmediato. El objetivo inmediato de la ciencia básica es el conocimiento por el conocimiento, aunque esto no significa que, al final, no pueda resultar en una aplicación práctica.

Por el contrario, la ciencia aplicada o "tecnología" tiene como objetivo utilizar la ciencia para resolver problemas del mundo real, haciendo posible, por ejemplo, mejorar el rendimiento de un cultivo, encontrar una cura para una enfermedad en particular o salvar animales amenazados por un desastre natural. (Figura 1.8). En ciencia aplicada, el problema suele ser definido por el investigador.

Algunas personas pueden percibir la ciencia aplicada como "útil" y la ciencia básica como "inútil". Una pregunta que estas personas podrían plantear a un científico que defiende la adquisición de conocimientos sería: "¿Para qué?" Sin embargo, una mirada cuidadosa a la historia de la ciencia revela que el conocimiento básico ha dado lugar a muchas aplicaciones notables de gran valor. Muchos científicos piensan que una comprensión básica de la ciencia es necesaria antes de que se desarrolle una aplicación, por lo tanto, la ciencia aplicada se basa en los resultados generados a través de la ciencia básica. Otros científicos piensan que es hora de pasar de la ciencia básica y, en cambio, encontrar soluciones a problemas reales. Ambos enfoques son válidos. Es cierto que hay problemas que exigen atención inmediata, sin embargo, pocas soluciones se encontrarían sin la ayuda de la amplia base de conocimiento que se genera a través de la ciencia básica.

Un ejemplo de cómo la ciencia básica y la aplicada pueden trabajar juntas para resolver problemas prácticos ocurrió después de que el descubrimiento de la estructura del ADN condujo a la comprensión de los mecanismos moleculares que gobiernan la replicación del ADN. En nuestras células se encuentran hebras de ADN, únicas en cada ser humano, donde proporcionan las instrucciones necesarias para la vida. Durante la replicación del ADN, el ADN hace nuevas copias de sí mismo, poco antes de que una célula se divida. La comprensión de los mecanismos de la replicación del ADN permitió a los científicos desarrollar técnicas de laboratorio que ahora se utilizan para identificar enfermedades genéticas. Sin ciencia básica, es poco probable que exista ciencia aplicada.

Otro ejemplo del vínculo entre la investigación básica y aplicada es el Proyecto Genoma Humano, un estudio en el que se analizó y mapeó cada cromosoma humano para determinar la secuencia precisa de subunidades de ADN y la ubicación exacta de cada gen. (El gen es la unidad básica de la herencia representada por un segmento de ADN específico que codifica una molécula funcional). También se han estudiado otros organismos menos complejos como parte de este proyecto para comprender mejor los cromosomas humanos. El Proyecto Genoma Humano (Figura 1.9) se basó en una investigación básica realizada con organismos simples y, posteriormente, con el genoma humano. Finalmente, un objetivo final importante se convirtió en el uso de los datos para la investigación aplicada, la búsqueda de curas y diagnósticos tempranos de enfermedades relacionadas genéticamente.

Si bien los esfuerzos de investigación tanto en ciencia básica como en ciencia aplicada generalmente se planifican cuidadosamente, es importante tener en cuenta que algunos descubrimientos se realizan por casualidad, es decir, por medio de un accidente afortunado o una sorpresa afortunada. La penicilina se descubrió cuando el biólogo Alexander Fleming dejó accidentalmente una placa de Petri de Estafilococo bacterias abiertas. Un moho no deseado creció en el plato, matando las bacterias. El molde resultó ser Penicilliumy se descubrió un nuevo antibiótico. Incluso en el mundo altamente organizado de la ciencia, la suerte, cuando se combina con una mente observadora y curiosa, puede conducir a avances inesperados.

Informar el trabajo científico

Ya sea que la investigación científica sea ciencia básica o ciencia aplicada, los científicos deben compartir sus hallazgos para que otros investigadores puedan expandir y construir sobre sus descubrimientos. La colaboración con otros científicos, al planificar, realizar y analizar resultados, es importante para la investigación científica. Por esta razón, aspectos importantes del trabajo de un científico se comunican con sus pares y difunden los resultados a sus pares. Los científicos pueden compartir los resultados presentándolos en una reunión o conferencia científica, pero este enfoque solo puede llegar a unos pocos que están presentes. En cambio, la mayoría de los científicos presentan sus resultados en manuscritos revisados ​​por pares que se publican en revistas científicas. Los manuscritos revisados ​​por pares son artículos científicos que son revisados ​​por colegas científicos o pares. Estos colegas son personas calificadas, a menudo expertos en la misma área de investigación, que juzgan si el trabajo del científico es adecuado para su publicación. El proceso de revisión por pares ayuda a garantizar que la investigación descrita en un artículo científico o propuesta de subvención sea original, significativa, lógica y exhaustiva. Las propuestas de subvenciones, que son solicitudes de financiación de la investigación, también están sujetas a revisión por pares. Los científicos publican su trabajo para que otros científicos puedan reproducir sus experimentos en condiciones similares o diferentes para ampliar los hallazgos.

Un artículo científico es muy diferente a la escritura creativa. Aunque se requiere creatividad para diseñar experimentos, existen pautas fijas a la hora de presentar resultados científicos. Primero, la escritura científica debe ser breve, concisa y precisa. Un artículo científico debe ser conciso pero lo suficientemente detallado como para permitir que los compañeros reproduzcan los experimentos.

El artículo científico consta de varias secciones específicas: introducción, materiales y métodos, resultados y discusión. Esta estructura a veces se denomina formato "IMRaD". Por lo general, hay secciones de reconocimiento y referencia, así como un resumen (un resumen conciso) al comienzo del artículo. Puede haber secciones adicionales según el tipo de artículo y la revista donde se publicará, por ejemplo, algunos artículos de revisión requieren un esquema.

La introducción comienza con información de antecedentes breve, pero amplia, sobre lo que se conoce en el campo. Una buena introducción también da la razón de ser del trabajo, justifica el trabajo realizado y también menciona brevemente el final del trabajo, donde se presentará la hipótesis o pregunta de investigación que impulsa la investigación. La introducción se refiere al trabajo científico publicado por otros y, por lo tanto, requiere citas siguiendo el estilo de la revista. Usar el trabajo o las ideas de otros sin una cita adecuada se considera plagio.

La sección de materiales y métodos incluye una descripción completa y precisa de las sustancias utilizadas, y el método y las técnicas utilizadas por los investigadores para recopilar datos. La descripción debe ser lo suficientemente completa como para permitir que otro investigador repita el experimento y obtenga resultados similares, pero no tiene que ser detallada. Esta sección también incluirá información sobre cómo se realizaron las mediciones y qué tipos de cálculos y análisis estadísticos se utilizaron para examinar los datos sin procesar. Aunque la sección de materiales y métodos ofrece una descripción precisa de los experimentos, no los analiza.

Algunas revistas requieren una sección de resultados seguida de una sección de discusión, pero es más común combinar ambas. Si la revista no permite la combinación de ambas secciones, la sección de resultados simplemente narra los hallazgos sin ninguna interpretación adicional. Los resultados se presentan mediante tablas o gráficos, pero no se debe presentar información duplicada. En la sección de discusión, el investigador interpretará los resultados, describirá cómo las variables pueden estar relacionadas e intentará explicar las observaciones. Es indispensable realizar una búsqueda bibliográfica extensa para poner los resultados en el contexto de investigaciones científicas previamente publicadas. Por lo tanto, las citas adecuadas también se incluyen en esta sección.

Finalmente, la sección de conclusiones resume la importancia de los hallazgos experimentales. Si bien el artículo científico respondió casi con certeza a una o más preguntas científicas que se plantearon, cualquier buena investigación debería dar lugar a más preguntas. Por lo tanto, un artículo científico bien hecho deja las puertas abiertas para que el investigador y otros continúen y amplíen los hallazgos.

Los artículos de revisión no siguen el formato IMRAD porque no presentan hallazgos científicos originales o literatura primaria, sino que resumen y comentan hallazgos que se publicaron como literatura primaria y generalmente incluyen secciones de referencia extensas.


Fondo

La teoría que respalda la terapia psicodinámica se originó y se basa en la teoría psicoanalítica. Hay cuatro escuelas principales de teoría psicoanalítica, cada una de las cuales ha influido en la terapia psicodinámica. Las cuatro escuelas son: Freudiana, Psicología del ego, Relaciones de objeto y Psicología del yo.

La psicología freudiana se basa en las teorías formuladas por primera vez por Sigmund Freud a principios de este siglo y, a veces, se la denomina modelo pulsional o estructural. La esencia de la teoría de Freud es que las energías sexuales y agresivas que se originan en el identificación (o inconsciente) son modulados por el ego, que es un conjunto de funciones que modera entre el ello y la realidad externa. Los mecanismos de defensa son construcciones del ego que operan para minimizar el dolor y mantener el equilibrio psíquico. los superego, formado durante la latencia (entre los 5 años y la pubertad), opera para controlar los impulsos del id a través de la culpa (Messer y Warren, 1995).

La psicología del ego se deriva de la psicología freudiana. Sus defensores centran su trabajo en mejorar y mantener la función del ego de acuerdo con las demandas de la realidad. La psicología del ego enfatiza la capacidad del individuo para la defensa, la adaptación y la prueba de la realidad (Pine, 1990).

La psicología de las relaciones objetales fue articulada por primera vez por varios analistas británicos, entre ellos Melanie Klein, W.R.D. Fairbairn, D.W. Winnicott y Harry Guntrip. Según esta teoría, los seres humanos siempre se forman en relación con las personas significativas que los rodean. Nuestras luchas y metas en la vida se enfocan en mantener relaciones con los demás, mientras que al mismo tiempo nos diferenciamos de los demás. Las representaciones internas de uno mismo y de los demás adquiridas en la infancia se manifiestan más tarde en las relaciones adultas. Los individuos repiten viejas relaciones de objeto en un esfuerzo por dominarlas y liberarse de ellas (Messer y Warren, 1995).

Self Psychology fue fundada por Heinz Kohut, M.D., en Chicago durante la década de 1950. Kohut observó que el yo se refiere a la percepción que tiene una persona de su experiencia de sí mismo, incluida la presencia o falta de un sentido de autoestima. El yo se percibe en relación con el establecimiento de límites y las diferenciaciones del yo de los demás (o la falta de límites y diferenciaciones). "El poder explicativo de la nueva psicología del yo es en ninguna parte tan evidente como con respecto a las adicciones" (Blaine y Julius, 1977, p. Vii). Kohut postuló que las personas que padecen trastornos por abuso de sustancias también sufren de una debilidad en el núcleo de sus personalidades, un defecto en la formación del "yo". Al usuario le parece que las sustancias son capaces de curar el defecto central del yo.

[L] a ingestión de la droga le proporciona la autoestima que no posee.A través de la incorporación de la droga, se proporciona la sensación de ser aceptado y, por lo tanto, de tener confianza en sí mismo o crea la experiencia de estar fusionado con la fuente de poder que le da la sensación de ser fuerte y valioso (Blaine y Julius , 1977, págs. Vii-viii).

Cada una de las cuatro escuelas de teoría psicoanalítica presenta teorías discretas sobre la formación de la personalidad, la formación de la psicopatología y las técnicas de cambio para llevar a cabo la terapia y las indicaciones y contraindicaciones de la terapia. La terapia psicodinámica se distingue del psicoanálisis en varios aspectos, incluido el hecho de que la terapia psicodinámica no necesita incluir todas las técnicas analíticas y no la llevan a cabo analistas con formación psicoanalítica. La terapia psicodinámica también se lleva a cabo durante un período de tiempo más corto y con menos frecuencia que el psicoanálisis.

Varias de las formas breves de terapia psicodinámica se consideran menos apropiadas para su uso con personas con trastornos por abuso de sustancias, en parte porque sus percepciones alteradas dificultan la comprensión y la resolución de problemas. Sin embargo, muchos terapeutas psicodinámicos trabajan con clientes que abusan de sustancias, junto con programas tradicionales de tratamiento de drogas y alcohol o como único terapeuta para clientes con trastornos coexistentes, utilizando formas de terapia psicodinámica breve que se describen con más detalle a continuación.


Análisis de datos faltantes: cómo hacer que funcione en el mundo real

Esta revisión presenta un resumen práctico de la literatura sobre datos faltantes, que incluye un bosquejo de la teoría de datos faltantes y descripciones de los métodos de imputación múltiple (IM) y de máxima verosimilitud del modelo normal. Se discuten cuestiones prácticas del análisis de datos faltantes, en particular la inclusión de variables auxiliares para mejorar la potencia y reducir el sesgo. Se brindan soluciones para los desafíos de datos faltantes, como el manejo de datos longitudinales, categóricos y agrupados con MI de modelo normal, incluidas las interacciones en el modelo de datos faltantes y el manejo de un gran número de variables. La discusión sobre la deserción y la falta no ignorable enfatiza la necesidad de diagnósticos longitudinales y de reducir la incertidumbre sobre el mecanismo de datos faltantes bajo desgaste. Las estrategias sugeridas para reducir el sesgo de deserción incluyen el uso de variables auxiliares, la recopilación de datos de seguimiento sobre una muestra de los que inicialmente faltaron y la recopilación de datos sobre la intención de abandonar. Se dan sugerencias para seguir adelante con la investigación sobre los datos faltantes y el desgaste.


Diseño explicativo secuencial

El enfoque explicativo secuencial se caracteriza por dos fases distintas: una fase inicial de recopilación y análisis de datos cuantitativos seguida de una segunda fase de recopilación y análisis de datos cualitativos (ver Figura 1A). Los hallazgos de ambas fases se integran durante la etapa de interpretación de datos. El objetivo general de este enfoque es explicar con más detalle el fenómeno en estudio de forma cualitativa o explorar los hallazgos del estudio cuantitativo con mayor profundidad (Tashakkori y Teddlie, 2010). Dada la naturaleza secuencial de la recopilación y el análisis de datos, una pregunta de investigación fundamental en un estudio que utiliza este diseño es: "¿De qué manera los hallazgos cualitativos explican los resultados cuantitativos?" (Creswell et al., 2003). A menudo, la fase cuantitativa inicial tiene mayor prioridad que la segunda fase cualitativa. En la etapa de interpretación, los resultados de los datos cualitativos a menudo proporcionan una mejor comprensión del problema de investigación que simplemente utilizar el estudio cuantitativo solo. Como tal, los hallazgos en el estudio cuantitativo con frecuencia guían la formación de preguntas de investigación abordadas en la fase cualitativa (Creswell et al., 2003), por ejemplo, ayudando a formular preguntas de seguimiento apropiadas para hacer durante las entrevistas individuales o de grupos focales. Los siguientes ejemplos de la literatura existente ilustran cómo se ha utilizado este diseño en el campo BER.

En un estudio de intervención con un diseño explicativo secuencial de dos fases descrito abiertamente, Buchwitz et al. (2012) evaluaron la eficacia del Programa de becarios de biología de la Universidad de Washington, un curso de pregrado que introdujo a los estudiantes de biología entrantes al rigor que se espera de los estudiantes de biociencias y los ayudó en su desarrollo como estudiantes de ciencias. El programa enfatizó el desarrollo de habilidades de proceso (es decir, análisis de datos, diseño experimental y comunicación científica) y proporcionó instrucción complementaria para aquellos inscritos en cursos de introducción a la biología. Para evaluar la efectividad del programa, los autores utilizaron inicialmente un análisis de regresión lineal no jerárquico con seis variables explicativas que incluyen datos de ingreso a la universidad (promedio de calificaciones de la escuela secundaria y puntajes de la Prueba de Aptitud Escolar), factores relacionados con la universidad (por ejemplo, económicamente desfavorecidos y primeros). generación del estado de estudiante universitario), datos relacionados con el programa (por ejemplo, participación en proyectos) y desempeño posterior en cursos de introducción a la biología. El análisis mostró que la participación en el Programa de becarios de biología se asoció con calificaciones más altas en dos cursos de biología de entrada posteriores en varios trimestres e instructores. Para comprender mejor cómo La participación en el Programa de becarios de biología puede facilitar el cambio, los autores pidieron a dos revisores externos que realizaran un estudio de grupo focal con los participantes del programa. Su objetivo era recopilar información de los participantes de forma retrospectiva (2 a 4 años después de su participación en el programa) sobre sus experiencias de aprendizaje dentro y fuera del programa y cómo esas experiencias reflejaban las metas del programa. Las respuestas de los estudiantes en el estudio del grupo focal se utilizaron para generar temas y ayudar a explicar los resultados cuantitativos. Se describió en detalle la forma en que se recopilaron y analizaron los datos cuantitativos y cualitativos. Los autores justificaron el uso de este diseño afirmando: "Un enfoque de métodos mixtos con evaluaciones cuantitativas y cualitativas complementarias proporciona un medio para abordar la pregunta [de su investigación] y capturar más plenamente la riqueza del aprendizaje de las personas" (p. 274) .

En un estudio similar, Fulop y Tanner (2012) administraron evaluaciones escritas a 339 estudiantes de secundaria en un distrito escolar urbano y posteriormente entrevistaron a 15 de los estudiantes. El objetivo de este estudio secuencial de dos fases fue examinar las concepciones de los estudiantes de secundaria sobre la base biológica del aprendizaje. Para abordar su problema de investigación, utilizaron dos preguntas para guiar su estudio: 1) “Después de [su] educación obligatoria en biología, ¿cómo conceptualizan el aprendizaje los estudiantes de secundaria?” Y 2) “¿Hasta qué punto los estudiantes de secundaria tienen una marco para conceptualizar el aprendizaje? " Los autores utilizaron análisis estadístico (análisis cuantitativo post hoc y cuantificación de ítems abiertos) para calificar la evaluación escrita y utilizaron análisis temáticos para interpretar los datos cualitativos. Aunque el diseño particular del modelo explicativo secuencial no se menciona en el artículo, los autores dejan en claro que utilizaron un enfoque de métodos mixtos y mencionan en particular cómo se utilizaron las entrevistas individuales con un subconjunto de estudiantes extraídos de la población de estudio más grande para Explore más a fondo cómo piensan los estudiantes individuales sobre el aprendizaje y el cerebro. Al sacar sus conclusiones sobre la conceptualización de los estudiantes de la base biológica del aprendizaje, los autores integraron el análisis de los datos cuantitativos y cualitativos. Por ejemplo, sobre la base de la evaluación escrita, los autores concluyeron que el 75% de los participantes del estudio demostraron un marco no biológico para el aprendizaje, pero también determinaron que el 67% mostró conceptos erróneos sobre la base biológica del aprendizaje durante las entrevistas.


Temas e ideas para el artículo de investigación sobre ética

1. Relativismo moral en un mundo globalizado

Los conceptos del relativismo moral se ocupan de la diversidad de principios éticos resultantes de una diversidad de culturas. Al investigar este tema, puede hacer referencia a las ideas del relativismo moral normativo sobre la tolerancia de los valores de otras culturas, incluso en caso de que contradigan los estándares ampliamente aceptados. Además, será interesante discutir estas ideas en el marco de la globalización, revisando los ejemplos de tolerancia internacional.

2. El papel de la ética aplicada en el mundo contemporáneo

Dado que la Ética Aplicada se involucra en la investigación y el análisis de los temas controvertidos, como el aborto, la pena capital y algunos otros, es de vital importancia analizar los antecedentes de este enfoque, así como su lugar en el mundo contemporáneo. Es decir, puede investigar los principios críticos que impulsan a los teóricos que trabajan en esta dirección, así como la importante contribución de la ética aplicada al estudio práctico de los dilemas modernos.

3. La contribución de William Ockham al desarrollo del voluntariado

Para comprender mejor las ideas de la teoría del mandato divino o el voluntarismo, es razonable investigar la vida y obra de William Ockham, el proponente de esta teoría. Aunque existe una lista de principios de voluntarismo ampliamente conocidos, puede investigar cuáles de ellos han aparecido gracias a la contribución de William Ockham y sacar una conclusión sobre la importancia de las ideas expresadas por él, especialmente en relación con los otros autores.

4. El escepticismo como alternativa a la naturaleza divina de la ética

Aunque los escépticos reconocen los valores morales, rechazan la naturaleza divina de la ética o, en otras palabras, las ideas del voluntarismo. En cambio, insisten en el fundamento humano de la moralidad. Puede seguir adelante e investigar el escepticismo moral en relación con sus diferencias con la teoría del mandato divino.

5. Las diferencias y similitudes entre la moralidad masculina y femenina

Dado que las cuestiones de género son de gran importancia en el mundo contemporáneo, será razonable investigar y comparar los valores morales masculinos y femeninos. Para completar esta tarea, puede analizar los artículos académicos que contienen encuestas y experimentos para averiguar cómo difieren esos valores, basándose en datos cuantitativos. Además, puede emplear conocimientos teóricos y teorías éticas universales para explicar los resultados de la primera parte de la investigación.

6. Los fundamentos de la justificación consecuencialista

El consecuencialismo se encuentra entre los enfoques éticos más discutidos debido a su definición de moralidad. Es decir, establece que la moralidad está determinada por los resultados de la acción. En esta investigación, puede entrar en detalles de este enfoque, así como revisar el ejemplo de la aplicación del consecuencialismo tomado de la vida real.

7. Aspectos contradictorios del principio de legalidad

El principio de legalidad se encuentra entre los principios básicos de la ética, que establecen que no se debe violar la ley para actuar éticamente. Investigue este principio y discuta, proporcionando ejemplos del mundo real, y cómo puede contradecir otras ideas esenciales de la ética, como el principio de beneficio personal o el principio de paternalismo.

8. La legalidad de la prostitución

La cuestión de si la prostitución debe ser reconocida como legal es duradera, pero aún no está resuelta. La razón es la existencia de valores pluralistas y enfoques éticos contradictorios. Investiga las dos teorías éticas que justifican y refutan la legalidad de la prostitución, y revela cuál tiene más defensores. Para realizar esta investigación de manera adecuada, puede utilizar la literatura académica para proporcionar datos relevantes sobre dos enfoques, así como otras fuentes para obtener una idea de la cuestión de qué teoría es más prometedora.

9. Estado obligatorio de vacunación

Los programas de inmunización se vuelven cada vez más populares en el mundo contemporáneo, sin dejar de ser criticados activamente por quienes sostienen que la vacunación obligatoria viola el principio de autonomía. Puede investigar diferentes enfoques éticos sobre este tema, incluido el mencionado anteriormente, y después de compararlos con los hechos del mundo real, averiguar las conclusiones relevantes con respecto a qué teoría debe aceptarse universalmente.

10. Seguridad nacional frente a privacidad individual: un enfoque ético

Esta investigación debe centrarse en las controversias que surgen cuando se intenta combinar los objetivos de seguridad nacional y el derecho individual a la privacidad. Puedes estudiar diferentes interpretaciones éticas de este tema para encontrar la más conveniente. Además, resaltar qué situaciones requieren tener en cuenta los intereses individuales sobre la seguridad nacional y viceversa. Para ello, puede revisar el caso del mundo real que muestra el proceso de equilibrio entre los intereses nacionales e individuales.

11. Enfoque utilitario del control de la población

Utilice la contribución del utilitarismo para investigar el tema del control de la población. Si bien la no injerencia en relación con el tema de la población en constante crecimiento protege el derecho de las personas a decidir por su cuenta el tamaño de sus familias, crea amenazas importantes para las generaciones futuras, como los desafíos relacionados con la superpoblación. Usando el enfoque utilitario, asegúrese de investigar las ventajas y costos del control de la población para averiguar la posición de los partidarios de esta teoría con respecto a este asunto.

12. Interpretación utilitaria del conflicto armado

En esta investigación, parece razonable incluir tanto partes teóricas como aplicadas. Es decir, después de investigar las ideas principales del utilitarismo, puede estudiar cómo se aplican a la cuestión de los conflictos armados y ejemplos bien conocidos de tales conflictos. Además, puede cubrir la apariencia del terrorismo, incluidos los casos del mundo real, y concluir si se puede justificar éticamente.


Spencer y el mundo laboral más amplio

Los aspectos del trabajo y el empleo que inciden en las actividades profesionales, en particular los sindicatos, las condiciones laborales en general y el trabajo no remunerado, llamaron la atención de Spencer. Sus comentarios críticos se derivan de su principio de igualdad de libertad (justicia). Los sindicatos pueden recurrir a la coacción para exigir obediencia a sus miembros y obstruir las prácticas de trabajo a destajo (Spencer, 1910, ii, p. 279 & # x02013281 Offer, 2010), y en su nombre los huelguistas habían recurrido a la violencia y, por lo tanto, a la injusticia contra los empleadores ( Spencer, 1910, ii, p. 294 & # x0201396). Sin embargo, la justicia también es un arma del lado de los sindicatos. & # x0201C A juzgar por su conducta dura y cruel en el pasado & # x0201D Spencer escribe, & # x0201Cit es tolerable la certeza de que los empleadores ahora no pueden hacer cosas injustas que ellos harían & # x0201D (Spencer, 1896, p. 542) . Claramente relacionadas con los salarios y la salud en el trabajo, estas son observaciones que rara vez se atribuyen a Spencer: Wiltshire, por ejemplo, lo acusó de & # x0201Cinveterate hostility & # x0201D a los sindicatos (Wiltshire, 1978, p. 141161).

Sobre algunas condiciones generales de trabajo, la condena de Spencer es inequívoca (como señaló Peel, 1971, p. 216). Los avances en maquinaria en las fábricas & # x0201C han resultado extremadamente perjudiciales & # x0201D en los aspectos mentales y físicos para la salud de los operarios (Spencer, 1896, p. 515). El trabajador asalariado del molino puede ejemplificar el trabajo libre, pero & # x0201C esta libertad equivale en la práctica a poco más que la capacidad de intercambiar una esclavitud por otra & # x0201D & # x02026. & # x0201C La coacción de las circunstancias a menudo pesa más sobre él que la coacción de un amo sobre uno en servidumbre & # x0201D (Spencer, 1896, p. 516. Spencer & # x00027s recelos sobre el trabajo asalariado y la injusticia, y su apoyo al sindicalismo , reciba más información en Weinstein, 1998, p. 201 & # x02013207).

Spencer era muy consciente de que, en la interacción social ordinaria, había mucha actividad que mostraba el & # x0201C sentimiento de compañerismo & # x0201D, que era parte integral de la vida social, en contraposición a la perspectiva del & # x0201individualismoatómico & # x0201D del cual, como se ha señalado antes, algunos críticos lo han acusado:

Siempre cada uno puede continuar fomentando el bienestar de los demás alejándose de los males que no pueden ver, y ayudando en sus acciones de formas desconocidas para ellos o, dicho por el contrario, cada uno puede tener, por así decirlo, ojos y oídos suplementarios en otros. personas, que perciben para él cosas que él mismo no puede percibir: perfeccionando así su vida en numerosos detalles, completando sus ajustes a las acciones ambientales (Spencer, 1910, p. i, 254).

Además, captó para sus lectores con algún detalle comprensivo la intrincada dinámica de & # x0201C beneficencia privada & # x0201D o cuidado informal, que surge cuando las familias o vecinos se comprometen a atender o cuidar a familiares o conocidos enfermos o frágiles. La beneficencia privada tenía cualidades morales que la hacían preferible a la beneficencia estatal, pero le inquietaban las desproporcionadas cargas de cuidado que realizaban las mujeres y las restringidas oportunidades que siguieron (sobre Spencer sobre este aspecto, ver Offer, 1999). Los comentarios de Spencer & # x00027s sobre el trabajo no remunerado giran alrededor de & # x0201Cbeneficence & # x0201D en el Principios de ética. La beneficencia es altruismo por encima de las demandas de la & # x0201Cjusticia & # x0201D Spencer & # x00027s La preocupación por la & # x0201Cbeneficencia & # x0201D en contra de la & # x0201Cjusticia & # x0201D y sus demandas aquí significaban que él continuaba una tradición familiar desde La teoría de los sentimientos morales por Adam Smith 16.

La voluntariedad en forma de organizaciones voluntarias se ajustaba a las ideas de Spencer sobre el desarrollo social. Dio la bienvenida a la acción voluntaria organizada pero espontánea (la & # x0201C beneficencia providente & # x0201D) que se produjo cuando personas comunes, que habían adquirido conocimientos quirúrgicos y médicos, intervinieron para brindar ayuda a los enfermos antes de la llegada de la ayuda profesional (Spencer, 1910, pág. ii, pág.361). Hiskes (1983) rastrea el tratamiento de la idea de Spencer & # x00027s de los individuos sociales y su idea liberal de comunidad desde su época, criticando algunas fuentes libertarias, incluyendo a Robert Nozich & # x00027s Anarquía, estado y utopía (1974), por ignorar las actitudes y motivaciones altruistas de las personas en la vida social que Spencer había descrito en detalle. Además, la familiaridad de Spencer con La historia de la cooperación en Inglaterra de 1875 por G J Holyoake y El movimiento cooperativo en Gran Bretaña de 1891 de Beatrice Potter hizo que tuviera una disposición amable hacia las empresas cooperativas organizadas en la producción: estábamos siendo testigos del & # x0201Cgerm de una organización en expansión & # x0201D (1896, p. 564) 17.

Cualquier discusión sobre Spencer y el mundo laboral más amplio debe considerar al menos brevemente la referencia de Spencer a un & # x0201Ctercero & # x0201D tipo de sociedad más allá de su distinción entre & # x0201Cmilitante & # x0201D e industrial & # x00027 tipos de sociedades. En la primera y siguientes ediciones del primer volumen de la Principio de sociología (Spencer, 1876) predijo que cuando la forma industrial esté más desarrollada, las sociedades utilizarán los resultados no exclusivamente para el engrandecimiento material, sino también para llevar a cabo & # x0201Actividades superiores & # x0201D.El nuevo tipo está indicado por & # x0201C Inversión de la creencia de que la vida es para el trabajo en la creencia de que el trabajo es para la vida & # x0201D (Spencer, 1893, p. 563). Los cambios esperados son & # x0201C la multiplicación de instituciones y aparatos para la cultura intelectual y estética & # x0201D (Spencer, 1893, p. 563). En 1882, el tercer tipo se convirtió en el tema de su discurso pronunciado en Nueva York, advirtiendo a su audiencia de la esterilidad de una obsesión por el trabajo (Spencer, 1904 Shapin, 2007 Werth, 2009, ii, p. 387 & # x02013409). Una vez más, es significativo que Spencer frunció el ceño laissez-faire sin fronteras.


En teoría, siempre podríamos escribir en mayúscula & # x0201cNormal & # x0201d para enfatizar su función como el nombre de una distribución, no como una referencia a & # x0201cnormal & # x0201d, que significa habitual o típica. Sin embargo, la mayoría de los textos no se molestan y nosotros tampoco.

Un apéndice útil: Cuatro DE capturan el rango de la mayoría de los valores de datos (aquí, formalmente 95%), resulta que esto es casualmente cierto para la distribución de la mayoría de las variables de la vida real (es decir, no solo las que están distribuidas normalmente). La mayoría (pero no todos) de los valores abarcarán un rango de aproximadamente cuatro DE.

Por ejemplo, en muchos casos, se sabe que los valores de los datos están compuestos únicamente por valores no negativos. En ese caso, si el coeficiente de variación (SD / media) es mayor que & # x0223c0.6, esto indicaría que la distribución está sesgada a la derecha.

De hecho, los datos del Panel B se generaron a partir de una distribución normal. Sin embargo, puede ver que la distribución de la muestra no será necesariamente perfectamente simétrica y con forma de campana, aunque es cercana. También tenga en cuenta que el hecho de que la distribución en el Panel A sea bimodal no implica que los métodos estadísticos clásicos sean inaplicables. De hecho, un estudio de simulación basado en esos datos mostró que la distribución de la media de la muestra era de hecho muy cercana a la normal, por lo que un intervalo de confianza o prueba habitual basado en t sería válido. Esto es así debido al gran tamaño de la muestra y es una consecuencia predecible del teorema del límite central (ver la Sección 2 para una discusión más detallada).

Observamos que la fórmula SE que se muestra aquí es para el SE de una media de una muestra aleatoria. Cambiar el diseño de la muestra (por ejemplo, usar un muestreo estratificado) o elegir una estadística diferente requiere el uso de una fórmula diferente.

Nuestra simulación tenía solo diez muestras aleatorias de tamaño seis. Si hubiéramos utilizado un número mucho mayor de ensayos (por ejemplo, 100 en lugar de 10), estos dos valores habrían estado mucho más cerca el uno del otro.

Este cálculo (dos veces el SE) a veces se denomina margen de error para el IC.

De hecho, dada la ubicuidad de & # x0201c95% & # x0201d como una opción habitual para el nivel de confianza, y aplicando el concepto en la nota al pie 2, se puede construir un CI rápido y sucio & # x0201c bastante seguro & # x0201d (PDS) mediante utilizando 2 veces el SE como margen de error. Esto coincidirá aproximadamente con un IC del 95% en muchas circunstancias, siempre que el tamaño de la muestra no sea pequeño.

El requisito de normalidad en el contexto de varias pruebas se discutirá en secciones posteriores.

Aquí significa una prueba estadística donde el valor de corte o & # x0201calpha nivel & # x0201d (& # x003b1) es 0.05.

REAL ACADEMIA DE BELLAS ARTES. Fisher, un gigante en el campo de la estadística, eligió este valor como significativo para los experimentos agrícolas con los que trabajó en la década de 1920.

Aunque uno de nosotros está a favor de 0,056, ya que coincide con su edad (módulo a factor de 1000).

El término & # x0201c estadísticamente significativo & # x0201d, cuando se aplica a los resultados de una prueba estadística para una diferencia entre dos medias, implica solo que es plausible que la diferencia observada (es decir, la diferencia que surge de los datos) probablemente representa una diferencia. eso es real. No implica que la diferencia sea & # x0201cbiológicamente significativa & # x0201d (es decir, importante). Una frase mejor sería & # x0201c estadísticamente plausible & # x0201d o quizás & # x0201c estadísticamente compatible & # x0201d. Desafortunadamente, & # x0201c estadísticamente significativo & # x0201d (en uso a menudo abreviado a solo & # x0201csignificant & # x0201d) está tan arraigado que es poco probable que podamos desbancarlo. Sin embargo, vale la pena intentarlo. Únase a nosotros, ¿no?

Cuando William Gossett presentó la prueba, fue en el contexto de su trabajo para Guinness Brewery. Para evitar la difusión de secretos comerciales y / o ocultar el hecho de que empleaban a estadísticos, la empresa en ese momento había prohibido la publicación de cualquier artículo por parte de sus empleados. A Gossett se le permitió una excepción, pero los altos mandos insistieron en que usara un seudónimo. Eligió el improbable apodo & # x0201cStudent & # x0201d.

Estos se miden por el número de píxeles que muestran fluorescencia en un área de visualización de un tamaño específico. Usaremos & # x0201cbillones de píxeles & # x0201d como nuestra unidad de medida.

Más exactamente, es la distribución de las poblaciones subyacentes lo que realmente nos preocupa, aunque esto generalmente solo se puede inferir a partir de los datos de la muestra.

Para conjuntos de datos con distribuciones que son perfectamente simétricas, la asimetría será cero. En este caso, la media y la mediana del conjunto de datos son idénticas. Para distribuciones sesgadas a la izquierda, la media es menor que la mediana y la asimetría será un número negativo. Para distribuciones sesgadas a la derecha, la media es mayor que la mediana y la asimetría será un número positivo.

La curtosis describe la forma o & # x0201cpeakedness & # x0201d del conjunto de datos. En el caso de una distribución normal, este número es cero. Las distribuciones con picos relativamente agudos y colas largas tendrán un valor de curtosis positivo, mientras que las distribuciones con picos relativamente planos y colas cortas tendrán un valor de curtosis negativo.

A cuadrado (A2) se refiere a un valor numérico producido por la prueba de normalidad de Anderson-Darling. En última instancia, la prueba genera un valor P aproximado donde la hipótesis nula es que los datos se derivan de una población que es normal. En el caso de los datos de la Figura 5, la conclusión es que hay & # x0003c 0.5% de probabilidad de que los datos de la muestra se deriven de una población normal. La conclusión de no normalidad también se puede llegar de manera informal mediante una inspección visual de los histogramas. La prueba de Anderson-Darling no indica si las estadísticas de prueba generadas por los datos de muestra serán suficientemente normales.

La lista es larga, pero incluye coeficientes en modelos de regresión y proporciones binomiales estimadas (y diferencias en proporciones de dos muestras independientes). Para obtener una ilustración de este fenómeno para las proporciones, consulte la Figura 12 y su discusión.

En realidad, existen muchos teoremas de límite central, cada uno con la misma conclusión: prevalece la normalidad para la distribución del estadístico en consideración. ¿Por qué muchos? Esto es así principalmente porque los detalles de la demostración del teorema dependen del contexto estadístico particular.

Y, como todos sabemos, el buen juicio proviene de la experiencia y la experiencia proviene del mal juicio.

Razones de significado basadas en experiencias previas.

También vea la discusión sobre los tamaños de muestra (Sección 2.7) y la Sección 5 para una discusión más completa de los temas relacionados con las transferencias Western.

Esto se debe a una & # x0201 garra de gravedad & # x0201d estadística llamada Teorema del límite central: a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la distribución de la media muestral (es decir, la distribución que obtendría si repitiera el estudio ad infinitum) se vuelve más y más como una distribución normal.

Estimado a partir de los datos nuevamente, esto también se llama SEDM.

Por el contrario, con datos de tamaños de muestra que no sean demasiado pequeños, puede preguntar si (los datos y, por lo tanto, la población de donde provienen) son lo suficientemente normales. Juzgar esto requiere experiencia, pero, en esencia, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menos normal puede ser la distribución sin causar mucha preocupación.

Esta discusión asume que la hipótesis nula (de ninguna diferencia) es verdadera en todos los casos.

Observe que este es el valor crítico de Bonferroni con el que se compararían todos los valores P.

Si la hipótesis nula es cierta, los valores P son valores aleatorios, distribuidos uniformemente entre 0 y 1.

El nombre es un poco desafortunado porque todas las estadísticas se dedican a analizar la varianza y atribuirla a fuentes aleatorias o ciertos efectos modelados.

Estos se denominan en la lengua vernácula oficial de ANOVA como grupos de tratamiento.

Esto es cierto suponiendo que ninguno sea real.

Las pruebas que demuestran esto abundan en Internet.

Aunque esto pueda parecer intuitivo, podemos calcularlo usando algunas de las fórmulas discutidas anteriormente. Es decir, esto se reduce a un problema de combinaciones descrito por la fórmula: Pr (combinación) = (# permutaciones) (probabilidad de una sola permutación). Para seis eventos en 20, el número de permutaciones = 20! / 6! 14! = 38.760. La probabilidad de una sola permutación = (0.08) 6 (0.92) 14 = 8.16e-8. Multiplicando estos juntos obtenemos un valor de 0,00316. Por lo tanto, hay aproximadamente un 0,3% de probabilidad de observar seis eventos si los eventos son realmente aleatorios e independientes entre sí. Por supuesto, lo que realmente queremos saber es la posibilidad de observar al menos seis eventos, por lo que también necesitamos incluir (mediante una simple suma) las probabilidades de observar 7, 8, & # x0202620 eventos. Para siete eventos, la probabilidad es solo 0,000549, y este número continúa disminuyendo vertiginosamente a medida que aumenta el número de eventos. Por lo tanto, la probabilidad de observar al menos seis eventos sigue siendo & # x0003c0.4% y, por lo tanto, sospecharíamos que la distribución de Poisson no modela con precisión nuestro evento.

Dado que la Tabla 4 indica que el número óptimo de F2 está entre 2 y 3.

El cálculo de la probabilidad de que un paciente médico tenga una enfermedad particular (a menudo rara) con un resultado positivo en una prueba de diagnóstico es un ejemplo clásico utilizado para ilustrar la utilidad del teorema de Baye. Se pueden encontrar dos ejemplos complementarios en la web en: http: // vassarstats .net / bayes.html y http: // www .tc3.edu / instruct /sbrown/stat/falsepos.htm.

Esto a menudo se expresará en términos de un margen de error en lugar del formalismo científico de un intervalo de confianza.

Las razones de esto son complejas y se deben en gran parte al comportamiento extraño demostrado de las proporciones (Ver Agresti y Coull 1998, Agresti y Caffo 2000 y Brown et al., 2001).

Una descripción más precisa del método A-C es sumar el cuadrado del valor z apropiado al denominador y la mitad del cuadrado del valor z al numerador. Convenientemente, para el IC del 95%, el valor z es 1,96 y, por lo tanto, agregamos 1,962 = 3,84 (redondeado a 4) al denominador y 3,84 / 2 = 1,92 (redondeado a 2) al numerador. Para un IC A-C del 99%, agregaríamos 6.6 (2.5752) al denominador y 3.3 (6.6 / 2) al numerador. Tenga en cuenta que muchos programas no aceptarán nada más que números enteros (números enteros) para el número de éxitos y fracasos, por lo que es necesario el redondeo.

Otros supuestos para el binomio incluyen el muestreo aleatorio, la independencia de los ensayos y un total de dos resultados posibles.

Los contadores de cartas en Las Vegas utilizan esta premisa para predecir la probabilidad de resultados futuros para informar sus estrategias de apuestas, lo que los hace impopulares entre los propietarios de casinos.

Tenga en cuenta que los números que deberá ingresar para cada método son ligeramente diferentes. Las calculadoras binomiales requerirán que ingrese la probabilidad de éxito (0.00760), el número de intentos (1,000) y el número de éxitos (13). La calculadora hipergeométrica requerirá que ingrese el tamaño de la población (20,000), el número de éxitos en la población (152), el tamaño de la muestra (1,000) y el número de éxitos en la muestra (13). También tenga en cuenta que debido a la intensidad computacional del enfoque hipergeométrico, muchos sitios web no se adaptan a un tamaño de población de & # x0003e1,000. Un sitio web que manejará poblaciones más grandes (http: // keisan .casio.com / has10 / SpecExec .cgi? Id = system / 2006/1180573202) puede usar un método de aproximación.

Es cierto que las transferencias de Western estándar también contendrían una sonda adicional para controlar la variabilidad de la carga, pero esto se ha omitido con fines de simplificación y no cambiaría el análisis después de los ajustes por diferencias en la carga.

Se puede hacer un argumento similar, aunque quizás un poco menos estricto, en contra de promediar los números de ciclo de ejecuciones de qRT-PCR independientes. Es cierto que si la carga de la plantilla de ADNc está bien controlada, los números de ciclo de qRT-PCR no son tan propensos a los mismos cambios arbitrarios y dramáticos que las bandas en un western. Sin embargo, las diferencias sutiles en la calidad o cantidad de la plantilla, los reactivos químicos, las enzimas y los ciclos del ciclador pueden conspirar para producir diferencias sustanciales entre los experimentos.

Esta herramienta de Excel fue desarrollada por KG.

Los valores P máximos posibles se pueden inferir de los IC. Por ejemplo, si un IC del 99% no abarca el número uno, la relación esperada si no existiera ninguna diferencia, entonces puede estar seguro de que el valor P de una prueba de dos colas es & # x0003c0.01.

Es cierto que no hay nada en particular & # x0201cnatural & # x0201d que suene sobre 2.718281828 & # x02026

Un ejemplo de esto se describe en Doitsidou et al., 2007.

En el caso de que no haya correlación, el ajuste por mínimos cuadrados (sobre el que leerá en un momento) será una línea recta con una pendiente de cero (es decir, una línea horizontal). En términos generales, incluso cuando no existe una correlación real, sin embargo, la pendiente siempre será un número distinto de cero debido a los efectos de muestreo aleatorio.

Por ejemplo, las naciones que suplementan su agua con flúor tienen tasas más altas de cáncer. La razón no es que el fluoruro sea mutagénico. Es porque los países más ricos llevan a cabo los suplementos de flúor, donde la atención médica es mejor y la gente vive más tiempo. Dado que el cáncer es en gran parte una enfermedad de la vejez, el aumento de las tasas de cáncer en este caso simplemente refleja una población más rica y longeva. No existe una causa y efecto significativo. En una nota aparte, no sería muy sorprendente saber que las personas que escriben capítulos sobre estadísticas tienen una mayor tendencia a desquiciarse psicológicamente (una correlación positiva). Una posibilidad es que el mero esfuerzo de escribir sobre estadística dé como resultado que los autores se vuelvan mentalmente desequilibrados. Alternativamente, ofrecerse como voluntario para escribir un capítulo de estadísticas podría ser un síntoma de alguna psicosis subyacente. En estos escenarios, la causa y el efecto podrían estar ocurriendo, pero no sabemos cuál es la causa y cuál es el efecto.

En realidad, la DE se ve muy afectada por el tamaño de la muestra, por lo que la DE se considera un estimador de variación & # x0201c sesgado & # x0201d. El efecto, sin embargo, es pequeño y generalmente ignorado por la mayoría de los textos introductorios. Lo mismo es cierto para el coeficiente de correlación, r.

Rea y col. (2005) Nat. Gineta. 37, 894-898. En este caso, los investigadores no concluyeron la causalidad pero, sin embargo, sugirieron que los niveles del reportero pueden reflejar un estado fisiológico que conduce a una mayor longevidad y una salud sólida. Además, según los métodos de clasificación de gusanos utilizados, la regresión lineal no fue un resultado aplicable de su análisis.

La forma estándar de las ecuaciones de regresión lineal simple toma la forma y = b1x + b0, donde y es el valor predicho para la variable de respuesta, x es la variable predictora, b1 es el coeficiente de pendiente, y b0 es la intersección del eje y. Por lo tanto, debido a que b1 y b0 son constantes conocidas, al introducir un valor para x, se puede predecir y. Para la regresión lineal simple donde la pendiente es una línea recta, el coeficiente de la pendiente será el mismo que el obtenido utilizando el método de mínimos cuadrados.

Aunque parezca absurdo, el resultado de una ecuación de regresión lineal puede ser una línea curva. La confusión es el resultado de una diferencia entre los usos matemáticos y no técnicos comunes del término & # x0201clinear & # x0201d. Para generar una curva, se puede introducir un exponente, como un cuadrado, a la variable predictora (por ejemplo, x 2). Por lo tanto, la ecuación podría verse así: y = b1x 2 + b0.

Una ecuación de regresión múltiple podría verse así: Y = b1X1 + b2X2 - B3X3 + b0, donde X1-3 representan diferentes variables predictoras yb1-3 representan diferentes coeficientes de pendiente determinados por el análisis de regresión, y b0 es la intersección del eje Y. Conectando los valores de X1-3Por tanto, Y podría predecirse.

Incluso sin el uso de la regresión logística, puedo predecir con casi un 100% de certeza que nunca estaré de acuerdo en escribir otro capítulo sobre estadísticas. (DF)

Un documento en línea que describe este problema está disponible en: firstclinical.com/journal/2007/0703_Power.pdf. Además, Bacchetti (2010) proporciona un análisis crítico reciente de esta cuestión.

La mediana es esencialmente una media recortada donde el recorte se acerca al 100%.

Más exactamente, las pruebas suponen que las poblaciones son lo suficientemente normales y que el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande como para que la distribución de la estadística calculada en sí sea normal. Esto se discutió en la Sección 1.

Tenga en cuenta que hay variaciones sutiles en este tema, que (según el texto o la fuente) pueden tener el mismo nombre. Estos pueden usarse para probar diferencias en parámetros estadísticos adicionales como la mediana.

Más exactamente, las pruebas no paramétricas serán menos poderosas que las pruebas paramétricas si ambas pruebas se llevaran a cabo simultáneamente en un conjunto de datos que era normal. El poder disminuido de las pruebas no paramétricas en estas situaciones se agrava particularmente si los tamaños de muestra son pequeños. Obviamente, si los datos fueran realmente normales, es de esperar que uno se dé cuenta de esto y aplique una prueba paramétrica. Por el contrario, las pruebas no paramétricas en realidad pueden ser más poderosas que las pruebas paramétricas cuando se aplican a datos que realmente no son gaussianos. Por supuesto, si los datos están lejos de Guassian, entonces las pruebas paramétricas probablemente ni siquiera serían válidas. Por lo tanto, cada tipo de prueba es realmente & # x0201cbetter & # x0201d o & # x0201cbest & # x0201d cuando se utiliza para el propósito previsto.

Por ejemplo, las cepas A y B pueden tener seis y doce animales restantes en el día 5, respectivamente. Si un total de tres animales murieron al día siguiente (dos por la cepa A y uno por la cepa B), el número esperado de muertes para la cepa B sería el doble que el de A, ya que la población el día 5 fue el doble que la de la cepa A. Es decir, se esperarían dos muertes para la cepa B y una para la cepa A. Por lo tanto, la diferencia entre las muertes esperadas y observadas para las cepas A y B sería 1 (2 & # x022121 = 1) y & # x022121 (1 & # x022122 = & # x022121), respectivamente.

El cálculo final también tiene en cuenta el tamaño de la muestra y la varianza de cada muestra.

Tenga en cuenta que, aunque no se utilizan con tanta frecuencia, también existen métodos de arranque paramétrico.

Esta es una mala idea en la práctica. Para algunos parámetros estadísticos, como SE, varios cientos de repeticiones pueden ser suficientes para obtener resultados fiables. Para otros, como los IC, pueden ser necesarios varios miles o más de repeticiones. Además, debido a que una computadora solo tarda dos segundos más en realizar 4.000 repeticiones de lo que tarda en 300, no hay ninguna razón especial para escatimar.

Tenga en cuenta que esta versión del procedimiento, el arranque porcentual, difiere ligeramente del método estándar de arranque, el arranque con corrección de sesgo y el arranque acelerado (BCa). Las diferencias se deben a un posible sesgo leve en el procedimiento de arranque porcentual que no vale la pena discutir en este contexto. Además, no se desanime indebidamente por el término & # x0201cbias & # x0201d. SD también es un parámetro estadístico & # x0201c sesgado & # x0201d, al igual que muchos otros. El método BCa compensa este sesgo y también ajusta el sesgo cuando es necesario.

Un breve descargo de responsabilidad. Como todo lo demás en las estadísticas, hay algunas advertencias para el arranque junto con limitaciones y pautas con las que uno debe familiarizarse antes de sumergirse en el extremo más profundo.

Editado por Oliver Hobert. Última revisión el 14 de enero de 2013, publicado el 26 de junio de 2013. Este capítulo debe citarse como: Fay D.S. y Gerow K. Una guía para biólogos para el análisis y el pensamiento estadístico (26 de junio de 2013), Libro de gusanos, ed. los C. elegans Comunidad de investigación, WormBook, doi / 10.1895 / wormbook.1.150.1, http: // www .wormbook.org.

Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la Licencia de Atribución Creative Commons, que permite el uso, distribución y reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre que se acredite el autor y la fuente originales.


26.5: Posibles problemas teóricos y prácticos con el enfoque discutido - Biología

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Comentarios:

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    Por su naturaleza, a los hombres les interesa más la pregunta ¿Qué hacer?, y las mujeres - ¿Quién tiene la culpa?

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