Lo que vas a aprender
Los científicos responden preguntas diseñando investigaciones. El GED® no te pide hacer experimentos, pero sí te pide pensar como la persona que diseñó uno. Vas a leer una descripción corta de un experimento y decidir qué se estaba probando, qué se cambió, qué se midió y si el diseño era justo.
En esta lección vas a aprender a:
- reconocer una hipótesis que se puede comprobar;
- identificar las variables independiente, dependiente y controladas;
- explicar la función de un grupo de control;
- juzgar la confiabilidad (pruebas repetidas, tamaño de la muestra) y detectar fallas, como las variables de confusión;
- elegir la mejor manera de mejorar o ampliar una investigación.
Cómo aparece en el GED®: El diseño de investigaciones es una de las prácticas científicas que más se evalúan. Espera preguntas como "¿Cuál es la variable independiente?", "¿Qué grupo es el de control?", "¿Qué hipótesis se puso a prueba?", "¿Qué cambio mejoraría la investigación?" y "¿Cuál es una falla de este estudio?".
Términos clave
- investigación (experimento) — una prueba planeada para responder una pregunta científica (probar un fertilizante en plantas de tomate).
- hipótesis — una predicción que se puede comprobar, muchas veces con la forma "Si…, entonces…" ("Si se agrega más sal, entonces el agua se congela a una temperatura más baja").
- variable independiente — el factor que el experimentador cambia a propósito (la cantidad de sal).
- variable dependiente — el factor que se mide como resultado (la temperatura de congelación).
- variable controlada (constante) — un factor que se mantiene igual para todos los grupos (el volumen de agua, el tipo de vaso).
- grupo de control — el grupo que no recibe el tratamiento y sirve para comparar (plantas sin fertilizante).
- grupo experimental — un grupo que recibe el tratamiento (plantas con 5, 10 o 15 g de fertilizante).
- prueba — una sola realización del experimento.
- tamaño de la muestra — cuántos sujetos u objetos se ponen a prueba (10 corredores por grupo).
- confiable — da resultados parecidos cuando se repite.
- válido — de verdad pone a prueba lo que dice probar (una prueba justa).
- variable de confusión — un factor no controlado que cambia junto con la variable independiente y que podría explicar el resultado (la temperatura del aire el día de la carrera).
- asignación al azar — poner a los sujetos en grupos por azar para que los grupos empiecen parecidos.
- placebo — un tratamiento falso (una pastilla de azúcar) que se le da al grupo de control para que no sepa que no recibe tratamiento.
- estudio ciego — los participantes no saben en qué grupo están; en un estudio doble ciego, los investigadores que miden los resultados tampoco lo saben.
- valor atípico — un resultado muy lejos de los demás en las mismas condiciones (51 s cuando las otras pruebas dieron 32 y 34 s).
1. Preguntas e hipótesis
Una investigación empieza con una pregunta ("¿El fertilizante afecta la cosecha de tomates?"). Una hipótesis es una predicción que se puede comprobar y que responde esa pregunta.
Una buena hipótesis:
- nombra la variable independiente y la variable dependiente;
- predice una dirección (más, menos, más rápido, más bajo);
- se puede comprobar con mediciones.
| Hipótesis | ¿Se puede comprobar? | Por qué |
|---|---|---|
| Si las plantas reciben más luz, entonces crecerán más altas. | Sí | nombra la luz (lo que se cambia) y la altura (lo que se mide) |
| A las plantas les gusta la música. | No | "gustar" no se puede medir |
| Si se agrega sal, el agua se congelará más rápido. | Sí, pero solo si se mide el tiempo | el diseño debe medir lo que predice la hipótesis |
Consejo para el GED®: Cuando te pregunten qué hipótesis pone a prueba un experimento, relaciona la hipótesis con el diseño. Si el experimentador midió la temperatura, la hipótesis tiene que tratar de la temperatura, no de la rapidez.
2. Variables y grupos de control
Hazte tres preguntas sobre cualquier experimento:
- ¿Qué cambió a propósito el científico? → variable independiente.
- ¿Qué midió el científico como resultado? → variable dependiente.
- ¿Qué mantuvo igual el científico? → variables controladas.
Ejemplo: Una estudiante deja caer una pelota desde alturas de 0.5 m, 1.0 m y 1.5 m y mide qué tan alto rebota, usando la misma pelota y el mismo piso.
- Independiente: altura desde la que cae. Dependiente: altura del rebote. Controladas: la pelota, el piso.
En una gráfica, la variable independiente normalmente va en el eje x y la variable dependiente en el eje y. En una tabla, la variable independiente normalmente está en la primera columna y los resultados vienen después.
Grupo de control frente a variables controladas. Suenan parecido, pero son diferentes:
- Un grupo de control es un grupo que no recibe tratamiento (0 g de fertilizante) o que está en la condición normal. Da un punto de partida para comparar.
- Las variables controladas son condiciones que se mantienen iguales para todos los grupos (agua, tierra, luz del sol).
Sin un grupo de control, no puedes saber si el tratamiento tuvo algún efecto. Si todas las plantas de una prueba de fertilizante hubieran recibido fertilizante, el científico no podría demostrar que el fertilizante aumentó la cosecha en comparación con no usar fertilizante.
3. Pruebas justas y variables de confusión
Una prueba justa cambia solo una variable independiente a la vez. Si cambian dos cosas al mismo tiempo, no puedes saber cuál causó el resultado.
Ejemplo de una variable de confusión: Una compañía les da su bebida deportiva a unos corredores en una mañana fresca y agua a otros corredores en una tarde calurosa. El grupo de la bebida es más rápido, pero la temperatura también cambió. El calor, y no la bebida, podría explicar la diferencia.
Herramientas para que las pruebas sean justas:
- Mismas condiciones para todos los grupos (misma hora, mismo lugar, mismo equipo).
- Asignación al azar, para que los grupos empiecen parecidos. Cuando las personas eligen su propio grupo, los grupos pueden ser diferentes en condición física, salud o hábitos.
- Placebo para el grupo de control en estudios médicos o de nutrición, para que las expectativas no afecten los resultados.
- Estudio ciego: los participantes (e idealmente las personas que miden) no saben quién recibió el tratamiento.
Experimentos frente a estudios de observación. En un experimento, el científico asigna el tratamiento. En un estudio de observación, el científico solo registra lo que las personas ya hacen (una encuesta a personas que toman café). Los estudios de observación pueden mostrar que dos cosas están relacionadas, pero no pueden probar que una causa la otra, porque los grupos pueden ser diferentes en otros aspectos.
4. Confiabilidad: pruebas, tamaño de la muestra y valores atípicos
La confiabilidad significa obtener resultados parecidos si se repite la investigación. Hay dos maneras de mejorarla:
- Pruebas repetidas: realiza cada condición varias veces y saca el promedio de los resultados.
- Muestra más grande: pon a prueba más plantas, personas u objetos. Con solo unos pocos sujetos, un individuo fuera de lo común puede cambiar mucho el promedio.
Valores atípicos. A veces una prueba queda muy lejos de las demás. En esta prueba de cuántos segundos tarda una tableta en disolverse en agua:
| Temperatura (°C) | Prueba 1 | Prueba 2 | Prueba 3 |
|---|---|---|---|
| 30 | 32 s | 34 s | 51 s |
El resultado de 51 s está muy lejos de 32 y 34 s y rompe el patrón general. Un buen científico repite la prueba o busca un error (un error al medir el tiempo, una tableta diferente). No es buena práctica simplemente ignorar datos sin una razón, pero sí lo es reconocer un error probable.
La precisión de la medición también importa: medir el tiempo con un cronómetro es más preciso que "contar en la cabeza", y medir con una probeta graduada es más preciso que "más o menos media taza".
5. Detectar fallas y mejorar diseños
Las preguntas del GED® a menudo preguntan "¿Cuál es una falla?" o "¿Qué cambio mejoraría más la investigación?". Revisa esta lista:
| Falla | Solución |
|---|---|
| se cambió más de una variable | cambiar solo la variable independiente |
| no hay grupo de control | agregar un grupo sin tratamiento |
| muestra muy pequeña | poner a prueba más sujetos |
| solo una prueba | repetir las pruebas y sacar el promedio |
| los participantes eligieron su grupo | asignación al azar |
| los participantes saben en qué grupo están | placebo y estudio ciego |
| se mide lo que no es | medir lo que predice la hipótesis |
Elegir la mejor mejora: La mejor respuesta corrige el problema más grande que se describe en el texto. Una respuesta que cambia una variable controlada, quita el grupo de control o agrega una variable nueva empeora el diseño, aunque suene científica.
Calcular la media de pruebas repetidas
Cuando una investigación tiene pruebas repetidas, los científicos informan la media (promedio):
\text{media} = \frac{\text{suma de los valores}}{\text{número de valores}}Ejemplo: Pruebas de 61 s, 59 s y 60 s:
\text{media} = \frac{61 + 59 + 60}{3} = \frac{180}{3} = 60\text{ s}Se espera que sepas esta fórmula. Recuerda que un solo valor atípico puede subir o bajar mucho la media.
Ejemplo resuelto 1: Identificar variables
Estímulo: "Una estudiante quería saber si el largo de las alas de un avión de papel afecta qué tan lejos vuela. Hizo cuatro aviones con el mismo tipo de papel, con alas de 6, 8, 10 y 12 cm de largo. Lanzó cada uno desde el mismo lugar con el mismo lanzador y midió la distancia que voló."
Pregunta: ¿Cuál es una variable controlada? A. el largo de las alas B. la distancia que voló C. el tipo de papel D. la hipótesis de la estudiante
Pensando en voz alta:
- Lo que se cambió a propósito: el largo de las alas → independiente, así que no es A.
- Lo que se midió: la distancia que voló → dependiente, así que no es B.
- Lo que se mantuvo igual: "el mismo tipo de papel", "el mismo lugar", "el mismo lanzador" → controladas.
- D ni siquiera es una variable.
Respuesta: C, el tipo de papel.
Ejemplo resuelto 2: Elegir una hipótesis que se puede comprobar
Estímulo: "Un investigador cultiva levadura en agua con azúcar a 20 °C, 30 °C y 40 °C y mide el volumen de gas que produce la levadura en una hora."
Pregunta: ¿Qué hipótesis pone a prueba este experimento? A. La levadura es un ser vivo. B. Si la temperatura del agua con azúcar aumenta, entonces cambiará el volumen de gas que produce la levadura en una hora. C. La levadura hace que el pan sepa mejor. D. Si se agrega más azúcar, entonces se producirá más gas.
Pensando en voz alta:
- Variable independiente: la temperatura (20, 30, 40 °C). Dependiente: el volumen de gas.
- B relaciona la temperatura con el volumen de gas. ✓
- D trata de la cantidad de azúcar, que no se cambió. A y C no se pueden comprobar con este diseño.
Respuesta: B.
Ejemplo resuelto 3: Encontrar la falla
Estímulo: "Para probar una tierra nueva para macetas, una jardinera sembró 5 semillas en la tierra nueva y las puso en una ventana soleada. Sembró 5 semillas en tierra común y las puso en un rincón con sombra. Después de 3 semanas, las plantas de la tierra nueva eran más altas. Ella concluyó que la tierra nueva es mejor."
Pregunta: ¿Cuál es la falla principal? A. Usó semillas en vez de plantas pequeñas. B. Los dos grupos recibieron cantidades diferentes de luz del sol. C. Midió la altura en vez de la masa. D. Esperó 3 semanas.
Pensando en voz alta:
- La variable independiente que quería probar: el tipo de tierra.
- Pero la luz del sol también fue diferente: ventana frente a rincón con sombra. Esa es una variable de confusión.
- A, C y D son decisiones razonables y fueron iguales para los dos grupos.
Respuesta: B. Solución: poner los dos grupos en el mismo lugar (y usar más semillas).
Ejemplo resuelto 4: Pruebas repetidas y la media
Estímulo: Una estudiante mide cuánto tarda un carrito de juguete en bajar por una rampa: Prueba 1: 2.4 s, Prueba 2: 2.6 s, Prueba 3: 2.5 s, Prueba 4: 4.1 s. Ella anota que durante la Prueba 4 el carrito chocó con el costado de la rampa.
Pregunta: ¿Cuál es el mejor valor para informar el tiempo de bajada por la rampa? A. 2.9 s, la media de las cuatro pruebas B. 2.5 s, la media de las pruebas 1–3 C. 4.1 s, el tiempo más largo D. 2.4 s, el tiempo más corto
Pensando en voz alta:
- La Prueba 4 es un valor atípico con una causa conocida (el carrito chocó con el costado), así que no representa una bajada normal.
- Media de las pruebas 1–3: \dfrac{2.4 + 2.6 + 2.5}{3} = \dfrac{7.5}{3} = 2.5 s.
- Media de las cuatro: \dfrac{11.6}{4} = 2.9 s, subida por el error.
- Elegir solo la prueba más larga o la más corta ignora los demás datos.
Respuesta: B, 2.5 s. Mejor aún, debería hacer otra prueba para reemplazar la Prueba 4.
Errores comunes que debes evitar
- Intercambiar la independiente y la dependiente. Incorrecto: "La masa de los tomates es la variable independiente". Correcto: el experimentador cambia la variable independiente (el fertilizante) y mide la dependiente (la masa de los tomates).
- Confundir el grupo de control con las variables controladas. Incorrecto: "El agua es el grupo de control". Correcto: la cantidad de agua es una variable controlada; el grupo con 0 g de fertilizante es el grupo de control.
- Pensar que el mejor resultado es el control. Incorrecto: "El Grupo 4 creció más, así que es el control". Correcto: el control es el grupo sin tratamiento.
- Elegir una solución que agrega una variable. Incorrecto: "Agregar azúcar a algunos vasos para mejorar el experimento de la sal". Correcto: mejorar la confiabilidad repitiendo las pruebas o agrandando la muestra.
- No ver la variable de confusión. Incorrecto: "La bebida funcionó porque ese grupo fue más rápido". Correcto: revisa si algo más (la hora, la temperatura, a quién se eligió) también fue diferente.
- No hacer coincidir la hipótesis. Incorrecto: elegir una hipótesis sobre la rapidez cuando el experimento midió la temperatura. Correcto: la hipótesis debe coincidir con lo que se midió.
Estrategia para el examen GED®
- Marca el experimento mientras lees: escribe VI (lo que se cambia), VD (lo que se mide) y C (lo que se mantiene igual) en tu pizarra borrable.
- Encuentra el grupo de control buscando "sin tratamiento", "0", "placebo" o "condiciones normales".
- Busca palabras de igualdad: mismo, idéntico, cada, todos. Señalan las variables controladas.
- Pregúntate "¿Qué más cambió?" en cualquier pregunta sobre fallas. Una segunda diferencia entre los grupos es la falla más común.
- En las preguntas de "mejor mejora", escoge la opción que corrige el problema más grande sin dañar nada más. Rechaza las opciones que quitan el control o cambian dos cosas a la vez.
- Recuerda cómo mejorar la confiabilidad: más pruebas, una muestra más grande, sacar el promedio de los resultados.
- Controla tu ritmo: de 1 a 1.5 minutos más o menos por pregunta.
Compruébalo
Fertilizer and Tomato Plants
Maria, a community gardener, wants to find out whether the amount of fertilizer affects how many tomatoes her plants produce. She sets up 20 tomato plants of the same variety in identical pots filled with the same soil. She divides the plants into four groups of 5 plants each.
Each week, Group 1 gets no fertilizer, Group 2 gets 5 g, Group 3 gets 10 g, and Group 4 gets 15 g. All plants get 500 mL of water each day, and all are placed in the same sunny spot. After 10 weeks, Maria weighs all the tomatoes from each plant and calculates the average mass of tomatoes per plant for each group.
| Group | Fertilizer per week (g) | Average mass of tomatoes per plant (kg) |
|---|---|---|
| 1 | 0 | 1.2 |
| 2 | 5 | 1.8 |
| 3 | 10 | 2.3 |
| 4 | 15 | 2.4 |
What is the dependent variable in Maria's investigation?
Pista
The dependent variable is the result that is measured at the end. It depends on what the experimenter changed.
Solución paso a paso
The dependent variable is what the experimenter measures to see the effect. The passage says that after 10 weeks, Maria "weighs all the tomatoes from each plant and calculates the average mass of tomatoes per plant." The table's last column, "Average mass of tomatoes per plant (kg)", holds those results.
Step by step:
- What did Maria change on purpose? The fertilizer amount (0, 5, 10, 15 g). That is the independent variable, so A is wrong.
- What did she measure as the outcome? The mass of tomatoes. That is the dependent variable.
- Water (500 mL) and the number of plants per group (5) were kept the same, so they are controlled variables.
The correct answer is B.
Tip: Ask "What did they change?" (independent) and "What did they measure?" (dependent). The dependent variable is usually the last column of a results table.
Explicación
La variable dependiente es lo que el experimentador mide para ver el efecto. El texto dice que, después de 10 semanas, Maria "pesa todos los tomates de cada planta y calcula la masa promedio de tomates por planta". La última columna de la tabla, "Masa promedio de tomates por planta (kg)" (Average mass of tomatoes per plant (kg)), contiene esos resultados.
Paso a paso:
- ¿Qué cambió Maria a propósito? La cantidad de fertilizante (0, 5, 10, 15 g). Esa es la variable independiente, así que A es incorrecta.
- ¿Qué midió como resultado? La masa de los tomates. Esa es la variable dependiente.
- El agua (500 mL) y el número de plantas por grupo (5) se mantuvieron iguales, así que son variables controladas.
La respuesta correcta es B.
Consejo: Pregúntate "¿Qué cambiaron?" (independiente) y "¿Qué midieron?" (dependiente). La variable dependiente suele ser la última columna de una tabla de resultados.
Ver en español
Texto: El fertilizante y las plantas de tomate
Maria, una jardinera de un huerto comunitario, quiere averiguar si la cantidad de fertilizante afecta cuántos tomates producen sus plantas. Prepara 20 plantas de tomate de la misma variedad en macetas idénticas llenas con la misma tierra. Divide las plantas en cuatro grupos de 5 plantas cada uno.
Cada semana, el Grupo 1 no recibe fertilizante, el Grupo 2 recibe 5 g, el Grupo 3 recibe 10 g y el Grupo 4 recibe 15 g. Todas las plantas reciben 500 mL de agua cada día, y todas están en el mismo lugar soleado. Después de 10 semanas, Maria pesa todos los tomates de cada planta y calcula la masa promedio de tomates por planta en cada grupo.
| Grupo | Fertilizante por semana (g) | Masa promedio de tomates por planta (kg) |
|---|---|---|
| 1 | 0 | 1.2 |
| 2 | 5 | 1.8 |
| 3 | 10 | 2.3 |
| 4 | 15 | 2.4 |
Pregunta
¿Cuál es la variable dependiente en la investigación de Maria?
Opciones
Pista
La variable dependiente es el resultado que se mide al final. Depende de lo que cambió el experimentador.
Compruébalo
Fertilizer and Tomato Plants
Maria, a community gardener, wants to find out whether the amount of fertilizer affects how many tomatoes her plants produce. She sets up 20 tomato plants of the same variety in identical pots filled with the same soil. She divides the plants into four groups of 5 plants each.
Each week, Group 1 gets no fertilizer, Group 2 gets 5 g, Group 3 gets 10 g, and Group 4 gets 15 g. All plants get 500 mL of water each day, and all are placed in the same sunny spot. After 10 weeks, Maria weighs all the tomatoes from each plant and calculates the average mass of tomatoes per plant for each group.
| Group | Fertilizer per week (g) | Average mass of tomatoes per plant (kg) |
|---|---|---|
| 1 | 0 | 1.2 |
| 2 | 5 | 1.8 |
| 3 | 10 | 2.3 |
| 4 | 15 | 2.4 |
Which group serves as the control group in Maria's investigation?
Pista
A control group does not receive the treatment being tested.
Solución paso a paso
A control group gets none of the treatment being tested, so it shows what happens without it. Maria is testing fertilizer, and the passage says "Group 1 gets no fertilizer." The table confirms Group 1 received 0 g per week.
Step by step:
- The treatment being tested is fertilizer.
- Find the group with none: Group 1 (0 g).
- Groups 2, 3 and 4 all received fertilizer, so they are experimental groups.
- Group 4 had the largest result (2.4 kg), but the best result is not what makes a group the control.
The correct answer is A, Group 1.
Tip: The control group is the "normal" or "nothing added" group used for comparison. Without it, Maria could not tell whether fertilizer helped at all.
Explicación
Un grupo de control no recibe el tratamiento que se pone a prueba, así que muestra lo que pasa sin él. Maria pone a prueba el fertilizante, y el texto dice que "el Grupo 1 no recibe fertilizante". La tabla confirma que el Grupo 1 recibió 0 g por semana.
Paso a paso:
- El tratamiento que se pone a prueba es el fertilizante.
- Busca el grupo que no recibió nada: el Grupo 1 (0 g).
- Los Grupos 2, 3 y 4 recibieron fertilizante, así que son grupos experimentales.
- El Grupo 4 tuvo el mayor resultado (2.4 kg), pero el mejor resultado no es lo que convierte a un grupo en el de control.
La respuesta correcta es A, el Grupo 1.
Consejo: El grupo de control es el grupo "normal" o "sin nada agregado" que se usa para comparar. Sin él, Maria no podría saber si el fertilizante ayudó o no.
Ver en español
Texto: El fertilizante y las plantas de tomate
Maria, una jardinera de un huerto comunitario, quiere averiguar si la cantidad de fertilizante afecta cuántos tomates producen sus plantas. Prepara 20 plantas de tomate de la misma variedad en macetas idénticas llenas con la misma tierra. Divide las plantas en cuatro grupos de 5 plantas cada uno.
Cada semana, el Grupo 1 no recibe fertilizante, el Grupo 2 recibe 5 g, el Grupo 3 recibe 10 g y el Grupo 4 recibe 15 g. Todas las plantas reciben 500 mL de agua cada día, y todas están en el mismo lugar soleado. Después de 10 semanas, Maria pesa todos los tomates de cada planta y calcula la masa promedio de tomates por planta en cada grupo.
| Grupo | Fertilizante por semana (g) | Masa promedio de tomates por planta (kg) |
|---|---|---|
| 1 | 0 | 1.2 |
| 2 | 5 | 1.8 |
| 3 | 10 | 2.3 |
| 4 | 15 | 2.4 |
Pregunta
¿Qué grupo es el grupo de control en la investigación de Maria?
Opciones
Pista
Un grupo de control no recibe el tratamiento que se está poniendo a prueba.
Resumen
- Una hipótesis que se puede comprobar relaciona la variable independiente con la variable dependiente y se puede verificar con mediciones.
- Independiente = se cambia a propósito; dependiente = se mide; controlada = se mantiene igual. El grupo de control no recibe tratamiento.
- Una prueba justa cambia solo una variable; cuidado con las variables de confusión, como la hora, la temperatura o los grupos que eligen los mismos participantes.
- La confiabilidad mejora con pruebas repetidas, muestras más grandes y promedios; investiga los valores atípicos en vez de confiar en ellos.
- La mejor mejora corrige la falla más grande sin agregar una variable nueva ni quitar el control.