Notas parciales generales mayo 24 Taller I y taller II

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Repaso del curso de Ciencias Naturales para 9.4. Párate encima de cada tema y sigue el Link!

• Resumen del Curso

• Fundamentos de biología
• Células
• Energía y transporte
• Reproducción y división celular
• Genética clásica
• Genética molecular
• Evolución
• Sistemas del cuerpo humano
• Ecología

Desafío del cursoPon a prueba tu conocimiento de las habilidades en este curso.

Taller II Ciencias Naturales 9.4: Experimentos controlados y Método Científico. Luego de leer debes hacer un dibujo o un Mapa Mental, uno que ilustre lo que has entendido de Experimentos Controlados y Método Científico.

Experimentos controlados

De qué manera los científicos realizan experimentos y hacen observaciones para probar hipótesis.

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Introducción

Los biólogos y otros científicos usan el método científico para hacerse preguntas acerca del mundo natural. El método científico empieza con una observación, la cual lleva a los científicos a hacerse una pregunta. Entonces él o ella plantearán una hipótesis, una explicación comprobable que responda a la pregunta.

Una hipótesis no necesariamente es correcta. Más bien es la "mejor suposición" y los científicos deben ponerla a prueba para ver si realmente es correcta. Los científicos comprueban las hipótesis haciendo predicciones: si la hipótesis $\text X$start text, X, end text es correcta, entonces $\text Y$start text, Y, end text debería ser cierta. Luego, realizan experimentos u observaciones para ver si las predicciones son correctas. Si lo son, la hipótesis tiene sustento. Si no, es el momento de plantear nuevas hipótesis.

¿Cómo se comprueban las hipótesis?

Cuando es posible, los científicos comprueban sus hipótesis usando experimentos controlados. Un experimento controlado es una prueba científica hecha bajo condiciones controladas, esto es, que solo uno (o algunos) factores cambian en un momento dado, mientras que el resto se mantiene constante. En la siguiente sección estudiaremos a detalle los experimentos controlados.

En algunos casos, no hay manera alguna de comprobar una hipótesis por medio de un experimento controlado (ya sea por razones prácticas o éticas). En ese caso, un científico puede poner a prueba la hipótesis haciendo predicciones sobre patrones que deberían verse en la naturaleza si la hipótesis es correcta. Entonces, puede recopilar datos para ver si el patrón realmente está allí.

Experimentos controlados

¿Cuáles son los ingredientes principales de un experimento controlado? Para ilustrarlo, consideremos un ejemplo sencillo (incluso algo bobo).

Supón que decido cultivar germen de soya en mi cocina, cerca de la ventana. Siembro unas semillas de soya en una maceta con tierra, los pongo en el alféizar de la ventana y espero a que germinen. Sin embargo, después de varias semanas, no hay germinado. ¿Por qué? Bueno... resulta que olvidé regar las semillas. Así que mi hipótesis es que no germinaron por falta de agua.

Para comprobar mi hipótesis, realizo un experimento controlado. Para ello, coloco dos macetas idénticas. Ambas tienen diez semillas de soya sembradas en el mismo tipo de tierra y están colocadas en la misma ventana. De hecho, solo hay algo que las diferencia:

• Riego una de las macetas todas las tardes.
• La otra maceta no recibe nada de agua.

Después de una semana, germinaron nueve de diez semillas de la maceta que recibe riego, mientras que en la maceta seca no germinó ninguna. ¡Parece que la hipótesis "las semillas necesitan agua" es probablemente correcta!

Veamos cómo este sencillo experimento ilustra las partes de un experimento controlado.

Panel 1: se preparan dos macetas idénticas. Se siembran 10 semillas en cada una. Las macetas se colocan cerca de la ventana.

Panel 2: se riega una de las macetas (grupo experimental). La otra maceta no recibe agua (grupo control). La variable independiente es la cantidad de agua proporcionada.

Panel 3: en la maceta experimental (con riego), germinaron 9/10 semillas. En la maceta control (sin riego), germinaron 0/10. La fracción de semillas germinadas en la variable dependiente.

Grupos control y experimental

Hay dos grupos en el experimento, los cuales son idénticos excepto porque uno recibe un tratamiento (agua) y el otro no. El grupo que recibe el tratamiento (en este caso, la maceta con agua) se llama grupo experimental, mientras que el que no lo recibe (en este caso, la maceta seca) se denomina grupo control. El grupo control proporciona la base que nos permite ver si el tratamiento tiene algún efecto.

[¿Siempre hay un grupo experimental y un grupo control?]

No necesariamente. En general, un experimento controlado siempre debería tener un grupo control como base. Sin embargo, puede haber varios grupos experimentales con un tratamiento ligeramente distinto cada uno.

Por ejemplo, podríamos tener un grupo control de semillas de soya a las que no se les riega y tres grupos experimentales: uno que se riega a diario, otro cada dos días y otro que recibe agua una vez a la semana.

Variables dependientes e independientes

El factor que es diferente entre el grupo experimental y el control (en este caso, la cantidad de agua) se conoce como variable independiente. Esta variable es independiente porque no depende de lo que pase en el experimento. De hecho, es algo que el investigador elige, hace o añade al experimento.

[¿Siempre hay una variable independiente y una dependiente?]

Variables independientes

Los resultados experimentales son mucho más sencillos de analizar e interpretar cuando solo hay una variable independiente (un factor que cambia a la vez). Como regla general, especialmente cuando empiezas en biología, deberías limitarte a una variable independiente por experimento.

Una vez que tengas un montón de experiencia en laboratorio y algunos conocimientos en estadística, puedes considerar hacer experimentos con dos variables independientes al mismo tiempo. Por ejemplo, podrías querer ver cómo afectan los niveles de agua y luz en la germinación de semillas de soya. Un experimento bien diseñado con dos variables independientes puede decirte si las variables interactúan (modifican mutuamente sus efectos). Sin embargo, los experimentos con más de una variable independiente deben seguir instrucciones específicas y los resultados deben analizarse con pruebas estadísticas especiales para separar los efectos de ambas variables.

Variables dependientes

Tener más de una variable dependiente es bastante sencillo. Para añadir una variable dependiente solo tienes que escoger otro resultado a medir para cada uno de los grupos en tu experimento. Por ejemplo, además de registrar la cantidad de semillas germinadas en cada maceta, podrías medir la altura de las plántulas. En este caso, tanto la fracción de semillas germinadas como la altura de las plántulas serían variables dependientes.

En contraste, la variable dependiente en un experimento es la respuesta que medimos para ver si el tratamiento tuvo algún efecto, que en este caso es la cantidad de semillas germinadas. La variable dependiente depende de la variable independiente (en este caso, la cantidad de agua) y no al revés.

Los datos experimentales son las observaciones hechas durante el experimento. En este caso, los datos recopilados son la cantidad de semillas de soya germinadas después de una semana.

Variabilidad y repetición

Solo nueve de las diez semillas de soya que fueron regadas germinaron. ¿Qué sucedió con la décima? Puede que estuviera muerta, enferma o que solo fuera lenta para germinar. Con frecuencia existen variaciones en el material usado para experimentos, especialmente en biología (que estudia seres vivos complejos), que el investigador no puede ver (en este caso, la condición de las semillas de soya).

Debido al potencial de variación que pueden tener, los experimentos en biología necesitan un tamaño muy grande de muestra y, de manera ideal, repetirse varias veces. El tamaño de la muestra se refiere al número de individuos puestos a prueba en un experimento, en este caso las $10$10 semillas de soya por grupo. Una muestra más grande y varias repeticiones del experimento hacen que sea menos probable que lleguemos a una conclusión errónea debido a la variación aleatoria.

Los biólogos y otros científicos también usan pruebas estadísticas que les ayudan a distinguir las diferencias reales de las causadas por variación aleatoria (al comparar, por ejemplo, los grupos experimental y control).

Experimento controlado de estudio de caso: el blanqueamiento de coral y el $\text{CO}_2$start text, C, O, end text, start subscript, 2, end subscript

Como un ejemplo más realista de un experimento controlado, analicemos un estudio reciente sobre blanqueamiento de coral. Normalmente los corales tienen pequeños organismos fotosintéticos que viven dentro de ellos y el blanqueamiento sucede cuando dejan el coral, generalmente debido a estrés ambiental. La fotografía siguiente muestra un coral blanqueado frente a uno saludable, que se ve en la parte de atrás.

Fotografía que muestra un coral blanqueado en primer plano y un coral sano, color café, al fondo.

Crédito de imagen: "Blanqueamiento de los corales de Keppel" (CC BY 3,0)

Mucha de la investigación sobre las causas del blanqueamiento se ha concentrado en la temperatura del agua$^1$start superscript, 1, end superscript. Sin embargo, un equipo de investigadores australianos elaboró la hipótesis de que otros factores podrían ser importantes también. Específicamente, pusieron a prueba la hipótesis de que los altos niveles de $\text{CO}_2$start text, C, O, end text, start subscript, 2, end subscript, que acidifican el agua de mar, podrían promover el blanqueamiento también$^2$squared.

¿Qué tipo de experimento harías tú para comprobar esta hipótesis? Piensa en:

• ¿Cuál sería tu grupo experimental y cuál tu control?
• ¿Cuáles serían tus variables dependientes e independientes?
• ¿Cuál sería la predicción de los resultados para cada grupo?

¿Lo intentaste?

[Ve lo que hicieron los científicos australianos]

Diseño del experimento

El equipo australiano recolectó varios fragmentos de una especie de coral (Acropora intermedia) de la Gran Barrera de Coral. Luego, separó los fragmentos en tres grupos, colocando cada grupo en agua con un $\text{pH}$start text, p, H, end text (nivel de acidez) diferente. Después de ocho semanas, los investigadores examinaron cada fragmento para ver qué tanto se había blanqueado.

• Algunos corales fueron cultivados en tanques con agua de mar normal, que no es muy ácida ($\text {pH}$start text, p, H, end text alrededor de $8{,}2$8, comma, 2). Los corales en estos tanques sirvieron como grupo control.
• Otros corales se cultivaron en tanques de agua de mar más ácida de lo normal debido a la adición de $\text{CO}_2$start text, C, O, end text, start subscript, 2, end subscript. Uno conjunto de estos tanques era de acidez media ($\text{pH}$start text, p, H, end text alrededor de $7{,}9$7, comma, 9), mientras que el otro conjunto era de acidez alta ($\text {pH}$start text, p, H, end text alrededor de $7{,}65$7, comma, 65). Ambos grupos, el de acidez media y el de acidez alta, eran grupos experimentales.
• En este experimento la variable independiente era la acidez ($\text{pH}$start text, p, H, end text) del agua de mar. La variable dependiente era el grado de blanqueamiento de los corales.
• Los investigadores usaron un tamaño de la muestra grande y repitieron el experimento. Cada tanque tenía $5$5 fragmentos de coral y eran $5$5 tanques idénticos para cada grupo (control, acidez media y acidez alta).
  

  
  

  Dispositivo experimental para probar los efectos de la acidez del agua sobre el blanqueamiento del coral.

  Grupo control: se colocan fragmentos de coral en un tanque con agua de mar normal (pH 8,2).

  Grupo experimental 1: se colocan fragmentos de coral en un tanque con agua de mar ligeramente acidificada (pH 7,9).

  Grupo experimental 2: se colocan fragmentos de coral en un tanque con agua de mar más fuertemente acidificada (pH 7,65).

  La acidez del agua es la variable independiente.

  Se permite que transcurran 8 semanas para cada uno de los tanques.

  Grupo control: en promedio hay un blanqueamiento del 10% en los corales.

  Grupo experimental 1 (acidez media): en promedio, hay un blanqueamiento de cerca del 20% en los corales.

  Grupo experimental 2 (acidez alta): en promedio, hay un blanqueamiento de cerca del 40% en los corales.

  El grado de blanqueamiento del coral es la variable dependiente.
  Nota: ninguno de los tanques era "ácido" es una escala absoluta. Esto es, los valores de $\text {pH}$start text, p, H, end text estaban todos por arriba del valor neutral de $\text {pH}$start text, p, H, end text $7{,}0$7, comma, 0. Sin embargo, el agua de los grupos experimentales era moderada y altamente ácida para los corales, esto es, en relación a su hábitat natural de agua marina normal.

Análisis de los resultados

Cuando analizaron los resultados, los investigadores encontraron que los corales en el agua moderadamente ácida habían perdido, en promedio, alrededor del $20\%$20, percent de su color, mientras que los de agua de acidez alta perdieron cerca de $40\%$40, percent de su color. En cambio, las muestras control perdieron solo un poco más del $10\%$10, percent de su color.

Este ejemplo muestra por qué es importante tener un grupo control: gracias a él, los investigadores supieron que los corales se blanquean un poco en agua normal al ser cultivados en tanques, pero que se blanquean más en agua muy ácida. Utilizando pruebas estadísticas, los investigadores encontraron que el nivel de acidez tenía un efecto significativo en el blanqueamiento (esto es, que los mayores niveles de blanqueamiento vistos en los tanques experimentales probablemente no podían explicarse por variación aleatoria).

Prueba de hipótesis no experimental

Algunos tipos de hipótesis no pueden comprobarse por medio de experimentos controlados, ya sea por razones éticas o prácticas. Por ejemplo, una hipótesis acerca de la infección viral no puede ponerse a prueba con personas sanas y dividiéndolas en dos grupos para infectar a uno de ellos: infectar a personas sanas no sería ético ni seguro. Del mismo modo, un ecólogo que estudia los efectos de la lluvia no puede hacer que llueva en una parte del continente mientras mantiene otra seca como control.

En situaciones como estas, los biólogos pueden usar formas no experimentales de comprobación de hipótesis. En una prueba de hipótesis no experimental, un investigador predice observaciones o patrones que deberían verse en la naturaleza si la hipótesis es correcta. Luego recopila y analiza los datos para ver si los patrones están presentes.

Estudio de caso: la temperatura y el blanqueamiento de coral

Un buen ejemplo de prueba de hipótesis basada en observación proviene de los primeros estudios sobre el blanqueamiento del coral. Como se mencionó anteriormente, el blanqueamiento de coral sucede cuando los corales pierden los microorganismos fotosintéticos que viven dentro de ellos, lo que hace que se vuelvan blancos. Los investigadores sospecharon que la alta temperatura del agua podría ser la causa del blanqueamiento y pusieron a prueba esta hipótesis de manera experimental a pequeña escala (utilizando fragmentos aislados de coral cultivados en tanques)$^{3,4}$start superscript, 3, comma, 4, end superscript.

Lo que más les interesaba saber a los ecólogos era si la temperatura del agua estaba causando el blanqueamiento de muchas especies distintas de coral en su hábitat natural. Esta pregunta, mucho más amplia, no podía responderse de manera experimental, ya que no sería ético (ni siquiera posible) cambiar artificialmente la temperatura del agua alrededor de los arrecifes de coral.

Mapa coloreado que representa las temperaturas superficiales del mar alrededor del mundo con diferentes colores. Los colores más cálidos, la mayoría cercanos al ecuador, representan temperaturas más calientes, mientras que los mas fríos, la mayor parte cerca de los polos, representan temperaturas más frías.

Crédito de imagen: "Temperatura superficial del mar en el mundo", de NASA (dominio público)

En cambio, para probar la hipótesis de que las ocurrencias de blanqueamiento naturales eran provocadas por aumentos en la temperatura del agua, un equipo de investigadores hizo un programa de computadora para predecir eventos de blanqueamiento basados en información de tiempo real sobre la temperatura del agua. Por ejemplo, este programa generalmente podría predecir el blanqueamiento de un arrecife en particular cuando la temperatura del agua en el área del arrecife excediera su máxima promedio mensual por $1$1 $^\circ \text C$degrees, start text, C, end text o más$^{1}$start superscript, 1, end superscript.

El programa fue capaz de predecir muchos eventos de blanqueamiento semanas o incluso meses antes de que fueran reportados, incluyendo un evento de blanqueamiento muy grande en la Gran Barrera de Coral en 1998$^{1}$start superscript, 1, end superscript. El hecho de que un modelo basado en la temperatura pudiera predecir los eventos de blanqueamiento apoyaba la hipótesis de que las altas temperaturas del agua provocan el blanqueamiento en los arrecifes de coral.