Método Hipotético Deductivo

El método hipotético-deductivo es un enfoque de la investigación que parte de una teoría sobre el funcionamiento de las cosas y deriva de ella hipótesis comprobables. Es una forma de razonamiento deductivo, ya que parte de principios, suposiciones e ideas generales para llegar a afirmaciones más concretas sobre el aspecto y el funcionamiento del mundo. A continuación, las hipótesis se ponen a prueba mediante la recopilación y el análisis de datos y los resultados apoyan o refutan la teoría.

Una primera versión del método hipotético-deductivo fue propuesta por el físico holandés Christiaan Huygens (1629-95). En general, el método parte de la base de que las teorías bien formadas son conjeturas que pretenden explicar un conjunto de datos observables. Sin embargo, estas hipótesis no pueden establecerse de forma concluyente hasta que las consecuencias que lógicamente se derivan de ellas se verifiquen mediante observaciones y experimentos adicionales.

El método trata la teoría como un sistema deductivo en el que los fenómenos empíricos particulares se explican relacionándolos con principios y definiciones generales. Sin embargo, rechaza la pretensión de la mecánica cartesiana de que esos principios y definiciones son evidentes y válidos. Supone que su validez se determina únicamente por la luz exacta que sus consecuencias arrojan sobre fenómenos previamente inexplicados o sobre problemas científicos reales.

Características del Método Hipotético – Deductivo

El método hipotético-deductivo es uno de los pilares de la investigación científica, a menudo considerado como el único «verdadero» método de investigación científica.

Esta área alimenta un intenso debate y discusión entre muchos campos de especialización científica.

De forma concisa, el método implica los pasos tradicionales de observación del sujeto, para elaborar un área de estudio. Esto permite al investigador generar una hipótesis comprobable y realista.

La hipótesis debe ser falsable mediante métodos científicos reconocidos, pero nunca puede confirmarse por completo, ya que métodos de investigación refinados pueden refutarla posteriormente.

A partir de la hipótesis, el investigador debe generar algunas predicciones iniciales, que pueden ser probadas, o refutadas, por el proceso experimental. Estas predicciones deben ser inherentemente comprobables para que el método hipotético-deductivo sea un proceso válido. Por ejemplo, intentar poner a prueba la hipótesis de que Dios existe sería difícil, porque no hay ninguna forma científica de evaluarla.

Ejemplo de Método Hipótetico – Deductivo

Suponga que su reproductor de música no se enciende. Puedes considerar la hipótesis de que las pilas están agotadas. Entonces decides comprobar si esto es cierto.

Dada esta hipótesis, predices que el reproductor de música funcionará correctamente si sustituyes las pilas por otras nuevas.

Sustituyes las pilas, lo cual sería el experimento que utilizas para comprobar tu predicción.

Si el reproductor funciona, confirmas tu hipótesis (y puedes tirar las pilas viejas). Si el reproductor sigue sin funcionar, tu predicción es falsa y tu hipótesis queda desconfirmada. Es posible que rechaces tu hipótesis original y que elabores una alternativa para ponerla a prueba.

Teorías y pruebas

Hay muchas ramas de la ciencia, como la química, la biología, la física, etc. Pero, en general, hay cuatro componentes principales en la investigación científica:

Teorías: son las hipótesis, leyes y hechos sobre el mundo empírico.

El mundo: todos los objetos, procesos y propiedades del universo.

Explicaciones y predicciones: utilizamos las teorías para explicar lo que ocurre en el mundo y hacer predicciones. La mayoría de las predicciones son sobre el futuro, pero también podemos hacer predicciones sobre el pasado (retrodicciones). Por ejemplo, una teoría geológica sobre la historia de la Tierra puede predecir que ciertas rocas contienen un alto porcentaje de hierro. Una parte crucial de la investigación científica es poner a prueba una teoría comprobando si nuestras predicciones son correctas o no.

Datos (pruebas): la información que recogemos durante las observaciones o los experimentos. Utilizamos los datos para poner a prueba nuestras teorías e inspirar nuevas direcciones en la investigación.

Para entender una teoría científica, tenemos que ser capaces de decir:

¿Cuáles leyes, principios y hechos incluye la teoría?

¿Qué nos dicen estas teorías sobre la naturaleza del mundo?

¿Qué puede predecir y qué puede explicar?

¿Cuáles son las principales pruebas utilizadas para apoyar la teoría y hay pruebas en contra de la misma?

Una hipótesis científica debe ser comprobable

El método Hipotético – Deductivo nos dice cómo poner a prueba una hipótesis y una hipótesis científica debe ser susceptible de ser probada.

Si una hipótesis no se puede probar, no podemos encontrar pruebas que demuestren que es probable o no. En ese caso, no puede formar parte del conocimiento científico. Consideremos la hipótesis de que existen fantasmas que no podemos ver y con los que nunca podemos interactuar y que nunca pueden ser detectados ni directa ni indirectamente. Esta hipótesis está definida de tal manera que excluye la posibilidad de probarla. Puede que siga siendo cierta y que existan tales fantasmas, pero nunca estaríamos en condiciones de saberlo, por lo que no puede ser una hipótesis científica.

La confirmación no es la verdad

En general, la confirmación de las predicciones de una teoría aumenta la probabilidad de que ésta sea correcta. Pero en sí misma no demuestra de forma concluyente que la teoría sea correcta.

Para ver por qué es así, podríamos representar nuestro razonamiento de la siguiente manera:

Si H entonces P.

P.

Por tanto, H.

Aquí H es nuestra hipótesis «las pilas están agotadas» y P es la predicción «el reproductor funcionará cuando se cambien las pilas». Por supuesto, este patrón de razonamiento no es válido, ya que puede haber otras razones distintas de H que también den lugar a la verdad de P. Por ejemplo, puede ser que las pilas originales estén realmente bien, pero que no se hayan colocado correctamente. Si se sustituyen las pilas, se restablecerá la conexión suelta.

El hecho de que la predicción sea cierta no demuestra que la hipótesis sea verdadera. Tenemos que considerar hipótesis alternativas y ver cuál es más probable que sea cierta y cuál proporciona la mejor explicación de la predicción. O también podemos hacer más pruebas.

La desconfirmación no tiene por qué ser una falsedad

A menudo, una hipótesis genera una predicción sólo cuando se dan supuestos adicionales (hipótesis auxiliares). En estos casos, cuando una predicción falla, la teoría puede seguir siendo correcta.

Volviendo a nuestro ejemplo, cuando predecimos que el reproductor volverá a funcionar cuando se le cambien las pilas, estamos asumiendo que no hay nada malo en el reproductor. Pero puede resultar que esta suposición sea errónea. En tales situaciones, la falsedad de la predicción no implica lógicamente la falsedad de la hipótesis. Podríamos representar la situación con este argumento: ( H=Las pilas están agotadas, A=El reproductor no está roto).

Si ( H y A ) entonces P.

No es el caso que P.

Por lo tanto, no es el caso que H.

Este argumento aquí no es válido, por supuesto. Cuando P es falso, lo que se deduce no es que H sea falso, sólo que la conjunción de H y A es falsa. Así que hay tres posibilidades: (a) H es falso pero A es verdadero, (b) H es verdadero pero A es falso, o (c) tanto H como A son falsos.

Así que deberíamos argumentar en su lugar:

Si ( H y A ) entonces P.

No es el caso que P.

Por lo tanto, no es el caso de que H y A sean ambas verdaderas.

Volviendo a nuestro ejemplo anterior, si el reproductor sigue sin funcionar cuando se cambian las pilas, esto no demuestra de forma concluyente que las pilas originales no estén agotadas. Esto nos dice que cuando aplicamos el método HD, tenemos que examinar los supuestos adicionales que se invocan al derivar las predicciones.

Si estamos seguros de que los supuestos son correctos, la falsedad de la predicción sería una buena razón para rechazar la hipótesis. Por otro lado, si la teoría que estamos probando ha tenido un éxito extraordinario, entonces debemos ser extremadamente cautelosos antes de rechazar una teoría sobre la base de una única predicción falsa. Estas suposiciones adicionales que se utilizan para probar una teoría se conocen como «hipótesis auxiliares».

¿Cuándo debemos rechazar una teoría?

Cuando una teoría hace una predicción falsa, a veces puede ser difícil saber si debemos rechazar la teoría o si hay algo mal en las hipótesis auxiliares. Por ejemplo, los astrónomos del siglo XIX descubrieron que la física newtoniana no podía explicar completamente la órbita del planeta Mercurio.

Resulta que esto se debe a que la física newtoniana es errónea, y se necesita la relatividad para dar una predicción más precisa de la órbita. Sin embargo, cuando los astrónomos descubrieron Urano en 1781, también descubrieron que su órbita era diferente a las predicciones de la física newtoniana. Pero entonces los científicos se dieron cuenta de que podía explicarse si había un planeta adicional que afectaba a Urano y posteriormente se descubrió Neptuno como resultado.

En 2011, científicos de Italia informaron de que su experimento parecía haber demostrado que algunas partículas subatómicas podían viajar más rápido que la velocidad de la luz, lo que parecería demostrar que la teoría de la relatividad está equivocada. Pero al analizarlo más detenidamente, se descubrió que había un problema con el montaje experimental. Por eso, si una teoría ha tenido éxito, incluso cuando un resultado parece demostrar que la teoría es errónea, debemos asegurarnos de que las pruebas son sólidas y fiables e intentar replicar el resultado y eliminar las explicaciones alternativas. Una afirmación extraordinaria requiere pruebas extraordinarias.

Generar y analizar los datos

La siguiente etapa consiste en realizar el experimento, obteniendo resultados estadísticamente comprobables, que pueden utilizarse para analizar los resultados y determinar si la hipótesis tiene validez o tiene poco fundamento. Este experimento debe implicar alguna manipulación de las variables para permitir la generación de datos analizables.

Finalmente, las pruebas estadísticas confirmarán si las predicciones son correctas o no. Este método suele ser tan riguroso que es raro que una hipótesis se demuestre por completo, pero algunas de las predicciones iniciales pueden ser correctas y conducirán a nuevas áreas de investigación y a perfeccionar la hipótesis.

Evaluación de la validez de la hipótesis

Probar y confirmar una hipótesis nunca es un proceso claro y definitivo. La estadística es una ciencia basada en la probabilidad y, por muy sólidos que sean los resultados generados, siempre existe la posibilidad de un error experimental.

Además, puede haber otra razón desconocida que explique los resultados. La mayoría de las teorías, por muy sólida que sea la prueba, se desarrollan y evolucionan con el tiempo, cambiando y adaptándose a medida que las nuevas investigaciones perfeccionan los datos conocidos.

La comprobación de una hipótesis nunca es del todo exacta, pero, tras un proceso de debate y nueva comprobación de los resultados, puede convertirse en una suposición científica. La ciencia se basa en estos paradigmas e incluso las opiniones comúnmente aceptadas pueden resultar inexactas tras una exploración más profunda.

Una hipótesis falsa no significa necesariamente que el área de investigación esté cerrada o sea incorrecta. Puede que el experimento no haya sido lo suficientemente preciso o que haya habido algún otro error que contribuya a ello.

Por eso el método hipotético-deductivo se basa en predicciones iniciales: muy pocas hipótesis. Si la investigación es exhaustiva, son completamente erróneas, ya que generan nuevas direcciones para la investigación futura.

Dos conceptos erróneos

He aquí dos conceptos erróneos comunes sobre la ciencia:

A algunas personas les gusta decir que la ciencia no puede demostrar nada, que todo se basa en la fe, como la religión. Lo correcto de este punto de vista es que los científicos no pueden probar la mayoría de las afirmaciones científicas porque no están seguras al 100%. Pero esto no significa que aceptar la ciencia sea únicamente una cuestión de fe: podemos tener pruebas sólidas que apoyen las teorías científicas. Tenemos que contentarnos con la probabilidad, no con la certeza absoluta. Por ejemplo, no podemos demostrar con un 100% de certeza que uno morirá si salta de un avión sin paracaídas. De hecho, algunas personas han sobrevivido. Sin embargo, sería una tontería intentarlo sólo porque carecemos de esta prueba.

En ciencia, llamamos «teoría» a un conjunto de afirmaciones y principios sobre un tema concreto. Esto puede ser engañoso porque a menudo utilizamos la palabra «teoría» para describir una hipótesis tentativa que tiene pocas pruebas para apoyarla. Algunas personas dicen que «la evolución es sólo una teoría» o que «las teorías de Einstein son sólo eso: teorías». Estas afirmaciones no son útiles ni claras. Es cierto que los científicos las consideran teorías, pero eso no significa que sean hipótesis especulativas a la altura de cualquier conjetura descabellada que la gente se invente. Una teoría científica puede describir una afirmación que un amplio abanico de pruebas respalda firmemente. Decir que es «sólo» una teoría es injusto.

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Fuentes Consultadas

Hammond, K. undated, ‘What is the difference between the scientific method & the hypothetico-deductive model?’ on |eHow.com (1999-2013). En: http://www.ehow.com/info_10055668_difference-between-scientific-method-hypotheticodeductive-model.html.

iSTAR Assessment, 2010-2011, ‘Hypothetical-Deductive Reasoning’, at http://www.istarassessment.org/srdims/hypothetical-deductive-reasoning-needs-pictures/

Jary, D., 2006, ‘Hypothetico-deductive model’, in Jupp, V (Ed.) ‘The Sage Dictionary of Social Research Methods , available at http://srmo.sagepub.com/view/the-sage-dictionary-of-social-research-methods/n94.xml

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Método Hipotético Deductivo. Foto: Unsplash. Créditos: Ale Cisneros @alecisnros