El Ciclo del Método Deductivo y Método Inductivo en la Ciencia y Tecnología

El Ciclo del Método Deductivo y Método Inductivo en la Ciencia y Tecnología

Por

Angel R. Cepeda Dovala

Se había comentado que el Método es el Camino y Ciencia es el Conocimiento, y la Técnica el Instrumento (Cepeda 2003, 2005 y Cepeda et al., 2007). Desde el punto de vista metódico todas las Ciencias recurren a estos dos métodos (Deductivo e Inductivo), que nos son exclusivos ni mutuamente excluyentes, más bien son mutuamente complementarios, para conocer una realidad concreta, son el motivo del presente ensayo.

Cuando se extrae una muestra de una población, se está llevando a cabo el Método Deductivo, es decir de un juicio general llegamos a un juicio particular, por ejemplo en las practicas de muestreo del suelo “in situ” de una parcela agrícola experimental (población) de una hectárea (ha), se colectan 16 muestras de suelo, supongamos obtenidas de 0-30 centímetros (cm.) y 30-60 cm., de profundidad, se llevan al laboratorio de suelos, para determinar su textura, potencial de hidrogeno (pH), o bien, para conocer sus propiedades físicas químicas y microbiológicas de un suelo; y después de hacer el análisis (descomponer un todo en sus partes) inferimos sobre la población, en nuestro ejemplo hipotético, la población se refiere a la parcela agrícola experimental, y se esta llevando a cabo, en efecto, el Método Inductivo, es decir de un juicio particular (muestra) se llega a un juicio general (población).

La Ciencia Matemática, a través de una de sus ramas, por ejemplo la Probabilidad, y una de sus instrumentos técnicos, por ejemplo la Estadística, permiten en la actualidad, que la investigación sea realmente científica.

Muchas veces empleamos la Probabilidad (Ciencia) y la Estadística (Técnica), en la investigación en Ciencias del Suelo, y posiblemente en otras Ciencias, pero nos olvidamos en reflexionar, el ¿Por qué empleamos un Modelo Probabilístico como el de la Distribución Normal?, o ¿Por qué empleamos el procedimiento técnico de un Diseño Experimental?

También nos olvidamos de los Estadígrafos Descriptivos, tales como las Medidas de Tendencia Central (Media, moda, mediana), Medidas de Variación o Variabilidad (Varianza, desviación estándar, coeficiente de variación), coeficiente de asimetría, curtosis, o cuando utilizamos más de dos variables no obtenemos la covarianza o correlación para conocer la variación entre dos variables en estudio; y únicamente nos abocamos al diseño experimental escogido, análisis de regresión, un diseño completamente al azar o un diseño de bloques al azar, por ejemplo.

¿Por qué seguimos empleando las pruebas de Duncan (1955) y Diferencia Mínima Significativa (DMS), en comparaciones múltiples de medias de tratamientos, cuando prácticamente están en desuso?, ¿Por qué algunos investigadores las consideran como procedimientos obsoletos?, cuando las más confiables para otros investigadores son Diferencia Mínima Significativa Honesta (DMSH), mejor conocida como el método o prueba de Tukey (1953), o bien la prueba de Scheffé (1953 y 1959). ¿Por qué? Estas interrogantes han sido realizadas con todo el Respeto que se merecen los Científicos aquí mencionados, y que hicieron sus grandes aportaciones.

Recordemos algunos aspectos interesantes:

1. Francis Bacon (1561-1626), con el Novum Organum (1620) y Rene Descartes (1596-1650), con su obra Discurso del Método (1637), proporcionaron las bases metódicas empíricas para su uso en la ciencia y tecnología.

2. Karl Gauss (1777-1855), Abraham de Moviere (1667-1754) y Pierre S. Lapace (1749-1827), en forma independiente son los descubridores del Modelo Probabilístico de la Normal.

3. Ronald A. Fisher (1930, 1946 1947) la aplico en la Ciencia Agrícolas, en particular en la teoría genética de la selección natural y propuso sus métodos estadísticos para investigadores, y el diseño de experimentos.

4. Snedecor (1946), uno de sus discípulos de Fisher, le puso a la prueba de F, en honor a su maestro R. A. Fisher, y es conocida como la F de Snedecor

5. La F de Snedecor la empleamos en todos los análisis de varianza que se practica, para rechazar la hipótesis nula (H0) y aceptar la hipótesis alternante (H1), si y solo sí, Fc > Ft (F calculada mayor que F tabulada), o aceptarla la hipótesis nula y rechazar la hipótesis alternante, sí y solo sí Fo < Ft (F calculada menor que F tabulada), a un nivel significativo del 1% (F.01), por ejemplo; en diseños experimentales como el completamente al azar, bloques al azar o en el análisis de regresión, y que se puede consultar por ejemplo en la obra de Steel y Torrie (2001).

De ahí la importancia de leer los autores clásicos y la de aplicar correctamente el Método Deductivo e Inductivo en la Ciencia y Tecnología, para saber si las conclusiones a que llegamos son correctas en la investigación científica, experimental, básica o aplicada, dentro del nuevo siglo XXI.

Referencias

Bacon, F. 1620. Novum Organum. (Existen muchas versiones en varios idiomas)

Cepeda Dovala, Angel R. 2003. Principios de la Ciencia Genética. Tópicos Culturales AΩ, N° 1. 1a edición. Tópicos Culturales AΩ A.R.C.D. Editor. México, D. F.

Cepeda Dovala, A. R. 2005. De Mendel a Watson y Crick, 50 años después. N° 3. Segunda edición. Tópicos Culturales AΩ, en coedición con la Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro, Dirección de Investigación y Departamento Ciencias del Suelo. A.R.C.D. Editor. D. F.

Cepeda Dovala, Angel Rumualdo; Cepeda Dovala, Juan Manuel; Cepeda Dovala, José Luis; Garnica Dovala, Ignacio; Cepeda Ballesteros, José Angel; Cepeda Ballesteros, Sonia Margarita; y Ballesteros Quintero, Sonia. 2007. El Método Científico y el Significado de la Hipótesis Científica. Escrito científico publicado el 9 de septiembre por Tópicos Culturales A.R.C.D. Editor en:
http://topicosculturales.blogspot.com/2007/09/el-mtodo-cientfico-y-el-significado-de.html

Cepeda Dovala, Angel R. 2007. Reseña de Libro: La Ciencia en la Historia del Autor John D. Bernal. Publicado el 7 de Octubre por Tópicos Culturales A.R.C.D. Editor, en:
http://topicosculturales.blogspot.com/2007/10/resea-del-libro-la-ciencia-en-la.html

Descartes, R. 1637. Discours de la Méthode. (Existen muchas versiones en castellano y otros idiomas; la primera traducción latina revisada por el propio Descartes fue en 1644 en Ámsterdam)

Duncan, D. B. 1955. Multiple Range and Multiple F Tests. Biometrics. 11, 1-42.

Fisher, Ronald A. 1930. The Genetical Theory of Seletion Natural. Oxford University Press. Londres.

Fisher, Ronald A. 1946. Statistical Methods for Researchers Workers. Ed. Oliver and Boynd. Londres.

Fisher, Ronald A. 1947. The Desing of Experiments. Oliver and Boyd, Edimburgo.

Scheffé, H. A. 1953. A method for judging all Contrast in the Analysis of Variance. Biometrika. 40, 87-104.

Scheffé, H. A. 1959. The Analysis of Variance. John Wiley. New York, USA.

Snedecor, G. W. 1946. Stastical Methods. Iowa State College Press, Ames, Iowa. USA.

Steel, R. G. D. y J. H. Torrie 2001. Principles y procedures of statistics. A biometrical approach. MacGraw Hill. New York, USA. (version en ingles)

Stell, R. G. D. y Torrie, J. H. 2001. Bioestadística. 2001 Principios y Procedimientos. Ed. McGraw-Hill. New York. (versión en español)

Tukey, J. W. 1953. The problem of multiple comparisons. Princeton University. Princeton, NJ.