
Spanish: 
Hola estudiantes de conservación. Este capítulo se llama "Introducción a los métodos científicos". Qué
Verá que esto no es en realidad del libro, sino porque no hay requisitos
Para conocimientos previos sobre el tema, pensé que era importante darle al menos una introducción
comprensión de los métodos científicos para que pueda aplicarlo a esta clase y más allá. Entonces empecemos.
Primero, debes saber qué es la ciencia. La ciencia es latina para "saber". Entonces la ciencia es nuestra
Manera de tratar de encontrar y entender fenómenos naturales basados completamente en lo que observamos.
Entonces, puedes pensar que hay muchos argumentos en la comunidad científica, pero en general todos
Está muy en la misma página que muchos consensos. Es solo cuando entras en campos específicos.
donde la gente compite por la investigación, tendrás muchos problemas con eso. Pero
Es importante para cuando miras en el mundo. La ciencia está en las noticias mucho y deberías

English: 
Hello conservation students. This chapter
is called "Intro to Scientific Methods". What
you will see is that this isn't actually from
the book, but because there are no requirements
for previous knowledge on the subject, I thought
it was important to give you at least an introductory
understanding of scientific methods so that you can apply it
to this class and beyond. So let's get started.
First, you should know what science is. Science
is Latin for "To Know". So science is our
way of trying to find and understand natural
phenomena based completely on what we observe.
So you might think that there's a lot of arguments
in the scientific community, but overall everyone
is very on the same page as a lot of consensus.
It's only when you get into specific fields
where people are competing for research that
you'll have a lot of issues with that. But
it's important for when you look in the world.
Science is in the news a lot and you should

English: 
be able to understand and examine if it's
good science. OK. So an important point is
that science can never prove something. It
can only support or not support an idea. So,
for example, there's the cell theory that
says, "All organisms are made up of cells.",
and we'll look at theory later, but it's a
really strong word. We have not proven that
everything is made of cells. We have not tested
every single living organism and looked at
to make sure it's made up of cells. But, everything
we've looked at is made up of cells. And we've
looked at enough things that we've built enough
evidence that we can say, unless we find something
different, all organisms are made up of cells
and come from other cells. So biology is the
So biology is the

Spanish: 
Ser capaz de entender y examinar si es buena ciencia. DE ACUERDO. Así que un punto importante es
Esa ciencia nunca puede probar algo. Solo puede apoyar o no apoyar una idea. Asi que,
por ejemplo, está la teoría celular que dice: "Todos los organismos están formados por células".
y luego veremos la teoría, pero es una palabra muy fuerte. No hemos probado que
Todo está hecho de células. No hemos probado todos los organismos vivos y miramos
para asegurarse de que está hecho de células. Pero, todo lo que hemos visto está formado por células. Y hemos
analicé suficientes cosas que hemos acumulado pruebas suficientes que podemos decir, a menos que encontremos algo
Diferentes, todos los organismos están formados por células y provienen de otras células. Así que la biología es la
Así que la biología es la

English: 
study of life, and that can be on a really
small scale looking at microbes, the structures
within them, looking at our individual cells.
Or, it can range up to whole ecosystems, the
whole earth. And we'll start out small and
we'll get big. So next we're gonna look at
the scientific method, which is not the only
way to test natural phenomena and if you get
into later biology classes they might go into
more detail. But, for the level that we're
at, this is what we would use if we were doing
an experiment. So first, you state a problem.
You look at something and you say, "I wonder
what would happen if I do this to mice if
I give them this virus?". And then you gather
information. This is a really important step.
You look at what other people have done and
published and you learn from that. You don't
want to do the same experiment that other
people have done twenty times and always gotten
the same result. It'll be a waste of your
time. Also, they can help you decide how to

Spanish: 
estudio de la vida, y eso puede ser en una escala realmente pequeña mirando microbios, las estructuras
Dentro de ellos, mirando a nuestras células individuales. O bien, puede extenderse hasta ecosistemas enteros, el
tierra entera Y empezaremos pequeños y nos haremos grandes. Así que a continuación vamos a ver
El método científico, que no es la única manera de probar los fenómenos naturales y si se obtiene
en clases posteriores de biología podrían entrar en más detalles. Pero, por el nivel que estamos
En, esto es lo que usaríamos si estuviéramos haciendo un experimento. Así que primero, indicas un problema.
Miras algo y dices: "Me pregunto qué pasaría si le hago esto a los ratones si
¿Les doy este virus? ". Y luego reúne información. Este es un paso muy importante.
Miras lo que otras personas han hecho y publicado y aprendes de eso. Tu no
Quiero hacer el mismo experimento que otras personas han hecho veinte veces y siempre han conseguido
el mismo resultado Será una pérdida de tiempo. Además, pueden ayudarte a decidir cómo

English: 
do your experiment. When you do an experiment
in real life like a million things go wrong,
it's ridiculous. But if you use the methods
that others have already used they've problem-solved
a lot of those for you. So next you form a
hypothesis. So a hypothesis is an educated
guess of what you think will happen. So based
on your research you know these two things
are this way, what do you think will happen
when you do your experiment. Often times you'll
see the hypothesis in an "If-Then" statement
form. So "If i give mice a virus, then they
will die." Right? And I didn't just make that
up, I'm not just killing mice just because, it's a pretty
famous experiment looking at vaccines. OK,
anyway, so once you've formed your hypothesis,
test it. So that's where you'll run an experiment
and you'll gather data and you'll analyze
it and then you'll draw conclusions. So basically
your conclusions will be "That experiment

Spanish: 
haz tu experimento Cuando haces un experimento en la vida real, como un millón de cosas salen mal,
es ridículo. Pero si usas los métodos que otros ya han usado, han resuelto los problemas.
Muchos de esos para ti. Así que a continuación formamos una hipótesis. Así que una hipótesis es una educada.
adivina de lo que crees que va a pasar. Así que basándote en tu investigación, sabes estas dos cosas.
de esta manera, ¿qué crees que sucederá cuando hagas tu experimento? A menudo usted
vea la hipótesis en una declaración "si-entonces". Así que "si les doy un virus a los ratones, entonces
morirá ". ¿Cierto? Y no solo me inventé eso, no estoy matando ratones solo porque es una bonita
Experimento famoso mirando vacunas. Ok, de todos modos, así que una vez que hayas formado tu hipótesis,
Pruébalo. Así que ahí es donde realizarás un experimento y recopilarás datos y analizarás
y luego sacarás conclusiones. Así que, básicamente, sus conclusiones serán "Ese experimento

English: 
did not support my hypothesis, I need
to modify" or "My hypothesis was supported,
I need to repeat it to make sure that it wasn't
just happening by chance." And that's where
statistics will come into play a lot. So,
let's look at this a little more in depth.
So testing a hypothesis, methods I already
said you should base on previous research.
Then you're gonna have different variables.
These variables are gonna be things that you're
measuring throughout the experiment, and there's
going to be independent variables and dependent variables.
Independent variables do not depend
on your experiment. So they are often things
like time, where if you're looking at something
over days, that time period is independent,
that just happens. It's not dependent on your
experiment. If you're looking at different
aged elephants and how they react to something,
the age would be the independent variable.

Spanish: 
No apoyé mi hipótesis, necesito modificar "o" Mi hipótesis fue apoyada,
Necesito repetirlo para asegurarme de que no fue solo por casualidad ". Y ahí es donde
Las estadísticas entrarán en juego mucho. Entonces, veamos esto un poco más en profundidad.
Entonces, probando una hipótesis, métodos que ya dije que deberían basarse en investigaciones anteriores.
Entonces vas a tener diferentes variables. Estas variables van a ser cosas que eres
medir a lo largo del experimento, y habrá variables independientes y variables dependientes.
Las variables independientes no dependen de tu experimento. Así que a menudo son cosas.
como el tiempo, donde si estás viendo algo en días, ese período de tiempo es independiente,
eso simplemente pasa No depende de tu experimento. Si estas mirando diferente
Los elefantes envejecidos y cómo reaccionan ante algo, la edad sería la variable independiente.

English: 
Dependent depends on your experiment. So if
you're doing an experiment on plants and how
they grow, your dependent variable could be
the height of the plant over time. The dependent
variable could be the number of leaves, the
thickness of the stalk, the number of flowers
produced. Those would all be good variables.
If you're looking at birds over time you could
look at size of the nest. You could look at
number of eggs, offspring survivability, etc..
So when you're designing an experiment it's
important to have controls. Controls are where
you think something will happen or you think it won't
happen, it shouldn't happen. So those are
positive and negative controls. So in this
example we have an agar plate like a petri

Spanish: 
Dependiente depende de tu experimento. Así que si estás haciendo un experimento en plantas y cómo
crecen, su variable dependiente podría ser la altura de la planta con el tiempo. El dependiente
variable puede ser el número de hojas, el grosor del tallo, el número de flores
producido Esas serían todas buenas variables. Si estás mirando pájaros con el tiempo podrías
mira el tamaño del nido. Podrías mirar la cantidad de huevos, la supervivencia de los descendientes, etc.
Entonces, cuando estás diseñando un experimento, es importante tener controles. Los controles son donde
crees que algo sucederá o crees que no sucederá, no debería suceder. Así que esos son
Controles positivos y negativos. Así que en este ejemplo tenemos una placa de agar como un petri.

Spanish: 
Plato donde las bacterias pueden crecer. Así que si estás experimentando y te gusta frotar un poco al azar
Área como un inodoro o algo así, esa sería tu placa experimental. Pero si nada
sucede que no sabes si eso es porque no había bacterias allí o algo malo
con la placa de agar, así que querrás tener una placa donde no pongas nada
en él y no esperaría ningún crecimiento. De esa manera sabes que todo lo que ves es de la
inodoro y no desde cualquier otro lugar. También querrías un control positivo donde
"Está bien, sé que esto funciona, así que las bacterias deberían haber crecido". Porque si no encuentras nada aquí.
en el control negativo se podría decir que no hay bacterias en la taza del inodoro. Entonces, qué
Lo que haría es tomar una muestra de bacterias que sabe que están vivas y frotarlas en el plato.
Usted esperaría crecimiento. Ese es un control positivo. ¿Derecha? Y es importante para cualquier

English: 
dish where bacteria can grow. So if you're
experimenting and like swabbing some random
area like a toilet bowl or something, that
would be your experimental plate. But if nothing
happens you don't know if that's because there
was no bacteria there or somethings wrong
with the agar plate, so you would want to
have a plate where you don't put anything
on it and you would expect no growth. That way
you know that anything you see is from the
toilet bowl and not from any other place.
You would also want a positive control where
"OK, I know this works, so bacteria should
have grown." Because if you find nothing here
in the negative control you might say there's
no bacteria on the toilet bowl. So what you
would do is you would take a sample of bacteria
that you know is live and swab it on the plate.
You would expect growth. That's a positive
control. Right? And it's important for any

English: 
variables you're not testing to keep them
the same throughout the experiment so they
don't affect the outcome. So for example with
plants, if you're looking at how, maybe, sunlight
affects plant growth, you would only change
sunlight. You would want all the plants in
the same soil, same pot type, same amount
of water, same temperature, same humidity,
so that you could tell any changes actually
are based on the sunlight. Otherwise, you
don't know if something else was the cause,
right? The other thing we'll talk about here
is sample size. So if I wanted to look at
plant growth and I tested two plants, one
in the sun and one not, you know maybe I can
learn a little bit, but it could also be that
one of those plants just wasn't as healthy
as the other. So what you want to do is you

Spanish: 
variables que no está probando para mantenerlas iguales durante todo el experimento para que
No afecte el resultado. Así, por ejemplo, con las plantas, si estás viendo cómo, tal vez, la luz del sol
Afecta el crecimiento de las plantas, solo cambiarías la luz del sol. Usted querría todas las plantas en
El mismo suelo, el mismo tipo de maceta, la misma cantidad de agua, la misma temperatura, la misma humedad,
para que pudieras notar cualquier cambio en realidad están basados en la luz solar. De lo contrario, tu
No sé si algo más fue la causa, ¿verdad? La otra cosa de la que hablaremos aquí.
es el tamaño de la muestra. Así que si quería ver el crecimiento de las plantas y probé dos plantas, una
en el sol y en uno no, sabes, tal vez pueda aprender un poco, pero también podría ser eso
una de esas plantas no era tan saludable como la otra. Entonces lo que quieres hacer es tu

English: 
want to have a large sample size. If I test
20 plants in the light, and 20 plants in the
dark, I should get a pretty good idea of whether
light and dark affect plant growth.
The larger the sample size, the better you can conclude
your results. However, at some point it becomes
really inconvenient, right? If you had 1,000
plants to take care of in each that would
be ridiculous. It would be more than you need
to show your results, right? Cool. So if you
see a study where someone only looked at like
five people or ten people, you can't really
trust those results because it could just
be random chance. If they looked at thousands
of people and they were randomly selected, it was probably pretty good.
So sometimes you'll have to make figures in this class
for your final project. So I wanted to show
you a graph, or figure. So your independent
variables always goes on the X-axis, that

Spanish: 
quiere tener un tamaño de muestra grande. Si pruebo 20 plantas a la luz, y 20 plantas en el
oscuro, debería tener una idea bastante clara de si la luz y la oscuridad afectan el crecimiento de las plantas.
Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, mejor podrá concluir sus resultados. Sin embargo, en algún momento se convierte en
Realmente inconveniente, ¿verdad? Si tuvieras 1,000 plantas para cuidar en cada una eso sería
ser ridiculo Sería más de lo que necesitas para mostrar tus resultados, ¿verdad? Guay. Así que si usted
ver un estudio donde alguien solo miró como cinco personas o diez personas, realmente no se puede
Confía en esos resultados porque podría ser una casualidad aleatoria. Si miraran a miles
de personas y fueron seleccionados al azar, probablemente fue bastante bueno.
Así que a veces tendrás que hacer figuras en esta clase para tu proyecto final. Así que quería mostrar
una gráfica, o figura. Así que sus variables independientes siempre van en el eje X, que

English: 
horizontal one. So in this case it's time,
the number of days a cold symptoms lasted.
And the Y-axis is one of your dependent variables.
So the number of people that had those cold
symptoms for that long. And what you don't
see in this picture is that there was a key.
Light blue is for people who didn't take
cold medicine, and black is for people who
took cold medicine. So we've got two groups
being looked at. So some people, very few,
like one and three, only had cold symptoms for 2 days.
That would be like my husband. I'd be down
on this end. And you can see that, yes, the
cold medication helps slightly. People without
it are, on average, sick about a day more.
But there's not that big of a shift. OK, cool.
So they significantly different but maybe
not biologically.

Spanish: 
una horizontal Entonces, en este caso es el momento, la cantidad de días que duró un síntoma de resfriado.
Y el eje Y es una de tus variables dependientes. Así que el número de personas que tenían esos fríos
Los síntomas durante tanto tiempo. Y lo que no ves en esta foto es que había una llave.
El azul claro es para las personas que no tomaron medicamentos para el resfriado, y el negro es para las personas que
Tomé la medicina para el resfriado. Así que tenemos dos grupos que están siendo observados. Así que algunas personas, muy pocas,
como uno y tres, solo tuvo síntomas de resfriado durante 2 días. Eso sería como mi marido. Estaría abajo
en este extremo Y se puede ver que, sí, la medicación contra el frío ayuda un poco. Personas sin
están, en promedio, enfermas por un día más. Pero no hay un cambio tan grande. Está bien.
Así que son significativamente diferentes pero quizás no biológicamente.

English: 
OK, so here I'd like you
to pause the video and practice identifying
the independent and dependent variables and
then give yourself a few minutes and then
start this video again and we'll go through
the answers. But I already know the answers,
it's good for you to test yourself here. I
highly recommend pausing. OK, so the first
couple should have been fairly easy based
on what we've discussed. Plant growth over time,
time is going to be the independent variable,
the plant growth will be dependent. Number
two, age versus social behaviors seen in insects,
age would be the independent, the dependent
would be those social behaviors. Number three,
now this one I've had some really good discussion
on in-person in classes. But parasite levels

Spanish: 
Ok asi que aqui me gustaria
pausar el video y practicar la identificación de variables independientes y dependientes y
luego dedique unos minutos y luego inicie este video nuevamente y veremos cómo
las respuestas. Pero ya conozco las respuestas, es bueno que te pongas a prueba aquí. yo
Recomiendo encarecidamente hacer una pausa. OK, entonces la primera pareja debería haber sido bastante fácil
sobre lo que hemos discutido. El crecimiento de las plantas a lo largo del tiempo, el tiempo será la variable independiente,
El crecimiento de la planta será dependiente. Número dos, la edad frente a los comportamientos sociales observados en los insectos,
La edad sería la independiente, la dependiente serían aquellas conductas sociales. Número tres,
ahora en esta he tenido una muy buena discusión en persona en las clases. Pero los niveles de parásitos.

Spanish: 
y la densidad de la población de peces, generalmente la densidad de la población de peces sería
Independientemente, los niveles de parásitos dependerían de la densidad de los peces.
Cuatro, tamaño del territorio versus niveles de testosterona en los leones. El tamaño del territorio sería el
Independiente, el dependiente serían los niveles de testosterona.
Bien, y algunas veces cuando muestra datos gráficamente, puede ver esta línea llamada línea de regresión. Ese es el mejor ajuste
línea. Básicamente, representa esos puntos de datos de la mejor manera y te dará este R-Squared
valor. Cuanto más cerca esté de uno o uno negativo, mejor. Si el número R es cero ese
valor. Cuanto más cerca esté de uno o uno negativo, mejor. Si el número R es cero ese
línea que muestra que a medida que aumenta la temperatura, el número de gusanos planos disminuye.

English: 
and the density of the fish population, generally
the density of the fish population would be
the independent, the parasite levels would
be dependent on the density of the fish.
Four, territory size versus testosterone levels
in lions. The territory size would be the
independent, the dependent would be the testosterone
levels.
OK, and sometimes when you show data graphically you might see this line called
the regression line. That is the best fit
line. Basically, it represents those data
points the best and it'll give you this R-Squared
value. The closer it is to one or negative
one, the better. If the number R is zero that
means there's no correlation between the data
points. This is really pretty. It's a lovely
line showing that as temperature increases,
the number of flat worms decreases.

Spanish: 
Entonces, este es un gran gráfico para mostrarle que deberíamos tener una variable independiente, una variable dependiente.
Deberías tener tus números aquí. Notarás que esto no comienza en cero, y eso está bien.
Por lo general, verá esta pequeña línea cuando eso sucede. Tienen las unidades de medida.
lo que es realmente importante, y luego tienen un título. Gran gráfica, gran figura.
Así que vamos a golpear las teorías científicas. Así que una teoría es la palabra más fuerte que usamos en biología.
Básicamente significa que hemos probado esto muchas, muchas, muchas veces y no hemos encontrado oponentes
datos. Así, por ejemplo, el que usé antes es la teoría de la célula, donde todo
Está hecho de células y vino de células. Teoría atómica, que estamos hechos de átomos. Heliocéntrico

English: 
So this is a great graph to show you we should have
independent variable, dependent variable.
You should have your numbers here. You'll
notice this doesn't start at zero, and that's OK.
Usually you'll see this little line when
that happens. They've got the units of measurement
which is really important, and then they've
got a title. Great graph, great figure.
So let's hit scientific theories. So
a theory is the strongest word we use in biology.
Basically it means that we've tested this many,
many, many times and we haven't found opposing
data. So, for example, the one that I used
before is the Cell Theory, where everything
is made of cells and came from cells. Atomic
Theory, that we are made up of atoms. Heliocentric

English: 
Theory, the sun is the center of our solar
system. And Evolutionary Theory, in each generation
we see variability in traits, we see different
numbers of different genes. Some that are
adaptive will be passed on more. Some that
are maladaptive will be passed on less, and
over time you'll see changes in that population,
that group of the same species.
Difference between a theory and a law. Laws are about
numbers. So laws you'll have an equation that
you can put into and say "If this is the pressure
and volume before, this will be the pressure
and volume after." Theories can't make predictions,
they can just tell you what we found. They
can't say, they can't be forward-thinking.
And we can only describe the tangible. So
science really doesn't have any rule in religion
at all. They can work together, they don't

Spanish: 
Teoría, el sol es el centro de nuestro sistema solar. Y la teoría evolutiva, en cada generación.
vemos variabilidad en los rasgos, vemos diferentes números de diferentes genes. Algunos que son
Adaptativo se transmitirá más. Algunos que son inadaptados serán pasados menos, y
Con el tiempo verás cambios en esa población, ese grupo de la misma especie.
Diferencia entre una teoría y una ley. Las leyes son sobre los números. Así que las leyes tendrán una ecuación que
puede poner y decir "Si esta es la presión y el volumen antes, esta será la presión
y volumen después. "Las teorías no pueden hacer predicciones, solo pueden decirle lo que encontramos.
No puedo decir, no pueden ser progresistas. Y solo podemos describir lo tangible. Asi que
La ciencia realmente no tiene ninguna regla en la religión. Pueden trabajar juntos, no

Spanish: 
tiene que estar en desacuerdo Entonces, si trabajas en tu investigación, puedes publicarla o puedes
puede intentar Entonces, lo que haces es escribir un artículo y enviarlo a revistas. Y
luego querría ir a buenas revistas que sean revisadas por pares, donde las personas en su campo
lo leerían y harían comentarios, dirían que estos no son buenos métodos o
¿Han pensado en mirar esto y examinarlo? Tu podrias decir tu articulo
ha sido aceptado pero usted tiene que hacer cambios, o podría ser rechazado. Un problema aquí es
Que muchas veces se publican artículos con resultados positivos. Así que como viste esto
gran cambio, ¿verdad? Es un descubrimiento genial. Pero los resultados negativos también son muy importantes. Porque,
Oh, como veinte grupos diferentes podrían decir "¿Qué pasa si esto es importante" y son como
"Nadie ha probado esto, debería probarlo!". Bueno, todos lo probaron y fue negativo.

English: 
have to be at odds. So if you work on your
research, you can get it published, or you
can try to. So what you do is you would write
up an article and send it to journals. And
then you'd want to go to good journals that
are peer-reviewed, where people in your field
would read it over and they would give comments,
they would say these aren't good methods or
have they thought about looking at this and
examining that. You might say your article
has been accepted but you have to make changes,
or it might be rejected. One issue here is
that oftentimes articles are published that
are positive results. So like you saw this
big change, right? It's a cool discovery. But negative
results are also really important. Because,
oh like twenty different groups might say
"What if this is important" and they're like
"No one's tested this, I should test it!".
Well, they all tested it and it was negative

Spanish: 
Así que nadie publicó, y así todos perdieron el tiempo. Así que cuando estás mirando un artículo
Especialmente en Internet, hay algunas preguntas que debe preguntar para decir si
Este es un buen artículo de revista o no. Primero es su fuente. Si vas a Wikipedia,
sabes que podrías aprender información interesante, pero esa no es una fuente que debas citar. Tú
Debería ir a un sitio más reputado, ¿verdad? Si termina en .org, .edu, si es de
la Sociedad Americana del Cáncer, si es de lugares de renombre, la Fundación Mundial para la Vida Silvestre,
esas son mejores fuentes que Wikipedia o simplemente un artículo de una persona aleatoria. O como
National Geographic es increíble, y los amo, pero a menos que se vinculen con sus investigadores,

English: 
so nobody published, and so they all wasted
time. So when you're looking at an article
on the internet especially, there are a few
questions that you should ask to say whether
this is a good journal article or not. First
is its source. If you're going to Wikipedia,
you know you might learn interesting information,
but that's not a source you should cite. You
should go to a more reputable site, right?
If it ends in .org, .edu, if it's from
the American Cancer Society, if it's from
reputable places, World Wildlife Foundation,
those are better sources than Wikipedia or
just an article by a random person. Or like
National Geographic is awesome, and I love
them, but unless they link to their researcher-

Spanish: 
y por lo general lo hacen, hay un mejor lugar para encontrar esa información si la citan para
esta clase. De acuerdo, entonces pregunte si está revisado por pares, si está respaldado por otros en su campo.
Si estás leyendo un artículo como en Nat Geo, ¿hay un enlace a esa revista revisada por pares?
artículo, o se acaba de decir? Si tienes ese enlace que es mejor, conoces esa información.
es bueno. A continuación, tamaño de la muestra. ¿Es anecdótico? ¿Se veían como el comportamiento de dos leones?
y escribir un articulo? Puedes aprender de eso, eso puede ser realmente interesante. Pero aplicar
querrías ver más después de eso. Y entonces una gran pregunta aquí es, ¿es repetible?
Si volviéramos a intentar este experimento, ¿obtendrías los mismos resultados?
A continuación, muy importante
es la aleatorización. ¿Los tratamientos fueron distribuidos al azar? Así que si en una clase elegí

English: 
and they usually do- there is a better place
to find that info if you're citing it for
this class. OK, so question if it's peer-reviewed,
is it supported by others in their field.
If you're reading an article like on Nat Geo,
is there a link to that peer-reviewed journal
article, or is it just stated? If you have
that link that's better, you know that information
is good. Next, sample size. Is it anecdotal?
Did they look at like two lion's behavior
and write an article? You can learn from that,
that can be really interesting. But to apply
it you'd want to look at more after that.
And then a big question here is, is it repeatable?
If we tried this experiment again would you
get the same results?
So next, really important
is randomization. Were the treatments randomly
distributed? So if in a class I picked out

Spanish: 
las personas con los mejores puntajes para decir "¿Cómo crees que va esta clase?" eso es
no aleatorio Mis resultados no serían aleatorios. Si dijera que voy a ir alfabéticamente y
Escoge a cada tercer estudiante, eso sería aleatorio, ¿verdad? Reproducibilidad, han encontrado otros.
¿la misma cosa? Así que aquí tenemos lo que se llaman meta-estudios. Así se ven los meta-estudios.
en todos los estudios sobre algo y mira cómo se comparan. Y aquí tenemos a cada uno.
de estos puntos de datos es un estudio, un individuo, y está mostrando sus resultados. Así que esto es mirar
la forma en que la hostilidad, o ser malo, afecta su probabilidad de enfermedad cardíaca. Y entonces, ¿qué encontraste aquí?
es que algunos estudios encontraron un riesgo muy alto, y algunos encontraron realmente bajo. Pero lo que vas a
Aviso acerca de aquellos que están lejos de cero es que no tienen muchos
gente. No tienen un tamaño de muestra grande, ¿verdad? Mientras que una vez que entras en el medio

English: 
the people with the best scores to say "How
do you think this class is going?" that's
not random. My results would not be random.
If I said I'm going to go alphabetically and
pick every third student, that would be random,
right? Reproducibility, have others found
the same thing? So over here we've got what
are called meta-studies. So meta-studies look
at all the studies on something and look at
how they compare. And so here we've got each
of these data points is a study, an individual,
and is showing their results. So this is looking
at how hostility- or being mean- affects your likelihood
heart disease. And so what you found here
is that some studies found really high risk,
and some found really low. But what you'll
notice about those ones that are far away
from zero is that they don't have very many
people. They don't have a large sample size,
right? Whereas once you get into the middle

English: 
closer to like no effect, huge sample sizes.
So you would think that there might not actually
be an effect. Right? Whereas if you looked
at any one of these studies you might get
different results. Whereas here, "The effect
of smoking on early delivery" there were no
meta-studies that showed there was less risk, they
all showed there was more risk and then the
more people sampled the closer it was to about
here, right? And control, did they control
everything that wasn't being looked at? Did
they control the women's age, the number of
times they've had children, things like that.
Cool. And then a huge part is, is there a
bias? Where is their funding from? What brought
them to write this? Are they from a company

Spanish: 
más cerca de como ningún efecto, enormes tamaños de muestra. Así que uno pensaría que en realidad no podría
ser un efecto ¿Derecha? Mientras que si analizas alguno de estos estudios, puedes obtener
diferentes resultados Mientras que aquí, "El efecto de fumar en el parto prematuro" no hubo
los meta-estudios que mostraron que había menos riesgo, todos mostraron que había más riesgo y luego el
más personas tomaron muestras cuanto más cerca estaba de aquí, ¿verdad? Y control, ¿controlaron ellos?
Todo lo que no estaba siendo mirado? ¿Controlaron la edad de las mujeres, el número de
veces han tenido hijos, cosas así.
Guay. Y luego una gran parte es, ¿hay una
parcialidad? ¿De dónde es su financiación? ¿Qué los llevó a escribir esto? Son de una empresa

English: 
that supports a specific way of looking at
things, right? We all have biases. We all
do. But it's really important to try to be
less biased. There's some really great articles
that show if you tell someone something against
their biased they are less likely to believe
it and more into what they thought before,
regardless of the data you show them. It's
really on yourself or ourselves to question
our own biases and try to look at things
in a less biased way. Cool. And then most of
my powerpoints end in quotes. They're just
really pretty and generally I think inspiring,
but that's your call I guess. So have a lovely
day, this ends our scientific methods video.

Spanish: 
Eso apoya una forma específica de ver las cosas, ¿verdad? Todos tenemos sesgos. Todos
hacer. Pero es realmente importante tratar de ser menos parcial. Hay algunos artículos realmente geniales.
que muestran que si le dices a alguien algo en contra de su parcialidad, es menos probable que crean
y más en lo que pensaron antes, independientemente de los datos que les muestres. Sus
realmente en uno mismo o en nosotros mismos para cuestionar nuestros propios sesgos y tratar de ver las cosas
De una manera menos parcial. Guay. Y luego la mayoría de mis powerpoints terminan entre comillas. Son solo
Realmente bonita y en general creo que es inspiradora, pero esa es tu decisión, supongo. Asi que ten un amor
Día, esto termina nuestro video de métodos científicos.
