¿Qué hace que la investigación sea rigurosa?

Answer 1

El rigor no es una cosa. Es un espectro Algunas investigaciones son más rigurosas que otras.

La esencia del rigor puede describirse mejor como un tipo de integridad, una dedicación a considerar absolutamente todo lo que es relevante para el problema como una mano. Si está buscando matemáticas rigurosas, por ejemplo, significa que todos sus postulados están claramente delineados, sus definiciones solo tienen una interpretación posible, y la lógica que conecta las diferentes piezas es sólida. Debido a que las matemáticas a menudo no se aplican, cuanto más rigor usara el autor, menos probable es que se encuentre una excepción o un agujero más adelante. Si se aplica, el rigor significa que es más probable que describa lo que el autor dice que hace.

En ciencia, esta integridad viene en una forma diferente. Es casi imposible verificar los postulados (es decir, no sabemos realmente cómo funciona el universo, o la base del fenómeno es demasiado compleja como para derivar de los primeros principios), por lo que rigor significa considerar muy cuidadosamente todas las formas en que puede estar equivocado , y todas las formas en que podría haber hecho sus cálculos incorrectamente, y luego usar otros experimentos, cálculos o lógica para mostrar que estos agujeros no son importantes . Realmente no es lo mismo que las matemáticas, ya que se puede demostrar que un trabajo muy riguroso está equivocado. Esto no reduce la utilidad de la teoría; A menudo informa valiosos experimentos.

Se vuelve más difícil en otros campos. Cuanto menos sepa sobre la base del campo, mayor será el rigor. Sin embargo, esto no impide que las matemáticas que utilizan sean rigurosas. Gran parte de la ciencia se beneficia de un uso cuidadoso y riguroso de las estadísticas, por ejemplo.

Answer 2

El rigor básicamente proviene de ser cuidadoso y simplista de la mejor manera posible.

Se deben realizar experimentos o análisis de datos para que haya la menor cantidad posible de factores no controlados y que se indique toda la información que pueda ser relevante.

¿El agua del grifo (si es así, dónde) o fue destilada o preparada especialmente de alguna otra manera? ¿Se sometió a prueba a todos los hombres, todas las mujeres o alguna mezcla? ¿cuántos años? ¿en qué tipo de estado médico estaban?

Idealmente, debería haber solo una variable. Por ejemplo, si aplicamos un voltaje a través de un cable y medimos la corriente, podemos calcular la resistencia de diferentes longitudes y hacer un gráfico de resistencia versus longitud. ¿Pero la corriente hace que el cable sea más caliente? ¿Deberíamos controlar la temperatura de alguna manera? ¿El cable tiene un diámetro uniforme en toda su longitud? ¿Cómo se mide la longitud? ¿Se han calibrado los medidores?

Es un gran problema para lo que a veces parece resultados simples y obvios. Podemos pasar mucho más tiempo calibrando y lidiando con posibles interferencias que en los experimentos.

Luego tenemos que aplicar rigor a nuestro análisis de los resultados experimentales. Esto es particularmente difícil si parecen apoyar nuestras ideas. Solía ​​decirles a mis estudiantes de investigación “No intentes estar de acuerdo con mi teoría: ¡trata de demostrar que está equivocada!”