dato cientifico y observacion

PRACTICA N° 1

LABORATORIO DE BIOQUIMICA

INTRODUCCIÓN

o Acerca de la ciencia Hace apenas quinientos años el ser humano pensaba que la tierra era el centro del universo. Nadie sabía de la vida micro, ni pensaba en las estrellas como soles. Hace cuarenta años, cuando se asistía a la escuela, no existían las calculadoras, incluso en secundaria se utilizaba la regla de cálculo y por tal motivo, nuestra capacidad para calcular era ejercitada con mucho rigor en aquellos años. No teníamos, hace treinta años, la ayuda del video para nuestras clases y mucho menos pensar en las computadoras. Hoy el exceso de información es el problema, hay que ser muy hábil para evitar leer gran cantidad de información de mala calidad, igual ocurre cuando vemos televisión, la mayoría son programas de baja calidad diseñados con determinados intereses que se podrían catalogar de desinformativos y deformativos. La ciencia no es nueva. Data desde aquellos tiempos en los que el ser humano buscó regularidades en la naturaleza, pensó en las causas de algunos fenómenos. La gente aprendió a realizar predicciones, explicó algunos problemas de salud / enfermedad, etc. Un aspecto importante es que la ciencia es una actividad humana Que todo ser humano está en capacidad de comprender, de aprender su lógica y hacerla. No es una actividad de seres privilegiados, con cociente intelectual superior a 130, ni perteneciente a los estratos más altos de la sociedad, evidentemente son estos últimos los que mayor posibilidad tienen de acercarse a ella, pero como actividad humana que es, cualquiera con dedicación y buen juicio puede hacerlo.

o El lenguaje de la ciencia: las matemáticas Los mayores progresos se realizaron en el siglo XVI, cuando el hombre descubrió la posibilidad de analizar y describir la naturaleza por medio de las matemáticas. Cuando se expresa una idea de la ciencia en términos matemáticos, no hay ambigüedad. El lenguaje común permite las ambigüedades, las opiniones sin el sustento de los hechos en un tema tienden a ser ambiguas. Por esto, la experimentación y el lenguaje matemático impulsaron de manera importante el desarrollo de la ciencia.

o El método científico Francis Bacon, Galileo Galilei y René Descartes se les considera los principales gestores del método científico. Posteriormente se dieron otras contribuciones: Engels con el materialismo dialéctico, Popper con la teoría de la falsación y demarcación. El método científico es un conjunto de reglas y pasos lógicos que permiten encontrar la verdad sobre un fenómeno determinado. Es un método efectivo para adquirir, organizar y aplicar nuevos conocimientos. Los pasos más usados son:

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1. Identificar el problema. 2. Hacer una conjetura razonable- hipótesis – acerca de la solución 3. Predecir las consecuencias de esa hipótesis. 4. Realizar experimentos para comprobar la hipótesis 5. Formular una regla general que organice los pasos anteriores.

Einstein afirmó: “una infinidad de experimentos no bastan para afirmar que estoy en lo cierto, pero un solo experimento puede mostrar que me

equivoco”.

Los resultados científicos son refutables. La realidad es el criterio de la verdad.

En la ciencia no hay dogmas:

Muchos son los investigadores que planean experimentos para

refutar tal o cual hipótesis de otro investigador.

Los científicos deben discernir entre lo que ven y lo que desean ver, pues los científicos, al igual que otras personas, tienen una gran capacidad para engañarse a sí mismos. Es muy importante reconocer la tendencia a justificar los resultados según nuestro parecer, opiniones y en el peor de los casos; nuestros intereses. Reconociendo esta debilidad podemos aplicar mecanismos para evidenciar estos problemas en nuestro proceder y en el de los demás. Puesto que abundan los engaños que aparentan certeza.

La ciencia se ocupa de descubrir hechos, explicar fenómenos,

relacionar teorías y organizar el conocimiento

La tecnología incluye las herramientas, técnicas y procedimientos para aplicar los descubrimientos de la ciencia. El gran avance de la ciencia se le debe a la rápida aplicación del conocimiento en las modernas tecnologías. En 1980 se secuenció por primera vez el ADN de un virus pequeño (+/- 5700 nucleótidos), era un procedimiento difícil, largo, de múltiples pasos; veinte años después, el método se automatizó y hoy secuencian nucleótidos a una velocidad de 100 mil por día. La mayor generación de conocimientos se realiza en los países que sustentan el poder económico. Más de la mitad de las patentes del mundo se registran en los Estados Unidos, otro tanto en Europa y un tanto menos en Japón. Los países Latinoamericanos no

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contribuimos ni siquiera con el 1% del total de patentes. La inversión de grandes compañías en investigación supera, y en mucho, la inversión de países pobres como Colombia. Pero debemos investigar y con nuestros propios esfuerzos tratar de solucionar los problemas que tanto nos aquejan. CONCEPTOS

o El dato En la realización de una investigación juega un papel muy importante la obtención, manejo y análisis de los datos. No aplicar las pautas de muestreo, no entender la distribución de los datos o no interpretar correctamente la estadística, por nombrar algunos puntos; genera pérdida de tiempo y recursos, y lo peor, llevará a conclusiones equivocadas. Para conocer la realidad hay que acercarse a ella lo más posible. Alguna vez te has preguntado ¿cuánto pesa un huevo de gallina?, ¿cuál es la talla de un risaraldense?, ¿cuánto colesterol en sangre es considerado normal para un risaraldense?, ¿porqué es considerado normal un rango de valores para un determinado parámetro?, ¿cuándo hay una diferencia significativa entre dos poblaciones, por ejemplo: la diferencia de talla que hay entre los dos géneros?

o La curva normal moda media mediana Muchas distribuciones de mediciones, ya sean físicas o biológicas, tienden a tener una distribución de frecuencia semejante a una campana. Esta distribución se hace más notable cuando hay un gran número de mediciones. La distribución en forma de campana se denomina CURVA NORMAL o curva de Gauss y presenta entre otras características las siguientes: 1. MODA: Al graficar número de lecturas (eje y), versus valor del parámetro (eje x).

El valor que aparece el mayor número de veces se le denomina moda, la curva es simétrica con respecto a este valor. Cuando tomas el mismo dato de una determinada población, por ejemplo el peso, éste oscila entre un mínimo y un máximo (40 – 160 Kg), cada dato se presenta con una determinada frecuencia. Si 100 personas pesaron 60 kilogramos, y este dato es el que más se repite, se le denomina moda.

2. MEDIA ARITMÉTICA: Se obtiene sumando todos los valores en una población o muestra y se divide entre el número de valores sumados. Se conoce comúnmente como “promedio”

3. MEDIANA: Es aquel valor que divide al conjunto de datos en dos partes iguales, de forma que el número de valores mayor a la mediana es igual al número de valores menores a ésta

4. La media aritmética, la mediana y la moda de una perfecta distribución gaussiana deben ser iguales.

5. El área bajo la curva representa el número total de valores.

Comentario [v1]: La media aritmética

es la suma de todos los valores dividido

por el número total.

Comentario [v2]: Es el valor que

divide una distribución de datos ordenados en dos mitades, es el valor del término del

medio.

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6. El punto de inflexión de la curva está dado por x ± , en tal forma que el 68.26% de los valores bajo la curva se encuentran dentro de más o menos una desviación estándar de la media aritmética; el 95.46% de los valores se encuentran dentro

de más o menos dos desviaciones estándar de la media (X ± 2 ) y el 99.7% de los valores se encuentran dentro de más o menos tres desviaciones estándar (X ±

3). 7. Es una distribución asintótica respecto al eje x.

Desviación estándar. El valor de alfa () es la desviación estándar y mide la dispersión de los datos con respecto a la media aritmética. Puede calcularse a partir de los datos individuales de x, el número de datos tomados, n, y la media.

X =∑ xi/n Si la desviación de cada valor con respecto a X se representa por d, tenemos: d1 = X – X1 .......La suma de las desviaciones elevadas al cuadrado se llama desvianza d =∑ (x -xi)

2 y cuando éste se divide por el número de mediciones se denomina varianza (s2).

s2 = d/n

La raíz cuadrada de la varianza da entonces la desviación estándar (±).

=SD = √ s2 La media y la desviación estándar no se pueden conocer con precisión a menos que se tomen un número infinito de mediciones. Cuando el número de mediciones es finito, para hallar la desviación estándar se divide la desvianza por (n - 1) y a este valor se le saca la raíz cuadrada. Error estándar de la media El error estándar de la media es un estimativo del error probable que resulta al determinar la media de la población a partir de un número finito de muestras

m = / √n De lo anterior se deduce, que entre mayor sea el número de muestras menor será en error estándar. Las mediciones biológicas presentan variaciones, por tal motivo no existen valores absolutos, sino relativos o valores que presentan una variación normal. Por tal motivo, es importante tener claridad con respecto al dato científico. Es un intervalo de valores en el rango de la normalidad.

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o TEST DE STUDENT En algunos experimentos biológicos, químicos o bioquímicos es importante conocer si un procedimiento experimental cambia de manera significativa las cantidades medidas, o si por el contrario, las diferencias encontradas son debidas al azar. Un matemático Inglés que firmaba con el seudónimo de Student, diseñó un método simple para determinar la probabilidad de que una muestra pertenezca o no a una población definida por medio del análisis de la dispersión de los resultados obtenidos. Si hay un número grande de mediciones el error estándar de la muestra se aproxima al de

la población (x ± m). Sin embargo, los experimentos incluyen un número finito de datos y en este caso la media de la muestra se relaciona con la media verdadera así:

m = x ± t . m o

m = x ± t. /√n

donde es la desviación estándar y n el número de mediciones. Se han preparado tablas estadísticas donde se correlaciona el valor de t con la probabilidad, usando el número de grados de libertad (n – 1). Si el valor de t corresponde a una probabilidad de 0.01, significa que hay un 1% de probabilidad de que la muestra y la población total sean iguales. Los valores que dan por debajo de 0.05 (p<0.05, O p<0.01) se usan generalmente como límites de confianza en biología. Una diferencia se considera significativa si p<0.05, o, altamente significativa si p<0.01. Dos muestras, de las cuales se han tomado un número limitado de mediciones pueden ser comparadas directamente y se puede obtener el valor de t usando la ecuación: t= (x1 –x2)/ [∂ (1/n1 +1/n2)]

½

∂= (n1-1) 12 + (n2 –1) 2

2/(n1+n2-2) Con el siguiente ejemplo podemos comprender mejor el significado de desviación estándar y test de Student. La talla de una muestra significativa de la población de Risaralda produce los siguientes resultados distribuidos por género (f= femenino; m = masculino):

Talla (metros) Freq. (f) Freq. (m)

1.27 1

1.30 1

1.33 1

1.34 1 1

1.36 2

1.37 2

1.38 2 2

1.39 1

1.40 4 1

1.41 4

1.42 7

1.43 13 1

1.44 15

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1.45 19 2

1.46 15 2

1.47 15

1.48 35

1.49 13 3

1.50 43 3

1.51 18

1.52 33 2

1.53 37 5

1.54 29 7

1.55 25 8

1.56 23 12

1.57 21 12

1.58 25 15

1.59 15 9

1.60 29 28

1.61 13 20

Talla (metros) Freq. (f) Freq. (m)

1.62 19 32

1.63 18 32

1.64 6 29

1.65 6 23

1.66 4 16

1.67 9 31

1.68 4 30

1.69 1 27

1.70 5 23

1.71 24

1.72 25

1.73 1 11

1.74 1 11

1.75 7

1.76 6

1.77 10

1.78 4

1.79 5

1.80 7

1.81 2

1.82 1

1.83 1

1.84 2

TOTAL 536 493

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Media aritmética Mujeres 1.534

Desviación estándar 0.071

Error estándar 0.003

Mediana 1.53

Moda 1.50

Media aritmética hombres 1.653

Desviación estándar 0.074

Error estándar 0.003

Moda 1.62

Mediana 1.65

Apliquemos el test de Student para comprobar si estas dos poblaciones presentan diferencias significativas con respecto a la talla: ∆X = 1.653 – 1.534 = 0.119 Deduciendo el valor de ∂ =5.25 x 10-3 El denominador toma el valor de (5.25 x 10-3 x 3.834 x 10-3) ½ = 4.465 x 10-3 t = 0.119/4.465 x 10-3 = 26.65 Valores percentiles de tp para la distribución de t de Student con v grados de libertad

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Si buscas en un libro de estadística, encontrarás tablas de valores percentiles para la distribución de test de Student, más completas que la que te presentamos aquí. Para un número mayor de 120 grados de libertad, el valor de t = 26.65 su correspondiente p<<0.005, es decir que estos dos grupos poblacionales tienen una diferencia altamente significativa con respecto a la talla. Hay una probabilidad de 99.995 % de que estos dos grupos sean diferentes. Este mismo análisis se debe hacer con los datos de colesterol, peso, IMC, triacilglicéridos, etc. de dos poblaciones diferentes que se quieran analizar.

v t.995 t.99 t.975 t.95 t.90

1 63.66 31.82 12.71 6.31 3.08

2 9.92 6.96 4.3 2.92 1.89

3 5.84 4.54 3.18 2.35 1.64

4 4.60 3.75 2.78 2.13 1.53

5 4.03 3.36 2.57 2.02 1.48

6 3.71 3.14 2.45 1.94 1.44

7 3.50 3.00 2.36 1.90 1.42

8 3.36 2.90 2.13 1.86 1.40

9 3.25 2.82 2.26 1.83 1.38

10 3.17 2.76 2.23 1.81 1.37

11 3.11 2.72 2.20 1.80 1.36

12 306 2.68 2.18 1.78 1.36

13 3.02 2.65 2.16 1.77 1.35

14 2.98 2.62 2.14 1.76 1.34

15 2.95 2.60 2.13 1.75 1.34

16 2.92 2.56 2.12 1.75 1.34

17 2.90 2.57 2.11 1.74 1.33

18 2.88 2.55 2.10 1.73 1.33

19 2.86 2.54 2.09 1.73 1.33

20 2.84 2.53 2.08 1.72 1.32

21 2.83 2.52 2.07 1.72 1.32

22 2.82 2.51 2.07 1.71 1.32

23 2.81 2.50 2.06 1.71 1.32

24 2.80 2.49 2.06 1.71 1.32

25 2.79 2.48 2.06 1.71 1.32

26 2.78 2.48 2.05 1.70 1.32

27 2.77 247 2.05 1.70 1.31

28 2.76 2.47 2.04 1.70 1.31

29 2.76 2.46 2.04 1.70 1.31

30 2.75 2.46 2.04 1.70 1.31

40 2.7 2.42 2.02 1.68 1.30

60 2.66 2.39 2.00 1.67 1.30

120 2.62 2.36 1.98 1.66 1.29

infinito 2.58 2.33 1.96 1.645 1.28

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El análisis matemático sólo nos

dirá si hay o no diferencias significativas

PROCEDIMIENTO Para esta práctica cada estudiante debe traer seis (6) canicas pequeñas, también traer cinco (6) piedras pequeñas de tamaño uniforme por persona. Formar grupos de estudiantes y realizar los siguientes pasos:

1. Determine el peso de cada canica y de cada piedra utilizando una balanza granataria.

2. Con las medidas de peso de las canicas: a. Ordene los datos de menor a mayor y encuentre la mediana y la moda.

Observe que por ser un grupo de datos par, no hay un dato en posición que divida exactamente este conjunto en dos, sino que se consideran dos datos, el 15 y el 16, encuentre un promedio de estos; a ese dato se le conoce como mediana. Por otra parte, la moda es el dato que más se repite.

b. Utilizando la calculadora, obtenga el promedio, la desvianza y la desviación estándar. Compare estos datos con los de los otros subgrupos.

c. Utilice los datos del conjunto total de canicas, para recalcular la media, la moda, la mediana y la desviación estándar. Encuentre el error estándar de la media en el subgrupo y en el grupo.

d. Compare los datos de su grupo con los datos totales y en especial compare el error estadístico.

3. Con los pesos de las piedras: a. Realice los mismos cálculos que realizó para el conjunto de canicas. b. Divida el conjunto de piedras en dos poblaciones, aquellas que están

por encima de la mediana y aquellas que están por debajo. Trátelas nuevamente como conjuntos particulares, encuentre la desviación estándar, la media, número de elementos. Con estos datos proceda a comparar las dos poblaciones. Aplique el test de student para determinar si las dos poblaciones presentan diferencias significativas.

4. Compare el grupo de canicas con el grupo de piedras. Utilice el test de Student para tal fin.

5. Grafique la tabla que contiene los datos de la talla de una muestra significativa de la población de Risaralda distribuidos por género Recuerde que el eje y es frecuencia y eje x es metros, compruebe si estos datos se aproximan a una curva gaussiana.

6. Compare dos poblaciones de hombres risaraldenses que se diferencian en su índice de masa corporal, o grado de obesidad. La población A tiene IMC<25 (n=120) y la B tiene un IMC > 28.7 (n=60).

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Parámetro A B

Colest (mg/dL) 160 +/- 41 184.6 +/- 31.3

Col-HDL (mg/dL) 35.2 +/- 7.6 32.8 +/- 11.6

Col-LDL (mg/dL) 100 +/- 32.3 112.9 +/- 26.8

TAG (mg/dL) 120.6 +/- 78.8 215.8 +/- 122.9

TAS (mmHg) 116.1 +/- 14.9 133.1 +/- 19.5

Edad (años) 32.8 +/- 15.6 41.2 +/- 13.6

El colesterol HDL es llamado popularmente colesterol bueno y se recomienda que se encuentre por encima de los 35 mg/dL; mientras que, el colesterol LDL es llamado malo y se recomienda que se encuentre por debajo de 130 mg/dL. Los triacilglicéridos (TAG) se recomienda que se encuentren por debajo de 200 mg/dL. Averigüe los valores correspondientes a la tensión arterial sistólica y a la tensión arterial diastólica (TAS Y TAD respectivamente).

7. Después de todos estos ejercicios evalúe las conclusiones y presente tres que considere importantes.

8. ¿Cuáles son los aspectos positivos de la primera práctica de laboratorio? 9. presente los resultados en tablas.

Los programas de computador prestan una gran ayuda para la organización y cálculo de datos. El programa Excel permite realizar este trabajo de manera más rápida y sencilla. Existe otra gran cantidad de programas que se pueden usar según las preferencias y posibilidades; de todas formas con calculadora y hasta manualmente se puede llegar a las mismas conclusiones.

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RESULTADOS

Balanza granataria

PESO CANICAS g

PIEDRAS g

PESO CANICAS g

PIEDRAS g

1 16 2 17 3 18 4 19 5 20 6 21 7 22 8 23 9 24

10 25 11 26 12 27 13 28 14 29 15 30

DETERMINACION DE LA MEDIANA, MODA, PROMEDIO, DESVIANZA Y DESVIACION ESTANDAR.

Canicas Piedras

MEDIANA

MODA

PROMEDIO

DESVIANZA

DESV. ESTANDAR

CALCULOS:

OBSERVACIONES:

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