¿Qué tipos de modelos existen?
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El objetivo de una hipótesis es proponer un mecanismo que explique cómo funciona el sistema físico bajo estudio. Esta es una propuesta inicial que no garantiza certeza, pero debe describir con precisión las observaciones del sistema. A partir de la hipótesis, se desarrolla un modelo que traduce estas ideas en un conjunto de ecuaciones para pruebas cuantitativas. Cuando los mecanismos subyacentes se comprenden bien, se pueden formular hipótesis específicas y modelos fundamentados en principios sólidos, lo que facilita un análisis profundo y confiable de las causas y permite intervenciones informadas y efectivas.
Sin embargo, en situaciones donde no se comprenden plenamente los mecanismos, las hipótesis formuladas son más generales, resultando en modelos basados en observaciones empíricas. Estos modelos, conocidos como modelos fenomenológicos, explican los fenómenos observados sin profundizar en sus causas subyacentes. Un desafío de los modelos fenomenológicos es que son difíciles de falsificar, ya que dependen de parámetros que pueden ajustarse para replicar datos empíricos, lo que puede comprometer su precisión en la identificación de causas. No obstante, su ventaja es la capacidad de organizar y utilizar eficazmente los datos medidos para predicciones precisas. Sin embargo, las intervenciones basadas en estos modelos están limitadas a soluciones basadas en observaciones, sin una comprensión profunda del sistema, lo que restringe la implementación de mejoras basadas en principios teóricos.
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Objetivo de la hipótesis
Descripción
El objetivo principal de una hipótesis es proponer un mecanismo que explique cómo funciona el sistema físico que se está estudiando. En este contexto, la hipótesis es una propuesta inicial, y no hay certeza de que sea correcta.
Para que una hipótesis sea viable, primero debe describir con precisión las observaciones del comportamiento del sistema físico. Una vez logrado esto, se busca formular un modelo que traduzca las ideas generales sobre el mecanismo en un conjunto de ecuaciones que lo representen. Esto permite poner la hipótesis a prueba de manera cuantitativa.
En algunos casos, se logra comprender los mecanismos subyacentes, lo que permite desarrollar hipótesis específicas y modelos basados en principios fundamentales. Estos modelos fundamentados tienen la ventaja de permitir un análisis detallado y robusto de las causas del fenómeno.
Sin embargo, en situaciones donde los mecanismos no se comprenden completamente, se formulan hipótesis más generales que resultan en modelos basados únicamente en los fenómenos observados. Aunque estos modelos pueden proporcionar cierto nivel de cálculo y predicción, no cumplen completamente con el objetivo de descubrir los mecanismos que originan el comportamiento observado.
En resumen, una hipótesis efectiva debe ser capaz de describir lo observado y permitir la transición hacia modelos que puedan ser probados y validados, con el objetivo último de revelar los mecanismos fundamentales del sistema.
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Hipótesis específicas
Descripción
Comprender los mecanismos que subyacen a un proceso físico permite establecer hipótesis específicas basadas en principios fundamentales, dando lugar a lo que se conocen como modelos fundamentales.
Los modelos fundamentales ofrecen la ventaja de que los mecanismos subordinados suelen ser bien conocidos, lo que facilita el desarrollo de una base teórica sólida. Además, estos modelos son más fáciles de poner a prueba, lo que les otorga un alto grado de validación empírica y los hace más robustos y confiables.
Por otro lado, la comprensión profunda de los mecanismos permite intervenir en los sistemas con conocimiento de cómo las distintas variables influyen en el comportamiento del proceso. Esto es útil incluso en situaciones donde la base de datos empírica es limitada, ya que se pueden anticipar los efectos de las variaciones y ajustes en las condiciones del sistema.
Este enfoque no solo fortalece la capacidad predictiva y de control de los modelos, sino que también mejora la eficiencia de las intervenciones al basarse en un entendimiento integral de los principios subyacentes.
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Hipótesis genéricas
Descripción
En muchas situaciones, la comprensión de los mecanismos subyacentes es limitada, lo que lleva a la formulación de hipótesis más genéricas que no explican de manera detallada los mecanismos subordinados. En particular, estas hipótesis no establecen claramente la relación con los principios fundamentales, lo que resulta en modelos que se apoyan en una serie de parámetros empíricos. Estos parámetros pueden explicar de manera limitada las causas de las observaciones, pero no profundizan en la comprensión de los procesos subyacentes. Dichos modelos se conocen como modelos fenomenológicos, ya que se centran en los fenómenos observados en lugar de en los fundamentos teóricos.
Un desafío de los modelos fenomenológicos es su dificultad para ser falsificados, ya que a menudo dependen de parámetros ajustables que pueden modificarse para replicar cualquier conjunto de datos empíricos. Esta flexibilidad puede hacer que los modelos sean menos precisos en cuanto a la identificación de causas fundamentales.
No obstante, la ventaja de los modelos fenomenológicos radica en su capacidad para estructurar y utilizar de forma eficaz las mediciones realizadas, permitiendo con frecuencia predicciones precisas sobre el comportamiento del sistema. Sin embargo, las intervenciones basadas en estos modelos están limitadas, ya que se enfocan en encontrar soluciones basadas en los resultados observados y no en una comprensión profunda de cómo funciona el sistema. Esto puede restringir la capacidad de aplicar mejoras o cambios basados en los principios subyacentes del proceso.
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