Matriz de Comparación: Experimento Determinista vs. Experimento Aleatorio

 

Aspecto

Experimento Determinista

Experimento Aleatorio

Definición

Un experimento determinista involucra procedimientos que bajo las mismas condiciones iniciales producen siempre el mismo resultado, sin variabilidad inherente (Silver, 2013).

Un experimento aleatorio incorpora elementos de azar, resultando en diferentes resultados bajo las mismas condiciones iniciales (Goldenberg, 2015).

Ejemplo en deporte

La medición de la fuerza de un golpe en boxeo utilizando un saco de boxeo y un sensor de fuerza calibrado (Smith, 2018).

El análisis de la eficacia de diferentes estilos de entrenamiento en atletas donde los grupos se asignan al azar (Johnson & White, 2017).

Predictibilidad

Alta predictibilidad debido a la naturaleza controlada y repetible del experimento.

Baja predictibilidad debido a la variabilidad introducida por los elementos aleatorios del diseño experimental.

Factores de influencia

Factores controlados meticulosamente para asegurar consistencia en los resultados, como condiciones ambientales y equipamiento estandarizado (Smith, 2018).

Factores menos controlados, incluyendo variaciones en la condición física de los atletas y diferencias en las respuestas individuales al entrenamiento (Johnson & White, 2017).

Aplicación en estrategia

Utilizado para validar teorías específicas y resultados predecibles, como probar la eficacia de una técnica de lanzamiento en baloncesto bajo condiciones controladas (Silver, 2013).

Aplicado en la evaluación de la efectividad de tratamientos o estrategias donde se requiere tener en cuenta la diversidad de respuestas humanas, como en estudios de nutrición deportiva (Goldenberg, 2015).


Referencias

  • Goldenberg, I. (2015). Understanding Randomness: Theory and Practical Applications. Academic Press.
  • Johnson, M., & White, T. (2017). "Randomized Controlled Trials in Athletic Performance Research." Journal of Sports Science, 35(19), 1892-1899.
  • Silver, N. (2013). The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail — but Some Don't. Penguin Books.
  • Smith, J. (2018). "Deterministic Models in Sports Science." Journal of Sports Engineering, 22(4), 254-262.

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