¿Qué es la validación cruzada?
La validación cruzada es un método utilizado en química y una amplia gama de otros campos científicos para comparar los resultados de múltiples métodos experimentales con el mismo objetivo. Idealmente, la validación cruzada validará ambos métodos experimentales devolviendo los mismos resultados. Diferentes resultados pueden indicar errores humanos o errores en el diseño experimental. Las diferencias se pueden usar para identificar errores y refinar uno o más de los métodos experimentales hasta obtener resultados consistentes y repetibles.
Para que la validación cruzada sea exitosa, generalmente es necesario que los investigadores sepan que uno de los métodos arroja resultados precisos. El objetivo, entonces, es hacer que el método nuevo y no confirmado, o el comparador, devuelva resultados idénticos a los del método conocido, o la referencia. Si no se sabe que ninguno de los métodos es exacto, probablemente se puedan ajustar para obtener los mismos resultados, pero todavía no hay garantía de que esos resultados sean correctos.
Los investigadores a menudo usan validación cruzada cuando presentan un método experimental nuevo y más eficiente que está destinado a reemplazar un método más antiguo. El nuevo método solo es útil si se puede usar para el mismo propósito que el método que se pretende reemplazar. La validación cruzada se utiliza para garantizar que el nuevo método sea tan efectivo como el anterior y que la eficiencia no tenga el precio de la precisión.
Los resultados de los experimentos utilizados para la validación cruzada pueden prepararse cualitativa o cuantitativamente en función de la naturaleza del experimento. El éxito de algunos experimentos de química simple se puede evaluar a través de señales visuales simples como el cambio de color. Un nuevo método que produce el mismo cambio de color puede, en algunos casos, considerarse exitoso. Sin embargo, la mayor parte de la investigación científica moderna se basa en gran medida en métodos cuantitativos. Como tal, se debe comparar la información cuantitativa, y las diferencias en los datos numéricos se utilizan para juzgar el éxito o el fracaso de un experimento de validación.
Gran parte del resultado de la validación cruzada se basa en grandes cantidades de datos estadísticos en lugar de en información cualitativa o en uno o dos valores, como la temperatura o la acidez. Para tales datos estadísticos, no hay un número específico o conjunto de números que sea correcto, mientras que todos los demás son incorrectos. El éxito de una validación cruzada se juzga en función de si los datos devueltos se encuentran o no dentro de un cierto umbral de error aceptable. En tales experimentos, algunos de los valores devueltos pueden ser aceptables mientras que otros son erróneos, lo que indica que se deben revisar partes particulares de los métodos probados.