Kā pētnieki atklāj cēloņu un seku attiecības
Vienkāršs eksperiments ir viens pētnieks, kuru bieži izmanto, lai noteiktu, vai izmaiņas vienā mainīgajā var radīt izmaiņas citā mainīgā - citiem vārdiem sakot, lai noteiktu cēloņus un sekas. Piemēram, vienkāršā eksperimentā, kurā aplūkots jauno zāļu iedarbīgums, piemēram, pētījuma dalībnieki var būt nejauši iedalīti vienā no divām grupām: viena no tām ir kontroles grupa un ārstēšana netiek nodrošināta, bet otra grupa ir eksperimentāla grupa kas saņem pētāmo ārstēšanu.
Vienkāršā eksperimenta elementi
Vienkāršs eksperiments sastāv no smagiem galvenajiem elementiem:
- Eksperimentālā hipotēze. Šis ir paziņojums, kas paredz, ka ārstēšana radīs iedarbību, un tā vienmēr tiks formulēta kā cēloņsakarības paziņojums. Piemēram, pētnieki var izteikt hipotēzi šādā veidā: "Medicīnas A ievadīšana izraisīs slimības B simptomu samazināšanos".
- Nulles hipotēze. Šī ir hipotēze, ka eksperimentālajai ārstēšanai nebūs ietekmes uz dalībniekiem vai atkarīgajiem mainīgajiem. Ir svarīgi atzīmēt, ka ārstēšanas efekta neatzīšana nenozīmē, ka efekts nav. Apstrāde var ietekmēt vēl vienu mainīgo, ko pētnieki pašreizējā eksperimentā nenosaka.
- Neatkarīgais mainīgais . Ārstniecības mainīgais, ko manipulē eksperiments.
- Atkarīgais mainīgais . Tas attiecas uz atbildi, ko pētnieki izmēra.
- Kontroles grupa. Tie ir tie indivīdi, kuri nejauši tiek piesaistīti grupai, bet nesaņem ārstēšanu. Mērījumus, kas ņemti no kontroles grupas, salīdzina ar eksperimenta grupā veiktajiem mērījumiem, lai noteiktu, vai ārstēšana ir bijusi iedarbīga.
- Eksperimentālā grupa. Šī pētījuma dalībnieku grupa sastāv no nejauši izvēlētām tēmām, kuras saņems pārbaudāmo ārstēšanu.
Vienkāršā eksperimenta rezultātu noteikšana
Kad ir apkopoti dati no vienkāršā eksperimenta, pētnieki salīdzina eksperimenta grupas rezultātus ar kontroles grupas rezultātiem, lai noteiktu, vai ārstēšana bijusi efektīva. Sakarā ar vienmēr pastāvošu kļūdu iespējamību, nav iespējams 100% pārliecināt par attiecībām starp diviem mainīgajiem lielumiem. Piemēram, var būt nezināmi mainīgie, kas ietekmē eksperimenta rezultātus.
Neskatoties uz šo problēmu, ir veidi, kā noteikt, vai visticamāk ir nozīmīgas attiecības. Lai to izdarītu, zinātnieki izmanto atsauču statistiku - zinātnes nozari, kas nodarbojas ar iezīmēm par iedzīvotājiem, balstoties uz pasākumiem, kas veikti no reprezentatīvas šo iedzīvotāju izlases .
Galvenais faktors, lai noteiktu, vai ārstēšanai bija ietekme, ir statistiskās nozīmības novērtēšana. Statistikas nozīmīgums rāda, ka starp mainīgajiem lielumiem attiecība, iespējams, nav saistīta ar vienkāršu izredžu un visticamāk pastāv reālas attiecības starp abiem mainīgajiem lielumiem.
Statistikas nozīmīgums bieži tiek attēlots šādi:
p <0,05
P-vērtība, kas mazāka par 0,05, norāda, ka rezultāti, iespējams, ir saistīti ar nejaušību un ka šo rezultātu iegūšanas varbūtība būtu mazāka par pieciem procentiem.
Ir vairāki dažādi statistiskās nozīmes mērīšanas līdzekļi. Izmantotā izmantošana būs atkarīga no eksperimentā izmantotā pētījuma veida.