Kaip mokslininkai atranda priežasčių ir pasekmių santykius
Paprastai eksperimentas dažnai naudojamas vieniems mokslininkams, siekiant nustatyti, ar vieno kintamojo pokyčiai gali sukelti kito kintamojo pokyčius, kitaip tariant, nustatyti priežastis ir pasekmes. Paprasčiuose eksperimentuose, kuriuose nagrinėjamas naujų vaistų veiksmingumas, pavyzdžiui, tyrimo dalyviai gali būti atsitiktinai priskiriami vienai iš dviejų grupių: vienas iš jų būtų kontrolinė grupė ir gydymas nebūtų taikomas, o kita grupė būtų eksperimentinė grupė kuris gauna tiriamą gydymą.
Paprasto eksperimento elementai
Paprastas eksperimentas susideda iš svarbių pagrindinių elementų:
- Eksperimentinė hipotezė. Tai teiginys, kuriame prognozuojama, kad gydymas sukels poveikį ir visada bus fraziuojamas kaip priežasties ir poveikio teiginys. Pavyzdžiui, mokslininkai gali išreikšti hipotezę tokiu būdu: "Vaisto A vartojimas sumažins B ligos simptomus".
- Nulinė hipotezė. Tai yra hipotezė , kad eksperimentinis gydymas neturės įtakos dalyviams ar priklausomiems kintamiesiems. Svarbu pažymėti, kad nesugebėjimas rasti gydymo poveikio nereiškia, kad joks poveikis nėra. Apdorojimas gali paveikti kitą kintamąjį, kurį dabartiniame eksperimente mokslininkai nenaudoja.
- Nepriklausomas kintamasis . Gydymo kintamasis, kurį manipuliuoja eksperimentas.
- Priklausomas kintamasis . Tai reiškia atsaką, kurį mato mokslininkai.
- Kontrolinė grupė. Tai asmenys, kurie atsitiktinai priskiriami grupei, bet negavę gydymo. Iš kontrolinės grupės paimti matavimai bus lyginami su eksperimento grupe, siekiant nustatyti, ar gydymas turėjo įtakos.
- Eksperimentinė grupė. Ši tyrimo dalyvių grupė susideda iš atsitiktinai atrinktų dalykų, kurie gaus tiriamą gydymą.
Paprasto eksperimento rezultatų nustatymas
Kai tik surinkti paprasto eksperimento duomenys, tyrėjai palygina eksperimento grupės rezultatus su kontroline grupe, kad nustatytų, ar gydymas turėjo įtakos. Dėl visada egzistuojančios klaidų galimybės, nėra įmanoma 100 procentų įsitikinti, ar tarp dviejų kintamųjų yra ryšys. Pavyzdžiui, gali būti nežinomų žaidimo kintamųjų, kurie turi įtakos eksperimento rezultatams.
Nepaisant šio iššūkio, yra būdų nustatyti, ar greičiausiai yra prasmingi santykiai. Norėdami tai padaryti, mokslininkai naudoja intelektualinę statistiką - mokslo šaką, kurioje nagrinėjamos išvados apie gyventojus remiantis priemonėmis, paimtais iš reprezentatyvios tos gyventojų grupės.
Pagrindinis veiksnys nustatant, ar gydymas turėjo įtakos, yra statistinės reikšmės matavimas. Statistinis reikšmingumas rodo, kad kintamųjų santykis greičiausiai nėra vien tik tikimybė, ir tikėtina, kad egzistuoja tikri ryšiai tarp dviejų kintamųjų.
Statistinė reikšmė dažnai būna tokia:
p <0,05
P-value less than .05 rodo, kad rezultatai greičiausiai priklauso nuo atsitiktinumo ir kad tikimybė gauti šiuos rezultatus būtų mažesnė nei penkios proc.
Yra keletas skirtingų statistikos reikšmės matavimo priemonių. Naudojamasis bus priklausomas nuo eksperimento metu naudojamo tyrimo tipo.