Kako raziskovalci odkrivajo vzroke in učinke
Preprost poskus je eden od raziskovalcev, ki pogosto uporabljajo za ugotavljanje, ali spremembe v eni spremenljivki lahko privedejo do sprememb v drugi spremenljivki - z drugimi besedami, za določitev vzroka in učinka. V preprostem poskusu, ki se osredotoča na učinkovitost novega zdravila, lahko udeleženci študije naključno dodelijo eni od dveh skupin: ena od teh bi bila kontrolna skupina in ne bi prejela nobenega zdravljenja, medtem ko bi bila druga skupina eksperimentalna skupina ki prejema zdravljenje, ki se preučuje.
Elementi preprostega preizkusa
Preprost poskus je sestavljen iz ključnih ključnih elementov:
- Eksperimentalna hipoteza. To je izjava, ki napoveduje, da bo zdravljenje povzročilo učinek, zato bo vedno izraženo kot vzrok in posledica. Na primer, raziskovalci bi lahko na primer navedli hipotezo: "Zdravljenje zdravila A bo povzročilo zmanjšanje simptomov bolezni B."
- Nična hipoteza. To je hipoteza, da poskusno zdravljenje ne bo vplivalo na udeležence ali odvisne spremenljivke. Pomembno je omeniti, da neuspeh učinek zdravljenja ne pomeni, da ni učinka. Zdravljenje lahko vpliva na drugo spremenljivko, ki jo raziskovalci v trenutnem poskusu ne merijo.
- Neodvisna spremenljivka . Spremenljivka zdravljenja, ki jo izvaja eksperimentator.
- Odvisna spremenljivka . To se nanaša na odziv, ki ga merijo raziskovalci.
- Nadzorna skupina. To so posamezniki, ki so naključno dodeljeni skupini, vendar ne prejemajo zdravljenja. Meritve, vzete iz kontrolne skupine, bodo primerjane s tistimi v poskusni skupini, da se ugotovi, ali je zdravljenje vplivalo.
- Eksperimentalna skupina. To skupino udeležencev študije sestavljajo naključno izbrani subjekti, ki bodo prejeli testirano zdravljenje.
Določanje rezultatov enostavnega preizkusa
Ko so podatki iz preprostega preizkusa zbrani, raziskovalci nato primerjajo rezultate eksperimentalne skupine s tistimi v kontrolni skupini, da ugotovijo, ali je zdravljenje vplivalo. Zaradi vedno prisotne možnosti napak, ni mogoče 100% zanesljiv odnos med dvema spremenljivkama. Na primer, morda so neznane spremenljivke, ki vplivajo na izid poskusa.
Kljub temu izzivu obstajajo načini za ugotovitev, ali je najverjetneje pomemben odnos. Da bi to naredili, znanstveniki uporabljajo inferencialne statistike - vejo znanosti, ki se ukvarja z risanjem sklepov o populaciji, ki temelji na ukrepih, sprejetih iz reprezentativnega vzorca te populacije.
Ključ za ugotavljanje, ali je zdravljenje vplivalo, je meriti statistično značilnost. Statistična pomembnost kaže, da razmerje med spremenljivkami verjetno ni zgolj zaradi šanse in da verjetno obstaja resnično razmerje med obema spremenljivkama.
Statistični pomen je pogosto predstavljen tako:
p <0,05
P-vrednost, manjša od 0,05, kaže, da so rezultati verjetno posledica naključja in da bi verjetnost pridobitve teh rezultatov znašala manj kot pet odstotkov.
Obstaja več različnih načinov merjenja statističnega pomena. Uporabljeni bo odvisen od vrste raziskovalnega načrta, ki je bil uporabljen za poskus.