科学的方法とは、実験と分析によって知識を広げるための実証済みの手順です。 それは、慎重な計画、厳密な方法論、徹底的な評価を用いるプロセスである。 このプロセスにおいて、統計分析は不可欠な役割を果たします。
統計分析を含む実験では、分析は長い一連のイベントの最後に行われます。 有効な結果を得るためには、分析までのすべてのステップを慎重に計画し、科学的研究を行うことが非常に重要です。 このブログ記事では、統計解析を含む科学的研究の5つのステップをマッピングします。
科学的研究のプロセスをマッピングする
科学的手法を理解し、統計解析を含む科学的に厳格な研究を設計する方法を知っておくことは、極めて重要なことです。 途中でミスをすると、分析結果が無効になる可能性があります。 私はそのプロセスを5つの段階に分けています。
たとえば、物理現象の研究は、社会科学の研究とはまったく異なるものになるでしょう。 同じように、デザインされた要因実験を用いた研究、観察研究、調査も、それぞれ違ったものに見えるでしょう。 このロードマップは、私のブログが統計解析に関するものであるため、統計解析を含む科学的研究に関連しています。 しかし、純粋に定性的な研究であっても、同じステップの多くを共有します。
科学的に厳密な研究のステップは次のとおりです。
- 研究段階:
- 問題と研究課題を定義する:
- 文献調査:
- 運営段階:
- 変数と測定方法を定義する
- 実験方法を設計する
- データ収集
- データを統計的に分析し結論を出す
- 結果を伝える
研究段階:研究課題を分析し、分析する:
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Step 1: 研究分野のリサーチ
優れた科学研究は、データ収集を始める前に多くの情報を収集することにかかっています。 あなたの研究が合理的に答えることができる研究質問を書くために、あなたの主題領域を調査する必要があります。
Define Your Research Question
研究の最初のステップは、リサーチクエスチョンを設定することです。 これは、あなたの研究が答えたい質問です。 研究質問は、あなたの実験に焦点を当て、あなたの意思決定プロセスを導くのに役立ち、あなたの目標からあなたをそらすことから脇役を防ぐのに役立ちます。 研究者がどのような種類の質問に答え、どのような種類の質問に答えていないのかを判断する。 このプロセスは、広いトピックをより具体的なリサーチクエスチョンに絞り込むのに役立ちます。 研究者が既に行った研究や、既に存在する文献を見極める。 新たな疑問に答えるのか、それとも過去の研究を再現しようとするのか
あなたの研究課題は、あなたの専門分野に適したものでなければなりません。 その結果、適切なリサーチクエスチョンの特性は、分野によって大きく異なります。 たとえば、物理学、心理学、生物学、政治学では、受け入れられるリサーチクエスチョンが異なります。
リサーチクエスチョンは明確で簡潔である必要があります。 したがって、短いリサーチクエスチョンの読者は、あなたの研究の目標を明確に理解する必要があります。 さらに、調査の範囲は、利用可能な時間とリソースを使用して、あなたの研究が合理的にそれに答えることができるように十分に狭いことを確認します。
一般的に、研究質問の開発は、しばしばあなたが興味を持っているトピックで始まり、いくつかの初期研究を含む。 この予備調査は、実行可能なリサーチクエスチョンを作成するのに役立ちます。 しかし、質問を考案した後は、より詳細な文献のレビューを行う必要があります。 そして、何度か微調整を繰り返すことになるでしょう。
文献レビュー
文献レビューは、リサーチクエスチョンに関する非常に広範な背景調査です。 統計的分析を伴う科学的研究の文献レビューには、2つの主要な目的があります。 他の研究は何を発見したのでしょうか。 文献が認める有意な関係や効果を、その大きさや方向性とともに確認しましょう。 どのような変数や因子が役割を果たしているのか。
要するに、リサーチクエスチョンを取り巻く科学的知識の現状を定義しましょう。 このプロセスは、自分の研究が分野内でどのように位置づけられるかを判断するのに役立ち、類似の研究の背後にある思考プロセスを理解することができ、これまでの知見の一般的な感覚を得ることができます。 運用化とは、リサーチクエスチョンの一般的なアイデアを取り入れ、その質問に答えるための実験ができるような実行可能な計画を作成するプロセスです。 あなたの研究に統計分析が含まれている場合、他の研究がどのように統計を使用して同様の質問に回答したかを判断する必要があります。 どの変数か。
また、他の研究が犯した強み、弱み、間違いについても学びたいところでしょう。 他の人の間違いを避け、その強みを生かすのです！
研究段階では、研究課題、対象分野と関連する知見の深い知識、他の研究者が同様の研究をどのように運用したかを十分に理解することが必要です。 この背景情報は、自分の実験を設計するのに役立ちます。
ステップ2：研究計画を運用する
研究の運用は、集めた背景情報を使用して、研究質問を取り上げ、実行可能な計画を形成するプロセスです。 この計画には、変数の定義からデータを分析する方法まで、すべてが含まれます。 何を測定するのか。
質問に答えるために統計を使用する研究では、分析する変数の形でデータを収集する必要があります。 したがって、測定する変数を定義し、その測定方法を決定する必要があります。 正しいデータを収集しなかったり、不正確に測定したりすると、リサーチクエスチョンに答えられなくなる可能性があります。 実際、省略変数バイアスのおかげで、測定しなかった変数が、測定した変数の結果に影響を与える可能性があります。
例えば、うつ病を研究する場合、うつ病をどのように定義し、測定するのでしょうか。 例えば、うつ病を研究する場合、うつ病をどのように定義し、測定するのでしょうか。文献レビューは、受け入れられているうつ病の定義を使用し、うつ病を評価するための科学的に検証された方法を選択することについてのあなたの決定を通知する必要があります。 科学は自らの上に築かれるのです！
うつ病を予測したり、他の変数との関係を説明したり、治療を評価しようとする場合、それらの変数を操作的に定義し、測定方法を決定する必要があります
変数と治療の種類
研究には、従属変数が必要です。 この変数は、あなたが研究している結果です。 通常、研究では、1つまたは複数の独立変数の変化が従属変数にどのように影響するかを理解したいと考えます。 実験の種類によって、研究者は独立変数を制御したり、制御しなかったりします。 変数を制御する場合は、制御可能な変数の設定を決定する必要があります。
ほとんどの研究では、治療、介入、またはその他の比較を行いたいものが含まれています。 治療を定義し、必要に応じてそれを提供するためのシステムを確保する必要があります。
例えば、私は運動が骨密度に影響を与えるかどうかを調べるために、運動介入研究に参加しました。 私たちは介入を、週に3回行われ、被験者の体重の6倍に相当する30回の衝撃で構成されるセッションと定義しました。
測定方法：どのように測定を行うか
また、どのように測定を行うかを指定する必要があります。 どのような機器を使用するのでしょうか。
精密さと正確さは研究において不可欠です。 計画には、良い測定をどのように行うかを必ず記述してください。 例えば、私はかつて、研究期間中に質の高い測定を確実に行うために、詳細な機器の校正文書を書きました。 その研究では、優れた測定は、毎日行われる標準化された校正に依存していました。 研究者は、研究している特定の集団を特定する必要があります。 例えば、すべてのレベルのうつ病を含めるのか、それとも軽度から重度のケースのみを含めるのか。
母集団を定義したら、その集団からサンプルを収集する計画を考案する必要があります。 サンプルには、研究が評価する人々またはオブジェクトが含まれます。 推測統計を使用する研究では、サンプルデータを取り、母集団についての推論を行います。 しかし、これらの研究では、偏りのない推定値を生成する方法でサンプルを収集する必要があります。 9239>
文献レビューは、他の研究者があなたの研究領域で使用したサンプル収集方法を明らかにすることがよくあります。 日時や場所など、サンプルを収集する場所と方法を決定します。
最後に、どのくらいのデータを収集する必要がありますか？ 一方では、実質的に有意な効果を検出する妥当な機会を持つために、十分なデータを収集したいと思います。 一方で、時間と資源を浪費するような大きなサンプルを取得したいわけではありません。 検出力分析は、この2つの相反する目標の間でバランスを取るためのサンプルサイズを選択するのに役立ちます。 ただし、検出力分析を行うには、効果量とデータのばらつきに関する推定値が必要です。 もう一度、文献レビューを見てください！
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実験方法の設計
統計解析に従順な形で仮説を定義し、適切な解析を選択する必要があります。 仮説は検証可能でなければならず、収集したデータが仮説を支持または棄却することを意味する。 仮説を適切に検証できる統計分析を決定する。 これらの方法論の決定は、無作為化実験か観察研究かを選択するような、非常に高いレベルから始まります。 そこから、より基本的な質問へと降りていくことができます。
例えば、グループ間で平均、中央値、割合、または率を比較しますか？ あるいは名目変数または連続変数の関係を評価しますか？ これらの問題はすべて、実行できる統計分析に影響します。
さらに、分析の種類ごとに決めなければならないことがあります。 どのような有意水準を使用するのでしょうか。 片側または両側の仮説検定？ ANOVAを使用する場合、ポストホックテストでフォローアップするのか？ その場合、どれを使用しますか？ 単なる相関ではなく、因果関係を観察していると判断するために、どのようなステップを踏みますか？ 9239>
計画では、使用する分析およびモデルの数を制限する必要があります。 各統計テストにはエラーレートがあります。 より多くのテストを実行すればするほど、誤った結果が出る可能性が高くなります。 これらの方法論を事前に決定することで、複数の手法を使用して最良の結果を選択することを避け、データマイニングを減らし、偶然の相関を見つける確率を低くすることができます。
操作化の段階では、何を測定するか、どのように測定するか、どのようにサンプルを収集するか、実験デザイン、サンプルのサイズ、およびどのようにデータを分析するかを示す計画を作成する必要があります
ステップ3：データ収集
この時点で、研究を操作化して行動計画を立てていることになります。 必要な手配をしたら、データを収集する準備をしましょう。 研究の性質にもよりますが、これはかなり長いプロセスになることがあります。 研究室での測定、野外での調査、被験者への対応など、データ収集は多くの場合、最も時間と労力を要する研究の一部です。 おそらく、有効な測定値を得るために、実験室の条件を正しく設定し、機器が正しく機能していることを確認する必要があります。 あるいは、真に無作為なサンプルを得るために、詳細なプロセスを経ることになります。 十分な数の被験者を集めることが困難な場合もあります。 また、その手順には、規定通りに正確に作業を行うよう、他の人員を訓練することも含まれるかもしれません。 一貫した結果を得るために、トレーニングビデオを作成しなければならなかったこともあります！
一般的には、運用計画に基づいて作業しますが、予想外の事態に遭遇することも珍しくなく、適応することが必要です。 しかし、科学というのは、研究者がこれまで十分に研究していないことを研究することが多いものです。 驚きを期待してください！
ステップ4：統計分析
研究のデータ収集段階と同様に、分析段階はすでに定義されているはずです。 手探りでやっているのであれば、それは正しいやり方ではありません。 私のブログ全体が統計分析について書かれていますので、ここですべてを説明するつもりはありません。 一言で言えば、データを正しく分析し、必要に応じて仮定を満たし、適切な結論を導き出すことです。
しかし、ここで重要なポイントがあります。 途中の問題によって発見が妨げられたり、統計分析に至る前に発見が無効になってしまったりすることがあるのです。 昔から言われているように、ゴミが入ればゴミが出ます。 ゴミのようなデータを統計解析にかけると、ゴミのような結果を吐き出します。 分析に至るまでのすべてのステップを注意深く考え、実行しなければ、結果を信用できなかったり、重要な発見を見落としたりする可能性があります。 9239>
ステップ5：結果を書く
データを収集し、それを分析したら、他の研究者に発見を知らせるために結果を書き上げる必要があります。 データがどの仮説を支持しているのか、全体的な結論、そして、科学分野や実世界の設定の枠組みの中で何を表しているのかを示すのです。 しかし、単に調査結果を書き上げるだけではありません。
科学的方法は、結果を再現すること、あるいは再現できなかったことを示すことで機能します。 科学的手法は、結果や失敗を再現することで機能します。科学的プロセスは、再現に成功することで、研究課題に対する正しい答えが時間とともに上位に上がってくる傾向があります。
その結果、他の研究者が研究を繰り返し、できれば結果を再現できるように、研究の実施方法について十分な情報を提供する必要があります。 通常、最初の4つのステップ（背景研究、運用化、データ収集、分析）の側面を最終的な報告書に含めます。 分野によって基準が異なるので、自分の分野の研究がどのように文書化されているかを確認するとよいでしょう。 このようにして、あなたの研究は、文献レビューで行ったように、将来の研究のための知識ベースの一部になるのです。 さらに、すべての詳細は、他の研究者があなたの研究の長所と短所を判断するのに役立つため、文脈を理解しながら結果を解釈することができます。 分析によって、データがどの仮説を支持しているかが客観的にわかります。
私が科学研究のキャリアの初期に直面した課題について知りたい方は、応用統計学を使って人類の知識を広げるという投稿をお読みください！
統計解析は、科学的プロセスの重要なステップです。