Metoda științifică este o procedură dovedită pentru extinderea cunoștințelor prin experimentare și analiză. Este un proces care utilizează o planificare atentă, o metodologie riguroasă și o evaluare minuțioasă. Analiza statistică joacă un rol esențial în acest proces.

Într-un experiment care include analiza statistică, analiza se află la sfârșitul unei serii lungi de evenimente. Pentru a obține rezultate valide, este esențial să planificați cu atenție și să realizați un studiu științific pentru toate etapele până la analiză și inclusiv pentru analiză. În această postare pe blog, am cartografiat cinci etape pentru studiile științifice care includ analize statistice.

Cartarea procesului pentru studii științifice

Este vital să înțelegeți metoda științifică și să știți cum să concepeți un studiu riguros din punct de vedere științific care include analize statistice. Greșelile de pe parcurs pot invalida rezultatele analizei dumneavoastră. Am împărțit procesul în cinci etape. În funcție de natura experimentului dumneavoastră, s-ar putea să fie nevoie să accentuați sau să deminuați anumite aspecte.

De exemplu, studiile privind fenomenele fizice vor arăta foarte diferit față de cele din științele sociale. În aceeași ordine de idei, studiile care utilizează experimente factoriale proiectate, studii observaționale și sondaje vor arăta diferit unele de altele. În timp ce studiile pot diferi drastic, toate folosesc aspecte ale aceleiași foi de parcurs pe care o prezint.

Această foaie de parcurs se referă la studiile științifice care includ analiza statistică, deoarece blogul meu se referă la analiza statistică. Cu toate acestea, chiar și studiile pur calitative vor împărtăși mulți dintre aceiași pași.

Etapele unui studiu riguros din punct de vedere științific sunt următoarele:

  1. Faza de cercetare.
    • Definiți problema și întrebarea de cercetare.
    • Revizuirea literaturii.
  2. Faza de operaționalizare.
    • Definiți variabilele și tehnicile de măsurare.
    • Proiectați metodele experimentale.
  3. Colectarea datelor.
  4. Analizați statistic datele și trageți concluzii.
  5. Comunicați rezultatele.

Post conex: Importanța statisticii

Pasul 1: Cercetați domeniul de studiu

O bună cercetare științifică depinde de colectarea multor informații înainte de a începe chiar să colectați date. Va trebui să investighezi domeniul tău de studiu pentru a scrie o întrebare de cercetare la care studiul tău poate răspunde în mod rezonabil. Apoi, va trebui să dezvoltați cunoștințe aprofundate despre alte studii pentru a concepe un plan de realizare a studiului dumneavoastră.

Definiți întrebarea de cercetare

Primul pas al studiului dumneavoastră este să formulați o întrebare de cercetare. Aceasta este întrebarea la care doriți să răspundeți în cadrul studiului dumneavoastră. Întrebările de cercetare vă concentrează experimentul, vă ajută să vă ghidați procesul de luare a deciziilor și vă ajută să preveniți ca problemele secundare să vă distragă atenția de la obiectivul dumneavoastră.

În mod obișnuit, cercetătorii încep cu un subiect larg și cercetează domeniul. Determinați ce tipuri de întrebări la care cercetătorii au răspuns și la care nu au răspuns. Acest proces ajută la restrângerea subiectului larg la o întrebare de cercetare mai specifică. Determinați ce studii au efectuat deja cercetătorii și ce literatură există deja. Veți răspunde la o întrebare nouă sau veți încerca să reproduceți cercetări anterioare?

Întrebarea dumneavoastră de cercetare trebuie să fie adecvată pentru disciplina dumneavoastră. În consecință, proprietățile întrebărilor de cercetare adecvate variază semnificativ în funcție de domeniu. De exemplu, întrebările de cercetare acceptabile arată diferit pentru fizică, psihologie, biologie și științe politice. Cu toate acestea, ele au câteva calități comune.

Întrebările de cercetare trebuie să fie clare și concise. Prin urmare, cititorii întrebării dvs. scurte de cercetare trebuie să înțeleagă în mod clar scopul studiului dvs. În plus, asigurați-vă că domeniul de aplicare al întrebării este suficient de restrâns pentru ca cercetarea dvs. să poată răspunde în mod rezonabil folosind timpul și resursele disponibile.

În mod obișnuit, dezvoltarea întrebării de cercetare începe adesea cu un subiect care vă interesează și implică unele cercetări inițiale. Această cercetare preliminară vă ajută să elaborați o întrebare de cercetare acționabilă. Cu toate acestea, după ce vă concepeți întrebarea, va trebui să realizați o analiză mult mai aprofundată a literaturii de specialitate. Și, probabil, veți efectua câteva ajustări iterative. În timpul analizei literaturii, s-ar putea să vă treziți modificând întrebarea de cercetare.

Analiză a literaturii

O analiză a literaturii este o investigație de fond foarte extinsă a întrebării dumneavoastră de cercetare. Există două obiective principale ale unei analize a literaturii pentru un studiu științific care implică o analiză statistică.

În primul rând, trebuie să înțelegeți pe deplin domeniul care conține întrebarea dumneavoastră de cercetare. Ce au descoperit alte studii? Identificați relațiile și efectele semnificative pe care literatura de specialitate le recunoaște, împreună cu mărimea și direcția lor. Ce variabile și factori joacă un rol?

În concluzie, definiți stadiul actual al cunoștințelor științifice care înconjoară întrebarea dumneavoastră de cercetare. Acest proces vă ajută să determinați modul în care studiul dvs. se încadrează în domeniu, vă permite să înțelegeți procesele de gândire din spatele unor studii similare și vă oferă un sens general al constatărilor de până acum.

În al doilea rând, aveți nevoie de informații care să vă ajute să vă operaționalizați studiul. Operaționalizarea este procesul de a lua ideea generală a întrebării dvs. de cercetare și de a crea un plan acționabil care permite unui experiment să răspundă la întrebare. Dacă studiul dvs. include o analiză statistică, va trebui să determinați modul în care alte studii au folosit statisticile pentru a răspunde la întrebări similare.

Cu acest lucru în minte, determinați următoarele:

  • Ce date au colectat studiile similare? Ce variabile?
  • Cum au măsurat variabilele?
  • Cum au extras eșantionul?
  • Ce metode au folosit pentru a analiza datele? Ce analize și modele experimentale?

Voi dori, de asemenea, să aflați despre punctele forte, punctele slabe și greșelile pe care le-au făcut alte studii. Evitați greșelile altora și construiți pe punctele lor forte!

Faza de cercetare ar trebui să producă o întrebare de cercetare, o cunoaștere aprofundată a domeniului și a constatărilor relevante, precum și o înțelegere aprofundată a modului în care alți cercetători au operaționalizat studii similare. Aceste informații de fond vă ajută să vă proiectați propriul experiment.

Etapa 2: Operaționalizați planul de studiu

Operaționalizarea unui studiu este procesul de a lua întrebarea de cercetare, folosind informațiile de fond pe care le-ați adunat și o formulare a unui plan acționabil. Acest plan include totul, de la definirea variabilelor până la modul în care veți analiza datele.

Variabile: Ce veți măsura?

Studiile care folosesc statistica pentru a răspunde la întrebări necesită să colectați date sub forma unor variabile pe care le veți analiza. În consecință, trebuie să definiți variabilele pe care le veți măsura și să decideți cum le veți măsura. Dacă nu colectați datele corecte sau dacă le măsurați în mod inexact, s-ar putea să nu puteți răspunde la întrebarea dumneavoastră de cercetare. De fapt, datorită prejudecății variabilelor omise, variabilele pe care nu le măsurați pot avea un impact asupra rezultatelor variabilelor pe care le măsurați! Nu vă grăbiți să stabiliți care sunt variabilele pe care va trebui să le măsurați pentru a răspunde la întrebarea dvs. de cercetare.

De exemplu, dacă studiați depresia, cum veți defini și măsura depresia? Analiza literaturii de specialitate ar trebui să vă informeze decizia de a folosi o definiție acceptată pentru depresie și de a alege o metodologie validată științific pentru evaluarea depresiei. Știința se construiește pe ea însăși!

Dacă încercați să preziceți depresia, să descrieți relațiile sale cu alte variabile sau să evaluați tratamentele, va trebui să definiți aceste variabile în mod operațional și să determinați cum le veți măsura.

Tipuri de variabile și tratamente

Un studiu va avea o variabilă dependentă. Această variabilă este rezultatul pe care îl studiați. De obicei, studiile doresc să înțeleagă modul în care modificările uneia sau mai multor variabile independente afectează variabila dependentă. În funcție de tipul de experiment, cercetătorii vor controla sau nu vor controla variabilele independente. Dacă controlează variabilele, va trebui să decidă asupra setărilor pentru variabilele controlabile.

Majoritatea studiilor includ un tratament, o intervenție sau o altă comparație pe care dorește să o facă. Va trebui să definiți tratamentul și să vă asigurați că există un sistem pentru a-l furniza așa cum este necesar. Acest lucru este valabil nu numai pentru tratamentele medicale, ci pentru orice intervenție.

De exemplu, am participat la un studiu de intervenție prin exerciții fizice pentru a determina dacă acestea afectează densitatea osoasă. Am definit intervenția noastră ca fiind sesiuni care au loc de trei ori pe săptămână și constau în 30 de impacturi care reprezintă de șase ori greutatea corporală a subiecților. Aveam procedurile, echipamentele și instruirea necesare pentru a ne asigura că subiecții noștri au primit intervenția așa cum am definit-o.

Metodologie de măsurare: Cum veți face măsurătorile?

De asemenea, va trebui să specificați cum veți face măsurătorile. Ce echipament veți folosi? Cum veți reduce alte surse de variație?

Precizia și acuratețea sunt esențiale în cercetare. Asigurați-vă că planul dumneavoastră descrie modul în care veți obține măsurători bune. De exemplu, am scris odată un document detaliat de calibrare a echipamentului pentru a asigura măsurători de înaltă calitate pe parcursul studiului. Pentru acel studiu, măsurătorile bune au depins de calibrări zilnice, standardizate.

Crearea unui plan de eșantionare: Cum veți colecta eșantioane pentru studiu?

Cercetătorii trebuie să specifice populația particulară pe care o studiază. De exemplu, veți include toate nivelurile de depresie sau doar cazurile ușoare sau severe?

După ce vă definiți populația, trebuie să concepeți un plan de colectare a unui eșantion din acea populație. Eșantionul dvs. conține persoanele sau obiectele pe care studiul dvs. le evaluează. Studiile care utilizează statistica inferențială iau date din eșantion și fac deducții despre o populație. Cu toate acestea, aceste studii trebuie să colecteze eșantioane într-un mod care să producă estimări nepărtinitoare. Acest proces implică adesea o metodologie de eșantionare aleatorie, deoarece o metodă bazată pe conveniență poate introduce prejudecăți.

Revizuirile literaturii vor dezvălui adesea metodologiile de colectare a eșantioanelor pe care alți cercetători le-au folosit în domeniul studiului dumneavoastră. Determinați unde și cum veți colecta eșantionul, inclusiv data și ora, locația și așa mai departe.

În cele din urmă, cât de multe date ar trebui să colectați? Pe de o parte, doriți să colectați suficiente date pentru a avea o șansă rezonabilă de a detecta un efect practic semnificativ. Pe de altă parte, nu doriți să obțineți un eșantion atât de mare încât să vă irosească timpul și resursele. O analiză a puterii vă ajută să alegeți o dimensiune a eșantionului care să asigure un echilibru între aceste două obiective concurente. Cu toate acestea, pentru a efectua o analiză a puterii, aveți nevoie de estimări pentru mărimea efectului și variabilitatea datelor. Din nou, uitați-vă la analiza literaturii dvs. de specialitate!

Post conex: Populația, parametrii și eșantioanele

Proiectați metodele experimentale

Trebuie să vă definiți ipoteza într-o formă care să se preteze la o analiză statistică și să alegeți analiza adecvată. Ipoteza dumneavoastră trebuie să fie testabilă, ceea ce înseamnă că datele pe care le colectați vor susține sau respinge ipoteza. Determinați analizele statistice care pot testa în mod adecvat ipotezele dumneavoastră. Aceste decizii metodologice încep de la un nivel foarte înalt, cum ar fi alegerea între un experiment randomizat sau un studiu observațional. De acolo, puteți coborî la întrebări mai fundamentale.

De exemplu, veți compara medii, medii, proporții sau rate între grupuri? Sau poate veți evalua relația dintre variabilele nominale sau variabilele continue? Toate aceste aspecte afectează analizele statistice pe care le puteți efectua.

În plus, există elementele de bază pentru fiecare tip de analiză pe care va trebui să le decideți. Ce nivel de semnificație veți folosi? Teste de ipoteză cu o coadă sau cu două cozi? Dacă folosiți ANOVA, veți urma cu un test post hoc? Dacă da, care dintre ele? Ce măsuri veți lua pentru a determina dacă observați o cauzalitate și nu doar o corelație? Veți efectua un experiment randomizat sau un studiu observațional?

Planul dumneavoastră ar trebui să limiteze numărul de analize și modele pe care le veți utiliza. Fiecare test statistic are o rată de eroare. Cu cât efectuați mai multe teste, cu atât mai mari sunt șansele generale de a obține un rezultat fals. Luarea acestor decizii metodologice în avans vă ajută să evitați utilizarea mai multor tehnici și selectarea selectivă a celor mai bune rezultate și reduce extragerea de date, ceea ce scade probabilitatea de a găsi corelații întâmplătoare.

Etapa de operaționalizare ar trebui să producă un plan care să vă spună ce veți măsura, cum veți măsura, cum veți colecta un eșantion, designul experimental, mărimea eșantionului și cum veți analiza datele.

Etapa 3: Colectarea datelor

În acest moment, v-ați operaționalizat studiul și aveți un plan de acțiune. După ce ați făcut aranjamentele necesare, ar trebui să fiți gata să colectați datele! În funcție de natura cercetării dumneavoastră, acesta poate fi un proces destul de lung. Fie că sunteți în laborator măsurând, fie că sunteți afară administrând sondaje pe teren sau lucrând cu subiecți umani, colectarea datelor este adesea partea studiului care necesită cel mai mult timp și muncă.

De multe ori, va trebui să stabiliți condițiile adecvate pentru a face măsurători și să verificați dacă totul funcționează corect. Poate că trebuie să stabiliți condițiile de laborator potrivite și să vă asigurați că echipamentul funcționează corect pentru a obține măsurători valide. Sau, parcurgeți un proces detaliat pentru a obține un eșantion cu adevărat aleatoriu. Uneori este dificil să recrutați un număr suficient de subiecți umani. Procedurile ar putea implica, de asemenea, instruirea altor membri ai personalului pentru a îndeplini sarcinile exact așa cum sunt prescrise. Odată a trebuit să creez un videoclip de instruire pentru a obține rezultate consistente!

În timp ce lucrați, în general, după planul operațional, nu este neobișnuit să întâmpinați surprize și va trebui să vă adaptați. Să sperăm că cunoștințele dumneavoastră în domeniu și analiza literaturii de specialitate vă ajută să anticipați cele mai multe surprize, dar chestia cu știința este că deseori studiați ceva ce cercetătorii nu au studiat complet până acum. Așteptați-vă la surprize!

Etapa 4: Analiza statistică

Ca și în cazul etapei de colectare a datelor din studiul dumneavoastră, ar trebui să aveți deja definită faza de analiză. Dacă o „improvizați”, nu o faceți cum trebuie! Întregul meu blog este despre analiza statistică, așa că nu am de gând să reiau totul aici. Pe scurt, asigurați-vă că analizați datele în mod corect, că satisfaceți ipotezele acolo unde este necesar și că trageți concluziile adecvate.

Cu toate acestea, există un punct vital de subliniat aici. Problemele de pe parcurs vă pot împiedica să faceți descoperiri sau să invalidați concluziile cu mult înainte de a ajunge la analiza statistică. Așa cum spune vechea zicală, garbage in, garbage out. Dacă introduceți date de gunoi în analiza statistică, aceasta va scuipa rezultate de gunoi. Dacă toți pașii care duc la analiza dvs. nu sunt gândiți și realizați cu atenție, s-ar putea să nu puteți avea încredere în rezultate sau să ratați constatări importante. Știința se bazează pe corectitudinea tuturor detaliilor.

Etapa 5: Scrierea rezultatelor

După ce colectați datele și le analizați, trebuie să scrieți rezultatele pentru a informa alți cercetători despre ceea ce ați găsit. Indicați care sunt ipotezele pe care le susțin datele, concluziile generale și ce reprezintă acestea în cadrul domeniului științific sau al lumii reale. Cu toate acestea, implică mai mult decât simpla redactare a constatărilor.

Metoda științifică funcționează prin replicarea rezultatelor – sau prin eșecul de a face acest lucru. Procesul științific tinde să facă ca răspunsurile corecte la întrebările de cercetare să urce în top în timp prin replicarea cu succes. În schimb, elimină rezultatele incorecte după ce nu reușesc să se reproducă.

În consecință, va trebui să furnizați suficiente informații despre modul în care v-ați efectuat studiul, astfel încât alți cercetători să îl poată repeta și, să sperăm, să reproducă rezultatele. De obicei, veți include aspecte ale primelor patru etape (cercetarea de fond, operaționalizarea, colectarea datelor și analiza) în redactarea finală. Standardele variază în funcție de domeniu, așa că ar trebui să vedeți cum se documentează studiile din domeniul dumneavoastră. În acest fel, cercetarea dvs. devine parte a bazei de cunoștințe pe care să se bazeze studiile viitoare – la fel cum ați făcut în timpul analizei literaturii! În plus, toate detaliile îi ajută pe alți cercetători să determine punctele forte și punctele slabe ale studiului dumneavoastră, astfel încât să poată interpreta rezultatele, înțelegând în același timp contextul.

În încheiere, analiza statistică este un pas crucial în procesul științific. Analiza vă spune în mod obiectiv ce ipoteză favorizează datele. Cu toate acestea, există o listă lungă de elemente înainte de analiza statistică care trebuie să se desfășoare toate corect pentru ca dumneavoastră să puteți avea încredere în rezultate.

Pentru a afla despre unele dintre provocările cu care m-am confruntat la începutul carierei mele de cercetare științifică, citiți postarea mea despre utilizarea statisticii aplicate pentru a extinde cunoștințele umane!

.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.