Kuidas uurijad avastavad põhjus- ja tagajärjed
Lihtne katse on üks teadlane, kes sageli kasutavad, et määrata, kas muutused ühes muutujas võivad põhjustada teise muutuja muutusi - teisisõnu, põhjuste ja tagajärgede tekitamiseks. Näiteks uues ravimeetodi efektiivsuses hõlpsas eksperimendis võib uuringu osalejaid juhuslikult jaotada kahte rühma: üks neist on kontrollrühmaks ja ei saa ravi, samas kui teine rühm oleks eksperimentaalne rühm mis saab uuritava ravi.
Lihtsa eksperimendi elemendid
Lihtne katse koosneb tõsistest võtmeelementidest:
- Eksperimentaalne hüpotees. See on avaldus, mis ennustab, et ravi mõjutab ja seepärast mainitakse alati ka põhjus- ja tagajärgi. Näiteks võivad teadlased sellist hüpoteesi avaldada: "Meditsiini A manustamine toob kaasa haiguse B sümptomite vähenemise."
- Null hüpotees. See on hüpotees , et eksperimentaalne ravi ei mõjuta osalejaid ega sõltuvaid muutujaid. Oluline on märkida, et ravi jätkumine ei tähenda, et see ei mõjutaks. Ravi võib mõjutada teist muutujat, mida teadustöötajad praeguses katses ei mõõdeta.
- Sõltumatu muutuja . Töötlemismuutuja, mida eksperimentaator manipuleerib.
- Sõltuv muutuja . See viitab vastusele, mida teadlased mõõdavad.
- Kontrollgrupp. Need on isikud, kes on rühma juhuslikult omistatud, kuid ei saa ravi. Kontrollrühma tehtud mõõtmisi võrreldi katserühma rühmadest, et teha kindlaks, kas ravi avaldas mõju.
- Katsegrupp. See uuringus osalejate rühm koosneb juhuslikult valitud isikutest, kes saavad testitud ravi.
Lihtsa katse tulemuste kindlaksmääramine
Kui lihtsa katse andmed on kogutud, siis uurivad uurijad eksperimentaalset rühma tulemusi kontrollgrupi tulemustega, et teha kindlaks, kas ravi avaldas mõju. Tänu alati võimalikele vigadele ei ole võimalik kahe protsendi vahelise suhte kohta kindel olla. Näitena võivad olla teatatud muutujad, mis mõjutavad näiteks katse tulemust.
Vaatamata sellele väljakutsele on olemas viise, kuidas teha kindlaks, kas tõenäoliselt on tähenduslik suhe. Selleks kasutavad teadlased soodsat statistikat - teadusharusid, mis tegelevad järelduste tegemisega elanikkonna kohta, tuginedes selle elanikkonna representatiivse valimi meetmetele.
Võimalus määrata, kas ravi mõjusid, on statistilise olulisuse mõõtmine. Statistiline olulisus näitab, et muutujate seos ei ole ilmselt tingitud pelgalt juhuslikkusest ja tõenäosus on tõepoolest kahe muutuja vahel.
Statistiline olulisus on sageli selline:
p <0,05
P-väärtus väiksem kui 0,05 näitab, et tulemused tõenäoliselt tulenevad võimalustest ja et nende tulemuste saamise tõenäosus oleks väiksem kui viis protsenti.
Statistilise tähtsuse mõõtmiseks on mitmeid erinevaid vahendeid. Kasutatav kasutusviis sõltub eksperimendis kasutatud uurimustüübi tüübist.