Zanimljivo

Uvjeti vokabulara naučne metode

Uvjeti vokabulara naučne metode

Naučni eksperimenti uključuju varijable, kontrole, hipoteze i mnoštvo drugih koncepata i pojmova koji mogu biti zbunjujući.

Rječnik naučnih pojmova

Evo pojma važnih izraza i definicija naučnog eksperimenta:

  • Teorem centralnog limita: Navodi da će se s dovoljno velikim uzorkom normalno raspodijeliti srednja vrijednost uzorka. Za primjenu vrijednosti potrebno je normalno distribuirano srednje vrijednosti uzorka t-test, pa ako planirate izvršiti statističku analizu eksperimentalnih podataka, važno je imati dovoljno veliki uzorak.
  • Zaključak: Utvrđivanje da li hipotezu treba prihvatiti ili odbaciti.
  • Kontrolna grupa: Ispitni subjekti nasumično su dodijeljeni da ne prime eksperimentalni tretman.
  • Upravljačka varijabla: Svaka varijabla koja se ne mijenja tokom eksperimenta. Poznat i kao a konstantna varijabla.
  • Podaci (jednina: datum): Činjenice, brojevi ili vrijednosti dobijene u eksperimentu.
  • Zavisna varijabla: Varijabla koja reaguje na nezavisnu varijablu. Zavisna varijabla je ona koja se mjeri u eksperimentu. Takođe poznat kao zavisna mjera ili reagirajuća varijabla.
  • Dvostruko slijepo: Kada ni istraživač ni ispitanik ne znaju da li subjekt prima liječenje ili placebo. "Zasljepljivanje" pomaže u smanjenju pristranih rezultata.
  • Prazna kontrolna grupa: Vrsta kontrolne grupe koja ne prima nijedan tretman, uključujući placebo.
  • Eksperimentalna grupa: Ispitanici su nasumično raspoređeni na eksperimentalni tretman.
  • Vanjska varijabla: Dodatne varijable (nisu nezavisne, zavisne ili kontrolne varijable) koje mogu uticati na eksperiment, ali se ne računaju ili ne mere ili su van kontrole. Primjeri mogu uključivati ​​faktore koje smatrate nevažnim u vrijeme eksperimenta, kao što je reakcija proizvođača staklenog posuđa ili boje papira koja se koristi za izradu papirnog aviona.
  • Hipoteza: Predviđanje da li će nezavisna varijabla imati uticaja na zavisnu varijablu ili predviđanje prirode efekta.
  • Nezavisnostili Nezavisno: Kad jedan faktor ne vrši uticaj na drugi. Na primjer, ono što jedan sudionik studije ne bi trebao utjecati na ono što drugi sudionik radi. Odluke donose samostalno. Neovisnost je kritična za smislenu statističku analizu.
  • Neovisna slučajna dodjela: Nasumičnim odabirom hoće li ispitni subjekt biti u liječenju ili kontrolnoj grupi.
  • Nezavisna varijabla: Varijabla kojom istraživač manipulira ili mijenja.
  • Nezavisni varijabilni nivoi: Promjena nezavisne varijable iz jedne vrijednosti u drugu (npr. Različite doze lijeka, različita količina vremena). Različite vrijednosti nazivaju se "nivoima".
  • Inferencijalna statistika: Statistički podaci (matematika) koji se primjenjuju na zaključivanje karakteristika stanovništva na temelju reprezentativnog uzorka iz populacije.
  • Interna valjanost: Kada eksperiment može tačno utvrditi da li nezavisna varijabla daje efekat.
  • Srednja vrijednost: Prosjek se izračunava zbrajanjem svih rezultata, a zatim dijeljenjem sa brojem bodova.
  • Nulta hipoteza: Hipoteza „bez razlike“ ili „bez učinka“, koja predviđa liječenje, neće imati utjecaj na tu temu. Nulta hipoteza je korisna jer je lakše procijeniti statističkom analizom od ostalih oblika hipoteze.
  • Nultati rezultati (beznačajni rezultati): Rezultati koji ne opovrgavaju ništavnu hipotezu. Ništavni rezultati ne dokazuju ništavnu hipotezu jer su rezultati možda nastali zbog nedostatka snage. Neki nulani rezultati su pogreške 2.
  • p <0,05: Naznaka koliko često sama šansa može objasniti učinak eksperimentalnog tretmana. Vrijednost str <0,05 znači da bi pet puta od stote, slučajno mogli očekivati ​​ovu razliku između dvije grupe. Pošto je mogućnost dejstva slučajno mala, istraživač može zaključiti da je eksperimentalni tretman zaista imao efekta. Ostalo p, ili vjerojatnosti, vrijednosti su moguće. Granica od 0,05 ili 5% jednostavno je uobičajena referentna vrijednost od statističkog značaja.
  • Placebo (placebo tretman): Lažni tretman koji ne bi trebao imati efekta izvan snage prijedloga. Primjer: U ispitivanjima lijekova, ispitanicima se može dati pilula koja sadrži lijek ili placebo, koja podsjeća na lijek (pilulu, injekciju, tekućinu), ali ne sadrži aktivni sastojak.
  • Stanovništvo: Čitava grupa koju istraživač proučava. Ako istraživač ne može prikupiti podatke iz populacije, proučavanje velikih slučajnih uzoraka uzetih iz populacije može se koristiti za procjenu kako bi populacija reagovala.
  • Snaga: Sposobnost praćenja razlika ili izbjegavanja pogreške tipa 2.
  • Slučajno ili Slučajnost: Izabrano je ili izvedeno bez praćenja bilo kojeg uzorka ili metode. Kako bi izbjegli nenamjerne pristranosti, istraživači često koriste generatore slučajnih brojeva ili flip-kovanice za odabir.
  • Rezultati: Objašnjenje ili interpretacija eksperimentalnih podataka.
  • Jednostavan eksperiment: Osnovni eksperiment osmišljen da procijeni postoji li uzrok i posljedica veze ili kako bi se testiralo predviđanje. Temeljni jednostavan eksperiment može imati samo jednog ispitnog subjekta, u usporedbi s kontroliranim eksperimentom, koji ima najmanje dvije skupine.
  • Single-Blind: Kada eksperimentator ili subjekt nisu svjesni da li subjekt prima liječenje ili placebo. Zasljepljivanje istraživača pomaže u sprječavanju pristranosti kad se rezultati analiziraju. Zaslepljivanje predmeta sprečava učesnika da ima pristrasnu reakciju.
  • Statistički značaj: Promatranje, zasnovano na primjeni statističkog testa, da odnos vjerovatno nije posljedica čiste šanse. Navedena je vjerojatnost (npr. str <0,05), a rezultati se kažu da su statistički značajna.
  • T-test: Uobičajena statistička analiza podataka primijenjena na eksperimentalnim podacima za testiranje hipoteze. The t-test izračunava omjer između razlike između sredstava grupe i standardne pogreške pogreške, mjera vjerojatnosti da bi se skupina mogla slučajno razlikovati. Glavno pravilo je da su rezultati statistički značajni ako primijetite razliku između vrijednosti koja je tri puta veća od standardne pogreške razlike, ali najbolje je potražiti omjer potreban za značaj na t-stol.
  • Greška tipa I (greška tipa 1): Javlja se kada odbacite ništavnu hipotezu, ali to je zapravo bila istina. Ako izvršite t-test i postavljen str <0,05, manje je 5% šanse da biste mogli pogriješiti tip I odbacivanjem hipoteze zasnovane na slučajnim fluktuacijama podataka.
  • Greška tipa II (greška tipa 2): Javlja se kada prihvatite nultu hipotezu, ali zapravo je bila lažna. Eksperimentalni uslovi su imali efekta, ali istraživač nije uspeo da ga utvrdi statistički značajnim.


Video, Sitemap-Video, Sitemap-Videos