Mokslinio metodo žodyno terminai

„Cavan Images“ / „Getty Images“.

Moksliniai eksperimentai apima kintamieji , valdikliai, hipotezes , ir daugybė kitų sąvokų ir terminų, kurie gali būti painūs.

Mokslo terminų žodynėlis

Čia yra svarbaus mokslo žodynėlis eksperimentas terminai ir apibrėžimai:

Centrinės ribos teorema:Teigiama, kad esant pakankamai didelei imčiai, imties vidurkis bus normaliai pasiskirstęs. Norint taikyti, būtinas normaliai paskirstytas imties vidurkis t- testą, todėl jei planuojate atlikti statistinę eksperimentinių duomenų analizę, svarbu turėti pakankamai didelę imtį. Išvada:Nustatymas, ar hipotezė turi būti priimta, ar atmesta. Kontrolinė grupė:Bandomieji asmenys, atsitiktinai priskirti taip, kad negautų eksperimentinio gydymo. Valdymo kintamasis:Bet koks kintamasis, kuris nesikeičia eksperimento metu. Taip pat žinomas kaip a pastovus kintamasis. Duomenys (vienaskaita: duota) : faktai, skaičiai arba vertės, gauti eksperimento metu. Priklausomas kintamasis:Kintamasis, kuris reaguoja į nepriklausomą kintamąjį. Priklausomas kintamasis yra tas, kuris matuojamas eksperimente. Taip pat žinomas kaip priklausoma priemonė arba atsako kintamasis. Dvigubai aklas :Kai nei tyrėjas, nei tiriamasis nežino, ar tiriamasis gydomas, ar placebas. „Apakinimas“ padeda sumažinti šališkus rezultatus. Tuščia valdymo grupė:Kontrolinės grupės tipas, kuris negauna jokio gydymo, įskaitant placebą. Eksperimentinė grupė:Bandomieji asmenys atsitiktine tvarka priskirti eksperimentiniam gydymui. Pašalinis kintamasis:Papildomi kintamieji (nepriklausomi, priklausomi ar kontroliniai kintamieji), kurie gali turėti įtakos eksperimentui, bet nėra įskaityti, nematuojami arba nekontroliuojami. Pavyzdžiai gali apimti veiksnius, kuriuos eksperimento metu laikote nesvarbiais, pvz., stiklinių indų gamintojas reakcijos metu arba popieriaus, naudojamo popieriniam lėktuvui gaminti, spalva. Hipotezė:Numatymas, ar nepriklausomas kintamasis turės įtakos priklausomam kintamajam, arba poveikio pobūdžio numatymas. Nepriklausomybėarba Nepriklausomai: Kai vienas veiksnys nedaro įtakos kitam. Pavyzdžiui, tai, ką daro vienas tyrimo dalyvis, neturėtų turėti įtakos to, ką daro kitas dalyvis. Jie priima sprendimus savarankiškai. Nepriklausomumas yra labai svarbus prasmingai statistinei analizei. Nepriklausoma atsitiktinė užduotis:Atsitiktinai pasirenkama, ar tiriamasis priklausys gydymo ar kontrolinei grupei. Nepriklausomas kintamasis :Kintamasis, kuriuo manipuliuoja arba kurį keičia tyrėjas. Nepriklausomi kintamieji lygiai:Nepriklausomo kintamojo keitimas iš vienos reikšmės į kitą (pvz., skirtingos vaistų dozės, skirtingas laikas). Skirtingos reikšmės vadinamos lygiais. Išvadinė statistika:Statistika (matematika), taikoma populiacijos charakteristikoms nustatyti remiantis reprezentatyvia visumos imtimi. Vidinis galiojimas:Kai eksperimentu galima tiksliai nustatyti, ar nepriklausomas kintamasis sukuria efektą. Reiškia:Vidutinis apskaičiuotas sudėjus visus balus ir padalijus iš balų skaičiaus. Nulinė hipotezė :„Jokio skirtumo“ arba „jokio poveikio“ hipotezė, kuri numato, kad gydymas neturės poveikio tiriamajam. Nulinė hipotezė yra naudinga, nes ją lengviau įvertinti atliekant statistinę analizę nei kitas hipotezės formas. Nuliniai rezultatai (nereikšmingi rezultatai):Rezultatai, kurie nepaneigia nulinės hipotezės. Nuliniai rezultatai neįrodo nulinės hipotezės, nes rezultatai galėjo atsirasti dėl energijos trūkumo. Kai kurie nuliniai rezultatai yra 2 tipo klaidos. p<0.05:Nurodymas, kaip dažnai vien atsitiktinumas gali lemti eksperimentinio gydymo poveikį. Vertė p <0.05 means that five times out of a hundred, you could expect this difference between the two groups purely by chance. Since the possibility of the effect occurring by chance is so small, the researcher may conclude the experimental treatment did indeed have an effect. Other p, arba tikimybė, reikšmės galimos. 0,05 arba 5 % riba tiesiog yra įprastas statistinio reikšmingumo etalonas. Placebas (Placebo gydymas):Netikras gydymas, kuris neturėtų turėti jokio poveikio už pasiūlymo ribų. Pavyzdys: Atliekant vaistų tyrimus, tiriamiesiems pacientams gali būti skiriama tabletė, kurioje yra vaisto, arba placebas, kuris primena vaistą (tabletę, injekciją, skystį), bet neturi veikliosios medžiagos. Gyventojų skaičius:Visa grupė, kurią tyrinėja tyrėjas. Jei tyrėjas negali surinkti duomenų iš populiacijos, tiriant didelius atsitiktinius iš populiacijos pavyzdžius galima įvertinti, kaip populiacija reaguotų. Galia:Gebėjimas pastebėti skirtumus arba nedaryti 2 tipo klaidų.
• Atsitiktinis arba atsitiktinumas : Pasirinkta arba atlikta nesilaikant jokio modelio ar metodo. Siekdami išvengti netyčinio šališkumo, tyrėjai dažnai pasirenka atsitiktinių skaičių generatorius arba apverčia monetas.
Rezultatai:Eksperimentinių duomenų paaiškinimas arba interpretavimas. Paprastas Eksperimentas: pagrindinis eksperimentas, skirtas įvertinti, ar yra priežasties ir pasekmės ryšys, arba patikrinti prognozę. Pagrindiniame paprastame eksperimente gali būti tik vienas tiriamasis, palyginti su a kontroliuojamas eksperimentas , kuriame yra bent dvi grupės. Vienas aklas:Kai eksperimentuotojas arba tiriamasis nežino, ar tiriamasis gauna gydymą, ar placebą. Tyrėjo apakimas padeda išvengti šališkumo analizuojant rezultatus. Subjekto apakinimas neleidžia dalyviui turėti šališkos reakcijos. Statistinis reikšmingumas:Stebėjimas, pagrįstas statistinio testo taikymu, kad ryšys tikriausiai nėra dėl gryno atsitiktinumo. Nurodoma tikimybė (pvz. p <0.05) and the results are said to be statistiškai reikšmingas. T testas:Įprasta statistinių duomenų analizė, taikoma eksperimentiniams duomenims, siekiant patikrinti hipotezę. The t -testas apskaičiuoja santykį tarp skirtumo tarp grupės vidurkių ir skirtumo standartinės paklaidos, matuojant tikimybę, kad grupės vidurkiai gali skirtis visiškai atsitiktinai. Nykščio taisyklė yra ta, kad rezultatai yra statistiškai reikšmingi, jei pastebite skirtumą tarp reikšmių, kurie yra tris kartus didesni už standartinę skirtumo paklaidą, tačiau geriausia ieškoti santykio, reikalingo reikšmingumui nustatyti t lentelė . I tipo klaida (1 tipo klaida):Pasitaiko, kai atmetate nulinę hipotezę, bet iš tikrųjų tai buvo tiesa. Jei atliksite t - išbandyti ir nustatyti p <0.05, there is less than a 5% chance you could make a Type I error by rejecting the hypothesis based on random fluctuations in the data. II tipo klaida (2 tipo klaida):Pasitaiko, kai priimate nulinę hipotezę, tačiau iš tikrųjų ji buvo klaidinga. Eksperimento sąlygos turėjo įtakos, tačiau mokslininkui nepavyko to rasti statistiškai reikšmingo.