Araştırmacılar Neden-Etki İlişkilerini Keşfetmektedir
Basit bir deney, araştırmacıların bir değişkendeki değişikliklerin başka bir değişkendeki değişikliklere yol açıp açmadığını belirlemek için sıklıkla kullandıklarıdır. Örneğin, yeni bir ilacın etkinliğine bakıldığında basit bir deneyde, çalışma katılımcıları rastgele iki gruba atanabilir : bunlardan biri kontrol grubu ve tedavi almazken, diğer grup deney grubu olacaktır. Bu çalışılan tedaviyi alır.
Basit Bir Denemenin Unsurları
Basit bir deney, kesirli anahtar unsurlardan oluşur:
- Deneysel hipotez. Bu, tedavinin bir etkiye neden olacağını ve bu nedenle her zaman neden-sonuç bildirimi olarak ifade edileceğini öngören bir ifadedir. Örneğin, araştırmacılar bir hipotezi şu şekilde ifade edebilirler: “A ilacının tedavisi Hastalık B'nin semptomlarının azalmasına neden olacaktır.”
- Boş hipotez. Bu, deneysel tedavinin katılımcılar veya bağımlı değişkenler üzerinde hiçbir etkisi olmayacağı hipotezidir . Tedavinin bir etkisinin bulunamamasının, etkinin olmadığı anlamına gelmediğine dikkat etmek önemlidir. Tedavi, araştırmacıların mevcut deneyde ölçmediği bir başka değişkeni etkileyebilir.
- Bağımsız değişken . Deneyci tarafından manipüle edilen tedavi değişkeni.
- Bağımlı değişken . Bu, araştırmacıların ölçtüğü tepkiyi ifade eder.
- Kontrol grubu. Bunlar bir gruba rastgele atanmış ancak tedaviyi almayan bireylerdir. Kontrol grubundan alınan ölçümler, tedavinin bir etkisinin olup olmadığını belirlemek için deney grubundakilerle karşılaştırılacaktır.
- Deney grubu. Bu çalışma grubu grubu, test edilmekte olan tedaviyi alacak rastgele seçilmiş deneklerden oluşmaktadır.
Basit Bir Deneyin Sonuçlarının Belirlenmesi
Basit deneyden elde edilen veriler toplandıktan sonra, araştırmacılar, deney grubunun sonuçlarını, tedavinin bir etkisinin olup olmadığını belirlemek için kontrol grubununkilerle karşılaştırmıştır. Her zaman mevcut hata olasılığı nedeniyle, iki değişken arasındaki ilişkinin yüzde 100 emin olmak mümkün değildir. Örneğin deneyde, deneyin sonucunu etkileyen bilinmeyen değişkenler olabilir.
Bu zorluğa rağmen, büyük olasılıkla anlamlı bir ilişki olup olmadığını belirlemenin yolları vardır. Bunu yapmak için, bilim adamları çıkarımsal istatistikleri kullanırlar - bu popülasyonun temsili bir örneğinden alınan ölçütlere dayanarak bir popülasyon hakkındaki çıkarımların çizilmesiyle uğraşan bir bilim dalı.
Bir tedavinin bir etkisinin olup olmadığını belirlemenin anahtarı, istatistiksel önemi ölçmektir. İstatistiksel anlamlılık, değişkenler arasındaki ilişkinin muhtemelen sadece şansa bağlı olmadığını ve iki değişken arasında büyük olasılıkla gerçek bir ilişkinin bulunduğunu göstermektedir.
İstatistiksel anlamlılık genellikle şu şekilde temsil edilir:
p <0,05
.05'ten küçük bir p değeri, sonuçların olasılıktan kaynaklandığını ve bu sonuçların elde edilme olasılığının yüzde beşten az olacağını gösterir.
İstatistiksel anlamlılığı ölçmek için birçok farklı yol vardır. Kullanılan olan, deney için kullanılan araştırma tasarımının türüne bağlı olacaktır.