Анализ и интерпретация результатов рандомизированных экспериментов

Анализ результатов эксперимента

Независимо от того, проводили ли вы собственный эксперимент или вам необходимо просмотреть уже завершенный эксперимент, вашим последним шагом будет анализ результатов этого эксперимента. Однако, анализ данных — это не просто сложение нескольких чисел и построение диаграммы. Анализируя любой эксперимент, имейте в виду несколько вещей. Вам нужно будет:

  • Понять эксперимент.
  • Знать пределы эксперимента.

Во-первых, давайте обсудим важность понимания эксперимента при проведении анализа.

Понимание эксперимента

Пытаясь понять суть эксперимента, вы можете подумать: «Эй, я знаю этот эксперимент, я его проводил!» Однако нам необходимо сделать еще один шаг вперед в понимании эксперимента на двух уровнях:

  1. Организация ваших данных.
  2. Критический анализ ваших данных.

Во-первых, вам нужно понять, как организовать данные для анализа. Сначала вам нужно будет задать себе несколько вопросов по поводу вашего эксперимента:

  1. Как измеряется независимая переменная?
  2. Как измеряется зависимая переменная?
  3. Какие типы данных являются независимыми и зависимыми переменными?

Как только вы поймете, какие данные используются в вашем эксперименте, вы сможете лучше понять, как их организовать.

Во-вторых, вам нужно будет критически проанализировать свои собственные данные. Будьте честны в своей оценке эксперимента. Были ли допущены какие-либо ошибки? Как вы думаете, были ли какие-либо другие переменные или предвзятости? Каков был размер вашей выборки? Рассмотрим этику в этом конкретном исследовании. Вы сосредоточены на подтверждении своей гипотезы? Повлияло ли это на то, как вы проводили исследование?

Ограничения вашего эксперимента

Вам необходимо понимать пределы вашего эксперимента. Это важно, потому что для того, чтобы анализировать и получать информацию об эксперименте, вы должны точно знать, что эксперимент может вам показать, а что нет.

Большинство экспериментов будут иметь так называемую внутреннюю валидность, то есть когда эксперимент «измеряет» переменные, для измерения которых он был разработан. Например, предположим, вы проводили эксперимент, чтобы выяснить, поможет ли определенное растение в похудении. Если вы проводите эксперимент, взвешивая людей, которые принимают эту растительную добавку каждую неделю, то вес на весах будет вашим методом измерения. Возможно, вы знаете, что кило мышц и кило жира — это одно и то же. Следовательно, если человек набирает столько же веса в мышцах, сколько теряет в жире, у вас могут возникнуть некоторые проблемы с внутренней достоверностью при использовании весов в качестве основного инструмента измерения потери веса.

Многие эксперименты проводятся в изолированных лабораторных экспериментах. Например, предположим, что вы проводите эксперимент по снижению веса с помощью растительной добавки в лабораторных условиях. Всем участникам исследования предоставляются общежития и столовая, где они могут питаться. Они могут собирать себе всю еду, но в остальном они отстранены от повседневной жизни. Растительная добавка очень хорошо работает в лабораторных условиях, независимо от приема пищи и физических упражнений участников. Однако предположим, что тот же эксперимент проводится на людях в повседневной жизни. Другие факторы, такие как стресс, будут сильно влиять на гормональный баланс участников, физические упражнения и выбор продуктов питания. Это связано с концепцией, известной как внешняя валидность, которая означает, что результаты эксперимента верны для внешней популяции.

Итог урока

После того, как вы провели эксперимент или анализируете результаты другого эксперимента, вам необходимо понять, о чем говорят вам данные. Вы можете сделать это сначала:

  1. Понимание эксперимента.
  2. Знание границ эксперимента.

Вы можете лучше понять свой эксперимент, если:

  1. Организуете ваши данные.
  2. Критически проанализируете ваши данные.

Сначала вам нужно будет задать себе несколько вопросов по поводу вашего эксперимента:

  1. Как измеряется независимая переменная?
  2. Как измеряется зависимая переменная?
  3. Какие типы данных являются независимыми и зависимыми переменными?

Как только вы поймете, какие данные используются в вашем эксперименте, вы сможете лучше понять, как их организовать. И не забудьте быть честными в оценке своего эксперимента.

Вам также необходимо понимать пределы вашего эксперимента. Это важно, потому что для того, чтобы анализировать и получать информацию об эксперименте, вы должны точно знать, что эксперимент может вам сказать, а что нет. Большинство экспериментов будут иметь так называемую внутреннюю валидность, то есть когда эксперимент измеряет переменные, для измерения которых он был разработан. Существует также внешняя валидность, когда результаты эксперимента верны для внешней популяции.

Не забудьте ознакомиться с другими нашими уроками о различных типах данных, таблицах и графиках, предвзятости и вмешивающихся переменных. Эти уроки помогут вам дополнительно проанализировать и оценить ваши данные.

Поделитесь материалом
Автор статьи: Наталья Венедиктова
Наталья Венедиктова
Историк-исскусствовед, специалист в области истории, географии и искусства. Много путешествовала, изучала эволюцию художественных стилей, культурные контексты произведений и влияние искусства на общественные и исторические процессы.
Наталья Венедиктова опубликовал статей: 315

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *