Termíny slovnej zásoby vedeckej metódy
Cavan Images / Getty Images
Vedecké experimenty zahŕňajú premenných , ovládacie prvky, hypotéz a množstvo ďalších pojmov a výrazov, ktoré môžu byť mätúce.
Slovník vedeckých pojmov
Tu je glosár dôležitej vedy experimentovať pojmy a definície:
| Centrálna limitná veta: | Uvádza, že pri dostatočne veľkej vzorke bude priemer vzorky normálne rozdelený. Normálne rozdelený priemer vzorky je potrebný na použitie t- test, takže ak plánujete vykonať štatistickú analýzu experimentálnych údajov, je dôležité mať dostatočne veľkú vzorku.
| Záver: | Určenie, či sa má hypotéza prijať alebo zamietnuť.
| Kontrolná skupina: | Testované subjekty boli náhodne rozdelené tak, aby nedostali experimentálnu liečbu.
| Riadiaca premenná: | Akákoľvek premenná, ktorá sa počas experimentu nemení. Tiež známy ako a konštantná premenná.
| Údaje | (jednotné číslo: daný) : Fakty, čísla alebo hodnoty získané v experimente.
| Závislá premenná: | Premenná, ktorá reaguje na nezávislú premennú. Závislá premenná je tá, ktorá sa meria v experimente. Tiež známy ako závislé opatrenie alebo odpovedajúca premenná.
| Dvojitá slepá : | Keď ani výskumník, ani subjekt nevedia, či subjekt dostáva liečbu alebo placebo. „Oslepovanie“ pomáha znižovať skreslené výsledky.
| Prázdna kontrolná skupina: | Typ kontrolnej skupiny, ktorá nedostáva žiadnu liečbu vrátane placeba.
| Experimentálna skupina: | Testované subjekty boli náhodne rozdelené na experimentálnu liečbu.
| Mimoriadna premenná: | Extra premenné (nie nezávislé, závislé alebo kontrolné premenné), ktoré môžu ovplyvniť experiment, ale nie sú zohľadnené ani merané alebo sú mimo kontroly. Príklady môžu zahŕňať faktory, ktoré v čase experimentu nepovažujete za dôležité, ako napríklad výrobca skleneného tovaru v reakcii alebo farba papiera použitého na výrobu papierového lietadla.
| hypotéza: | Predikcia toho, či nezávislá premenná bude mať vplyv na závislú premennú, alebo predpoveď charakteru účinku.
| Nezávislosť | alebo Nezávisle: Keď jeden faktor nemá vplyv na druhý. Napríklad to, čo robí jeden účastník štúdie, by nemalo mať vplyv na to, čo robí iný účastník. Rozhodujú sa nezávisle. Nezávislosť je rozhodujúca pre zmysluplnú štatistickú analýzu.
| Nezávislé náhodné pridelenie: | Náhodný výber, či bude testovaný subjekt v liečebnej alebo kontrolnej skupine.
| Nezávislá premenná : | Premenná, ktorá je manipulovaná alebo zmenená výskumníkom.
| Úrovne nezávislých premenných: | Zmena nezávislej premennej z jednej hodnoty na druhú (napr. rôzne dávky liečiva, rôzne množstvo času). Rôzne hodnoty sa nazývajú „úrovne“.
| Inferenčná štatistika: | Štatistika (matematika) použitá na odvodenie charakteristík populácie na základe reprezentatívnej vzorky populácie.
| Interná platnosť: | Keď experiment dokáže presne určiť, či nezávislá premenná vyvoláva účinok.
| priemer: | Priemerný vypočítané sčítaním všetkých bodov a následným delením počtom bodov.
| Nulová hypotéza : | Hypotéza „žiadny rozdiel“ alebo „žiadny účinok“, ktorá predpovedá, že liečba nebude mať vplyv na subjekt. Nulová hypotéza je užitočná, pretože ju možno ľahšie posúdiť pomocou štatistickej analýzy ako iné formy hypotézy.
| Nulové výsledky (nevýznamné výsledky): | Výsledky, ktoré nevyvracajú nulovú hypotézu. Nulové výsledky nepotvrdzujú nulovú hypotézu, pretože výsledky mohli byť výsledkom nedostatku sily. Niektoré nulové výsledky sú chyby typu 2.
| p<0.05: | Údaj o tom, ako často by samotná náhoda mohla zodpovedať za účinok experimentálnej liečby. Hodnota 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, alebo pravdepodobnosť, hodnoty sú možné. Hranica 0,05 alebo 5 % je jednoducho bežným štandardom štatistickej významnosti.
| Placebo (Liečba placebom): | Falošná liečba, ktorá by nemala mať žiadny účinok mimo sily sugescie. Príklad: V testoch liekov môžu byť testovaným pacientom podané pilulky obsahujúce liek alebo placebo, ktoré sa na liek podobá (pilulka, injekcia, tekutina), ale neobsahuje aktívnu zložku.
| Populácia: | Celá skupina, ktorú výskumník študuje. Ak výskumník nemôže zhromaždiť údaje od populácie, štúdium veľkých náhodných vzoriek odobratých z populácie sa môže použiť na odhadnutie reakcie populácie.
| Moc: | Schopnosť pozorovať rozdiely alebo vyhnúť sa chybám typu 2. - Náhodný alebo Náhodnosť : Vybrané alebo vykonané bez dodržania akéhokoľvek vzoru alebo metódy. Aby sa predišlo neúmyselnej zaujatosti, výskumníci často používajú na výber generátory náhodných čísel alebo hádzanie mincí.
| Výsledky: | Vysvetlenie alebo interpretácia experimentálnych údajov.
| Jednoduchý experiment | : Základný experiment určený na posúdenie, či existuje vzťah príčiny a následku, alebo na testovanie predpovede. Základný jednoduchý experiment môže mať iba jeden testovaný subjekt v porovnaní s a kontrolovaný experiment , ktorá má najmenej dve skupiny.
| Jednoslepé: | Keď buď experimentátor alebo subjekt nevie, či subjekt dostáva liečbu alebo placebo. Zaslepenie výskumníka pomáha predchádzať zaujatosti pri analýze výsledkov. Zaslepenie subjektu bráni účastníkovi v zaujatej reakcii.
| Štatistická významnosť: | Pozorovanie založené na aplikácii štatistického testu, že vzťah pravdepodobne nevzniká čistou náhodou. Uvádza sa pravdepodobnosť (napr. p <0.05) and the results are said to be Štatistický významný.
| T-test: | Bežná štatistická analýza údajov použitá na experimentálne údaje na testovanie hypotézy. The t -test počíta pomer medzi rozdielom medzi priemerom skupiny a štandardnou chybou rozdielu, mierou pravdepodobnosti, že by sa priemer skupiny mohol líšiť čisto náhodou. Pravidlom je, že výsledky sú štatisticky významné, ak pozorujete rozdiel medzi hodnotami, ktorý je trikrát väčší ako štandardná chyba rozdielu, ale najlepšie je vyhľadať pomer potrebný na významnosť na t-tabuľka .
| Chyba typu I (chyba typu 1): | Vyskytuje sa, keď odmietnete nulovú hypotézu, ale v skutočnosti to bola pravda. Ak vykonáte t - otestujte a nastavte 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.
| Chyba typu II (chyba typu 2): | Vyskytuje sa, keď prijmete nulovú hypotézu, ale v skutočnosti bola nepravdivá. Experimentálne podmienky mali vplyv, ale výskumníkovi sa to nepodarilo nájsť štatisticky významné.