Hvordan forskere oppdager årsak-og-effekt forhold
Et enkelt eksperiment er en forsker som ofte bruker for å avgjøre om endringer i en variabel kan føre til endringer i en annen variabel - med andre ord, for å opprette årsak og virkning. I et enkelt eksperiment som ser på effekten av en ny medisin kan for eksempel studiedeltakere tilfeldig tildeles en av to grupper: en av disse vil være kontrollgruppen og ikke bli behandlet, mens den andre gruppen vil være eksperimentell gruppe som mottar behandlingen som studeres.
Elementene i et enkelt eksperiment
Et enkelt eksperiment består av alvorlige nøkkelelementer:
- Den eksperimentelle hypotesen. Dette er en uttalelse som forutser at behandlingen vil forårsake en effekt, og det vil alltid bli formulert som en årsak-og-effekt-setning. For eksempel kan forskere uttrykke en hypotese på denne måten: "Administrasjon av medisin A vil resultere i reduksjon av symptomer på sykdom B."
- Null hypotesen. Dette er en hypotese at eksperimentell behandling ikke vil påvirke deltakerne eller avhengige variabler. Det er viktig å merke seg at manglende å finne en effekt av behandlingen betyr ikke at det ikke er noen effekt. Behandlingen kan påvirke en annen variabel som forskerne ikke måler i dagens eksperiment.
- Den uavhengige variabelen . Behandlingsvariabelen som manipuleres av eksperimentøren.
- Den avhengige variabelen . Dette refererer til svaret forskerne måler.
- Kontrollgruppen. Dette er personer som er tilfeldig tildelt til en gruppe, men mottar ikke behandlingen. Målingene tatt fra kontrollgruppen vil bli sammenlignet med de i forsøksgruppen for å avgjøre om behandlingen hadde en effekt.
- Den eksperimentelle gruppen. Denne gruppen av studiedeltakere består av tilfeldig utvalgte fagpersoner som vil få behandlingen som testes.
Bestemme resultatene av et enkelt eksperiment
Når dataene fra det enkle eksperimentet er samlet, sammenligner forskere da resultatene fra eksperimentell gruppe til kontrollgruppen for å avgjøre om behandlingen har effekt. På grunn av den alltid tilstede muligheten for feil, er det ikke mulig å være 100 prosent sikker på forholdet mellom to variabler. Det kan være ukjente variabler på spill som påvirker utfallet av forsøket, for eksempel.
Til tross for denne utfordringen er det måter å avgjøre om det mest sannsynlig er et meningsfylt forhold. For å gjøre dette, bruker forskere inferensiell statistikk - en gren av vitenskap som omhandler tegning avledninger om en befolkning basert på tiltak tatt fra et representativt utvalg av den befolkningen.
Nøkkelen til å avgjøre om en behandling hadde en effekt er å måle statistisk signifikans. Statistisk signifikans viser at forholdet mellom variablene sannsynligvis ikke skyldes ren sjanse, og at et ekte forhold mest sannsynlig eksisterer mellom de to variablene.
Statistisk betydning er ofte representert slik:
p <0,05
En p-verdi på mindre enn .05 indikerer at resultatene sannsynligvis skyldes tilfeldighet, og at sannsynligheten for å oppnå disse resultatene ville være mindre enn fem prosent.
Det finnes en rekke forskjellige måter å måle statistisk betydning på. Den som brukes, vil avhenge av typen forskningsprosjekt som ble brukt til forsøket.