Curs nr. 6

CONCEPEREA EXPERIMENTULUI (3)CUPRINS

-Studiul pilot

-Variabilele dintr-un experiment-Variabilele independente

-Variabilele dependente

-Variabilele de control

-Variabilele confuze

-Analiza şi concluziile

STUDIUL PILOT

-Un studiu pilot este un instrument științific standard pentru cercetare "rapidă", care permite oamenilor de ştiinţă să efectueze o analiză preliminară înainte de a comite un studiu sau experiment complet.

-De exemplu, un experiment mic de chimie dintr-un laborator de colegiu costă foarte puțin și greșelile sau problemele de validitate pot fi ușor rectificate. La celălalt capăt al scalei, un experiment medical, prelevarea de probe de la mii de oameni din întreaga lume este scumpă, de multe ori de milioane de dolari. Este inacceptabil să apară o problemă cu echipamentul sau cu statisticile utilizate, iar consecințele vor fi grave.

-Un proiect de cercetare pe teren în bazinul Amazonului costă o mulțime de timp și de bani, astfel încât descoperirea faptului că electronicele folosite nu funcționează în condiții umede și calde este catastrofală.

-Pentru a testa fezabilitatea echipamentelor și metodelor, cercetatorii folosesc de multe ori un studiu pilot, o reproducere a proiectului de cercetare mare la scară mică. In general, tehnica de studiu pilot se referă în mod specific la o versiune mai mica a experimentului, deși o parte tot mai importantă a acestui tip de experimente este controlul utilajelor folosite.

-De exemplu, o cercetare medicală poate efectua un studiu mic pe o sută de oameni pentru a verifica că protocoalele sunt bune.

-Cercetătorii din Amazon pot efectua un experiment în condiții similare, trimiţând o echipă mică, fie în Amazon pentru a testa procedurile, sau prin utilizarea a ceva de genul “tropical bio-cupola” de la Eden Project.

-Studiile pilot sunt, de asemenea, excelente pentru formarea cercetătorilor fără experiență, care să le permită să facă greșeli, fără teama de a pierde locul de muncă.

-Estimările logistice și financiare pot fi extrapolate din studiul pilot, iar ipoteza de cercetare, precum și proiectul pot fi simplificate, pentru a reduce risipa de resurse și de timp.

-Studiul pilot poate fi important în atragerea de granturi pentru cercetare, rezultatele pot fi înfăţişate organismului de finanțare înainte de obţinerea finanţării.

-În general, cele mai multe organisme de finanțare văd cercetarea ca o investiție, astfel încât nu distribuie fondurile decât dacă sunt sigure că există o șansă de un profit financiar.

-Din păcate, raportări ale studiilor pilot sunt puse rareori pe hârtie, mai ales în cazuri în care se obţin rezultate negative, iar aceste raportări sunt de multe ori stigmatizate și marginalizate. Acest lucru este nedrept, și sancţionează cercetatorii metodici.

-Descurajarea cercetătorilor de a raporta erori metodologice, așa cum pot apare în studiile pilot, înseamnă că mai târziu cercetătorii pot face aceleași greșeli.

-O altă problemă majoră este aceea de a decide dacă rezultatele studiului pilot pot fi incluse în rezultatele finale, o procedură care este diferită în diferite discipline.

-Studiile pilot devin rapid un precursor esențial pentru multe proiecte de cercetare, în special atunci când universitățile depun în mod constant eforturi pentru a reduce costurile. Deşi au puncte slabe, ele sunt extrem de utile pentru procedurile dominate din ce în ce mai mult de tehnologie.

VARIABILELE DINTR-UN EXPERIMENT

-Un experiment este de obicei efectuat prin manipularea unei variabile, numită variabila independentă, care afectează grupul experimental. Efectul de care cercetătorul este interesat, variabila dependentă, este supus măsurătorii.

-Identificarea și controlul factorilor de non-experimentali cu care cercetătorul nu vrea să influențeze efectele, este crucială pentru a trage o concluzie valabilă. Acest lucru este făcut de multe ori de variabile de control, dacă este posibil, sau de variabile aleatorii pentru a minimiza efectele care pot fi apoi urmărite cu variabile terțe. Cercetatorii doresc să măsoare doar efectul variabilei independente atunci când efectuează un experiment, care să le permită să concluzioneze că acesta a fost motivul pentru efectul produs.

Variabila independentă

-Variabila independentă, cunoscută şi sub numele de variabila manipulată, se află în centrul oricărui design experimental cantitativ.

-Acesta este factorul manipulat de către cercetător, și produce unul sau mai multe rezultate, cunoscute ca variabile dependente. Într-un experiment nu sunt de multe ori mai mult de una sau două variabile independente testate, în caz contrar este dificilă determinarea influenței fiecăreia asupra rezultatelor finale.

-Pot fi mai multe variabile dependente, pentru că manipularea variabilei independente poate influența multe lucruri diferite.

-De exemplu, într-un experiment de testare a efectelor unui anumit îngrășământ asupra creșterii plantelor, s-ar putea măsura înălțimea, numărul de fructe și greutatea medie a fructului produs. Toate acestea sunt factori analizabili valizi care rezultă din manipularea variabilei independente, cantitatea de îngrășământ.

Complexitatea potenţială a variabilei independente

-Termenul “variabila independentă” este de multe ori o sursă de confuzie pentru că mulți presupun că acest termen înseamnă că variabila este independentă de orice manipulare.

-Se foloseşte această denumire pentru că variabila este izolată de orice alt factor care permite manipularea experimentală în scopul stabilirii de rezultate analizabile.

-Unele lucrari ştiinţifice par a da rezultate care manipulează mai mult de o variabilă experimentală, dar acest lucru este, de obicei, o impresie falsă.

-Fiecare variabilă manipulată poate fi un experiment în sine, un domeniu în care cuvintele "experiment" și "cercetare" diferă. Este pur și simplu mai convenabil pentru cercetător să le “împacheteze” într-o singură lucrare, și să discute rezultatele generale.

-Cercetătorul agronom din exemplul de mai sus ar putea studia, de asemenea, efectele de temperatură, sau cantitatea de apă pentru creștere, dar acestea trebuie să fie efectuate ca experimente discrete şi folosite doar la discuția de la sfârșit.

Exemple

-Un exemplu de experiment cu variabile experimentale ușor de definit este celebrul experiment al lui Mendel privind mazărea.

-Prin polenizarea încrucişată a plantelor de mazăre, Mendel a încearcat să stabilească ce caracteristici au fost transmise din generație în generație. În acest caz, caracteristica ereditară a plantei parentale a fost variabila independentă. De exemplu, atunci când plantele cu boabele verzi au fost încrucișate cu plante cu boabele galbene, culoarea boabelor a fost variabila independentă.

-În experimentul Bobo Doll al lui Bandura, variabila independentă a fost dacă copiii au fost expuși la un adult agresiv, sau la un adult pasiv.

-Acest experiment este un exemplu de modul în care conceptul de variabile experimentale poate deveni puţin mai complex. El a studiat, de asemenea, diferențele dintre băieți și fete, cu sexul ca o variabilă independentă. Cu siguranță, acest lucru încalcă regula de a avea doar o singură variabilă de manipulat!

-De fapt, acesta este un exemplu de realizare a mai multor experimente, în același timp. Dacă vom studia cu atenție structura designului de cercetare, vom vedea că experimentul Bobo Doll ar fi fost bine să fie denumit experimentele Bobo Doll.

-Au fost de fapt patru experimente, fiecare cu propriile lor ipoteze și variabile, dar care s-au rulat în același timp. Ar fi fost costisitor, și, eventual, lipsit de etică, ca copiii să fie testaţi de patru ori și, în

cazul în care aceiași copii ar fi fost folosiţi de fiecare dată, comportamentul lor se putea schimba la fiecare repetiție.

-Designul atent i-a permis lui Bandura să testeze diferite ipoteze, ca parte a aceleiaşi cercetări.

Varibilele dependente

-În orice experiment corect, un cercetator manipuleaza o variabilă independentă, pentru a influența una sau mai multe variabile dependente.

-Un experiment bine conceput, în mod normal include una sau două variabile independente, şi elimină sau controlează orice alt factor posibil. Pot exista mai mult de două variabile dependente în orice experiment.

-De exemplu, un cercetător ar putea dori să stabilească efectul temperaturii asupra ratei de creștere a plantelor, temperatura este variabila independentă. El ar putea lua în considerare creșterea în înălţime, greutate, număr de fructe produse, sau toate acestea. De la o variabilă independentă pot deriva o gamă întreagă de variabile dependente.

-În orice design experimental, cercetătorul trebuie să determine că există o legătură de cauzalitate clară între variabila independentă și dependentă.

-Acest lucru reduce riscul de erori "de corespondență și de cauzalitate". Variabilele controlate sunt utilizate pentru a reduce posibilitatea oricărui alt factor să influențeaze schimbări în variabila dependentă, factori cunoscuţi sub numele de variabile intricate (de confuzie).

-În exemplul de mai sus, plantele trebuie să fie expuse la aceeaşi cantitate de apă, altfel acest factor ar putea masca legătura dintre temperatură și de creștere.

-Relația dintre variabila dependentă și variabila independentă este baza celor mai multe teste statistice, care stabilesc dacă există o corelație reală între cele două. Rezultatele acestor teste permit cercetătorului să accepte sau să respingă ipoteza nulă, și să tragă concluzii.

Variabilele de control

-Variabilele de control sunt variabile care sunt uneori trecute cu vederea de către cercetători şi aceasta este, de obicei, mult mai important decât variabilele dependente sau independente.

-Un eșec de a izola variabilele de control, în orice design experimental, va compromite serios validitatea internă. Acest eşec poate duce la confundarea variabilelor, ruinarea experimentului, pierderea timpului și resurselor, precum și deteriorarea reputației cercetătorului.

-În orice design experimental, un cercetător va manipula o variabilă, variabila independentă, și va studia modul in care aceasta afectează variabilele dependente.

-Un eșec de a izola variabilele de control va compromite validitatea internă.

Majoritatea designurilor experimentale măsoară una sau două variabile la un moment dat. Orice alt factor, care ar putea eventual influenţa rezultatele, trebuie să fie controlat în mod corect. Efectul său

asupra rezultatelor trebuie să fie standardizat sau eliminat pentru a exercita aceeași influență asupra diferitelor grupuri de probă.

-De exemplu, dacă ar fi comparate diferite produse de curățare, marca de produse de curățare ar fi singura variabila independentă măsurată. Nivelul de murdărie și de murdărire, tipul de murdărie sau de pete, temperatura apei și timpul ciclului de curățare sunt doar câteva dintre variabilele care trebuie să fie aceleaşi între experimente. Imposibilitatea de a standardiza măcar una dintre aceste variabile de control ar putea provoca o variabilă de confuzie și ar invalida rezultatele.

Valoarea de coerenţă

-Este important să se asigure că toate aceste variabile posibile sunt izolate, pentru că se poate produce o eroare de tip III în cazul în care un factor necunoscut influențează variabila dependentă. Acest lucru apare şi în cazul în care ipoteza nulă este respinsă în mod corect, dar pentru motiv greșit.

-Variabilele de control sunt adesea menționate ca constante sau variabile constante.

-In plus, monitorizarea inadecvată a variabilelor de control este una dintre cele mai comune cauze datorită cărora cercetătorii presupun în mod eronat că o corelaţie conduce la o cauzalitate anume.

-Variabilele de control sunt drumul spre eșec într-un design experimental în cazul în care nu sunt identificate și eliminate. Proiectarea unui experiment cu grup de control este de multe ori mai importantă decât determinarea variabilei independente.

-Grupuri de control slabe pot duce la variabile intricate (de confuzie), și vor afecta validitatea internă a experimentului.

Variabile confuze/Variabile terţe

-Variabilele confuze (intricate) (sau variabilele terțe) sunt variabile pe care cercetătorul nu a reușit să le controleze, sau să le elimine, deteriorînd validitatea internă a unui experiment.

-O variabilă confuză (intricată), cunoscută şi ca variabilă terţă sau variabilă mediator, poate afecta negativ relația dintre variabila independentă și variabila dependentă. Acest lucru poate determina cercetătorul să analizeze incorect rezultatele. Rezultatele pot prezenta o corelație falsă între variabilele dependente și independente, ceea ce duce la o incorectă respingere a ipotezei nule.

Daunele cauzate de variabile confuze

-De exemplu, un grup de cercetare ar putea proiecta un studiu pentru a determina dacă alcoolicii mor la o varsta mai tânără.

-Ei îşi proiectează studiul și stabilesc procedura de colectare de date. Rezultatele lor, și o baterie de teste statistice, într-adevăr arată că persoanele care beau excesiv sunt susceptibile să moară mai de tinere.

-Din pacate, atunci cand cercetatorii fac o comparaţie cu colegii subiecţilor, rezultatele sunt distruse deoarece şi aceştia trăiesc la fel de mult - poate că mai există un alt factor care nu a fost măsurat şi care influențează atât alcoolicii, cât și de durata de viață.

-Slăbiciunea designului experimental a fost că ei nu au reușit să ia în considerare variabilele confuze și nu au încercat să elimine sau să controleze orice alți factori.

-De exemplu, este foarte posibil ca cei din grupul consumatorilor de alcool să facă parte dintr-un grup social diferit. Alcoolicii ar putea avea mai multe şanse de a fuma sau de a mânca alimente cu risc, toate acestea ar putea fi factori de reducere a longevităţii. O a treia variabilă poate să fi influențat negativ rezultatele.

Reducerea efectelor variabilelor confuze

-Un design experimental bine planificat, cu controale bine stabilite, va filtra cele mai multe variabile confuze.

-De exemplu, randomizarea grupurilor, utilizarea de controale stricte, și operaționalizarea corectă contribuie la eliminarea potențialelor variabile terțe.

-După o cercetare, în cazul în care rezultatele sunt discutate și evaluate de către un grup de colegi, aceasta este modalitatea care stimuleaza dezbateri mai aprinse. Când citim povești despre diferite produse alimentare care scurtează durata de viaţă, sau auzim informaţii cu privire la un anume super-aliment, trebuie să evaluăm aceste constatari cu atenție.

-Multe surse media caută rezultate senzaţionale, dar nu ţin seama de posibilitatea existenţei unor variabile confuze.

Corelație și legătura de cauzalitate

-Principiul este strâns legat de problema de corelație și cauzalitate.

-De exemplu, un om de știință efectuează teste statistice, vede o corelație și, incorect, anunță că există o legătură de cauzalitate între cele două variabile.

Monitorizarea constantă, înainte, în timpul și după un experiment, este singura modalitate de a se asigura că orice variabilă cofuză este eliminată.

-Testele statistice, un mijloc excelent pentru detectarea de corelații, pot fi aproape prea exacte. Judecata umană este întotdeauna necesară pentru a elimina orice probleme care apar, asigurând că cercetătorii nu vor greşi concluziile.

ANALIZA ŞI CONCLUZIILE

-Într-o cercetare cantitativă, volumul de date măsurate poate fi enorm. Datele nepregătite pentru a fi analizate se numesc "date brute". Datele brute sunt adesea rezumate în "date de ieșire", care de obicei sunt formate din o linie per subiect (sau element). O celulă a datelor de ieșire este, de exemplu, o medie a unui efect în mai multe măsurări pentru un subiect. Datele de ieșire sunt folosite pentru analizele statistice, de exemplu, teste de semnificație, pentru a vedea dacă există într-adevăr un efect.

-Scopul unei analize este de a trage o concluzie, împreună cu alte observații. Cercetătorul ar putea generaliza rezultatele la un fenomen mai larg, în cazul în care nu există nici un indiciu de variabile confuze.

În cazul în care cercetătorul suspectează că efectul provine dintr-o variabilă diferită de variabila independentă, este nevoie de investigații suplimentare pentru a evalua validitatea rezultatelor. Un experiment este adesea realizat pentru că omul de știință vrea să știe dacă variabila independentă nu are nici un efect asupra variabilei dependente. Variabilele aflate în corelare nu sunt dovada că există cauzalitate.