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과학 연구에서의 간단한 실험

기초 : 과학 연구에서의 간단한 실험
간단한 실험은 한 연구가가 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화로 이어질 수 있는지, 즉 원인과 결과를 확립하기 위해 종종 사용하는 것입니다. 예를 들어, 새로운 약물의 효과를 살펴 보는 간단한 실험에서 연구 참가자는 두 그룹 중 하나에 무작위로 배정 될 수 있습니다. 연구중인 치료를받습니다.

간단한 실험의 요소

간단한 실험은 몇 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

  • 실험적 가설 : 이것은 치료가 효과를 유발할 것이라고 예측하는 진술이며, 따라서 항상 원인과 결과 진술로 표현 될 것입니다. 예를 들어, 연구자들은 "의학 A의 투여는 질병 B의 증상의 감소를 초래할 것"이라는 가설을 말할 수 있습니다.
  • 귀무 가설 : 실험 처리가 참가자 나 종속 변수에 영향을 미치지 않을 것이라는 가설입니다. 치료 효과를 찾지 못한다고해서 효과가 없다는 것을 의미하지는 않습니다. 치료는 현재 실험에서 연구원이 측정하지 않은 다른 변수에 영향을 줄 수 있습니다.
  • 독립 변수 : 실험자가 조작하는 처리 변수.
  • 종속 변수 : 연구원이 측정하는 반응을 나타냅니다.
  • 통제 그룹 : 이들은 무작위로 그룹에 배정되었지만 치료를받지 않는 개인입니다. 대조군에서 얻은 측정 값은 실험군의 측정 값과 비교하여 치료에 효과가 있는지를 결정합니다.
  • 실험 그룹 : 이 연구 참가자 그룹은 테스트 대상 치료를받을 무작위로 선택된 대상으로 구성됩니다.

간단한 실험 결과 결정

간단한 실험의 데이터가 수집되면, 연구원들은 실험 그룹의 결과를 대조군의 결과와 비교하여 치료가 효과가 있는지를 결정합니다. 항상 존재하는 오류 가능성으로 인해 두 변수 간의 관계를 100 % 확신 할 수는 없습니다. 예를 들어 실험 결과에 영향을 미치는 미지의 변수가있을 수 있습니다.

이러한 도전에도 불구하고, 의미있는 관계가 있는지 판단 할 수있는 방법이 있습니다. 이를 위해 과학자들은 추론 통계를 사용합니다.이 통계는 해당 모집단의 대표 표본에서 취한 측정 값을 기반으로 모집단에 대한 추론을 다루는 과학 분기입니다.

치료가 효과가 있는지를 결정하는 핵심은 통계적 유의성을 측정하는 것입니다. 통계적 유의성은 변수 간의 관계가 단순한 우연 때문이 아니라 두 변수 사이에 실제 관계가있을 가능성이 높다는 것을 보여줍니다.

통계적 유의성은 종종 다음과 같이 나타납니다.

p <0.05

0.05 미만의 p- 값은 결과가 우연 일 가능성이 높으며 이러한 결과를 얻을 확률이 5 % 미만임을 나타냅니다.

통계적 유의성을 측정하는 여러 가지 방법이 있습니다. 사용 된 것은 실험에 사용 된 연구 설계 유형에 따라 다릅니다.

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