Sama data eri tulokset

Uusi tutkimus osoittaa, että tutkijoiden erilaiset valinnat tilastollisessa analyysissä voivat johtaa erilaisiin tuloksiin, vaikka analysoitaisiin samaa aineistoa. ... Jopa positiivisen tuloksen löytäneiden tutkijoiden joukossa vaikutus vaihteli erittäin vähäisestä erittäin suureen.

1. Mitä tapahtuu, kun samanlaiset tutkimukset antavat erilaisia ​​​​tuloksia??
2. Mitkä ovat syyt erilaisiin tuloksiin samoissa tutkimuksissa??
3. Miksi kaksi tiedemiestä voi tehdä erilaisia ​​johtopäätöksiä samoista tiedoista??
4. Mitä tapahtuu, kun tutkimustulokset ovat ristiriidassa teorian kanssa?
5. Mitä muuttujaa voidaan muuttaa tai manipuloida?
6. Miten vertaat tuloksia tutkimuksessa?
7. Mikä on syy, jos kaikki luokassa tekevät saman kokeen tarkalla materiaalilla ja saavat erilaisia ​​tuloksia?
8. Miksi on tärkeää verrata tuloksiasi muihin??
9. Voidaanko tiedettä tulkita?
10. Mikä on tiedemiesten muotoilun pääidea?
11. Minkä täytyy olla totta, jotta tutkijat hyväksyvät hypoteesin laajasti?
12. Mitä se tarkoittaa, jos tulokset eivät ole tilastollisesti merkittäviä??
13. Mitä se tarkoittaa, jos tulos ei ole merkittävä?
14. Mitä tapahtuu, jos hypoteesi on väärä?
15. Mitä muuttujia on manipuloitu?
16. Miksi tutkimuksessa manipuloidaan??
17. Mistä tiedät, onko muuttuja mitattu vai manipuloitu?

Mitä tapahtuu, kun samanlaiset tutkimukset antavat erilaisia ​​​​tuloksia??

Kun samanlaiset tutkimukset antavat erilaisia ​​tuloksia, tieteellinen haaste on arvioida, ovatko erot triviaaleja vai merkittäviä, ja usein tarvitaan lisätutkimuksia.

Mitkä ovat syyt erilaisiin tuloksiin samoissa tutkimuksissa??

Otoskoko, tutkimusasetukset, metodologiset lähestymistavat ja väestön ominaisuudet voivat olla merkittäviä tekijöitä, jotka ovat vastuussa eroista eri tutkijoiden saman tutkimuksen tuloksissa.

Miksi kaksi tiedemiestä voi tehdä erilaisia ​​johtopäätöksiä samoista tiedoista??

Uusi tutkimus havaitsi, että kun sadoille tutkijoille annetaan sama data analysoitavaksi ja hypoteeseja testattavaksi, he päätyvät usein erilaisiin johtopäätöksiin. Ei tiedon takia, vaan sen vuoksi, miten tutkijat valitsivat datan analysoinnin.

Mitä tapahtuu, kun tutkimustulokset ovat ristiriidassa teorian kanssa?

Jos tulokset eivät ole johdonmukaisia, teoriaa tulee muuttaa ja luoda uusia hypoteeseja. Muita avainkomponentteja tieteellisen menetelmän noudattamisessa ovat todennettavuus, ennustettavuus, falsifioitavuus ja oikeudenmukaisuus.

Mitä muuttujaa voidaan muuttaa tai manipuloida?

Muuttujia, jotka aiheuttavat jonkin muutoksen, kutsutaan riippumattomiksi muuttujiksi tai manipuloiduiksi muuttujiksi. Se, haluatko kutsua sitä itsenäiseksi muuttujaksi vai manipuloiduksi muuttujaksi, riippuu termistä, jonka kanssa yhdistät sen.

Miten vertaat tuloksia tutkimuksessa?

Ihannetapauksessa aloitat antamalla tärkeimmät tulokset kustakin mallista ja sitten vertailet ja vertailet niitä. Voit sitten antaa mitä tahansa tulkintoja tai tulevia ohjeita vertailun yhteenvedon tekemiseksi. Voit myös taulukoida vertailun, jos se on mahdollista tehdä tiedoista helppoa lukijoille.

Mikä on syy, jos kaikki luokassa tekevät saman kokeen tarkalla materiaalilla ja saavat erilaisia ​​tuloksia?

Oppitunnin yhteenveto

Kaksi tärkeintä syytä, miksi tulokset eivät välttämättä täsmää joka kerta, ovat hallitsemattomat olosuhteet ja kokeellinen virhe.

Miksi on tärkeää verrata tuloksiasi muihin??

III.

Tämä on tärkeää, koska muiden tutkimusten tulosten vertaaminen tukee tulostesi yleistä tärkeyttä ja korostaa, miten ja millä tavoin tutkimuksesi eroaa muusta aiheesta tehdystä tutkimuksesta.

Voidaanko tiedettä tulkita?

Data ei kuitenkaan ole tiedettä, ymmärrystä tai edes tietoa: se on vain dataa. Kaikki tiedot on tulkittava, ennen kuin ne voivat kertoa meille mitään. ... Tiede on prosessi, jossa ymmärretään maailmaa tekemällä todisteista oikeat tulkinnat.

Mikä on tiedemiesten muotoilun pääidea?

Muotoilevat tiedemiehet. Meihin kaikkiin vaikuttavat kulttuurit, joissa kasvoimme, ja yhteiskunnat, joissa elämme. Nämä kulttuurit muokkaavat odotuksiamme, arvojamme, uskomuksiamme ja tavoitteitamme. Myös tiedemiehiä muokkaavat heidän kulttuurinsa ja yhteiskuntansa, mikä puolestaan ​​vaikuttaa heidän työhönsä.

Minkä täytyy olla totta, jotta tutkijat hyväksyvät hypoteesin laajasti?

Hypoteesin perusajatus on, että ennalta määrättyä lopputulosta ei ole. Jotta hypoteesia voitaisiin kutsua tieteelliseksi hypoteesiksi, sen on oltava jotain, jota voidaan tukea tai kumota huolellisesti tehdyn kokeilun tai havainnon avulla.

Mitä se tarkoittaa, jos tulokset eivät ole tilastollisesti merkittäviä??

Tämä tarkoittaa, että tuloksia pidetään "tilastollisesti ei-merkittävinä", jos analyysi osoittaa, että havaittua eroa yhtä suuria (tai suurempia) eroja odotetaan esiintyvän sattumalta useammin kuin kerran kahdestakymmenestä (p > 0.05).

Mitä se tarkoittaa, jos tulos ei ole merkittävä?

Epämerkityksyys tilastoissa tarkoittaa, että nollahypoteesia ei voida hylätä. Maallikoilla tämä tarkoittaa yleensä sitä, että meillä ei ole tilastollista näyttöä siitä, että ryhmien erot eivät johdu sattumasta.

Mitä tapahtuu, jos hypoteesi on väärä?

Hypoteesi on idea, jonka tiedemies luo kokeen perustaksi. ... Jos havainnot eivät ole linjassa hypoteesin kanssa, kokeilu ei ole epäonnistunut. Jos tulokset eivät ole yhtäpitäviä hypoteesin kanssa, tallenna tiedot aivan kuin ne tukisivat alkuperäistä hypoteesia.

Mitä muuttujia on manipuloitu?

Manipuloitu muuttuja on kokeen riippumaton muuttuja. Sitä kutsutaan "manipuloiduksi", koska se on se, jonka voit muuttaa. Toisin sanoen voit päättää etukäteen, haluatko lisätä tai vähentää sitä. ... Manipuloitu muuttuja on kokeen riippumaton muuttuja.

Miksi tutkimuksessa manipuloidaan??

Tämän prosessin avulla tutkijat voivat tutkia IV:n ja riippuvaisten muuttujien (DV) välisiä syy-suhteita, joita kutsutaan myös tulos- tai kriteerimuuttujiksi, jotka kiinnostavat tietyssä tutkimuksessa. Erityisesti IV:n manipuloinnin avulla tutkijat voivat tutkia, aiheuttaako IV muutoksia tutkimuksen DV:issä.

Mistä tiedät, onko muuttuja mitattu vai manipuloitu?

On selvää, että kokeen suorittamiseksi sinun on manipuloitava kyseistä muuttujaa nähdäksesi, vaikuttaako se mittaamiisi arvoihin. Käsittelemääsi muuttujaa kutsutaan riippumattomaksi muuttujaksi. Mittaamaasi muuttujaa kutsutaan riippuvaiseksi muuttujaksi. Nämä ovat tietosi.