Termeni de vocabular al metodei științifice

Experimentele științifice implică variabile, controale, ipoteze și o serie de alte concepte și termeni care ar putea fi confuzi.

Glosar Termeni de știință

Iată un glosar al termenilor și definițiilor importante ale experimentului științific:

• Teorema limitei centrale: Afirmați că, cu un eșantion suficient de mare, media probei va fi distribuită în mod normal. Este necesară o medie de eșantion distribuită în mod normal pentru aplicarea T-test, deci dacă intenționați să efectuați o analiză statistică a datelor experimentale, este important să aveți un eșantion suficient de mare.
• Concluzie: Determinarea dacă ipoteza trebuie acceptată sau respinsă.
• Grupul de control: Subiecții de testare alocați la întâmplare pentru a nu primi tratamentul experimental.
• Variabilă de control: Orice variabilă care nu se schimbă în timpul unui experiment. Cunoscut și sub denumirea de variabilă constantă.
• Date (singular: datum): Fapte, numere sau valori obținute într-un experiment.
• Variabilă dependentă: Variabila care răspunde variabilei independente. Variabila dependentă este cea măsurată în experiment. Cunoscut și sub denumirea de măsură dependentă sau variabilă care răspunde.
• Dublu-orb: Când nici cercetătorul și nici subiectul nu știu dacă subiectul primește tratament sau un placebo. „Orbirea” ajută la reducerea rezultatelor părtinitoare.
• Grupul de control gol: Un tip de grup de control care nu primește niciun tratament, inclusiv un placebo.
• Grup experimental: Subiecții de test sunt repartizați la întâmplare pentru a primi tratamentul experimental.
• Variabilă extrasă: Variabile suplimentare (nu sunt independente, dependente sau variabile de control), care ar putea influența un experiment, dar nu sunt contabilizate sau măsurate sau nu se pot controla. Exemplele pot include factori pe care îi considerați neimportanți în momentul unui experiment, cum ar fi producătorul articolelor de sticlă într-o reacție sau culoarea hârtiei utilizate pentru a face un avion de hârtie.
• Ipoteză: O prezicere a faptului dacă variabila independentă va avea un efect asupra variabilei dependente sau o prezicere a naturii efectului. 
• Independenţă sau Independent: Când un factor nu exercită influență asupra altuia. De exemplu, ceea ce face un participant la studiu nu ar trebui să influențeze ceea ce face un alt participant. Ei iau decizii în mod independent. Independența este esențială pentru o analiză statistică semnificativă.
• Alocare aleatorie independentă: Selectarea aleatorie a unui subiect de testare va fi într-un grup de tratament sau de control.
• Variabila independenta: Variabila care este manipulată sau modificată de cercetător.
• Niveluri variabile independente: Modificarea variabilei independente de la o valoare la alta (de exemplu, diferite doze de medicament, cantități diferite de timp). Diferitele valori sunt numite „niveluri”.
• Statistici deduse: Statistici (matematica) aplicate pentru a deduce caracteristicile unei populații bazate pe un eșantion reprezentativ din populație.
• Validitatea internă: Când un experiment poate determina cu exactitate dacă variabila independentă produce un efect.
• Rău: Media calculată adăugând toate scorurile și apoi divizând la numărul de scoruri.
• Ipoteza nulă: Ipoteza „fără diferență” sau „fără efect”, care prezice că tratamentul nu va avea efect asupra subiectului. Ipoteza nulă este utilă, deoarece este mai ușor de evaluat cu o analiză statistică decât alte forme de ipoteză.
• Rezultate nule (rezultate nesemnificative): Rezultate care nu resping ipoteza nulă. Rezultatele nule nu dovedesc ipoteza nulă, deoarece rezultatele ar fi putut rezulta dintr-o lipsă de putere. Unele rezultate nule sunt erori de tip 2.
• p < 0.05: O indicație a cât de des poate șansa să dea seama de efectul tratamentului experimental. O valoare 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, sau probabilitatea, valorile sunt posibile. Limita de 0,05 sau 5% este pur și simplu un reper comun cu semnificație statistică.
• Placebo (tratament cu placebo): Un tratament fals care nu ar trebui să aibă niciun efect în afara puterii sugestiei. Exemplu: În studiile medicamentoase, pacienților testați li se poate administra o pastilă care conține medicamentul sau un placebo, care seamănă cu medicamentul (pastilă, injecție, lichid), dar care nu conține ingredientul activ.
• populaţie: Întregul grup pe care cercetătorul îl studiază. Dacă cercetătorul nu poate strânge date de la populație, studiul probelor mari aleatorii prelevate de la populație poate fi utilizat pentru a estima modul în care ar răspunde populația.
• Putere: Posibilitatea de a observa diferențele sau de a evita erorile de tip 2.
• Aleatoriu sau Randomness: Selecționat sau efectuat fără a urma niciun model sau metodă. Pentru a evita prejudecățile neintenționate, cercetătorii folosesc adesea generatoare de numere aleatoare sau monede flip pentru a face selecții.
• Rezultate: Explicația sau interpretarea datelor experimentale.
• Experiment simplu: Un experiment de bază conceput pentru a evalua dacă există o relație cauză-efect sau pentru a testa o predicție. Un experiment simplu fundamental poate avea un singur subiect de testare, comparativ cu un experiment controlat, care are cel puțin două grupuri.
• Single-orb: Când experimentatorul sau subiectul nu știe dacă subiectul primește tratamentul sau un placebo. Orbirea cercetătorului ajută la prevenirea prejudecății atunci când rezultatele sunt analizate. Orbirea subiectului împiedică participantul să aibă o reacție părtinitoare.
• Semnificația statistică: Observarea, bazată pe aplicarea unui test statistic, că o relație nu se datorează probabil întâmplării pure. Probabilitatea este declarată (de ex., p < 0.05) and the results are said to be semnificativ din punct de vedere statistic.
• T-test: Analiza statistică obișnuită a datelor aplicate la datele experimentale pentru a testa o ipoteză. T-test calculează raportul dintre diferența dintre mijloacele de grup și eroarea standard a diferenței, o măsură a probabilității prin care mijlocul de grup ar putea să difere pur întâmplător. O regulă generală este că rezultatele sunt semnificative statistic dacă observați o diferență între valorile de trei ori mai mari decât eroarea standard a diferenței, dar este mai bine să căutați raportul necesar pentru semnificație pe un t-table.
• Eroare de tip I (eroare de tip 1): Se produce atunci când respingi ipoteza nulă, dar era adevărat. Dacă efectuați T-test și set 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.
• Eroare de tip II (eroare de tip 2): Apare atunci când acceptați ipoteza nulă, dar a fost de fapt falsă. Condițiile experimentale au avut un efect, dar cercetătorul nu a reușit să-l găsească semnificativ din punct de vedere statistic.