科学研究中的简单实验

女大学生在科学实验室课堂上进行科学实验
Caiaimage/SamEd./Getty Images

一个简单的实验是研究人员经常使用来确定一个变量的变化可能会导致另一个的变化变量换句话说,建立因果关系。在一个简单的实验中,观察新药的有效性,例如,研究参与者可能随机分配两个组:其中一个是对照组不接受治疗,而另一组会实验组接收治疗的研究。

简单实验的要素

一个简单的实验是由几个关键要素:

  • 实验假设。这是一个声明,预测,治疗将导致产生影响,所以总是会作为一个因果声明措辞。例如,研究人员可能表达这样一个假设:“药物A的施用将导致疾病B症状的减轻。””
  • 无效假设。这是一个假设实验处理会不会影响参与者或因变量。重要的是要注意,未能找到一个治疗效果并不意味着没有效果。这种治疗可能会影响研究人员目前实验中没有测量的另一个变量。
  • 独立变量.变量被实验者。
  • 因变量.这指的是研究人员正在测量的反应。
  • 对照组。这些人随机分配到一个组,但不接受治疗。对照组的测量值将与实验组进行比较,以确定治疗是否有效。
  • 实验小组。这组研究对象由被测试的随机选择的受试者将接受治疗。

确定简单实验的结果

一旦简单的实验的数据被收集,然后研究者们比较实验结果组与对照组来确定治疗产生影响。由于总是出现错误的可能性,不可能是100%确定两个变量之间的关系。可能有未知的变量在起作用,影响实验的结果,为例。

尽管面临这一挑战,有方法来确定最有可能是一个有意义的关系。要做到这一点,科学家们使用推断统计学-一个科学分支,它处理根据从某代表性样本的人口。

确定治疗是否有效的关键是测量统计学显著性。统计学意义表明,变量之间的关系可能不是由于纯粹的机会,一个真正的最有可能之间存在两个变量之间的关系。

统计学意义往往是代表如下:

p < 0.05

p-值小于.05表明结果可能是由于偶然性,并且获得这些结果的可能性小于5%。测量统计学显著性的方法有很多。取决于使用的类型的研究设计用于实验。

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