Co je to předpojatost? [Průvodce vědeckým výzkumem]

Věda se snaží dobrat pravdy. Pravda o lidech je však možná ještě nepolapitelnější než v jakékoli jiné oblasti vědy. Nemělo by tedy být žádným velkým překvapením, že výzkum člověka je ošemetná záležitost, kterou je obtížné správně provést.

Bez správně a důsledně navrženého experimentálního uspořádání se mohou objevit chyby v mnoha směrech. V neposlední řadě mezi ně patří předsudky ve výzkumu, které mohou mít široký dopad a bez přípravy je obtížné je zastavit. Takové zkreslující faktory mohou vznikat zcela bez záměru, ale v konečném důsledku mohou poškodit spolehlivost (a důvěryhodnost) výzkumu, pokud nejsou řádně kontrolovány.

V rámci výzkumu existuje několik aspektů a úskalí, které mohou tyto chybné zkreslení vyvolat, což může vést k omylům jak účastníků, tak výzkumníků a k práci s daty, která skutečně neodrážejí testované myšlenky a chování.

Zkreslení v rámci výzkumu jsou rozšířená, ale často je lze překonat dobrou metodickou kontrolou a výběrem nejvhodnějšího vybavení, které přinese správné odpovědi. Níže si projdeme některé z nejčastějších předsudků, které sužují výzkum, a nabídneme cesty, jak se jim vyhnout. S jejich pomocí můžete svůj výzkum vést ke stále větším objevům.

Obsah:
Zkreslení účastníků
Zkreslení výběru
Zkreslení výzkumníka

Tři zkreslení, která mohou mít vliv na výzkum

1. Zkreslení, která mohou mít vliv na výzkum. Předpojatost účastníků

Jednou z ústředních předpojatostí, která může výzkum brzdit a negativně ovlivňovat, je předpojatost účastníků. Ta bývá často popisována tak, že účastník reaguje čistě na to, co si myslí, že si výzkumník přeje, ale může k ní docházet i z méně zřejmých důvodů.

Příkladem je sociálně-žádoucí zkreslení. Účastníci mohou mít předem utvořené představy o tom, co je přijatelná odpověď nebo chování, takže přizpůsobí své odpovědi tak, aby tomu odpovídaly – ať už vědomě, nebo nevědomě.

Tato reakce je obzvláště pravděpodobná u experimentů, které se týkají citlivých témat (jako je například osobní příjem nebo náboženství), a v konečném důsledku zkreslí výsledky v něco, co není pravda.

Účastníci mohou také na vše přistoupit nebo na otázky odpovídat záporně (známé také jako „yea-saying“ nebo „nay-saying“). K tomu může dojít z důvodu únavy, nudy nebo dokonce záměrné snahy narušit výzkum.

Takže to jsou některé z problémů, které se mohou vyskytnout v souvislosti se zaujatostí účastníků, ale co řešení? Velmi může pomoci přijetí opatření při navrhování experimentu a ještě více může pomoci, když budete mít k dispozici správné nástroje.

OK – k nápravě zkreslení výzkumu budete potřebovat více než lepicí pásku (a také více než poznámky Post-It).

V případě sociálně-žádoucích zkreslení je důležité informovat účastníka o jeho anonymitě (a tu také zajistit). V případě „ano/ne“ je důležité účastníka vhodně motivovat – buď odměnou, nebo dostatečnými přestávkami, aby se neunavil. Jako poslední kontrola může pomoci také kontrola odlehlých hodnot v datech.

Podívejte se: Co je to zkreslení účastníků? (A jak se jí bránit)

Dále vám psychofyziologická měření mohou pomoci prohlédnout potenciálně zavádějící odpovědi nebo chování a poskytnout jasnější obraz toho, co se skutečně děje. Biosenzory umožňují měřit reakce účastníka, aniž by byly vědomě filtrovány.

Mohou také poskytnout údaje bez skutečného úsilí účastníků. Například měření pozornosti účastníka lze snadno provést pomocí sledování očí a nevyžaduje od něj další energii. Díky tomu je mnohem snazší udržet účastníka ve studii.

Je také možné zaznamenávat emoční stav účastníka – jeho valenci – pomocí automatické analýzy výrazu obličeje a kombinovat to se záznamy jeho fyziologického vzrušení (například pomocí záznamů galvanické kožní odezvy), zatímco účastník provádí experiment. Kombinace těchto metod poskytuje kompletní výslech duševního stavu účastníka, aniž by se přidala jakákoli psychická zátěž.

Na začátek stránky

Dokonalý účastník – zaujatý. Velmi angažovaný. (Možná také trochu vyděšený).

2. Všichni účastníci, kteří se chtějí zapojit do výzkumu. Výběrové zkreslení

Předtím, než účastníci dokončí experiment, musí být nejprve vybráni, a právě zde dochází k výběrovému zkreslení. Tu lze definovat jako experimentální chybu, ke které dochází v případě, že soubor účastníků, resp. následné údaje, nejsou reprezentativní pro cílovou populaci.

K tomu může dojít z několika důvodů, z nichž některým se lze vyhnout více než jiným. Například samotní účastníci si mohou vybírat sami – zejména pokud je studie prováděna na dobrovolnické bázi – a určité typy osobnosti mohou v dané populaci převažovat.

Nedostatek účastníků nebo nesprávný výběr výsledných dat jsou také příklady metodologických aspektů, které v konečném důsledku vedou k tomu, že je zkoumán nesprávný soubor účastníků.

Zjistěte více: Co je to výběrové zkreslení? (A jak se jí bránit)

Tyto zkreslující faktory lze korigovat několika způsoby. Předcházení zkreslení u samovýběrové skupiny účastníků lze řešit tím, že účastníci mají k dispozici více kanálů nebo cest, kterými se mohou do studie dostat. V ideálním případě by měli být vybráni ze smíšené výběrové skupiny samovýběrových nebo vybraných účastníků (například s vysokoškolskými studenty, kteří studii absolvují za zápočty, a dobrovolníky).

Kromě toho také v podstatě vždy pomůže mít k dispozici velký soubor účastníků (i když to nemusí být vždy možné), přičemž důvěryhodnosti studie pomůže i transparentnost zdrojů dat.

Spolehlivosti zjištění od účastníků mohou napomoci i psychofyziologická měření, protože se snadno kombinují jako vícenásobné záznamy, při nichž může dojít ke křížovému ověřování zdrojů dat. Kombinace široké škály měření znamená, že by mělo být mnohem snazší odhalit odlehlé hodnoty.

Odlehlou hodnotu v datech pravděpodobně takto snadno neodhalíte, ale kombinací metrik se jí přiblížíte.

Na začátek stránky

3. Odlehlé hodnoty v datech. Zkreslení výzkumníků

Existuje také často přehlížený a bohužel až příliš častý vliv zkreslení výzkumníků, kdy sami vědci zavádějí výzkum, který provádějí, často neúmyslně, ale někdy i úmyslně.

Výzkumníci mohou být implicitně zaujatí ve prospěch určitého výsledku a problematický sběr dat může vést také tímto směrem, i když nepravdivým. Mohou také ovlivnit účastníky pouhou svou přítomností – přehlížení ostatních může mít poměrně drastické účinky (tzv. Hawthornův efekt) a změnit chování nereprezentativním způsobem.

Podívejte se: Co je to předpojatost výzkumníka? (A jak se jí bránit)

Obejít tento problém by mohlo vyžadovat provedení výzkumu jako dvojitě slepé studie – v níž účastníci ani lidé provádějící sběr dat nevědí, která experimentální skupina je která. To snižuje velkou míru zkreslení, ke kterému by jinak mohlo dojít, a přestože to přidává experimentálnímu uspořádání velkou míru spolehlivosti, mohlo by být jeho provedení příliš pracné nebo nákladné.

Příklad dvojitě slepého uspořádání. Výzkumník 1 rozdělí skupiny, zatímco výzkumník 2 provádí experiment se skupinami, aniž by věděl, která je která. Data jsou poté předána výzkumníkovi 1, který se o tom, do které skupiny data patří, dozví až po analýze.

Použití předem definovaných platforem pro vytvoření plánu experimentu a prosazení podmínek v něm zajišťuje úroveň konzistence a spolehlivosti, kterou je jinak obtížné vytvořit. Zavedením (a záznamem z) různých experimentálních podmínek se standardizovaným přístupem lze zajistit, aby vše bylo konzistentní, což snižuje pravděpodobnost výskytu jakýchkoli potenciálně matoucích interferencí.

Používání softwaru, jako je iMotions, tímto způsobem také pomáhá výzkumníkům strávit méně času nutností usměrňovat účastníky v průběhu studie. To umožňuje věnovat více času správné metodice, interpretaci dat a zveřejnění výsledků.

To také umožňuje věnovat více času tomu, aby vaše data vypadala také skvěle.

Na začátek stránky

Závěr

Psychofyziologická měření nakonec umožňují výzkumníkům nahlédnout hlouběji do mysli účastníků a jejich základních fyziologických stavů, což umožňuje přístup k nefiltrovaným reakcím a pocitům. Záznamy z takových biosenzorů mohou podat mnohem upřímnější obraz o tom, co si kdo myslí a proč se chová určitým způsobem.

Použití biosenzorů v kombinaci umožňuje křížovou validaci i větší hloubku zjištění, což zvyšuje validitu výsledků, a tedy i sílu experimentu. V systému iMotions je to jednodušší i méně časově náročné.

Díky tomu je jednodušší jak přidat do studie více zdrojů dat, tak efektivněji využít čas, což znamená, že dostat se k objektivním výsledkům – a neuvěřitelným zjištěním – je snazší než kdy dříve.

Podívejte se: Studie lidského chování: Měření, analýza a porozumění

Předpojatost je ve výzkumu až příliš častá a já doufám, že vám tento článek pomůže vést k objektivnějším, spolehlivějším a reprodukovatelnějším výsledkům. Pokud se chcete o zkreslení dozvědět více, podívejte se na naše předchozí články, které se podrobněji zabývají zkreslením účastníků, zkreslením výběru a zkreslením výzkumníků. A pokud hledáte ještě více rad a nejlepších tipů pro výzkum, přečtěte si našeho komplexního průvodce experimentálním designem. Je zdarma a úžasný, což je ideální kombinace.

Na začátek stránky