A tudomány az igazság kiderítéséről szól. Az emberekkel kapcsolatos igazság azonban talán még megfoghatatlanabb, mint a tudomány bármely más területén. Nem meglepő tehát, hogy az ember kutatása trükkös feladat, és nehéz jól csinálni.
A megfelelően és szigorúan megtervezett kísérleti elrendezés nélkül a hibák többféleképpen is jelentkezhetnek. Ezek közül nem utolsósorban a kutatásban előforduló elfogultságok, amelyeknek széleskörű hatása lehet, és előkészítés nélkül nehéz megállítani őket. Az ilyen torzító tényezők teljesen szándék nélkül is előállíthatók, de végső soron károsíthatják a kutatás megbízhatóságát (és hitelességét), ha nem ellenőrzik megfelelően.
A kutatáson belül számos olyan szempont és buktató van, amelyek ezeket a hibás torzításokat előidézhetik, tévútra vezetve mind a résztvevőket, mind a kutatókat, és olyan adatokkal foglalkozva, amelyek nem igazán tükrözik a vizsgált gondolatokat és viselkedést.
A kutatáson belüli torzulások széles körben elterjedtek, de gyakran leküzdhetők jó módszertani ellenőrzésekkel és a legmegfelelőbb eszközök kiválasztásával, hogy a megfelelő válaszokat kapjuk. Az alábbiakban áttekintjük a kutatásokat sújtó leggyakoribb elfogultságokat, és útvonalakat mutatunk be ezek elkerülésére. Ezeket szem előtt tartva egyre nagyobb felfedezésekhez vezetheti kutatásait.
Content:
Participant Bias
Selection Bias
Researcher Bias
- Három előítélet, amelyek befolyásolhatják a kutatást
- 1. Az előítéletek a kutatásokat befolyásolhatják. Résztvevői elfogultság
- OK – a kutatási torzítás korrigálásához többre lesz szükség, mint ragasztószalag (és többre is, mint Post-It-cetlik).
- Check outliers in the data can also help as a last check. Check out: Mi az a résztvevői torzítás? (És hogyan győzzük le)
- A tökéletes résztvevő – elkötelezett. Nagyon elkötelezett. (Talán egy kicsit ijedt is).
- 2. Szelekciós torzítás
- Tudjon meg többet: Mi az a szelekciós torzítás? (And How to Defeat it)
- Egy kiugró adatot valószínűleg nem ilyen könnyű kiszúrni, de a mérőszámok kombinálásával közel kerülhetünk hozzá.
- 3. Kutatói elfogultság
- Nézd meg! Mi a kutatói elfogultság? (And How to Defeat it)
- Egy példa a kettős vak beállításra. Az 1. kutató felosztja a csoportokat, míg a 2. kutató elvégzi a kísérletet a csoportokkal, anélkül, hogy tudná, melyikük melyik. Az adatokat ezután az 1. kutató kapja meg, aki csak az elemzés után tudja meg, hogy az adatok melyik csoporthoz tartoznak.
- Ez azt is lehetővé teszi, hogy több időt fordítson arra, hogy az adatok is jól nézzenek ki.
- Következtetés
- Check out: Az emberi viselkedés tanulmányozása: Mérés, elemzés és megértés
Három előítélet, amelyek befolyásolhatják a kutatást
1. Az előítéletek a kutatásokat befolyásolhatják. Résztvevői elfogultság
A kutatásokat akadályozó és negatívan befolyásoló egyik központi elfogultság a résztvevői elfogultság. Ezt gyakran úgy írják le, hogy a résztvevő pusztán arra reagál, amiről úgy gondolja, hogy a kutató szeretné, de ez kevésbé nyilvánvaló okokból is előfordulhat.
A társadalmi kívánatossági torzítás egy példa erre. A résztvevőknek lehetnek előzetesen kialakított elképzeléseik arról, hogy mi az elfogadható válasz vagy viselkedés, így válaszaikat ennek megfelelően alakítják ki – tudatosan vagy nem tudatosan.
Ez a reakció különösen valószínű olyan kísérleteknél, amelyek érzékeny témákat érintenek (például a személyes jövedelemmel vagy a vallással kapcsolatban), és végső soron olyanná torzítja az eredményeket, ami nem igaz.
A résztvevők mindent elfogadhatnak, vagy negatívan válaszolhatnak a kérdésekre (más néven “igenlő” vagy “nemleges” válaszok). Ez történhet fáradtság, unalom vagy akár a kutatás megzavarására irányuló szándékos kísérletek miatt.
Ez tehát néhány probléma, amely a résztvevők elfogultságával kapcsolatban felmerülhet, de mi a helyzet a megoldásokkal? A kísérleti tervezéssel kapcsolatos óvintézkedések sokat segíthetnek, és a megfelelő eszközök megléte még tovább segíthet.
OK – a kutatási torzítás korrigálásához többre lesz szükség, mint ragasztószalag (és többre is, mint Post-It-cetlik).
A társadalmi kívánatossági torzítások esetében fontos, hogy tájékoztassuk a résztvevőt az anonimitásáról (és ezt is biztosítsuk). Az “igen/nem mondás” esetében fontos, hogy megfelelően motiváljuk a résztvevőt – akár díjazással, akár elegendő szünettel, hogy ne fáradjon el. Utolsó ellenőrzésként a kiugró értékek ellenőrzése is segíthet.
Check outliers in the data can also help as a last check.
Check out: Mi az a résztvevői torzítás? (És hogyan győzzük le)
Ezeken túl a pszichofiziológiai mérések segíthetnek átlátni a potenciálisan félrevezető válaszokon vagy viselkedésmódokon, és tisztább képet adhatnak arról, hogy mi is történik valójában. A bioszenzorok lehetővé teszik, hogy a résztvevő válaszát anélkül mérje, hogy azt tudatosan szűrné.
A résztvevők valódi erőfeszítése nélkül is képesek adatokat szolgáltatni. Például egy résztvevő figyelmének mérése könnyen elvégezhető a szemkövetéssel, és nem igényel tőlük plusz energiát. Így sokkal könnyebb a résztvevőt a vizsgálatban tartani.
A résztvevők érzelmi állapotát – valenciáját – is rögzíteni lehet automatikus arckifejezés-elemzéssel, és ezt kombinálni lehet a fiziológiai izgalom rögzítésével (például a galvanikus bőrreakció rögzítésével), miközben a kísérletet végzik. E módszerek kombinációja a résztvevő mentális állapotának teljes körű kikérdezését teszi lehetővé, anélkül, hogy mentális megterheléssel járna.
Top of page
A tökéletes résztvevő – elkötelezett. Nagyon elkötelezett. (Talán egy kicsit ijedt is).
2. Szelekciós torzítás
Mielőtt a résztvevők befejezik a kísérletet, először ki kell őket választani, és itt jön be a szelekciós torzítás. Ez olyan kísérleti hibaként definiálható, amely akkor következik be, ha a résztvevői kör vagy az azt követő adatok nem reprezentálják a célpopulációt.
Ez több okból is előfordulhat, amelyek közül néhány jobban elkerülhető, mint mások. Például a résztvevők maguk is válogathatnak – különösen, ha a vizsgálat önkéntes alapon történik -, és bizonyos személyiségtípusok előfordulhatnak nagyobb arányban az adott populációban.
Az, hogy nincs elég résztvevő, vagy a kapott adatok nem megfelelő módon történő kiválasztása szintén példák olyan módszertani szempontokra, amelyek végül a nem megfelelő résztvevői kör vizsgálatához vezetnek.
Tudjon meg többet: Mi az a szelekciós torzítás? (And How to Defeat it)
Ezek a torzító tényezők többféleképpen is korrigálhatók. Az önkiválasztó résztvevői csoport torzításának megelőzése úgy oldható meg, hogy a résztvevők számára több csatorna vagy útvonal áll nyitva, amelyeken keresztül hozzáférhetnek a tanulmányhoz. Ideális esetben a résztvevők egy vegyes mintacsoportból kerülnek ki, önválasztó vagy kiválasztott résztvevőkből (például egyetemi hallgatókkal, akik a tanulmányt kreditpontokért végzik, és önkéntesekkel).
Ezen túlmenően a nagy résztvevői kör nagyjából mindig segít (bár ez nem mindig lehetséges), míg az adatforrások átláthatósága szintén segíti a tanulmány hitelességét.
A pszichofiziológiai mérések is segíthetik a résztvevőktől származó megállapítások megbízhatóságát, mivel könnyen kombinálhatók több felvételként, amelyekben az adatforrások keresztellenőrzése megtörténhet. A mérőszámok széles skálájának kombinálása azt jelenti, hogy a kiugró értékeket sokkal könnyebb lesz észrevenni.
Egy kiugró adatot valószínűleg nem ilyen könnyű kiszúrni, de a mérőszámok kombinálásával közel kerülhetünk hozzá.
Top of page
3. Kutatói elfogultság
Létezik a kutatói elfogultság gyakran figyelmen kívül hagyott, de sajnos túl gyakori hatása is, amikor maguk a tudósok vezetik félre az általuk végzett kutatásokat, gyakran akaratlanul, de néha szándékosan.
A kutatók implicit módon elfogultak lehetnek egy bizonyos eredmény javára, és a zavaró adatgyűjtés is ebbe az irányba vezethet, még ha hamis is. A résztvevőkre pusztán a jelenlétükkel is hatással lehetnek – mások figyelmen kívül hagyása egészen drasztikus hatásokkal járhat (ez az úgynevezett Hawthorne-hatás), és nem reprezentatív módon változtathatja meg a viselkedést.
Nézd meg! Mi a kutatói elfogultság? (And How to Defeat it)
Ezek megkerülése megkövetelheti, hogy a kutatást kettős vakvizsgálatként végezzük el – amelyben a résztvevők és az adatgyűjtést végző személyek nem tudják, hogy melyik kísérleti csoport melyik. Ez nagymértékben csökkenti az egyébként előforduló torzítást, és annak ellenére, hogy nagymértékben növeli a megbízhatóságot egy kísérleti beállításban, túlságosan munkaigényes vagy költséges lehet a kivitelezése.
Egy példa a kettős vak beállításra. Az 1. kutató felosztja a csoportokat, míg a 2. kutató elvégzi a kísérletet a csoportokkal, anélkül, hogy tudná, melyikük melyik. Az adatokat ezután az 1. kutató kapja meg, aki csak az elemzés után tudja meg, hogy az adatok melyik csoporthoz tartoznak.
Az előre meghatározott platformok használata a kísérleti terv létrehozásához és az azon belüli feltételek érvényesítéséhez olyan szintű következetességet és megbízhatóságot biztosít, amelyet egyébként nehéz felépíteni. A különböző kísérleti feltételek szabványosított megközelítéssel történő végrehajtásával (és rögzítésével) minden következetessé tehető, ami csökkenti az esetlegesen zavaró interferenciák előfordulásának esélyét.
Az olyan szoftverek, mint az iMotions ilyen módon történő használata abban is segít, hogy a kutatók kevesebb időt töltsenek azzal, hogy a résztvevőket a vizsgálaton keresztül irányítsák. Ez lehetővé teszi, hogy több időt fordítsanak a módszertan megfelelővé tételére, az adatok értelmezésére és az eredmények kiadására.
Ez azt is lehetővé teszi, hogy több időt fordítson arra, hogy az adatok is jól nézzenek ki.
A lap tetején
Következtetés
A pszichofiziológiai mérések végső soron lehetővé teszik a kutatók számára, hogy mélyebben belelássanak a résztvevők elméjébe és a mögöttes fiziológiai állapotokba, ami hozzáférést biztosít a szűretlen válaszokhoz és érzésekhez. Az ilyen bioszenzorok felvételei sokkal őszintébb képet festhetnek arról, hogy mit gondol valaki, és miért viselkedik egy bizonyos módon.
A bioszenzorok együttes használata lehetővé teszi a keresztellenőrzést és a megállapítások nagyobb mélységét, ami növeli a megállapítások érvényességét, és ezáltal a kísérlet erejét. Az iMotionsban ez egyszerre egyszerűbb és kevésbé időigényes.
Ezzel a szemlélettel egyszerűbb mind több adatforrás hozzáadása egy vizsgálathoz, mind az idő hatékonyabb felhasználása, ami azt jelenti, hogy az elfogulatlan eredmények – és hihetetlen eredmények – elérése egyszerűbb, mint valaha.
Check out: Az emberi viselkedés tanulmányozása: Mérés, elemzés és megértés
Az elfogultság túlságosan elterjedt a kutatásban, és remélem, hogy ez a cikk segít objektívebb, megbízhatóbb és reprodukálhatóbb eredményekhez vezetni. Ha többet szeretne megtudni az elfogultságról, akkor tekintse meg korábbi cikkeinket, amelyek részletesebben foglalkoznak a résztvevők elfogultságával, a szelekciós elfogultsággal és a kutatói elfogultsággal. Ha pedig még több tanácsot és tippet keres a kutatáshoz, olvassa el a kísérlettervezésről szóló átfogó útmutatónkat. Ingyenes és csodálatos, tökéletes kombináció.
A lap tetején