Wetenschappelijke methode Woordenschattermen

Wetenschappelijke experimenten omvatten variabelen, controles, hypothesen en tal van andere concepten en termen die verwarrend kunnen zijn.

Woordenlijst van wetenschapstermen

Hier is een verklarende woordenlijst van belangrijke termen en definities voor wetenschappelijk experiment:

• Centrale limietstelling: Stelt dat met een steekproef die groot genoeg is, het steekproefgemiddelde normaal zal worden verdeeld. Een normaal verdeeld steekproefgemiddelde is nodig om de t-test, dus als u van plan bent een statistische analyse van experimentele gegevens uit te voeren, is het belangrijk om een ​​voldoende grote steekproef te hebben.
• Conclusie: Bepaling of de hypothese moet worden aanvaard of afgewezen.
• Controlegroep: Testpersonen die willekeurig zijn toegewezen om de experimentele behandeling niet te ontvangen.
• Besturingsvariabele: Elke variabele die niet verandert tijdens een experiment. Ook bekend als een constante variabele.
• Gegevens (enkelvoud: datum): Feiten, cijfers of waarden verkregen in een experiment.
• Afhankelijke variabele: De variabele die reageert op de onafhankelijke variabele. De afhankelijke variabele wordt gemeten in het experiment. Ook bekend als de afhankelijke maatregel of reagerende variabele.
• Dubbelblind: Wanneer noch de onderzoeker, noch de proefpersoon weet of de proefpersoon de behandeling of een placebo krijgt. "Blindering" helpt bevooroordeelde resultaten te verminderen.
• Lege stuurgroep: Een type controlegroep dat geen enkele behandeling krijgt, inclusief een placebo.
• Experimentele groep: Testpersonen willekeurig toegewezen om de experimentele behandeling te ontvangen.
• Vreemde variabele: Extra variabelen (niet onafhankelijke, afhankelijke of controlevariabelen) die een experiment kunnen beïnvloeden, maar niet worden verantwoord of gemeten of buiten controle zijn. Voorbeelden kunnen factoren zijn die u onbelangrijk vindt tijdens een experiment, zoals de fabrikant van het glaswerk in een reactie of de kleur van het papier dat wordt gebruikt om een ​​papieren vliegtuigje van te maken.
• Hypothese: Een voorspelling of de onafhankelijke variabele effect heeft op de afhankelijke variabele of een voorspelling van de aard van het effect. 
• Onafhankelijkheid of Onafhankelijk: Wanneer de ene factor geen invloed heeft op de andere. Wat een onderzoekdeelnemer doet, heeft bijvoorbeeld geen invloed op wat een andere deelnemer doet. Ze nemen onafhankelijk beslissingen. Onafhankelijkheid is van cruciaal belang voor een zinvolle statistische analyse.
• Onafhankelijke willekeurige toewijzing: Willekeurig selecteren of een testpersoon in een behandelings- of controlegroep zit.
• Onafhankelijke variabele: De variabele die wordt gemanipuleerd of gewijzigd door de onderzoeker.
• Onafhankelijke variabele niveaus: Veranderen van de onafhankelijke variabele van de ene waarde naar de andere (bijv. Verschillende medicijndoses, verschillende hoeveelheden tijd). De verschillende waarden worden "niveaus" genoemd.
• Inferentiële statistieken: Statistieken (wiskunde) toegepast om kenmerken van een populatie af te leiden op basis van een representatieve steekproef uit de populatie.
• Interne goedkeuring: Wanneer een experiment nauwkeurig kan bepalen of de onafhankelijke variabele een effect produceert.
• Gemeen: Het gemiddelde berekend door alle scores bij elkaar op te tellen en vervolgens te delen door het aantal scores.
• Nul Hypothese: De hypothese "geen verschil" of "geen effect", die de behandeling voorspelt, heeft geen effect op het individu. De nulhypothese is nuttig omdat deze gemakkelijker te beoordelen is met een statistische analyse dan andere vormen van een hypothese.
• Null-resultaten (niet-significante resultaten): Resultaten die de nulhypothese niet weerleggen. De nulresultaten bewijzen niet de nulhypothese omdat de resultaten mogelijk het gevolg zijn van een gebrek aan macht. Sommige nulresultaten zijn type 2-fouten.
• p < 0.05: Een indicatie van hoe vaak alleen toeval het effect van de experimentele behandeling zou kunnen verklaren. Een waarde 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, of waarschijnlijkheid, waarden zijn mogelijk. De limiet van 0,05 of 5% is gewoon een gebruikelijke benchmark voor statistische significantie.
• Placebo (Placebo-behandeling): Een nepbehandeling die geen effect zou moeten hebben buiten de kracht van suggestie. Voorbeeld: in geneesmiddelenonderzoek kunnen testpatiënten een pil krijgen die het medicijn bevat of een placebo, die lijkt op het medicijn (pil, injectie, vloeistof) maar niet het actieve ingrediënt bevat.
• Bevolking: De hele groep die de onderzoeker bestudeert. Als de onderzoeker geen gegevens van de populatie kan verzamelen, kan het bestuderen van grote willekeurige steekproeven van de populatie worden gebruikt om te schatten hoe de populatie zou reageren.
• Vermogen: De mogelijkheid om verschillen waar te nemen of om fouten van type 2 te voorkomen.
• Willekeurig of willekeurigheid: Geselecteerd of uitgevoerd zonder een patroon of methode te volgen. Om onbedoelde bias te voorkomen, gebruiken onderzoekers vaak random number-generators of flip-munten om selecties te maken.
• resultaten: De verklaring of interpretatie van experimentele gegevens.
• Eenvoudig experiment: Een basisexperiment dat is ontworpen om te beoordelen of er een oorzaak en gevolg-relatie is of om een ​​voorspelling te testen. Een fundamenteel eenvoudig experiment kan slechts één proefpersoon hebben, vergeleken met een gecontroleerd experiment, dat ten minste twee groepen heeft.
• Single-Blind: Wanneer de experimentator of het subject niet weet of het subject de behandeling krijgt of een placebo. Het verblinden van de onderzoeker helpt vertekening voorkomen wanneer de resultaten worden geanalyseerd. Het onderwerp verblinden voorkomt dat de deelnemer een bevooroordeelde reactie krijgt.
• Statistische significantie: Observatie, gebaseerd op de toepassing van een statistische test, dat een relatie waarschijnlijk niet te wijten is aan puur toeval. De waarschijnlijkheid wordt vermeld (bijv., p < 0.05) and the results are said to be statistisch significant.
• T-Test: Gemeenschappelijke statistische gegevensanalyse toegepast op experimentele gegevens om een ​​hypothese te testen. De t-test berekent de verhouding tussen het verschil tussen de groepsgemiddelden en de standaardfout van het verschil, een maat voor de waarschijnlijkheid dat de groepsgemiddelden puur toevallig kunnen verschillen. Een vuistregel is dat de resultaten statistisch significant zijn als u een verschil tussen de waarden constateert dat drie keer groter is dan de standaardfout van het verschil, maar het is het beste om de vereiste verhouding voor significantie op te zoeken op een t-table.
• Type I-fout (Type 1-fout): Treedt op wanneer u de nulhypothese verwerpt, maar het was eigenlijk waar. Als u de uitvoert t-testen en instellen 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.
• Type II-fout (Type 2-fout): Treedt op wanneer u de nulhypothese accepteert, maar deze was eigenlijk niet waar. De experimentele omstandigheden hadden effect, maar de onderzoeker vond het niet statistisch significant.