Наблюдение | Psylist.net
Наблюдение является одним из наиболее часто используемых в психологии исследовательских методов. Наблюдение может применяться в качестве самостоятельного метода, но обычно оно органически включается в состав других методов исследования, таких, как беседа, изучение продуктов деятельности, различные типы эксперимента и т.д.
Наблюдением называется целенаправленное, организованное восприятие и регистрация объекта. Наблюдение наряду с самонаблюдением является старейшим психологическим методом.
Различают несистематическое и систематическое наблюдение.
Несистематическое наблюдение проводится в ходе полевого исследования и широко применяется в этнопсихологии, психологии развития, социальной психологии. Для исследователя, проводящего несистематическое наблюдение, важны не фиксация причинных зависимостей и строгое описание явления, а создание некоторой обобщенной картины поведения индивида либо группы в определенных условиях.
Систематическое наблюдение проводится по определенному плану.
Исследователь выделяет регистрируемые особенности поведения (переменные) и классифицирует условия внешней среды. План систематического наблюдения соответствует корреляционному исследованию.
Различают «сплошное» и выборочное наблюдение.
В первом случае исследователь (или группа исследователей) фиксирует все особенности поведения, доступные для максимально подробного наблюдения.
Во втором случае он обращает внимание лишь на определенные параметры поведения или типы поведенческих актов, например, фиксирует только частоту проявления агрессии, либо время взаимодействия матери и ребенка в течение дня и т.п.
Наблюдение может проводиться непосредственно, либо с использованием наблюдательных приборов и средств фиксации результатов. К числу их относятся: аудио, фото- и видеоаппаратура, особые карты наблюдения и т.д.
Фиксация результатов наблюдения может производиться в процессе наблюдения либо отсрочено. В последнем случае возрастает значение памяти наблюдателя, «страдает» полнота и надежность регистрации поведения, а следовательно, и достоверность полученных результатов.
Особое значение имеет проблема наблюдателя. Поведение человека или группы людей изменяется, если они знают, что за ними наблюдают со стороны. Этот эффект возрастает, если наблюдатель неизвестен группе или индивиду, значим и может компетентно оценить поведение. Особенно сильно эффект наблюдателя проявляется при обучении сложным навыкам, выполнении новых и сложных задач, например, при исследовании «закрытых групп» (банд, воинских коллективов, подростковых группировок и т.д.) внешнее наблюдение исключено. Включенное наблюдение предполагает, что наблюдатель сам является членом группы, поведение которой он исследует. При исследовании индивида, например ребенка, наблюдатель находится в постоянном, естественном общении с ним.
Есть два варианта включенного наблюдения:
наблюдаемые знают о том, что их поведение фиксируется исследователем;
наблюдаемые не знают, что их поведение фиксируется. В любом случае важнейшую роль играет личность психолога – его профессионально важные качества.
При открытом наблюдении через определенное время люди привыкают к психологу и начинают вести себя естественно, если он сам не провоцирует «особое» отношение к себе. В том случае, когда применяется скрытое наблюдение, «разоблачение» исследователя может иметь самые серьезны последствия не только для успеха, но и для здоровья и жизни самого наблюдателя.
Кроме того, включенное наблюдение, при котором исследователь маскируется, а цели наблюдения скрываются, порождает серьезные этические проблемы. Многие психологи считают недопустимым проведение исследований «методом обмана», когда его цели скрываются от исследуемых людей или когда испытуемые не знают, что они – объекты наблюдения или экспериментальных манипуляций.
Модификацией метода включенного наблюдения, сочетающей наблюдение с самонаблюдением, является «трудовой метод», который очень часто использовали зарубежные и отечественные психологи в 20-30-х годах нашего века.
Цель наблюдения определяется общими задачами и гипотезами исследования.
Эта цель, в свою очередь, определяет используемый тип наблюдения, т.е. будет ли оно непрерывным или дискретным, фронтальным или выборочным и т.п.
Что касается способов регистрации получаемых данных, то, по-видимому, в процессе первоначальных наблюдений лучше использовать не составленные заранее протоколы, а развернутые и более или менее упорядоченные дневниковые записи. По мере систематизации этих записей можно выработать вполне адекватную задачам исследования и в то же время более лаконичную и строгую форму протокольных записей.
Результаты наблюдений обычно систематизируются в виде индивидуальных (или групповых) характеристик. Такие характеристики представляют собой развернутые описания наиболее существенных особенностей предмета исследования. Тем самым результаты наблюдений являются одновременно исходным материалом для последующего психологического анализа. Переход от данных наблюдения к объяснению наблюдаемого, являющийся выражением более общих законов познания, свойственен и другим неэкспериментальным (клиническим) методам: анкетированию, беседе и изучению продуктов деятельности.
Наблюдение является незаменимым методом, если необходимо исследовать естественное поведение без вмешательства извне в ситуацию, когда нужно получить целостную картину происходящего и отразить поведение индивидов во всей полноте. Наблюдение может выступать в качестве самостоятельной процедуры и рассматриваться как метод, включенный в процесс экспериментирования. Результаты наблюдения за испытуемыми в ходе выполнения ими экспериментального задания являются важнейшей дополнительной информацией для исследователя.
Похожие материалы в разделе Психологический практикум:
- Адаптация личности к новой социокультурной среде (Тест Л.В. Янковского)
- Диагностика детско-родительских отношений
- Тест «Самооценка»
- Проба Де Греефе
- Методика карты интересов А. Голомшток в модификации Г. Резапкиной
- Экспресс-диагностика эмпатии
- Менеджер по закупкам
- Методика «Определения уровня саморегуляции»
- Стандартизированный многофакторный метод
исследования личности СМИЛ (модифицированный тест MMPI)
Интерпретация - Тест структуры интеллекта (TSI) Р.
Амтхауэра (продолжение)
Амтхауэра (продолжение)| МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования. « Волгоградский государственный социально – педагогический университет » (ФГБОУ ВПО «ВГСПУ») Факультет психологии и социальной работы Реферат на тему: «Наблюдение в психологическом исследовании» Группы ПС ПОБ 112 Гришина Светлана Проверила: Ивушкина Наталья Юрьевна г. Волгоград 2015 год Наблюдение и его исследовательские возможности Виды 1) сплошное (ход событий постоянно фиксируется) 2) выборочное (наблюдаемые процессы фиксируются лишь в определенные промежутки времени) Возможности 1) получение объективных знаний (не вмешиваясь в процесс) 2) опора для проведения научного исследования Ограничения 1) невозможность варьирования условий 2) недостаток данных для проведения дальнейшего исследования 3) неточность выводов 4) влияние личности наблюдателя на наблюдение Виды наблюдения
Наблюдение как метод психологического исследования Наблюдение в психологии — описательный психологический исследовательский метод, заключающийся в целенаправленном и организованном восприятии и регистрации поведения изучаемого объекта. Вместе с интроспекцией наблюдение считается старейшим психологическим методом. Научное наблюдение стало широко применяться, начиная с конца XIX века, в областях, где особенное значение имеет фиксация особенностей поведения человека в различных условиях, — в клинической, социальной, педагогической психологии, психологии развития, а с начала XX века — в психологии труда. Наблюдение применяется тогда, когда-либо невозможно, либо непозволительно вмешиваться в естественное течение процесса Особенности наблюдения:
Сложности наблюдения в психологическом исследовании. Организация наблюдения. Категории и единицы наблюдения. Способы фиксации результатов. Способы повышения точности и надежности наблюдения. Несистематическое наблюдение- широко применяется в этнопсихологии, психологии развития, социальной психологии. Для исследователя здесь важно создание некоторой обобщенной картины изучаемого явления, поведения индивида или группы в определенных условиях. Систематическое наблюдение – проводится по плану. Исследователь выделяет некоторые особенности поведения и фиксирует их проявление в различных условиях или ситуациях.  Выделяют также сплошное и выборочное наблюдение. При сплошном наблюдении исследователь фиксирует все особенности поведения, при выборочном обращает внимание только на определенные поведенческие акты, фиксирует их частоту, продолжительность и т. п. Результаты наблюдений, как правило, фиксируются в специальных протоколах. Большим плюсом будет тот факт, если наблюдение ведет при этом не один человек, а несколько, и затем полученные данные сопоставляются и обобщаются. При использовании метода наблюдения необходимо;
этапы исследования методом наблюдения:
Способы регистрации
Регистрация эпизодов Эпизоды — это короткие отображения определенных ситуации. Они предоставляют фактическую информацию о этом, то что произошло, если, в каком месте, то что стало толчком, какая реакция ребят, чем закончилось действие.  Представлениеобязано являться коротким и никак не оценивающим, способен являться индивидуальным и массовым. С целью журнал исследований применяется блокнот либо тетрадь Карта наблюдения Карта предоставляет базу с целью регулярного сбора сведений сравнительно формирования ребёнка в разных типах работы.Как правило в ней перечисляются способности, находящиеся в этой очередности, в какой они создаются. Игра в карты гарантируют данными о формировании интегративных свойств и о этом, то что ребёнок способен и чего никак не способен в любой с сфер формирования. Видеозапись, фотосъемка и звукозапись Категории_и_единицы_наблюдения’>Категории и единицы наблюдения Единицами наблюдения называют элементы сформированной выборочной совокупности, которые непосредственно подвергаются статистическому наблюдению.  Единица отбора и единица наблюдения представляют из себя социальные объекты, обладающие характеристиками, существенными для предмета конкретного социологического исследования. Οʜᴎ могут совпадать (в простых схемах отбора) и различаться (при сложных комбинированных схемах отбора). Выделение единиц действия дает возможность: а) уменьшить контроль некоторыми рамками: определить в каких свойствах, проявлениях, взаимоотношениях принимается наблюдателем изучаемый процесс; б) подобрать конкретный язык отображения, наблюдаемого; в) конфигурацию регистрации сведений исследования; г) классифицировать и осуществлять контроль вовлечение в процедура извлечения экспериментальных сведений абстрактного «мнения» в исследуемое проявление. Условия к избранным единицам исследования: — они обязаны быть согласованы с целью изучения; — предоставлятьвероятные интерпретации итогов исследования с установленной абстрактной позицией. представляют собой регистрируемые в ходе наблюдения эмпирические признаки наблюдаемого объекта. Способы повышения точности и надежности наблюдения Анализ литературы позволил нам объединить различные мнения и выделить шесть факторов, влияющих на результаты наблюдения и повышающие вероятность ошибок:
Развитие способностей к наблюдению. Психологическая наблюдательность. Наблюдательность – данное умение человека, что выражается в умении подмечать и понимать значительные, отличительные особенности объектов и явлений. Развитие наблюдательности считается значительной проблемой формирования познавательной установки и соответственного восприятия реальности Список литературы.
Каталог: doc -> groups -> 157 -> 1933 Скачать 88. Поделитесь с Вашими друзьями: |
Наблюдение — целенаправленное и планомерное восприятие явлений и их свойств с целью дальнейшего анализа и объяснений
недоступность непосредственного восприятия психических свойств, явлений и процессов; одни и те же явления могут быть связаны с разными психическими процессами; одни и те же внешние проявления могут быть связаны с психическими процессами разного уровня; 
33 Kb.случайных и систематических ошибок | Определение и примеры
Опубликован в 7 мая 2021 г. к Прита Бхандари. Отредактировано 13 февраля 2023 г.
В научных исследованиях ошибка измерения — это разница между наблюдаемым значением и истинным значением чего-либо. Ее также называют ошибкой наблюдения или экспериментальной ошибкой.
Существует два основных типа ошибок измерения:
- Случайная ошибка — это случайная разница между наблюдаемыми и истинными значениями чего-либо (например, исследователь, неправильно взвешивающий весы, записывает неверное измерение).
- Систематическая ошибка — это постоянная или пропорциональная разница между наблюдаемыми и истинными значениями чего-либо (например, неверно откалиброванные весы постоянно регистрируют веса как более высокие, чем они есть на самом деле).
Распознавая источники ошибок, вы можете уменьшить их влияние и записывать точные и точные измерения. Оставленные незамеченными, эти ошибки могут привести к предвзятости исследования, такой как предвзятость из-за пропущенных переменных или информационная предвзятость.
Содержание
- Случайные или систематические ошибки хуже?
- Случайная ошибка
- Уменьшение случайной ошибки
- Систематическая ошибка
- Уменьшение систематической ошибки
- Часто задаваемые вопросы о случайной и систематической ошибке
Случайные или систематические ошибки хуже?
В исследованиях систематические ошибки обычно представляют большую проблему, чем случайные ошибки.
Случайная ошибка — это не обязательно ошибка, а скорее естественная часть измерения. В измерениях всегда есть некоторая изменчивость, даже если вы неоднократно измеряете одно и то же, из-за колебаний окружающей среды, инструмента или ваших собственных интерпретаций.
Но изменчивость может быть проблемой, когда она влияет на вашу способность делать правильные выводы о взаимосвязях между переменными. Чаще всего это происходит из-за систематической ошибки.
Точность против точности
Случайная ошибка в основном влияет на точность , то есть на то, насколько воспроизводимо одно и то же измерение в эквивалентных условиях. Напротив, систематическая ошибка влияет на точность измерения или на то, насколько близко наблюдаемое значение к истинному значению.
Проведение измерений похоже на попадание в центральную мишень на мишени для дротиков. Для точных измерений вы должны максимально приблизить свой дротик (ваши наблюдения) к цели (истинным значениям). Для точных измерений вы стремитесь получить повторные наблюдения как можно ближе друг к другу.
Случайная ошибка приводит к вариации между различными измерениями одного и того же объекта, в то время как систематическая ошибка отклоняет ваше измерение от истинного значения в определенном направлении.
Когда у вас есть только случайная ошибка, если вы измеряете одно и то же несколько раз, ваши измерения будут иметь тенденцию группироваться или варьироваться вокруг истинного значения. Некоторые значения будут выше, чем истинный балл, а другие будут ниже. Когда вы усредните эти измерения, вы будете очень близки к истинному результату.
По этой причине случайная ошибка не считается большой проблемой при сборе данных из большой выборки — ошибки в разных направлениях будут компенсировать друг друга при расчете описательной статистики. Но это может повлиять на точность вашего набора данных, если у вас небольшая выборка.
Систематические ошибки представляют гораздо большую проблему, чем случайные ошибки, поскольку они могут исказить ваши данные, что приведет к ложным выводам. Если у вас есть систематическая ошибка, ваши измерения будут отклонены от истинных значений. В конечном итоге вы можете сделать ложноположительный или ложноотрицательный вывод (ошибка типа I или II) о связи между изучаемыми переменными.
Случайная ошибка
Случайная ошибка влияет на ваши измерения непредсказуемым образом: ваши измерения с одинаковой вероятностью могут быть выше или ниже истинных значений.
На приведенном ниже графике черная линия представляет собой идеальное совпадение между истинными и наблюдаемыми оценками по шкале. В идеальном мире все ваши данные попадут именно на эту линию. Зеленые точки представляют фактические наблюдаемые оценки для каждого измерения с добавлением случайной ошибки.
Случайная ошибка называется «шумом», поскольку она искажает истинное значение (или «сигнал») измеряемого объекта. Сохранение случайной ошибки на низком уровне помогает собирать точные данные.
Источники случайных ошибок
Некоторые распространенные источники случайных ошибок включают:
- естественные вариации в реальном мире или в экспериментальных условиях.
- неточные или ненадежные измерительные приборы.
- индивидуальные различия между участниками или подразделениями.
- плохо контролируемых экспериментальных процедур.
| Источник случайной ошибки | Пример |
|---|---|
| Естественные вариации контекста | В ходе эксперимента по объему памяти участники проходят тесты на память в разное время суток. Тем не менее, некоторые участники, как правило, работают лучше утром, а другие лучше в конце дня, поэтому ваши измерения не отражают истинный объем памяти каждого человека. |
| Неточный инструмент | Вы измеряете окружность запястья с помощью рулетки. Но ваша рулетка точна только до ближайшего полусантиметра, поэтому при записи данных вы округляете каждое измерение в большую или меньшую сторону. |
| Индивидуальные различия | Вы просите участников нанести себе безопасный удар электрическим током и оценить уровень боли по 7-балльной шкале. Поскольку боль субъективна, ее трудно надежно измерить. Некоторые участники завышают уровень своей боли, в то время как другие преуменьшают уровень своей боли. |
Что может сделать корректура для вашей статьи?
Редакторы Scribbr не только исправляют грамматические и орфографические ошибки, но и улучшают качество письма, следя за тем, чтобы в статье не было неясных выражений, избыточных слов и неуклюжих формулировок.
См. пример редактирования
Уменьшение случайной ошибки
Случайная ошибка почти всегда присутствует в исследованиях, даже в строго контролируемых условиях. Хотя вы не можете полностью избавиться от нее, вы можете уменьшить случайную ошибку, используя следующие методы.
Провести повторные измерения
Простой способ повысить точность — провести повторные измерения и использовать их среднее значение. Например, вы можете измерить окружность запястья участника три раза и каждый раз получать несколько разные значения.
Взяв среднее значение трех измерений вместо одного, вы намного приблизитесь к истинному значению.
Увеличьте размер выборки
Большие выборки имеют меньшую случайную ошибку, чем маленькие выборки. Это потому, что ошибки в разных направлениях компенсируют друг друга более эффективно, когда у вас больше точек данных. Сбор данных из большой выборки повышает точность и статистическую мощность.
Переменные управления
В контролируемых экспериментах вы должны тщательно контролировать любые посторонние переменные, которые могут повлиять на ваши измерения. Их следует контролировать для всех участников, чтобы исключить ключевые источники случайных ошибок по всем направлениям.
Систематическая ошибка
Систематическая ошибка означает, что ваши измерения одного и того же объекта будут различаться предсказуемым образом: каждое измерение будет отличаться от истинного измерения в одном и том же направлении, а в некоторых случаях даже на одну и ту же величину.
Систематическая ошибка также называется предвзятостью, поскольку ваши данные искажены стандартизированными способами, которые скрывают истинные значения. Это может привести к неверным выводам.
Типы систематических ошибок
Ошибки смещения и ошибки коэффициента масштабирования являются двумя поддающимися количественной оценке типами систематических ошибок.
Ошибка смещения возникает, когда весы не откалиброваны на правильную нулевую точку. Ее также называют аддитивной ошибкой или ошибкой установки нуля.
Пример: ошибка смещения. При измерении окружности запястий участников вы неправильно поняли цифру «2» на рулетке как нулевую точку. Ко всем вашим измерениям добавлены дополнительные 2 сантиметра. Ошибка масштабного коэффициента возникает, когда измерения постоянно и пропорционально отличаются от истинного значения (например, на 10%). Ее также называют корреляционной систематической ошибкой или ошибкой множителя.
Вы можете отобразить ошибки смещения и ошибки коэффициента масштабирования на графиках, чтобы определить их различия. На приведенных ниже графиках черная линия показывает, когда наблюдаемое значение является точным истинным значением и нет случайной ошибки.
Синяя линия — это ошибка смещения: она сдвигает все ваши наблюдаемые значения вверх или вниз на фиксированную величину (здесь это одна дополнительная единица).
Фиолетовая линия — это ошибка коэффициента масштабирования: все ваши наблюдаемые значения умножаются на коэффициент — все значения сдвигаются в одном направлении на одинаковую пропорцию, но на разные абсолютные величины.
Источники систематических ошибок
Источники систематических ошибок могут варьироваться от ваших исследовательских материалов до ваших процедур сбора данных и ваших методов анализа.
Это не исчерпывающий список источников систематических ошибок, потому что они могут возникать во всех аспектах исследования.
Предвзятость ответов возникает, когда материалы вашего исследования (например, анкеты) побуждают участников отвечать или действовать недостоверно посредством наводящих вопросов . Например, предвзятость социальной желательности может привести к тому, что участники попытаются соответствовать общественным нормам, даже если они на самом деле не так себя чувствуют.
Пример: наводящий вопрос. В ходе опроса вы спрашиваете участников, что они думают о действиях по борьбе с изменением климата.В вашем вопросе говорится: «Эксперты считают, что только систематические действия могут уменьшить последствия изменения климата. Вы согласны с тем, что отдельные действия бессмысленны?»
Ссылаясь на «мнения экспертов», этот тип загруженного вопроса сигнализирует участникам, что они должны согласиться с мнением или рискнуть показаться неосведомленными.
Участники могут неохотно ответить, что они согласны с утверждением, даже если они этого не делают.
Дрейф экспериментатора возникает, когда наблюдатели утомляются, скучают или теряют мотивацию после длительных периодов сбора или кодирования данных и постепенно отходят от использования стандартных процедур определенным образом.
Пример: дрейф экспериментатора (наблюдателя). Вы качественно кодируете видео из социальных экспериментов, чтобы отметить любые совместные действия или поведение между участниками.Первоначально вы кодируете все незаметные и очевидные действия, соответствующие вашим критериям, как кооперативные. Но, потратив несколько дней на эту задачу, вы кодируете только чрезвычайно полезные действия как совместные.
Вы постепенно отходите от первоначальных стандартных критериев кодирования данных, и ваши измерения становятся менее надежными.
Систематическая ошибка выборки возникает, когда некоторые члены совокупности с большей вероятностью будут включены в ваше исследование, чем другие.
Это снижает обобщаемость ваших результатов, потому что ваша выборка не является репрезентативной для всего населения.
Уменьшение систематической ошибки
Вы можете уменьшить систематические ошибки, применяя эти методы в своем исследовании.
Триангуляция
Триангуляция означает использование нескольких методов для записи наблюдений, чтобы вы не полагались только на один инструмент или метод.
Например, если вы измеряете уровень стресса, вы можете использовать в качестве индикаторов ответы на опросы, физиологические записи и время реакции. Вы можете проверить, сходятся или перекрываются все три измерения, чтобы убедиться, что ваши результаты не зависят от конкретного используемого прибора.
Регулярная калибровка
Калибровка прибора означает сравнение показаний прибора с истинным значением известной стандартной величины. Регулярная калибровка вашего прибора с помощью точного эталона помогает снизить вероятность систематических ошибок, влияющих на ваше исследование.
Вы также можете калибровать наблюдателей или исследователей с точки зрения того, как они кодируют или записывают данные. Используйте стандартные протоколы и рутинные проверки, чтобы избежать дрейфа экспериментатора.
Рандомизация
Методы вероятностной выборки помогают гарантировать, что ваша выборка систематически не отличается от генеральной совокупности.
Кроме того, если вы проводите эксперимент, используйте случайное распределение, чтобы поместить участников в разные условия лечения. Это помогает противостоять предвзятости, уравновешивая характеристики участников между группами.
Маскировка
По возможности следует скрыть задание условия от участников и исследователей с помощью маскировки (ослепления).
На поведение или реакцию участников могут влиять ожидания экспериментатора и характеристики спроса в окружающей среде, поэтому контроль над ними поможет вам уменьшить систематическую предвзятость.
Часто задаваемые вопросы о случайной и систематической ошибке
org/FAQPage»>Случайная и систематическая ошибка — это два типа ошибок измерения.
Случайная ошибка — это случайная разница между наблюдаемыми и истинными значениями чего-либо (например, исследователь, неправильно взвешивающий весы, записывает неверное измерение).
Систематическая ошибка — это постоянная или пропорциональная разница между наблюдаемыми и истинными значениями чего-либо (например, неверно откалиброванные весы постоянно записывают веса выше, чем они есть на самом деле).
org/Answer»>Систематическая ошибка, как правило, является более серьезной проблемой в исследованиях.
При случайной ошибке множественные измерения будут группироваться вокруг истинного значения. Когда вы собираете данные из большой выборки, ошибки в разных направлениях компенсируют друг друга.
Систематические ошибки гораздо более проблематичны, поскольку они могут исказить ваши данные от истинного значения. Это может привести к ложным выводам (ошибки типа I и II) о взаимосвязи между изучаемыми переменными.
Случайная ошибка почти всегда присутствует в научных исследованиях, даже в строго контролируемых условиях. Хотя вы не можете полностью избавиться от нее, вы можете уменьшить случайную ошибку, выполняя повторные измерения, используя большую выборку и контролируя посторонние переменные.
Вы можете избежать систематических ошибок, тщательно разработав процедуры отбора проб, сбора данных и анализа. Например, используйте триангуляцию для измерения ваших переменных несколькими методами; регулярно калибровать инструменты или процедуры; использовать случайную выборку и случайное распределение; и применяйте маскировку (ослепление), где это возможно.
Процитировать эту статью Scribbr
Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.
Бхандари, П. (2023, 13 февраля). Случайная и систематическая ошибка | Определение и примеры. Скриббр. Проверено 20 марта 2023 г., из https://www.scribbr.com/methodology/random-vs-systematic-error/
Процитировать эту статью
Полезна ли эта статья?
Вы уже проголосовали.
Спасибо 🙂
Ваш голос сохранен 🙂
Обработка вашего голоса…
Прита имеет академическое образование в области английского языка, психологии и когнитивной нейробиологии. Как междисциплинарный исследователь, она любит писать статьи, объясняющие сложные исследовательские концепции для студентов и ученых.
Что такое научный метод?
С 17 го века научный метод был золотым стандартом для исследования мира природы. Это то, как ученые правильно приходят к новым знаниям и обновляют свои предыдущие знания. Он состоит из систематического наблюдения, измерения, эксперимента и формулирования вопросов или гипотез.
Откройте для себя еще 14 статей по этой теме
Не пропустите эти статьи по теме:
- Определение исследования
- Основы исследования
- Что такое исследование?
- Этапы научного метода
- Цель исследования
Что такое научный метод?
- Сформулировать гипотезу
- Соберите данные
- Тестовые Гипотезы
- Завершение
1.
Образуйте вопрос/Гипотеза2. Соберите данные
- Подготовка: Сделайте гипотезу тестируемой (Операционная)
- Подготовка: Design the Execure
- .
- Организуйте данные
- Проанализируйте результаты
- Проверьте, подтверждают ли результаты или опровергают гипотезу
4. Заключение
- Поиск других возможных объяснений
- Обобщение на реальный мир
- Предложения по дальнейшим исследованиям
Как лучше всего раскрыть объективные истины о мире, в котором мы живем?
Почему одни идеи мы принимаем как объективный факт, а другие вызывают больше споров?
Ответ — научный метод.
Представьте, что вы живете в 1600-х годах, и удивляйтесь, почему вы иногда видите личинок в разлагающихся продуктах. Откуда они?
Вы можете поспрашивать и выяснить, что современные эксперты считают, что живые организмы иногда возникают из неодушевленных материалов.
На самом деле, эта теория, называемая «самопроизвольным зарождением», была популярна около 2000 лет и хорошо изложена Аристотелем. Однако это было неправильно.Только в 1859 году важный эксперимент Луи Пастера опроверг эту теорию и проложил путь к лучшей — теории «биогенеза», которой придерживаются до сих пор.
Просто сделать наблюдение и сформулировать возможное объяснение ненаучно.
Вместо этого научный метод представляет собой всеобъемлющий процесс, который гарантирует, что ученые имеют наилучшие шансы на получение объективной истины о явлении. У Пастера возник вопрос, он сформулировал гипотезу, разработал надежный эксперимент для ее проверки, а затем применил логику для интерпретации своих результатов.
Эмпирическое против Рационального
Откуда вы знаете что небо голубое?
Потому что ты это видишь!
Наблюдение — это самый естественный способ человечества собирать данные о мире, и мы делаем это с помощью сенсорного опыта, например зрения.
Эмпирическое наблюдение — это сбор данных с использованием только той информации, которая прямо или косвенно доступна нашим органам чувств.
Эмпирическое наблюдение является основой любого эксперимента и поэтому составляет важнейшую часть научного метода.
Что характеризует эмпирические данные, так это то, что они используют объективные наблюдаемые данные, в отличие от мнений или анекдотов, для краткого ответа на исследовательский вопрос. Эмпирические данные всегда одни и те же, независимо от того, кто является наблюдателем. Например, любой может посмотреть на термометр и увидеть, что он показывает 10 °C, но множество разных наблюдателей могут стоять в комнате и утверждать, что там «очень холодно» или «только холодно». Первое — это эмпирическое наблюдение, второе — просто мнение.
Наука в значительной степени опирается на наблюдения и измерения, и подавляющее большинство исследований включает практические эксперименты.
Это может быть что угодно, от измерения доплеровского сдвига далекой галактики до раздачи анкет в торговом центре и наблюдения за тем, какие ответы вы получаете.
Знания, к которым вы приходите таким образом, называются апостериорными , что означает, что они получены после опыта.
Напротив, другой вид знания априори , что означает, что оно предшествует или независимо от какого-либо наблюдения.
Рационалистический подход к сбору знаний гласит, что истину можно найти только с помощью рассуждений и аргументов.
Такое знание является индуктивным и развивается из первых принципов. Хотя такой подход к получению знаний бесценен, именно эмпирические исследования и строгость научного метода наиболее ожидаемы в настоящих научных исследованиях.
Индукция против дедукции
Научный метод не заканчивается после получения результатов. Сбор, анализ, интерпретация и интеграция данных являются частью процесса.
Другими словами, как результаты могут быть связаны с тем, что уже известно?
Логика дизайна исследования — это структура, которая позволяет нам осмыслить результаты, которые мы наблюдаем. Ученые должны уделять пристальное внимание обоснованию своих методов, если они хотят провести осмысленный анализ результатов. Существует два основных метода рассуждений:
Дедуктивный: заключение, основанное на внутренней логике аргумента. Переход от более общего к более конкретному.
Индуктивный: заключение, основанное на наборе наблюдений. Вывод может быть как более, так и менее вероятным, в зависимости от силы доказательств. Всегда можно собрать больше доказательств. Переход от более конкретного к более общему.
Вы можете заметить, что первый соответствует рациональному подходу, а второй — эмпирическому подходу.
Рассмотрим дедуктивное рассуждение и следующий аргумент:
- Все люди смертны.
- Шерлок Холмс — мужчина.
- Следовательно, Шерлок Холмс смертен.
При условии, что каждая вышеприведенная посылка верна, мы знаем наверняка что вывод верен. Это не имеет ничего общего с нашими знаниями о мужчинах или Шерлоке Холмсе. Нам просто нужно взглянуть на внутреннюю логику аргумента, чтобы убедиться, что вывод верен.
Рассмотрим другой пример. Когда Шерлок Холмс собирает подсказки о тайне, он может сформировать теорию о том, что произошло. Хотя он никогда не сможет доказать свою теорию, чем больше у него улик и чем убедительнее его доказательства, тем более вероятной будет его теория. Он использует индуктивное рассуждение.
Теперь, поскольку научные исследования отдают предпочтение эмпирическим данным и научному методу, они также отдают предпочтение индуктивным рассуждениям. Это означает, что когда бы ни проводились исследования, они никогда не доказывают и не опровергают что-то раз и навсегда, а только добавляет свидетельство в поддержку индуктивного аргумента.
Чем сильнее наши конкретные доказательства, тем более сильные обобщения мы можем сделать.Этот процесс индукции и обобщения позволяет ученым делать прогнозы относительно того, как, по их мнению, должно вести себя что-то, и планировать эксперимент для проверки этого.
Научный метод опирается на данные
Научный метод формализует свои наблюдения, проводя измерения, анализируя результаты, а затем возвращая эти результаты в теории того, что мы знаем о мире. Существует два основных вида данных: количественные и качественные.
Количественные данные измеряют аспект реального мира в количественном выражении, т. е. в числах. Качественные данные наблюдают качеств явлений природы, таких как мнения и мотивы.
Например, мнение о красоте конкретного человеческого лица — это качественные данные, а данные о расстоянии в миллиметрах между различными чертами лица — количественные.
Количественные измерения обычно связаны с так называемыми «жесткими» науками, такими как физика, химия и астрономия.
Их можно получить путем экспериментов или наблюдения.Например:
- В конце эксперимента 50% бактерий в образце, обработанном пенициллином, остались живыми.
- Эксперимент показал, что Луна находится на расстоянии 384403 км от Земли.
- pH раствора 7,1.
Как правило, количественное измерение обычно имеет СИ или производную единицу СИ. Проценты и числа попадают в эту категорию.
Качественные измерения больше связаны с более «мягкими» или общественными науками. Однако такие данные могут подвергаться числовым манипуляциям или масштабированию для преобразования их в количественные данные.
Например, социолог может взять интервью у наркозависимых в ходе серии тематических исследований, чтобы лучше понять их повседневную жизнь. Собранные данные дают более подробные сведения об аспектах употребления наркотиков, которые невозможно отразить в цифрах.
Например:
- Исследователь отметил повторяющиеся темы отчуждения в ответах испытуемых.
- У участников был внешний локус контроля и в целом пессимистичный взгляд.
Однако, если социолог произведет какие-то манипуляции с этими данными, например, разработает числовую шкалу для оценки пессимизма посредством ответов на конкретные вопросы, то он получит количественные результаты.
Например:
- В среднем испытуемые демонстрировали уровень тревожности четыре.
- 91% респондентов заявили, что предпочитают батончики Hershey.
Измерение беспокойства, предпочтения, боли и агрессии по шкалам — вот некоторые примеры качественных понятий, измеряемых количественно.
Оба типа данных чрезвычайно важны для понимания окружающего нас мира, и большинство ученых используют оба типа данных.
Исследователь-медик может планировать эксперименты для проверки эффективности лекарства, используя для контраста плацебо. Тем не менее, она может также провести углубленные тематические исследования нескольких испытуемых, чтобы оценить их личный опыт приема лекарства.
Качественное исследование может идти рука об руку с количественным, например, качественное исследование может позже предложить исследовательские вопросы для дальнейших количественных исследований или наоборот.
Систематический и методический
Ученые консервативны в своем подходе к результатам и, естественно, настроены скептически.
Требуется не один эксперимент, чтобы изменить образ их мышления, какими бы убедительными ни были заголовки, и любые результаты должны быть повторно протестированы и повторены до тех пор, пока не будет собрана твердая совокупность доказательств. Этот процесс гарантирует, что исследователи не совершат ошибок или намеренно не манипулируют доказательствами.
Со временем научный метод может улучшить даже самые общепринятые теории или создать совершенно новые. Это называется сменой парадигмы и является неотъемлемой частью научного метода. Большинство новаторских исследований, таких как теория относительности Эйнштейна или генетика Менделя, вызывают титанический сдвиг в господствующей научной мысли.
На самом деле, эта теория, называемая «самопроизвольным зарождением», была популярна около 2000 лет и хорошо изложена Аристотелем. Однако это было неправильно.
Чем сильнее наши конкретные доказательства, тем более сильные обобщения мы можем сделать.
Их можно получить путем экспериментов или наблюдения.
