Uvedkommende variabler i forskning: Regulering af potentielle påvirkninger

Kontrol af variabler er afgørende i videnskabelig forskning for at sikre validiteten og pålideligheden af resultaterne. Selv de mest præcist forberedte undersøgelser kan dog blive påvirket af uvedkommende variabler, som ikke er manipuleret eller taget i betragtning med vilje, men som alligevel kan påvirke forskningens konklusioner. Uvedkommende variabler kan bidrage til forkerte resultater, dårlige prognoser og manglende replikerbarhed i forskningen.

Denne artikel vil gennemgå alle de relevante oplysninger om fremmede variabler, hvorfor de er vigtige, og hvilke typer du kan støde på, når du udfører forskning.

Hvad er uvedkommende variabler?

En uvedkommende variabel er en, der ikke bevidst manipuleres eller kontrolleres for i en videnskabelig undersøgelse, men som ikke desto mindre kan have indflydelse på undersøgelsens konklusion. De har evnen til at forvirre eller fordreje variabler og påvirker hovedsageligt den eller de afhængige variabler.

Det kan bringe undersøgelsens validitet i fare og forringe evnen til at drage passende konklusioner eller foretage brede generaliseringer baseret på resultaterne. For at sikre pålideligheden og gyldigheden af deres resultater skal forskerne omhyggeligt analysere og kontrollere for uvedkommende variabler.

Uvedkommende variabler kan komme fra en række årsager, herunder deltagerforskelle, ændringer i forsøgsmiljøet eller omstændighederne og ukontrollerede miljøpåvirkninger.

Hvorfor er uvedkommende variabler vigtige?

Uvedkommende variabler er vigtige, da de kan have en betydelig indflydelse på resultatet af videnskabelig forskning ved muligvis at fordreje og påvirke den eller de afhængige variabler.

Uvedkommende variabler kan, som tidligere nævnt, føre til fejlagtige eller misvisende resultater, hvis de ikke identificeres og tages i betragtning, hvilket kan have betydelige konsekvenser for yderligere forskning og anvendelser i den virkelige verden.

Uvedkommende variabler kan forårsage bias, f.eks:

Skævhed på grund af frafald: Opstår, når forskningsdeltagere, der falder fra, er systematisk forskellige fra dem, der bliver;
Undercoverage bias: Opstår, når en bestemt type individ i din population ikke er repræsenteret i stikprøven;
Ikke-svar-bias: Opstår, når de, der ikke svarer på en undersøgelse, adskiller sig markant fra dem, der gør;
Skævhed i prøveudtagningogså kendt som ascertainment bias: Opstår, når nogle medlemmer af målgruppen er mindre tilbøjelige til at blive inkluderet end andre;
Bias i forhold til overlevelse: Det sker, når forskere udelukkende baserer deres resultater på eksempler på succesfulde mennesker frem for hele gruppen.

Forskere kan hjælpe med at sikre validiteten og pålideligheden af deres resultater ved korrekt at identificere og justere for uvedkommende variabler. Dette indebærer at reducere eller eliminere virkningerne af uvedkommende variabler, enten ved eksperimentelt design (f.eks. randomisering, modvægt) eller statistisk analyse. (f.eks. ved at inkludere uvedkommende variabler som kovariater). Forskere kan øge deres tillid til undersøgelsens resultater og give mere præcis og værdifuld information til det videnskabelige samfund ved at gøre det.

Hvilke typer af uvedkommende variabler findes der?

Der er forskellige former for uvedkommende variabler, som muligvis kan påvirke resultatet af videnskabelig forskning. Her er nogle eksempler:

Variabel for efterspørgselskarakteristika

En type ekstern variabel, der udvikles, når deltagere i forskning ændrer deres adfærd eller reaktioner som et resultat af signaler eller forventninger fra selve eksperimentet. Hvis deltagerne f.eks. føler, at de forventes at opføre sig eller reagere på en bestemt måde, kan de justere deres adfærd i overensstemmelse hermed.

Situationsbestemte variabler

De her er udefrakommende variabler, der opstår som følge af elementer i forsøgsmiljøet eller omgivelserne. Variationer i temperatur, belysning eller støjniveau kan f.eks. have indflydelse på undersøgelsens resultater, ligesom tilstedeværelsen af andre personer eller distraktioner i omgivelserne kan have det.

Variabler for deltagere

Individuelle variationer blandt deltagerne, som, hvis der ikke tages højde for dem, kan have indflydelse på forskningsresultaterne. Demografiske karakteristika som alder, køn og etnicitet samt psykologiske karakteristika som personlighedstræk, kognitive evner eller humør kan alle tages i betragtning.

Variabel for eksperimentator

Eksperimentatorvariabler er klassificeret i to kategorier. Den første er, at eksperimentatorernes interaktion med deltagerne utilsigtet kan påvirke deres adfærd, hvilket er analogt med variablen for efterspørgselskarakteristika. Den anden faktor er potentiel bias forårsaget af forsøgslederen i måling, observation, analyse eller fortolkning, der kan ændre undersøgelsens resultater.

Metodiske variabler

Variationer i forskningens teknik eller processer, såsom afvigelser i måleudstyr eller dataindsamlingsmetoder, kan være uvedkommende variabler, der påvirker konklusionerne.

Variabler for tid

Variabler i tid, såsom tidspunktet på dagen eller ugedagen, kan være udefrakommende faktorer, der påvirker forskningsresultaterne.

Variabler for opgaver

Karakteristika ved den opgave eller stimulus, der anvendes i undersøgelsen, såsom sværhedsgrad eller fortrolighed, kan være uvedkommende variabler, der påvirker undersøgelsens resultater.

Hvordan kontrollerer man uvedkommende variabler?

Her er nogle enkle trin, som forskere kan tage for at kontrollere for ukontrollerbare variabler:

1. Identificer potentielle unødvendige variabler

Forskere bør omhyggeligt analysere alle potentielle faktorer, der kan have indflydelse på undersøgelsens resultater, og identificere dem, der er uvedkommende.

2. Kontrolmetode

Når du har identificeret de uvedkommende variabler, der påvirker din undersøgelse, kan du vælge en kontrolmetode. Metoder er forbundet med en bestemt kategori af variabler, hvilket gør det nemt at vælge, hvilken teknik der skal anvendes. Kontrolmetoder omfatter følgende:

Standardiserede procedurer

Denne tilgang vedrører situations-, tids-, opgave- og efterspørgselskarakteristiske variabler, der opstår i hele undersøgelsens design. Skab standardmål for en ensartet indstilling for alle deltagere.

Modvægt

Denne tilgang er relateret til deltagervariabler, såsom undersøgelsens specifikke rækkefølge af begivenheder. For at tage højde for dette kan du bede et sæt deltagere om at afslutte et afsnit, mens en anden gruppe gennemfører et andet afsnit.

Tilfældig prøveudtagning

Denne tilgang er relateret til deltagervariabler og sikrer, at alle deltagere har lige stor sandsynlighed for at blive udvalgt. Når man f.eks. deler folk op i en kontrolgruppe og en eksperimentalgruppe, kan man trække navne tilfældigt for at sikre, at hver person har samme chance for at være i begge grupper.

Maskering

Denne tilgang beskæftiger sig med forsøgslederens variabler. Maskering betyder, at nogen administrerer eksperimentet uden at være klar over målet med undersøgelsen.

Verdens største videnskabeligt nøjagtige illustrationsgalleri

Mind the Graph er verdens største videnskabeligt nøjagtige illustrationsgalleri fyldt med illustrationer og grafer fra mange grene af videnskaben, såsom biologi, kemi, fysik og meget mere. Enkelt at bruge og fantastisk til at forbedre kvaliteten af dit arbejde!