Nustatymo šališkumas yra dažna mokslinių tyrimų problema, kuri atsiranda tada, kai surinkti duomenys netiksliai atspindi visą situaciją. Norint padidinti duomenų patikimumą ir užtikrinti tikslius tyrimų rezultatus, labai svarbu suprasti nustatymo šališkumą. Nors kartais jis pasirodo esąs naudingas, tačiau ne visada.
Įsitikinimo šališkumas atsiranda tada, kai surinkti duomenys neatspindi visos situacijos, nes tam tikros rūšies duomenys yra labiau tikėtini nei kiti. Tai gali iškreipti rezultatus, todėl galite iškreiptai suprasti, kas iš tikrųjų vyksta.
Tai gali skambėti painiai, tačiau supratimas apie nustatymo šališkumą padeda kritiškiau vertinti duomenis, su kuriais dirbate, todėl rezultatai tampa patikimesni. Šiame straipsnyje išsamiai išnagrinėsime šį šališkumą ir viską apie jį paaiškinsime. Taigi nieko nelaukdami pradėkime!
Nustatymo paklaidos supratimas moksliniuose tyrimuose
Nustatymo šališkumas atsiranda tada, kai renkant duomenis pirmenybė teikiama tam tikrai informacijai ir dėl to daromos iškreiptos ir neišsamios išvados. Suvokdami, kaip nustatymo šališkumas veikia jūsų tyrimą, galite imtis veiksmų, kad sumažintumėte jo poveikį ir padidintumėte savo išvadų pagrįstumą. Taip atsitinka, kai tam tikra informacija yra labiau tikėtina, kad ji bus surinkta, o kiti svarbūs duomenys yra praleidžiami.
Dėl to galite padaryti išvadas, kurios neatitinka tikrovės. Norint užtikrinti, kad jūsų išvados ar stebėjimai būtų tikslūs ir patikimi, būtina suprasti šį šališkumą.
Paprasčiau tariant, konstatavimo šališkumas reiškia, kad tai, į ką žiūrime, neatskleidžia visos istorijos. Įsivaizduokite, kad tiriamas akinius nešiojančių žmonių skaičius apklausiant optometristo kabinetą.
Labiau tikėtina, kad ten susidursite su žmonėmis, kuriems reikia regėjimo korekcijos, todėl jūsų duomenys bus iškreipti, nes neatsižvelgsite į žmones, kurie nesilanko pas optometristą. Tai yra nustatymo šališkumo pavyzdys.
Šis šališkumas gali pasireikšti daugelyje sričių, pavyzdžiui, sveikatos priežiūros, mokslinių tyrimų ir net kasdienių sprendimų priėmimo srityse. Jei dėmesį sutelksite tik į tam tikrus duomenis ar informaciją, galite nepastebėti kitų svarbių veiksnių.
Pavyzdžiui, ligos tyrimas gali būti neobjektyvus, jei ligoninėse stebimi tik sunkiausi ligos atvejai ir neatsižvelgiama į lengvesnius atvejus, kurie lieka nepastebėti. Dėl to liga gali atrodyti sunkesnė ar labiau paplitusi, nei yra iš tikrųjų.
Dažniausios vertinimo šališkumo priežastys
Nustatymo šališkumo priežastys yra įvairios - nuo atrankinės atrankos iki ataskaitų teikimo šališkumo, ir kiekviena iš jų savaip prisideda prie duomenų iškraipymo. Toliau pateikiamos kelios dažniausiai pasitaikančios priežastys, dėl kurių atsiranda šis šališkumas:
Atrankinė atranka
Pasirinkę tirti tik tam tikrą žmonių grupę ar duomenis, rizikuojate atmesti kitą svarbią informaciją. Pavyzdžiui, jei į apklausą įtraukiami tik tam tikrą produktą naudojančių žmonių atsakymai, ji neatspindės nenaudojančiųjų nuomonės. Tai lemia neobjektyvią išvadą, nes nenaudotojai neįtraukiami į duomenų rinkimo procesą.
Aptikimo metodai
Duomenims rinkti naudojamos priemonės ar metodai taip pat gali lemti duomenų nustatymo šališkumą. Pavyzdžiui, jei tiriate sveikatos būklę, bet naudojate tik tokius testus, kuriais nustatomi sunkūs simptomai, praleisite atvejus, kai simptomai yra lengvi arba nenustatyti. Dėl to rezultatai bus iškreipti, nes būklė atrodys rimtesnė ar labiau paplitusi, nei yra iš tikrųjų.
Tyrimo nustatymas
Kartais dėl vietos, kurioje atliekate tyrimą, gali atsirasti šališkumas. Pavyzdžiui, jei tiriate visuomenės elgesį, bet stebite žmones tik judrioje miesto vietovėje, jūsų duomenys neatspindės žmonių elgesio ramesnėse kaimo vietovėse. Dėl to susidarys neišsamus vaizdas apie bendrą elgesį, kurį bandote suprasti.
Ataskaitų teikimo šališkumas
Žmonės yra linkę pranešti arba dalytis informacija, kuri jiems atrodo svarbesnė ar skubesnė. Medicinos tyrime pacientai, kuriems pasireiškia sunkūs simptomai, gali būti labiau linkę kreiptis į gydytoją, o tie, kurių simptomai yra lengvi, gali net nesikreipti į gydytoją. Taip atsiranda duomenų iškraipymas, nes per daug dėmesio skiriama sunkiems atvejams ir nepastebimi lengvi.
Dažniausiai pasitaikančios situacijos, kai gali atsirasti šališkumas
Nustatymo šališkumas gali pasireikšti įvairiose kasdienėse situacijose ir tyrimų aplinkoje:
Sveikatos priežiūros studijos
Jei į tyrimą įtraukiami tik ligoninėje apsilankiusių pacientų duomenys, gali būti pervertintas ligos sunkumas ar paplitimas, nes neatsižvelgiama į tuos, kuriems pasireiškia lengvi simptomai ir kurie nesikreipia į gydymo įstaigą.
Apklausos ir tyrimai
Įsivaizduokite, kad atliekate apklausą, norėdami išsiaiškinti žmonių nuomonę apie produktą, bet apklausiate tik esamus klientus. Tikėtina, kad atsiliepimai bus teigiami, tačiau negausite žmonių, kurie nesinaudoja produktu, nuomonės. Dėl to galima susidaryti iškreiptą nuomonę apie tai, kaip gaminį vertina plačioji visuomenė.
Stebėjimo tyrimai
Jei stebite gyvūnų elgseną, bet tyrinėjate tik zoologijos sodo gyvūnus, jūsų duomenys neatspindės, kaip tie gyvūnai elgiasi laisvėje. Ribota zoologijos sodo aplinka gali lemti kitokį elgesį nei stebimas natūralioje aplinkoje.
Atpažindami ir suprasdami šias priežastis ir šališkumo pavyzdžius, galite imtis veiksmų, kad užtikrintumėte tikslesnį duomenų rinkimą ir analizę. Tai padės jums išvengti klaidinančių išvadų ir geriau suprasti realią situaciją.
Kaip nustatyti duomenų tikslumo paklaidą
Atpažįstant nustatymo šališkumą reikia nustatyti duomenų šaltinius arba metodus, kurie gali būti neproporcingai palankūs tam tikriems rezultatams, o ne kitiems. Galimybė anksti pastebėti įtraukimo šališkumą leidžia tyrėjams pakoreguoti savo metodus ir užtikrinti tikslesnius rezultatus.
Šis šališkumas dažnai slepiasi nepastebimai, darydamas įtaką išvadoms ir sprendimams, nors iš karto nėra akivaizdus. Jei išmoksite jį pastebėti, galėsite padidinti savo tyrimų tikslumą ir išvengti klaidinančių prielaidų.
Ženklai, į kuriuos reikia atkreipti dėmesį
Yra keletas rodiklių, kurie gali padėti nustatyti duomenų nustatymo šališkumą. Žinodami šiuos požymius, galėsite imtis veiksmų ir pakoreguoti duomenų rinkimo ar analizės metodus, kad sumažintumėte jo poveikį.
Atrankiniai duomenų šaltiniai
Vienas iš aiškiausių nustatymo šališkumo požymių yra tada, kai duomenys gaunami iš riboto arba selektyvaus šaltinio.
Trūkstami duomenys
Dar vienas nustatymo šališkumo rodiklis yra trūkstami arba neišsamūs duomenys, ypač kai tam tikros grupės arba rezultatai yra nepakankamai atstovaujami.
Per didelis tam tikrų grupių atstovavimas
Šališkumas gali pasireikšti ir tada, kai renkant duomenis vienai grupei atstovaujama per daug. Tarkime, tyrinėjate darbo įpročius biure ir daugiausia dėmesio skiriate gerai dirbantiems darbuotojams. Iš jūsų surinktų duomenų greičiausiai galima būtų spręsti, kad ilgos darbo valandos ir viršvalandžiai lemia sėkmę. Tačiau ignoruosite kitus darbuotojus, kurių darbo įpročiai gali būti kitokie, o tai gali lemti netikslias išvadas apie tai, kas iš tikrųjų lemia sėkmę darbo vietoje.
Nevienodi tyrimų rezultatai
Jei pastebėjote, kad jūsų tyrimo rezultatai labai skiriasi nuo kitų tos pačios temos tyrimų rezultatų, tai gali būti požymis, kad egzistuoja nustatymo šališkumas.
Taip pat skaitykite: Publikacijų šališkumas: viskas, ką reikia žinoti
Nustatymo paklaidos poveikis
Nustatymo šališkumas gali turėti didelį poveikį mokslinių tyrimų, sprendimų priėmimo ir politikos rezultatams. Suprasdami, kaip šis šališkumas daro įtaką rezultatams, galėsite geriau suprasti, kaip svarbu jį šalinti ankstyvuoju duomenų rinkimo ar analizės proceso etapu.
Kaip šališkumas daro įtaką tyrimų rezultatams
Iškreiptos išvados
Akivaizdžiausias tyrimo rezultatų nustatymo šališkumo poveikis yra tas, kad dėl jo daromos iškreiptos išvados. Jei tam tikriems duomenų taškams atstovaujama per daug arba per mažai, gauti rezultatai netiksliai atspindi tikrovę.
Netikslios prognozės
Kai tyrimai yra šališki, jais pagrįstos prognozės taip pat bus netikslios. Tokiose srityse, kaip visuomenės sveikata, dėl šališkų duomenų gali būti neteisingai prognozuojamas ligų plitimas, gydymo veiksmingumas arba visuomenės sveikatos intervencijų poveikis.
Negaliojantys apibendrinimai
Vienas iš didžiausių nustatymo šališkumo pavojų yra tas, kad jis gali lemti neteisingus apibendrinimus. Gali kilti pagunda tyrimo rezultatus pritaikyti platesnei populiacijai, bet jei jūsų imtis buvo neobjektyvi, išvados nepasitvirtins. Tai gali būti ypač žalinga tokiose srityse kaip socialiniai mokslai ar švietimas, kur tyrimų išvados dažnai naudojamos kuriant politiką ar intervencines priemones.
Galimos pasekmės įvairiose srityse
Nustatymo šališkumas gali turėti toli siekiančių pasekmių, priklausomai nuo studijų ar darbo srities. Toliau pateikiama keletas pavyzdžių, kaip šis šališkumas gali paveikti įvairias sritis:
Sveikatos priežiūra
Sveikatos priežiūros srityje nustatymo paklaida gali turėti rimtų pasekmių. Jei medicininiuose tyrimuose daugiausia dėmesio skiriama tik sunkiems ligos atvejams, gydytojai gali pervertinti ligos pavojingumą. Dėl to pacientai, kurių ligos simptomai yra lengvi, gali būti gydomi per daug arba jiems gali būti taikomos nereikalingos intervencijos. Kita vertus, jei apie lengvus atvejus pranešama nepakankamai, sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai gali nepakankamai rimtai vertinti ligą ir dėl to gali būti nepakankamai gydomi.
Viešoji politika
Priimdami sprendimus visuomenės sveikatos, švietimo ir kitose svarbiose srityse, politikai dažnai remiasi duomenimis. Jei duomenys, kuriais jie naudojasi, yra neobjektyvūs, jų kuriama politika gali būti neveiksminga ar net žalinga.
Verslas
Verslo pasaulyje dėl nustatymo šališkumo gali būti klaidingai atliekami rinkos tyrimai ir priimami neteisingi sprendimai. Jei įmonė apklausia tik savo lojaliausius klientus, ji gali padaryti išvadą, kad jos produktai yra visuotinai mėgstami, nors iš tikrųjų daug potencialių klientų gali būti neigiamos nuomonės. Tai gali lemti klaidingas rinkodaros strategijas arba platesnės rinkos poreikių neatitinkančius produktų kūrimo sprendimus.
Švietimas
Švietimo srityje nustatymo šališkumas gali turėti įtakos mokinių pasiekimų, mokymo metodų ar mokymo priemonių tyrimams. Jei tyrimuose daugiausia dėmesio skiriama tik gerai besimokantiems mokiniams, gali būti neatsižvelgiama į sunkumus, su kuriais susiduria sunkiai besimokantys mokiniai, todėl išvados negali būti taikomos visiems mokiniams. Dėl to gali būti kuriamos švietimo programos ar politika, kurios nepadeda visiems mokiniams.
Norint užtikrinti, kad jūsų tyrimas ir išvados būtų tikslios ir atspindėtų visą situaciją, labai svarbu nustatyti nustatymo šališkumą. Ieškodami tokių požymių kaip selektyvūs duomenų šaltiniai, trūkstama informacija ir per didelis tam tikrų grupių atstovavimas, galite atpažinti, kada šališkumas daro įtaką jūsų duomenims.
Taip pat skaitykite: Stebėtojų šališkumo įveikimas moksliniuose tyrimuose: Kaip ją sumažinti?
Nustatymo paklaidos mažinimo strategijos
Jei norite užtikrinti, kad duomenys, su kuriais dirbate, tiksliai atspindėtų tikrovę, kurią bandote suprasti, labai svarbu spręsti nustatymo šališkumo problemą. Nustatymo šališkumas gali įsiskverbti į jūsų tyrimą, kai tam tikrų tipų duomenys yra per daug arba per mažai reprezentuojami, o tai lemia iškreiptus rezultatus.
Tačiau yra keletas strategijų ir metodų, kuriuos galite naudoti, kad sumažintumėte šį šališkumą ir padidintumėte duomenų rinkimo ir analizės patikimumą.
Šališkumo mažinimo strategijos
Jei norite sumažinti tyrimo ar duomenų rinkimo šališkumą, galite imtis keleto praktinių veiksmų ir strategijų. Atsižvelgdami į galimą šališkumą ir taikydami šiuos metodus, galite padaryti savo duomenis tikslesnius ir reprezentatyvesnius.
Naudokite atsitiktinę atranką
Vienas iš veiksmingiausių būdų, kaip sumažinti nustatymo paklaidą, yra naudoti atsitiktinė atranka. Taip užtikrinama, kad kiekvienas populiacijos narys turėtų vienodą galimybę dalyvauti tyrime, o tai padeda išvengti kurios nors vienos grupės per didelio atstovavimo.
Pavyzdžiui, jei atliekate apklausą apie mitybos įpročius, atsitiktinė atranka reiškia, kad dalyviai atrenkami atsitiktinai, neskiriant jokios konkrečios grupės, pavyzdžiui, sporto klubo lankytojų arba žmonių, kurie jau laikosi sveikos mitybos. Taip galima tiksliau atspindėti visą populiaciją.
Taip pat skaitykite: Problema, vadinama atrankos šališkumu
Padidinti mėginių įvairovę
Kitas svarbus žingsnis - užtikrinti, kad jūsų imtis būtų įvairi. Tai reiškia, kad reikia aktyviai ieškoti dalyvių arba duomenų šaltinių, kurie būtų iš įvairių sluoksnių, su įvairia patirtimi ir įvairiomis sąlygomis. Pavyzdžiui, jei tiriate naujo vaisto poveikį, būtinai įtraukite įvairaus amžiaus, lyties ir sveikatos būklės žmones, kad nesutelktumėte dėmesio tik į vieną grupę. Kuo įvairesnė imtis, tuo patikimesnės bus jūsų išvados.
Atlikti išilginius tyrimus
Ilgalaikis tyrimas - tai toks tyrimas, kurio metu dalyviai stebimi tam tikrą laiką, renkant duomenis keliais laikotarpiais. Toks metodas gali padėti nustatyti bet kokius pokyčius ar tendencijas, kurių galima nepastebėti renkant duomenis vieną kartą. Stebėdami duomenis per tam tikrą laiką, galite susidaryti išsamesnį vaizdą ir sumažinti šališkumo tikimybę, nes tai leidžia pamatyti, kaip keičiasi veiksniai, o ne daryti prielaidas, pagrįstas vienkartine nuotrauka.
Akli arba dvigubai akli tyrimai
Kai kuriais atvejais, ypač medicininiuose ar psichologiniuose tyrimuose, apakinimas yra veiksmingas būdas sumažinti šališkumą. Vienkartinis aklas tyrimas reiškia, kad dalyviai nežino, kokiai grupei priklauso (pvz., ar jie gauna gydymą, ar placebą).
Atliekant dvigubai aklą tyrimą žengiamas dar vienas žingsnis - užtikrinama, kad nei dalyviai, nei tyrėjai nežinotų, kas kurioje grupėje yra. Tai gali padėti išvengti sąmoningo ir nesąmoningo šališkumo įtakos rezultatams.
Naudokite kontrolines grupes
Į savo tyrimą įtraukę kontrolinę grupę, galėsite palyginti gydomosios grupės rezultatus su tais, kuriems intervencija nebuvo taikoma. Šis palyginimas gali padėti nustatyti, ar rezultatai gauti dėl pačios intervencijos, ar jiems turi įtakos kiti veiksniai. Kontrolinės grupės yra atskaitos taškas, kuris padeda sumažinti šališkumą, nes leidžia aiškiau suprasti, kas nutiktų be intervencijos.
Bandomieji tyrimai
Prieš pradėdami visapusišką tyrimą, atlikite bandomąjį tyrimą, kuris gali padėti anksti nustatyti galimus tyrimo šališkumo šaltinius.
Bandomasis tyrimas - tai mažesnė, bandomoji jūsų tyrimo versija, leidžianti jums išbandyti savo metodus ir išsiaiškinti, ar nėra duomenų rinkimo proceso trūkumų. Tai suteikia jums galimybę atlikti pakeitimus prieš atliekant didesnį tyrimą, taip sumažinant galutinių rezultatų šališkumo riziką.
Skaidrus ataskaitų teikimas
Siekiant sumažinti šališkumą, svarbiausia yra skaidrumas. Atvirai pasakokite apie duomenų rinkimo metodus, imties sudarymo būdus ir galimus tyrimo apribojimus. Aiškiai nurodydami tyrimo apimtį ir apribojimus, suteiksite galimybę kitiems kritiškai įvertinti jūsų darbą ir suprasti, kur gali būti šališkumo. Toks sąžiningumas padeda stiprinti pasitikėjimą ir leidžia kitiems pakartoti arba papildyti jūsų tyrimą tikslesniais duomenimis.
Technologijų vaidmuo
Technologijos gali atlikti svarbų vaidmenį padedant jums nustatyti ir sumažinti nustatymo paklaidą. Naudodami pažangias priemones ir metodus, galite veiksmingiau analizuoti duomenis, pastebėti galimus šališkumus ir juos ištaisyti, kol jie nepaveikė jūsų išvadų.
Duomenų analizės programinė įranga
Viena iš galingiausių šališkumo mažinimo priemonių yra duomenų analizės programinė įranga. Šios programos gali greitai apdoroti didelius duomenų kiekius ir padėti nustatyti šablonus ar neatitikimus, kurie gali rodyti šališkumą.
Mašininio mokymosi algoritmai
Mašininio mokymosi algoritmai gali būti nepaprastai naudingi nustatant ir koreguojant šališkumą duomenyse. Šiuos algoritmus galima išmokyti atpažinti, kai tam tikros grupės yra nepakankamai atstovaujamos arba kai duomenų taškai yra iškreipti tam tikra kryptimi. Algoritmas, nustatęs šališkumą, gali atitinkamai pakoreguoti duomenų rinkimo ar analizės procesą ir taip užtikrinti, kad galutiniai rezultatai būtų tikslesni.
Automatizuotos duomenų rinkimo priemonės
Automatizuotos duomenų rinkimo priemonės gali padėti sumažinti žmogiškąsias klaidas ir šališkumą renkant duomenis. Pavyzdžiui, jei atliekate internetinę apklausą, galite naudoti programinę įrangą, kuri atsitiktine tvarka atrenka dalyvius arba automatiškai užtikrina, kad į imtį būtų įtrauktos įvairios grupės.
Statistiniai koregavimo metodai
Kai kuriais atvejais statistinio koregavimo metodai gali būti naudojami šališkumui ištaisyti jau surinkus duomenis. Pavyzdžiui, tyrėjai gali naudoti tokius metodus kaip svorių nustatymas arba imputacija, kad pakoreguotų duomenis dėl nepakankamai atstovaujamų grupių. Norint subalansuoti imtį, nepakankamai atstovaujamų grupių duomenims suteikiama didesnė svarba.
Stebėsenos realiuoju laiku įrankiai
Realaus laiko stebėsenos įrankiai leidžia stebėti duomenų rinkimą, kai jis vyksta, todėl galite pastebėti šališkumą, kai jis atsiranda. Pavyzdžiui, jei atliekate didelės apimties tyrimą, kurio duomenys renkami kelis mėnesius, stebėdami realiuoju laiku galite įspėti, jei tam tikros grupės yra nepakankamai atstovaujamos arba jei duomenys pradeda krypti viena kryptimi.
Siekiant užtikrinti tyrimo patikimumą ir tikslumą, labai svarbu atsižvelgti į nustatymo šališkumą. Taikydami praktines strategijas, pavyzdžiui, atsitiktinę atranką, didindami imties įvairovę ir naudodami kontrolines grupes, galite sumažinti duomenų rinkimo šališkumo tikimybę.
Apibendrinant galima teigti, kad norint užtikrinti, jog surinkti ir analizuoti duomenys būtų tikslūs ir patikimi, labai svarbu šalinti nustatymo šališkumą. Įgyvendindami tokias strategijas, kaip atsitiktinė atranka, didindami imties įvairovę, atlikdami išilginius ir bandomuosius tyrimus bei naudodami kontrolines grupes, galite gerokai sumažinti šališkumo tikimybę savo tyrimuose.
Kartu šie metodai padeda gauti tikslesnes ir reprezentatyvesnes išvadas, todėl pagerėja tyrimų rezultatų kokybė ir pagrįstumas.
Susijęs straipsnis: Kaip išvengti šališkumo tyrimuose: Kaip išvengti šališkumo: kaip išvengti šališkumo?
Moksliniai skaičiai, grafinės santraukos ir infografikos jūsų tyrimams
Ieškote mokslo duomenų, grafinių santraukų ir infografikų vienoje vietoje? Štai čia! Mind the Graph pateikiame vaizdinės medžiagos rinkinį, kuris puikiai tinka jūsų tyrimams. Galite rinktis iš platformoje esančių iš anksto paruoštų grafinių vaizdų ir pritaikyti juos pagal savo poreikius. Galite netgi gauti mūsų dizainerių pagalbą ir kuruoti konkrečias santraukas pagal savo tyrimo temą. Tad ko gi reikia laukti? Užsiregistruokite "Mind the Graph" jau dabar ir pasiekite savo tyrimų pranašumą.
Prenumeruokite mūsų naujienlaiškį
Išskirtinis aukštos kokybės turinys apie veiksmingą vaizdinį
bendravimas mokslo srityje.
Lithuanian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Latvian 
Slovak