Koreliaciniai tyrimai yra labai svarbus metodas, padedantis nustatyti ir išmatuoti kintamųjų sąsajas natūralioje aplinkoje ir suteikiantis vertingų įžvalgų mokslui ir sprendimų priėmimui. Šiame straipsnyje nagrinėjami koreliaciniai tyrimai, jų metodai, taikymas ir tai, kaip jie padeda atskleisti dėsningumus, skatinančius mokslo pažangą.
Koreliaciniai tyrimai skiriasi nuo kitų tyrimų formų, pavyzdžiui, eksperimentinių tyrimų, tuo, kad jų metu nemanipuliuojama kintamaisiais ir nenustatomas priežastinis ryšys, tačiau jie padeda atskleisti dėsningumus, kurie gali būti naudingi darant prognozes ir keliant hipotezes tolesniems tyrimams. Koreliaciniai tyrimai, kuriuose nagrinėjama kintamųjų sąsajų kryptis ir stiprumas, suteikia vertingų įžvalgų tokiose srityse kaip psichologija, medicina, švietimas ir verslas.
Koreliacinių tyrimų potencialo atskleidimas
Koreliaciniuose tyrimuose, kurie yra neeksperimentinių metodų kertinis akmuo, ryšiai tarp kintamųjų tiriami be manipuliacijų, pabrėžiant realaus pasaulio įžvalgas. Pagrindinis tikslas - nustatyti, ar tarp kintamųjų egzistuoja ryšys, o jei taip, tai kokio stiprumo ir krypties jis yra. Tyrėjai stebi ir matuoja šiuos kintamuosius natūralioje aplinkoje, kad įvertintų, kaip jie susiję tarpusavyje.
Tyrėjas gali ištirti, ar yra ryšys tarp miego valandų ir mokinių akademinių rezultatų. Jis surinktų duomenis apie abu kintamuosius (miegą ir pažymius) ir statistiniais metodais patikrintų, ar tarp jų egzistuoja ryšys, pavyzdžiui, ar daugiau miego yra susiję su aukštesniais pažymiais (teigiama koreliacija), ar mažiau miego yra susiję su aukštesniais pažymiais (neigiama koreliacija), ar nėra reikšmingo ryšio (nulinė koreliacija).
Kintamųjų sąsajų tyrinėjimas atliekant koreliacinius tyrimus
Nustatykite kintamųjų tarpusavio ryšius: Pagrindinis koreliacinių tyrimų tikslas - nustatyti ryšius tarp kintamųjų, kiekybiškai įvertinti jų stiprumą ir kryptį, taip sudarant sąlygas prognozėms ir hipotezėms. Šių ryšių nustatymas leidžia tyrėjams atskleisti dėsningumus ir ryšius, kurie gali būti akivaizdūs tik po kurio laiko.
Sudarykite prognozes: Nustačius ryšius tarp kintamųjų, koreliaciniai tyrimai gali padėti daryti pagrįstas prognozes. Pavyzdžiui, jei pastebima teigiama koreliacija tarp akademinių rezultatų ir mokymosi laiko, pedagogai gali prognozuoti, kad daugiau laiko mokymuisi skiriantys mokiniai gali pasiekti geresnių akademinių rezultatų.
Hipotezės tolesniems tyrimams: Koreliaciniai tyrimai dažnai yra eksperimentinių tyrimų išeities taškas. Atskleidus kintamųjų tarpusavio ryšius, galima kelti hipotezes, kurias galima patikrinti atliekant labiau kontroliuojamus priežasties ir pasekmės eksperimentus.
Tyrimo kintamieji, kuriais negalima manipuliuoti: Koreliaciniai tyrimai leidžia tirti kintamuosius, kuriais etiškai ar praktiškai negalima manipuliuoti. Pavyzdžiui, tyrėjas gali norėti ištirti ryšį tarp socialinio ir ekonominio statuso bei sveikatos būklės, tačiau būtų neetiška manipuliuoti kieno nors pajamomis tyrimo tikslais. Koreliaciniai tyrimai leidžia tirti tokio pobūdžio ryšius realioje aplinkoje.
Koreliacinių tyrimų reikšmė mokslinių tyrimų pasaulyje
Etinis lankstumas: Atliekant koreliacinius tyrimus galima tirti jautrius ar sudėtingus klausimus, kai eksperimentinės manipuliacijos yra neetiškos ar nepraktiškos. Pavyzdžiui, tirti rūkymo ir plaučių ligų ryšį eksperimentais etiškai neįmanoma, bet galima veiksmingai ištirti taikant koreliacinius metodus.
Platus pritaikomumas: Šio tipo tyrimai plačiai naudojami įvairiose disciplinose, įskaitant psichologiją, švietimą, sveikatos mokslus, ekonomiką ir sociologiją. Dėl savo lankstumo jis gali būti taikomas įvairiose srityse - nuo vartotojų elgsenos supratimo rinkodaroje iki socialinių tendencijų tyrinėjimo sociologijoje.
Įžvalgos apie sudėtingus kintamuosius: Koreliaciniai tyrimai leidžia tirti sudėtingus ir tarpusavyje susijusius kintamuosius, todėl galima geriau suprasti, kaip tokie veiksniai kaip gyvenimo būdas, išsilavinimas, genetika ar aplinkos sąlygos yra susiję su tam tikrais rezultatais. Tai suteikia pagrindą pamatyti, kaip kintamieji gali daryti įtaką vienas kitam realiame pasaulyje.
Pagrindas tolesniems tyrimams: Koreliaciniai tyrimai dažnai paskatina tolesnius mokslinius tyrimus. Nors jie negali įrodyti priežastinio ryšio, jie išryškina vertingus tirti ryšius. Tyrėjai gali pasinaudoti šiais tyrimais rengdami labiau kontroliuojamus eksperimentus arba gilindamiesi į kokybinius tyrimus, kad geriau suprastų pastebėtų ryšių mechanizmus.
Kuo koreliaciniai tyrimai skiriasi nuo kitų tyrimų tipų
Jokio manipuliavimo kintamaisiais
Vienas iš esminių koreliacinių tyrimų ir kitų tipų, pavyzdžiui, eksperimentinių tyrimų, skirtumų yra tas, kad atliekant koreliacinius tyrimus kintamaisiais nėra manipuliuojama. Eksperimentų metu tyrėjas keičia vieną kintamąjį (nepriklausomą kintamąjį), kad pamatytų jo poveikį kitam kintamajam (priklausomam kintamajam), taip sukurdamas priežasties ir pasekmės ryšį. Tuo tarpu koreliaciniuose tyrimuose kintamieji matuojami taip, kaip jie natūraliai atsiranda, be tyrėjo įsikišimo.
Priežastinis ryšys ir asociacija
Nors eksperimentiniai tyrimai siekiama nustatyti priežastinį ryšį, o koreliaciniais tyrimais to nedaroma. Dėmesys sutelkiamas tik į tai, ar kintamieji yra susiję, o ne į tai, ar vienas iš jų lemia kito pokyčius. Pavyzdžiui, jei tyrimas rodo, kad yra ryšys tarp mitybos įpročių ir fizinio pasirengimo, tai nereiškia, kad mitybos įpročiai lemia geresnį fizinį pasirengimą, arba atvirkščiai - abiem gali daryti įtaką kiti veiksniai, pavyzdžiui, gyvenimo būdas ar genetika.
Santykių kryptis ir stiprumas
Koreliaciniai tyrimai yra susiję su kintamųjų ryšių kryptimi (teigiama ar neigiama) ir stiprumu, o tai skiriasi nuo eksperimentinių ar kitų tyrimų. aprašomasis tyrimas. Koreliacijos koeficientas tai nusako kiekybiškai, o jo reikšmės svyruoja nuo -1 (visiškai neigiama koreliacija) iki +1 (visiškai teigiama koreliacija). Koreliacija, artima nuliui, reiškia, kad ryšys yra menkas arba jo iš viso nėra. Aprašomuosiuose tyrimuose, priešingai, daugiau dėmesio skiriama charakteristikų stebėjimui ir aprašymui, neanalizuojant kintamųjų tarpusavio ryšių.
Kintamųjų lankstumas
Skirtingai nuo eksperimentinių tyrimų, kurių metu dažnai reikia tiksliai kontroliuoti kintamuosius, koreliaciniai tyrimai yra lankstesni. Tyrėjai gali tirti kintamuosius, kurių etiškai ar praktiškai neįmanoma valdyti, pavyzdžiui, intelektą, asmenybės bruožus, socialinį ir ekonominį statusą ar sveikatos būklę. Todėl koreliaciniai tyrimai idealiai tinka tirti realias sąlygas, kai kontrolė neįmanoma arba nepageidautina.
Tiriamasis pobūdis
Koreliaciniai tyrimai dažnai naudojami ankstyvuosiuose tyrimų etapuose, siekiant nustatyti galimus ryšius tarp kintamųjų, kuriuos galima toliau tirti atliekant eksperimentinius tyrimus. Priešingai, eksperimentai paprastai grindžiami hipotezėmis, daugiausia dėmesio skiriant konkrečių priežasties ir pasekmės ryšių tikrinimui.
Koreliacinių tyrimų tipai
Teigiama koreliacija
Teigiama koreliacija pasireiškia tada, kai vieno kintamojo padidėjimas yra susijęs su kito kintamojo padidėjimu. Iš esmės abu kintamieji juda ta pačia kryptimi - jei vienas didėja, didėja ir kitas, o jei vienas mažėja, mažėja ir kitas.
Teigiamos koreliacijos pavyzdžiai:
Ūgis ir svoris: Apskritai aukštesni žmonės paprastai sveria daugiau, todėl šie du kintamieji yra teigiamai susiję.
Išsilavinimas ir pajamos: Aukštesnis išsilavinimas dažnai susijęs su didesnėmis pajamomis, todėl, didėjant išsilavinimui, paprastai didėja ir pajamos.
Pratimai ir fizinis pasirengimas: Reguliari mankšta teigiamai susijusi su geresniu fiziniu pasirengimu. Kuo dažniau žmogus mankštinasi, tuo didesnė tikimybė, kad jo fizinė sveikata bus geresnė.
Šiuose pavyzdžiuose vieno kintamojo (ūgio, išsilavinimo, fizinio aktyvumo) padidėjimas lemia susijusio kintamojo (svorio, pajamų, fizinio pasirengimo) padidėjimą.
Neigiama koreliacija
A neigiama koreliacija atsiranda, kai vieno kintamojo padidėjimas yra susijęs su kito kintamojo sumažėjimu. Šiuo atveju kintamieji juda priešingomis kryptimis - kai vienas didėja, kitas mažėja.
Neigiamos koreliacijos pavyzdžiai:
Alkoholio vartojimas ir kognityviniai gebėjimai: Didesnis alkoholio suvartojimas neigiamai susijęs su pažinimo funkcijomis. Didėjant suvartojamo alkoholio kiekiui, kognityviniai gebėjimai turi tendenciją mažėti.
Socialinėje žiniasklaidoje praleistas laikas ir miego kokybė: Daugiau laiko, praleidžiamo socialinėje žiniasklaidoje, dažnai neigiamai veikia miego kokybę. Kuo ilgiau žmonės dirba su socialine žiniasklaida, tuo mažesnė tikimybė, kad jie miegos ramiai.
Stresas ir psichinė gerovė: Didesnis streso lygis dažnai susijęs su prastesne psichine savijauta. Didėjant stresui, gali sumažėti žmogaus psichikos sveikata ir bendra laimė.
Pagal šiuos scenarijus vienam kintamajam (alkoholio vartojimui, socialinės žiniasklaidos naudojimui, stresui) didėjant, kitas kintamasis (kognityviniai gebėjimai, miego kokybė, psichinė gerovė) mažėja.
Nulinė koreliacija
A nulinė koreliacija reiškia, kad tarp dviejų kintamųjų nėra jokio ryšio. Vieno kintamojo pokyčiai neturi jokio nuspėjamo poveikio kitam kintamajam. Tai rodo, kad abu kintamieji yra vienas nuo kito nepriklausomi ir kad nėra jokio nuoseklaus juos siejančio dėsningumo.
Nulinės koreliacijos pavyzdžiai:
Batų dydis ir intelektas: Nėra jokio ryšio tarp žmogaus batų dydžio ir jo intelekto. Šie kintamieji visiškai nesusiję.
Ūgis ir muzikiniai gebėjimai: Žmogaus ūgis neturi jokios įtakos tam, kaip gerai jis moka groti muzikos instrumentu. Tarp šių kintamųjų nėra jokio ryšio.
Krituliai ir egzaminų rezultatai: Kritulių kiekis konkrečią dieną neturi jokio ryšio su mokinių mokyklinių egzaminų rezultatais.
Tokiais atvejais kintamieji (batų dydis, ūgis, kritulių kiekis) neturi įtakos kitiems kintamiesiems (intelektas, muzikiniai gebėjimai, egzaminų rezultatai), o tai reiškia, kad koreliacija yra nulinė.
Koreliacinių tyrimų atlikimo metodai
Koreliaciniai tyrimai gali būti atliekami įvairiais metodais, kurių kiekvienas siūlo unikalius duomenų rinkimo ir analizės būdus. Du iš labiausiai paplitusių metodų yra apklausos ir klausimynai bei stebėjimo tyrimai. Abu metodai leidžia tyrėjams rinkti informaciją apie natūraliai pasitaikančius kintamuosius, padeda nustatyti jų dėsningumus ar ryšius.
Apklausos ir klausimynai
Kaip jie naudojami koreliaciniuose tyrimuose:
Apklausose ir klausimynuose renkami pačių dalyvių pateikti duomenys apie jų elgesį, patirtį ar nuomonę. Tyrėjai šias priemones naudoja keliems kintamiesiems matuoti ir galimoms koreliacijoms nustatyti. Pavyzdžiui, apklausos metu gali būti tiriamas ryšys tarp fizinių pratimų dažnumo ir streso lygio.
Privalumai:
Efektyvumas: Apklausos ir klausimynai leidžia tyrėjams greitai surinkti didelį kiekį duomenų, todėl jie idealiai tinka didelės imties tyrimams. Šis greitis ypač vertingas, kai laiko ar išteklių trūksta.
Standartizavimas: Apklausos užtikrina, kad kiekvienam dalyviui būtų pateikiami tie patys klausimai, todėl sumažėja duomenų rinkimo įvairovė. Tai padidina rezultatų patikimumą ir palengvina didelės grupės atsakymų palyginimą.
Ekonominis efektyvumas: Apklausų, ypač internetinių, vykdymas yra palyginti nebrangus, palyginti su kitais tyrimo metodais, pavyzdžiui, giluminiais interviu ar eksperimentais. Tyrėjai gali pasiekti plačią auditoriją be didelių finansinių investicijų.
Apribojimai:
Savęs vertinimo šališkumas: Kadangi apklausose remiamasi dalyvių pačių pateikta informacija, visuomet kyla rizika, kad atsakymai gali būti ne visiškai teisingi ar tikslūs. Žmonės gali perdėti, pateikti per mažą informaciją arba pateikti atsakymus, kurie, jų manymu, yra socialiai priimtini, o tai gali iškreipti rezultatus.
Ribotas gylis: Nors apklausos yra veiksmingos, jomis dažnai gaunama tik paviršutiniška informacija. Jie gali parodyti, kad tarp kintamųjų egzistuoja ryšys, tačiau gali nepaaiškinti, kodėl ir kaip šis ryšys egzistuoja. Atviri klausimai gali suteikti daugiau gilumo, tačiau juos sunkiau analizuoti dideliu mastu.
Atsakymų dažnis: Mažas atsakymų skaičius gali būti didelė problema, nes sumažina duomenų reprezentatyvumą. Jei atsakiusieji labai skiriasi nuo neatsakiusiųjų, rezultatai gali netiksliai atspindėti platesnę populiaciją, o tai apriboja išvadų apibendrinamumą.
Stebėjimo tyrimai
Stebėjimo tyrimų procesas:
Stebėjimo tyrimų metu tyrėjai stebi ir fiksuoja elgesį natūralioje aplinkoje, nemanipuliuodami kintamaisiais. Šis metodas padeda įvertinti sąsajas, pavyzdžiui, stebint elgesį klasėje ir siekiant ištirti ryšį tarp dėmesio sutelkimo ir akademinio aktyvumo.
Efektyvumas:
- Geriausiai tinka natūraliam elgesiui tirti realioje aplinkoje.
- Idealiai tinka etiškai jautrioms temoms, kai manipuliacija neįmanoma.
- Veiksminga atliekant longitudinius tyrimus, kad būtų galima stebėti pokyčius laikui bėgant.
Privalumai:
- Suteikiama realaus pasaulio įžvalgų ir didesnis ekologinis pagrįstumas.
- išvengiama savęs vertinimo šališkumo, nes elgesys stebimas tiesiogiai.
Apribojimai:
- Stebėtojo šališkumo ar įtakos dalyvių elgesiui rizika.
- Daug laiko ir išteklių reikalaujanti veikla.
- Ribota kintamųjų kontrolė, todėl sunku nustatyti konkrečius priežastinius ryšius.
Koreliacinių duomenų analizė
Statistiniai metodai
Koreliaciniams duomenims analizuoti paprastai naudojami keli statistiniai metodai, leidžiantys tyrėjams kiekybiškai įvertinti kintamųjų ryšius.
Koreliacijos koeficientas:
Koreliacijos koeficientas yra pagrindinė koreliacijos analizės priemonė. Tai skaitinė reikšmė, kuri svyruoja nuo -1 iki +1 ir rodo dviejų kintamųjų ryšio stiprumą ir kryptį. Plačiausiai naudojamas koreliacijos koeficientas yra Pearsono koreliacija, kuri idealiai tinka tęstiniams, tiesiniams kintamųjų ryšiams.
+1 rodo visišką teigiamą koreliaciją, kai abu kintamieji didėja kartu.
-1 rodo visišką neigiamą koreliaciją, kai vienas kintamasis didėja, o kitas mažėja.
0 rodo, kad koreliacijos nėra, t. y. tarp kintamųjų nėra pastebimo ryšio.
Kiti koreliacijos koeficientai Spearmano ranginė koreliacija (naudojamas ordinaliniams arba netiesiniams duomenims) ir Kendall's tau (naudojama duomenims reitinguoti, kai daroma mažiau prielaidų apie duomenų pasiskirstymą).
Sklaidos sklypai:
Sklaidos diagramos vizualiai parodo dviejų kintamųjų ryšį, o kiekvienas taškas atitinka duomenų verčių porą. Diagramoje esantys modeliai gali rodyti teigiamą, neigiamą arba nulinę koreliaciją. Norėdami išsamiau išnagrinėti sklaidos diagramas, apsilankykite: Kas yra sklaidos diagrama?
Regresinė analizė:
Nors regresinė analizė pirmiausia naudojama rezultatams prognozuoti, ji padeda atlikti koreliacinius tyrimus, nes tiria, kaip vienas kintamasis gali prognozuoti kitą, ir padeda geriau suprasti jų ryšį, nenusakant priežastinio ryšio. Išsamią apžvalgą rasite šiame šaltinyje: Regresinės analizės žinių atnaujinimas.
Rezultatų aiškinimas
Koreliacijos koeficientas yra labai svarbus aiškinant rezultatus. Atsižvelgdami į jo reikšmę, tyrėjai gali klasifikuoti kintamųjų tarpusavio ryšį:
Stipri teigiama koreliacija (nuo +0,7 iki +1,0): Didėjant vienam kintamajam, labai padidėja ir kitas.
Silpna teigiama koreliacija (nuo +0,1 iki +0,3): Nedidelė didėjimo tendencija rodo silpną ryšį.
Stipri neigiama koreliacija (nuo -0,7 iki -1,0): Vienam kintamajam didėjant, kitas gerokai sumažėja.
Silpna neigiama koreliacija (nuo -0,1 iki -0,3): Nedidelė mažėjimo tendencija, kai vienas kintamasis šiek tiek mažėja, o kitas didėja.
Nulinė koreliacija (0): Ryšio nėra; kintamieji juda nepriklausomai.
Įspėjimas dėl priežastingumo prielaidos:
Vienas iš svarbiausių dalykų interpretuojant koreliacijos rezultatus - vengti prielaidos, kad koreliacija reiškia priežastinį ryšį. Tai, kad du kintamieji yra susiję, nereiškia, kad vienas iš jų lemia kitą. Šį atsargumą lemia kelios priežastys:
Trečiojo kintamojo problema:
Trečias, neišmatuotas kintamasis gali turėti įtakos abiem koreliuojantiems kintamiesiems. Pavyzdžiui, tyrimas gali parodyti koreliaciją tarp ledų pardavimų ir skendimo atvejų. Tačiau šį ryšį paaiškina trečiasis kintamasis - temperatūra; karštas oras padidina ledų vartojimą ir maudymąsi, o tai gali lemti daugiau skendimų.
Kryptingumo problema:
Koreliacija nenurodo ryšio krypties. Net jei tarp kintamųjų nustatomas stiprus ryšys, neaišku, ar kintamasis A lemia B, ar B lemia A. Pavyzdžiui, jei tyrėjai nustatė ryšį tarp streso ir ligos, tai gali reikšti, kad stresas lemia ligą arba kad liga lemia didesnį streso lygį.
Atsitiktinė koreliacija:
Kartais du kintamieji gali būti susiję tik dėl atsitiktinumo. Tai vadinama netikra koreliacija. Pavyzdžiui, gali būti ryšys tarp filmų, kuriuose per metus pasirodo Nicolas Cage'as, skaičiaus ir nuskendimų baseinuose skaičiaus. Šis ryšys yra atsitiktinis ir nėra reikšmingas.
Koreliacinių tyrimų taikymas realiame pasaulyje
Psichologijos srityje
Koreliaciniai tyrimai naudojami elgesio, emocijų ir psichikos sveikatos ryšiams tirti. Kaip pavyzdį galima paminėti tyrimus, kuriuose nagrinėjamas streso ir sveikatos, asmenybės bruožų ir pasitenkinimo gyvenimu, miego kokybės ir kognityvinių funkcijų ryšys. Šie tyrimai padeda psichologams prognozuoti elgesį, nustatyti psichikos sveikatos problemų rizikos veiksnius ir pagrįsti terapijos bei intervencijos strategijas.
Versle
Įmonės naudoja koreliacinius tyrimus, kad sužinotų apie vartotojų elgseną, padidintų darbuotojų produktyvumą ir patobulintų rinkodaros strategijas. Pavyzdžiui, jos gali analizuoti ryšį tarp klientų pasitenkinimo ir lojalumo prekės ženklui, darbuotojų įsitraukimo ir produktyvumo arba reklamos išlaidų ir pardavimų augimo. Šie tyrimai padeda priimti pagrįstus sprendimus, optimizuoti išteklius ir veiksmingai valdyti riziką.
Rinkodaros srityje koreliaciniai tyrimai padeda nustatyti klientų demografinių duomenų ir pirkimo įpročių dėsningumus, todėl galima rengti tikslines kampanijas, kurios pagerina klientų įsitraukimą.
Iššūkiai ir apribojimai
Netinkamas duomenų interpretavimas
Didelė problema atliekant koreliacinius tyrimus yra klaidingas duomenų interpretavimas, ypač klaidinga prielaida, kad koreliacija reiškia priežastinį ryšį. Pavyzdžiui, koreliacija tarp išmaniojo telefono naudojimo ir prastų mokymosi rezultatų gali lemti neteisingą išvadą, kad vienas ryšys lemia kitą. Dažniausiai pasitaikantys spąstai yra klaidingos koreliacijos ir pernelyg didelis apibendrinimas. Siekdami išvengti klaidingų interpretacijų, tyrėjai turėtų vartoti atsargią kalbą, kontroliuoti trečiuosius kintamuosius ir tikrinti išvadas įvairiomis aplinkybėmis.
Etiniai aspektai
Koreliacinių tyrimų etikos klausimai apima informuoto asmens sutikimo gavimą, dalyvių privatumo išsaugojimą ir šališkumo, galinčio pakenkti, vengimą. Tyrėjai turi užtikrinti, kad dalyviai žinotų tyrimo tikslą ir tai, kaip bus naudojami jų duomenys, taip pat jie turi apsaugoti asmeninę informaciją. Geriausia praktika apima skaidrumą, griežtus duomenų apsaugos protokolus ir etikos tarybos atliekamą etikos peržiūrą, ypač kai dirbama su jautriomis temomis ar pažeidžiamomis gyventojų grupėmis.
Ar ieškote skaičių, kurie padėtų perteikti mokslą?
Mind the Graph yra vertinga platforma, padedanti mokslininkams veiksmingai informuoti apie savo mokslinius tyrimus pasitelkiant vizualiai patrauklius paveikslėlius. Pripažįstant vaizdinių elementų svarbą perteikiant sudėtingas mokslines sąvokas, ji siūlo intuityvią sąsają su įvairia šablonų ir piktogramų biblioteka, skirta aukštos kokybės grafikai, infografikoms ir pristatymams kurti. Šis pritaikymas supaprastina sudėtingų duomenų perteikimą, padidina aiškumą ir padidina prieinamumą įvairioms auditorijoms, įskaitant ir ne mokslininkų bendruomenės narius. Galiausiai Mind the Graph suteikia mokslininkams galimybę pristatyti savo darbą įtikinamai, taip, kad jis susilauktų atgarsio tarp suinteresuotųjų šalių - nuo kolegų mokslininkų iki politikos formuotojų ir plačiosios visuomenės. Apsilankykite mūsų svetainė daugiau informacijos.
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