Pārliecinātības novirze ir bieži sastopama problēma pētniecībā, kas rodas tad, ja savāktie dati precīzi neatspoguļo visu situāciju. Lai uzlabotu datu ticamību un nodrošinātu precīzus pētījumu rezultātus, ir ļoti svarīgi izprast noskaidrošanas novirzi. Lai gan dažkārt tā izrādās noderīga, tā nav vienmēr.
Pārliecinātības neobjektivitāte rodas tad, ja savāktie dati patiesi neatspoguļo visu situāciju, jo ir lielāka varbūtība, ka tiks savākti noteikta veida dati nekā citi. Tas var izkropļot rezultātus, radot izkropļotu izpratni par to, kas patiesībā notiek.
Tas var šķist mulsinoši, taču izpratne par noskaidrošanas novirzi palīdz jums būt kritiskākiem pret datiem, ar kuriem strādājat, tādējādi padarot savus rezultātus ticamākus. Šajā rakstā tiks padziļināti izpētīta šī novirze un izskaidrots viss par to. Tāpēc bez kavēšanās sāksim!
Pārliecinātības neobjektivitātes izpratne pētniecībā
Konstatēšanas neobjektivitāte rodas, ja datu vākšanas metodēs prioritāte tiek piešķirta noteiktai informācijai, kas noved pie izkropļotiem un nepilnīgiem secinājumiem. Apzinoties, kā noskaidrošanas novirze ietekmē jūsu pētījumu, jūs varat veikt pasākumus, lai samazinātu tās ietekmi un uzlabotu secinājumu ticamību. Tā notiek tad, ja ir lielāka varbūtība, ka kāda informācija tiks apkopota, bet citi svarīgi dati netiks apkopoti.
Rezultātā jūs varat izdarīt secinājumus, kas neatbilst realitātei. Lai pārliecinātos, ka jūsu secinājumi vai novērojumi ir precīzi un ticami, ir svarīgi izprast šo neobjektivitāti.
Vienkāršāk sakot, noskaidrošanas neobjektivitāte nozīmē, ka tas, ko jūs aplūkojat, nesniedz jums pilnīgu informāciju. Iedomājieties, ka jūs pētāt to cilvēku skaitu, kuri valkā brilles, aptaujājot optometristu kabinetu.
Jums ir lielāka iespēja, ka tur sastapsiet cilvēkus, kuriem nepieciešama redzes korekcija, tāpēc jūsu dati būs izkropļoti, jo jūs neņemat vērā cilvēkus, kuri neapmeklē optometristu. Tas ir noskaidrošanas novirzes piemērs.
Šāda neobjektivitāte var rasties daudzās jomās, piemēram, veselības aprūpē, pētniecībā un pat ikdienas lēmumu pieņemšanā. Ja koncentrējaties tikai uz noteikta veida datiem vai informāciju, jūs varat nepamanīt citus būtiskus faktorus.
Piemēram, kādas slimības pētījums var būt neobjektīvs, ja slimnīcās novēro tikai smagākos slimības gadījumus, neņemot vērā vieglākus gadījumus, kas netiek atklāti. Rezultātā slimība var šķist smagāka vai izplatītāka, nekā tā ir patiesībā.
Biežākie noskaidrošanas neobjektivitātes cēloņi
Konstatēšanas neobjektivitātes cēloņi ir dažādi - no selektīvas izlases līdz ziņošanas neobjektivitātei, un katrs no tiem savādā veidā veicina datu izkropļošanu. Turpmāk ir minēti daži no izplatītākajiem iemesliem, kas izraisa šo novirzi:
Selektīvā paraugu ņemšana
Izvēloties pētījumam tikai noteiktu cilvēku grupu vai datus, pastāv risks, ka tiks izslēgta cita svarīga informācija. Piemēram, ja aptaujā tiek iekļautas tikai to cilvēku atbildes, kuri lieto konkrētu produktu, tā neatspoguļos to cilvēku viedokli, kuri to nelieto. Tas noved pie neobjektīva secinājuma, jo tie, kas nav lietotāji, netiek iesaistīti datu vākšanas procesā.
Atklāšanas metodes
Arī datu vākšanā izmantotie rīki vai metodes var radīt noskaidrošanas novirzi. Piemēram, ja jūs pētāt kādu medicīnisku stāvokli, bet izmantojat tikai testus, kas atklāj smagus simptomus, jūs nepamanīsiet gadījumus, kad simptomi ir viegli vai nav atklāti. Tas izkropļo rezultātus, padarot stāvokli nopietnāku vai izplatītāku, nekā tas ir patiesībā.
Pētījuma norises vieta
Dažkārt pētījuma veikšanas vieta var radīt neobjektivitāti. Piemēram, ja jūs pētāt sabiedrības uzvedību, bet novērojat cilvēkus tikai noslogotā pilsētas rajonā, jūsu dati neatspoguļos cilvēku uzvedību klusākā, lauku vidē. Tas rada nepilnīgu priekšstatu par vispārējo uzvedību, ko mēģināt izprast.
Ziņošanas neobjektivitāte
Cilvēki mēdz ziņot vai dalīties ar informāciju, kas šķiet svarīgāka vai steidzamāka. Medicīnas pētījumā pacienti ar smagiem simptomiem, iespējams, biežāk vērsīsies pēc palīdzības, bet pacienti ar viegliem simptomiem, iespējams, pat nevērsīsies pie ārsta. Tas rada datu neobjektivitāti, jo pārāk liela uzmanība tiek pievērsta smagajiem gadījumiem un netiek ņemti vērā vieglie.
Biežāk sastopamās situācijas, kurās var rasties aizspriedumi
Pārliecinātības novirze var rasties dažādās ikdienas situācijās un pētījumos:
Veselības aprūpes studijas
Ja pētījumā iekļauj tikai to pacientu datus, kuri apmeklē slimnīcu, tas var pārvērtēt slimības smaguma pakāpi vai izplatību, jo tajā netiek ņemti vērā pacienti ar viegliem simptomiem, kuri nemeklē ārstēšanu.
Aptaujas un aptaujas
Iedomājieties, ka veicat aptauju, lai noskaidrotu cilvēku viedokli par kādu produktu, bet aptaujājat tikai esošos klientus. Atsauksmes, visticamāk, būs pozitīvas, bet jūs neesat uzzinājis to cilvēku viedokļus, kuri produktu neizmanto. Tas var radīt neobjektīvu priekšstatu par to, kā produktu uztver sabiedrība kopumā.
Novērojuma pētījumi
Ja novērojat dzīvnieku uzvedību, bet pētāt tikai zooloģiskajā dārzā esošos dzīvniekus, jūsu dati neatspoguļos to, kā šie dzīvnieki uzvedas savvaļā. Ierobežotā zooloģiskā dārza vide var izraisīt citādu uzvedību nekā tā, kas novērota to dabiskajā vidē.
Atzīstot un izprotot šos cēloņus un piemērus, jūs varat veikt pasākumus, lai nodrošinātu, ka jūsu datu vākšana un analīze ir precīzāka. Tas palīdzēs jums izvairīties no maldinošu secinājumu izdarīšanas un ļaus labāk izprast reālo situāciju.
Kā identificēt neprecizitāti datos
Novērtēšanas neobjektivitātes atpazīšana ietver datu avotu vai metožu identificēšanu, kas var nesamērīgi veicināt noteiktus rezultātus salīdzinājumā ar citiem. Spēja savlaicīgi pamanīt iegūšanas neobjektivitāti ļauj pētniekiem pielāgot savas metodes un nodrošināt precīzākus rezultātus.
Šī neobjektivitāte bieži vien slēpjas acīm redzamā veidā, ietekmējot secinājumus un lēmumus, bet nav uzreiz pamanāma. Iemācoties to pamanīt, jūs varat uzlabot sava pētījuma precizitāti un izvairīties no maldinošu pieņēmumu izdarīšanas.
Pazīmes, kas jāmeklē
Ir vairāki rādītāji, kas var palīdzēt noteikt datu iegūšanas novirzi. Šo pazīmju apzināšanās ļaus jums rīkoties un pielāgot datu vākšanas vai analīzes metodes, lai samazinātu to ietekmi.
Selektīvie datu avoti
Viena no skaidrākajām noskaidrošanas neobjektivitātes pazīmēm ir tad, ja dati ir iegūti no ierobežota vai selektīva avota.
Trūkstošie dati
Vēl viens rādītājs, kas liecina par noskaidrošanas neobjektivitāti, ir trūkstoši vai nepilnīgi dati, jo īpaši tad, ja dažas grupas vai rezultāti ir nepietiekami pārstāvēti.
Pārāk liela noteiktu grupu pārstāvība
Neprecizitāte var rasties arī tad, ja datu vākšanā viena grupa ir pārāk plaši pārstāvēta. Pieņemsim, ka jūs pētāt darba paradumus birojā un koncentrējaties galvenokārt uz darbiniekiem, kas strādā ar augstu darba ražīgumu. Jūsu savāktie dati, visticamāk, liecinātu, ka garas darba stundas un virsstundas veicina panākumus. Tomēr jūs ignorējat citus darbiniekus, kuriem varētu būt atšķirīgi darba paradumi, un tas varētu novest pie neprecīziem secinājumiem par to, kas patiešām veicina panākumus darbavietā.
Nesaskaņoti rezultāti dažādos pētījumos
Ja novērojat, ka jūsu pētījuma rezultāti ievērojami atšķiras no citiem pētījumiem par to pašu tēmu, tas var liecināt par to, ka ir novērota noskaidrošanas novirze.
Lasiet arī: Publikāciju neobjektivitāte: viss, kas jums jāzina
Noskaidrošanas neobjektivitātes ietekme
Pārliecinātības novirze var būtiski ietekmēt pētījumu, lēmumu pieņemšanas un politikas rezultātus. Izprotot, kā šī novirze ietekmē rezultātus, jūs varat labāk novērtēt, cik svarīgi ir to novērst jau datu vākšanas vai analīzes procesa sākumā.
Kā neobjektivitāte ietekmē pētījumu rezultātus
Izkropļoti secinājumi
Visredzamākā noskaidrošanas novirzes ietekme ir tā, ka tā noved pie izkropļotiem secinājumiem. Ja daži datu punkti ir pārstāvēti pārmērīgi vai nepietiekami, iegūtie rezultāti precīzi neatspoguļo realitāti.
Neprecīzas prognozes
Ja pētījums ir neobjektīvs, arī prognozes, kas balstītas uz šo pētījumu, būs neprecīzas. Tādās jomās kā sabiedrības veselība neobjektīvi dati var novest pie kļūdainām prognozēm par slimību izplatību, ārstēšanas efektivitāti vai sabiedrības veselības intervenču ietekmi.
Nederīgi vispārinājumi
Viens no lielākajiem ieguvumu noskaidrošanas neobjektivitātes draudiem ir tas, ka tā var novest pie nederīgiem vispārinājumiem. Jums var rasties kārdinājums sava pētījuma rezultātus attiecināt uz plašāku populāciju, bet, ja jūsu izlase ir bijusi neobjektīva, jūsu secinājumi nebūs pamatoti. Tas var būt īpaši kaitīgi tādās jomās kā sociālās zinātnes vai izglītība, kur pētījumu rezultātus bieži izmanto, lai izstrādātu politiku vai intervences pasākumus.
Iespējamās sekas dažādās jomās
Pārliecinātības novirzei var būt tālejošas sekas atkarībā no studiju vai darba jomas. Turpmāk ir sniegti daži piemēri, kā šī neobjektivitāte var ietekmēt dažādas jomas:
Veselības aprūpe
Veselības aprūpē noskaidrošanas novirze var radīt nopietnas sekas. Ja medicīnas pētījumos uzmanība tiek pievērsta tikai smagiem slimības gadījumiem, ārsti var pārvērtēt slimības bīstamību. Tas var novest pie pārmērīgas ārstēšanas vai nevajadzīgas iejaukšanās pacientiem ar viegliem simptomiem. No otras puses, ja tiek nepietiekami ziņots par viegliem gadījumiem, veselības aprūpes sniedzēji var neuztvert slimību pietiekami nopietni, kas var novest pie nepietiekamas ārstēšanas.
Sabiedriskā politika
Politikas veidotāji, pieņemot lēmumus par sabiedrības veselību, izglītību un citām svarīgām jomām, bieži paļaujas uz datiem. Ja viņu izmantotie dati ir neobjektīvi, viņu izstrādātā politika var būt neefektīva vai pat kaitīga.
Uzņēmējdarbība
Uzņēmējdarbības pasaulē noskaidrošanas aizspriedumi var novest pie kļūdainas tirgus izpētes un sliktu lēmumu pieņemšanas. Ja uzņēmums aptaujā tikai savus lojālākos klientus, tas var secināt, ka tā produkti ir vispārēji iecienīti, lai gan patiesībā daudziem potenciālajiem klientiem var būt negatīvs viedoklis. Tas var novest pie nepareizām mārketinga stratēģijām vai produktu izstrādes lēmumiem, kas neatbilst plašāka tirgus vajadzībām.
Izglītība
Izglītībā noskaidrošanas novirze var ietekmēt pētījumus par skolēnu sekmēm, mācību metodēm vai mācību līdzekļiem. Ja pētījumi koncentrējas tikai uz skolēniem ar labiem sasniegumiem, tie var neņemt vērā problēmas, ar kurām saskaras skolēni, kuriem klājas grūti, un rezultātā var tikt izdarīti secinājumi, kas neattiecas uz visu skolēnu kopumu. Tā rezultātā var tikt izstrādātas tādas izglītības programmas vai politika, kas neatbalsta visus skolēnus.
Lai nodrošinātu, ka jūsu pētījums un secinājumi ir precīzi un atspoguļo visu ainu, ir svarīgi identificēt iegūšanas novirzi. Meklējot tādas pazīmes kā selektīvi datu avoti, trūkstoša informācija un atsevišķu grupu pārmērīga pārstāvība, jūs varat atpazīt, kad neobjektivitāte ietekmē jūsu datus.
Lasiet arī: Novērotāja neobjektivitātes pārvarēšana pētniecībā: Kā to mazināt?
Stratēģijas noskaidrošanas neobjektivitātes mazināšanai
Ja vēlaties nodrošināt, ka dati, ar kuriem strādājat, precīzi atspoguļo realitāti, kuru mēģināt izprast, ir svarīgi novērst noskaidrošanas novirzi. Noskaidrošanas neobjektivitāte var iezagties jūsu pētījumā, ja daži datu veidi ir pārstāvēti pārāk lielā vai mazākā mērā, tādējādi radot izkropļotus rezultātus.
Tomēr ir vairākas stratēģijas un metodes, ko varat izmantot, lai mazinātu šo neobjektivitāti un uzlabotu datu vākšanas un analīzes ticamību.
Neobjektivitātes mazināšanas stratēģijas
Ja pētījumā vai datu vākšanā vēlaties mazināt noskaidrošanas neobjektivitāti, ir vairāki praktiski soļi un stratēģijas, ko varat īstenot. Ņemot vērā iespējamos neobjektivitātes faktorus un izmantojot šos paņēmienus, jūs varat padarīt savus datus precīzākus un reprezentatīvākus.
Izlases veidošana pēc nejaušības principa
Viens no visefektīvākajiem veidiem, kā samazināt iegūšanas novirzi, ir izmantot izlases veida paraugu ņemšana. Tas nodrošina, ka ikvienam iedzīvotāju grupas pārstāvim ir vienādas iespējas tikt iekļautam pētījumā, tādējādi novēršot kādas grupas pārāk lielu pārstāvību.
Piemēram, ja veicat aptauju par ēšanas paradumiem, nejaušās izlases metode ietver nejaušu dalībnieku atlasi, nekoncentrējoties uz kādu konkrētu grupu, piemēram, sporta zāles apmeklētājiem vai cilvēkiem, kuri jau ievēro veselīgu uzturu. Šādā veidā jūs varat iegūt precīzāku visas populācijas pārstāvību.
Lasiet arī: Problēma, ko sauc par izlases novirzi
Paraugu daudzveidības palielināšana
Vēl viens svarīgs solis ir nodrošināt, lai jūsu paraugs būtu daudzveidīgs. Tas nozīmē aktīvi meklēt dalībniekus vai datu avotus ar visdažādāko izcelsmi, pieredzi un apstākļiem. Piemēram, ja pētāt jaunu medikamentu ietekmi, pārliecinieties, ka tajā ir iekļauti dažāda vecuma, dzimuma un veselības stāvokļa cilvēki, lai izvairītos no koncentrēšanās tikai uz vienu grupu. Jo daudzveidīgāka būs jūsu izlase, jo ticamāki būs jūsu secinājumi.
Veikt garengriezuma pētījumus
Garengriezuma pētījums ir tāds, kurā dalībnieki tiek novēroti noteiktu laika periodu, vācot datus vairākos punktos. Šāda pieeja var palīdzēt noteikt jebkādas izmaiņas vai tendences, kas varētu tikt nepamanītas, vācot datus tikai vienu reizi. Izsekojot datus laika gaitā, jūs varat iegūt pilnīgāku priekšstatu un samazināt neobjektivitātes iespējamību, jo tas ļauj jums redzēt, kā mainās faktori, nevis izdarīt pieņēmumus, pamatojoties uz vienu momentuzņēmumu.
Aklie vai dubultaklie pētījumi
Dažos gadījumos, jo īpaši medicīniskos vai psiholoģiskos pētījumos, akls pētījums ir efektīvs veids, kā samazināt neobjektivitāti. Vienreizēji akls pētījums nozīmē, ka dalībnieki nezina, kurā grupā viņi ir (piemēram, vai viņi saņem ārstēšanu vai placebo).
Dubultaklā pētījumā tiek sperts vēl viens solis tālāk, nodrošinot, ka gan dalībnieki, gan pētnieki nezina, kurš ir kurā grupā. Tas var palīdzēt novērst gan apzinātu, gan neapzinātu neobjektivitāti, kas ietekmē rezultātus.
Izmantojiet kontroles grupas
Iekļaujot savā pētījumā kontroles grupu, varat salīdzināt ārstētās grupas rezultātus ar tiem, kas nav pakļauti intervencei. Šis salīdzinājums var palīdzēt jums noteikt, vai rezultāti ir saistīti ar pašu intervenci, vai arī tos ietekmē citi faktori. Kontrolgrupas nodrošina atskaites punktu, kas palīdz mazināt neobjektivitāti, sniedzot skaidrāku priekšstatu par to, kas notiktu bez intervences.
Izmēģinājuma pētījumi
Izmēģinājuma pētījuma veikšana pirms pilna mēroga pētījuma uzsākšanas var palīdzēt jums jau pašā sākumā identificēt iespējamos noskaidrošanas novirzes avotus.
Izmēģinājuma pētījums ir mazāka, izmēģinājuma versija, kas ļauj jums pārbaudīt savas metodes un noskaidrot, vai datu vākšanas procesā nav nepilnību. Tas dod jums iespēju veikt korekcijas, pirms veikt lielāku pētījumu, tādējādi samazinot galīgo rezultātu neobjektivitātes risku.
Pārredzama ziņošana
Lai mazinātu neobjektivitāti, ļoti svarīga ir pārredzamība. Atklāti pastāstiet par datu vākšanas metodēm, paraugu ņemšanas paņēmieniem un jebkādiem iespējamiem pētījuma ierobežojumiem. Skaidri norādot darbības jomu un ierobežojumus, jūs ļaujat citiem kritiski izvērtēt jūsu darbu un saprast, kur varētu būt neobjektivitāte. Šāda atklātība palīdz vairot uzticēšanos un ļauj citiem atkārtot vai papildināt jūsu pētījumu ar precīzākiem datiem.
Tehnoloģiju loma
Tehnoloģijai var būt nozīmīga loma, palīdzot jums identificēt un samazināt noskaidrošanas novirzi. Izmantojot progresīvus rīkus un metodes, varat efektīvāk analizēt datus, pamanīt iespējamos novirzes un labot tās, pirms tās ietekmē secinājumus.
Datu analīzes programmatūra
Viens no spēcīgākajiem instrumentiem neobjektivitātes mazināšanai ir datu analīzes programmatūra. Šīs programmas var ātri apstrādāt lielus datu apjomus, palīdzot jums noteikt modeļus vai neatbilstības, kas varētu liecināt par neobjektivitāti.
Mašīnmācīšanās algoritmi
Mašīnmācīšanās algoritmi var būt ļoti noderīgi, lai atklātu un koriģētu neobjektivitāti datos. Šos algoritmus var apmācīt, lai atpazītu, kad noteiktas grupas ir nepietiekami pārstāvētas vai kad datu punkti ir izkropļoti noteiktā virzienā. Kad algoritms identificē neobjektivitāti, tas var attiecīgi pielāgot datu vākšanas vai analīzes procesu, nodrošinot, ka galīgie rezultāti ir precīzāki.
Automatizēti datu vākšanas rīki
Automatizēti datu vākšanas rīki var palīdzēt samazināt cilvēku kļūdas un neobjektivitāti datu vākšanas procesā. Piemēram, ja veicat tiešsaistes aptauju, varat izmantot programmatūru, kas nejauši atlasa dalībniekus vai automātiski nodrošina, ka izlasē tiek iekļautas dažādas grupas.
Statistiskās korekcijas metodes
Dažos gadījumos var izmantot statistiskās korekcijas metodes, lai koriģētu novirzes pēc tam, kad dati jau ir savākti. Piemēram, pētnieki var izmantot tādus paņēmienus kā svēršana vai imputācija, lai koriģētu nepietiekami pārstāvēto grupu datus. Svēršana ietver to, ka nepietiekami pārstāvēto grupu datiem piešķir lielāku nozīmi, lai līdzsvarotu izlasi.
Reāllaika uzraudzības rīki
Reālā laika uzraudzības rīki ļauj jums sekot līdzi datu vākšanai, kad tā notiek, un ļauj jums pamanīt neobjektivitāti, tiklīdz tā parādās. Piemēram, ja veicat liela mēroga pētījumu, kurā dati tiek vākti vairākus mēnešus, reālā laika uzraudzība var brīdināt, ja dažas grupas ir nepietiekami pārstāvētas vai ja dati sāk novirzīties vienā virzienā.
Lai nodrošinātu jūsu pētījuma uzticamību un precizitāti, ir ļoti svarīgi novērst noskaidrošanas novirzi. Ievērojot tādas praktiskas stratēģijas kā izlases veida paraugu ņemšana, izlases daudzveidības palielināšana un kontroles grupu izmantošana, jūs varat samazināt neobjektivitātes iespējamību datu vākšanā.
Nobeigumā jāsecina, ka, lai nodrošinātu, ka savāktie un analizētie dati ir precīzi un uzticami, ir svarīgi novērst noskaidrošanas neobjektivitāti. Īstenojot tādas stratēģijas kā izlases veida atlase, palielinot izlases daudzveidību, veicot garengriezuma un izmēģinājuma pētījumus un izmantojot kontroles grupas, jūs varat ievērojami samazināt neobjektivitātes iespējamību savā pētījumā.
Kopā šīs metodes palīdz iegūt precīzākus un reprezentatīvākus rezultātus, tādējādi uzlabojot jūsu pētījumu rezultātu kvalitāti un derīgumu.
Saistīts raksts: Kā izvairīties no neobjektivitātes pētniecībā: Kā rīkoties, lai izvairītos no neobjektivitātes?
Zinātniskie skaitļi, grafiskie kopsavilkumi un infografikas jūsu pētījumiem
Vai jūs meklējat zinātnes skaitļus, grafiskus kopsavilkumus un infografikas vienuviet? Lūk, šeit tas ir! Mind the Graph piedāvā vizuālo materiālu kolekciju, kas lieliski noderēs jūsu pētījumiem. Jūs varat izvēlēties kādu no platformā esošajām iepriekš sagatavotajām grafikām un pielāgot to atbilstoši savām vajadzībām. Jūs pat varat saņemt palīdzību no mūsu dizaineriem un izveidot īpašus kopsavilkumus, pamatojoties uz jūsu pētījuma tēmu. Tātad, kas ir gaidīšana? Reģistrējieties Mind the Graph jau tagad un uzveiciet savu pētījumu.
Abonēt mūsu biļetenu
Ekskluzīvs augstas kvalitātes saturs par efektīvu vizuālo
komunikācija zinātnē.
Latvian 
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 
Lithuanian 
Slovak