Como realizar um verdadeiro experimento

Experimentos são vitais para o avanço da ciência. Um tipo importante de experimento é conhecido como o verdadeiro experimento.Um verdadeiro experimento é aquele em que o experimentador trabalhou para controlar todas as variáveis, exceto aquele que está sendo estudado. Para conseguir isso, os verdadeiros experimentos fazem uso de grupos de teste aleatórios. Experimentos verdadeiros são úteis para explorar as relações de causa e efeito, como: é um determinado tratamento eficaz para uma condição médica? Ou, a exposição a uma substância específica causa uma certa doença? No entanto, porque eles ocorrem em circunstâncias controladas, eles nem sempre refletem totalmente o que acontecerá no mundo real.

Passos

Parte 1 de 3:
Projetando o experimento
  1. Imagem intitulada Realize um verdadeiro Experimento Passo 1
1. Formular a pergunta que você gostaria de responder. Enquadre sua pergunta usando a linguagem de causa e efeito. A melhor nutrição causa pontuações de teste mais altas? A aspirina pode causar uma redução nos sintomas da depressão?
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    2. Identifique a variável dependente. Isso é o que você espera mudar através do experimento. Se você está procurando por causa e efeito, em outras palavras, este é o efeito.
  • Por exemplo, se você quiser saber se ouvir música punk faz você dormir menos, a variável dependente será o número de horas dormiu.
  • Uma variável dependente deve ser mensurável.
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    3. Identificar a variável independente. A variável independente é o fator que você acha que causará uma mudança na variável dependente. Pode ser considerado como uma intervenção ou um tratamento.
  • Na sua pergunta de causa e efeito, é o termo que vem antes "causa": melhor nutrição causa pontuações de teste mais altas? Melhor nutrição é a variável independente e as pontuações de teste mais altas são a variável dependente.
  • No exemplo sobre a música punk, ouvir música punk é a variável independente.
  • Imagem intitulada Realizar uma verdadeira Etapa 4
    4. Identificar a população relevante. Você quer estudar os membros de um grupo particular, como uma faculdade ou uma cidade? Você está interessado em todos os adultos diabéticos, ou mulheres pós-menopausais, ou crianças que se mudaram pelo menos duas vezes?
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    5. Selecione assuntos para o estudo da sua população. Se a sua população é pequena (por exemplo, uma escola secundária), você poderá estudar toda a população. Caso contrário, você precisará selecionar uma amostra aleatória.
  • A seleção aleatória garante que seus assuntos tenham um conjunto diversificado de características que reflitam a população em geral. Isso ajuda você a evitar introduzir variáveis ​​não intencionais. Se o nível de educação é significativo para o seu estudo, por exemplo, e sua população inclui pessoas com muito pouca educação, bem como pessoas com pH.D.S, você não quer um grupo de assunto composto apenas de calouros da faculdade.
  • Existem vários métodos de seleção aleatoriamente. Para uma população relativamente pequena, você pode atribuir a cada membro um número e, em seguida, usar um gerador de números aleatórios para selecionar Membros. Para uma população maior, você pode fazer uma amostra sistemática (por exemplo, o segundo nome em cada página de um diretório) e, em seguida, usar o método do número aleatório apenas descrito com esse menor subconjunto.
  • Além disso, grandes populações podem ser aleatoriamente amostradas através de métodos estratificados de amostragem, que dividem a população em homogêneo "estratos" e, em seguida, selecione indivíduos de cada grupo para gerar uma população de amostra aleatória.
  • Selecione um grupo grande o suficiente para produzir dados estatisticamente úteis.O tamanho ideal varia muito dependendo de fatores como o tamanho da população subjacente e o tamanho esperado do efeito. Você pode usar uma calculadora de tamanho de amostra para ajudar na determinação de um tamanho de destino.
    • Parte 2 de 3:
    Executando o experimento
    1. Imagem intitulada Realizar um verdadeiro Experimento Passo 6
    1. Atribuir aleatoriamente assuntos em dois grupos. Um grupo é o grupo experimental, enquanto o outro é o grupo controle. Você deve garantir que qualquer assunto tenha uma chance igual de estar em qualquer grupo.
    • Use um gerador de números aleatórios para atribuir um número a cada assunto. Em seguida, coloque-os nos dois grupos por número. Por exemplo, atribua a metade inferior dos números aleatórios para o grupo controle.
    • O grupo controle não receberá o tratamento ou intervenção. Isso permitirá que você meça o efeito da intervenção.
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    2. Garantir que os sujeitos não saibam qual grupo eles estão em. Se esta condição for cumprida, você está conduzindo o que é frequentemente chamado de estudo "single-blind". Isso ajuda a manter seus dois grupos idênticos em todos os aspectos, exceto a intervenção ou tratamento real, e faz parte do controle para fatores estranhos. Todos os membros do seu estudo, independentemente do grupo, devem acreditar igualmente que estão recebendo a intervenção real ou tratamento.
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    3. Garantir que os experimentadores também não saibam quais assuntos são em que grupo. Se nem os sujeitos nem os experimentadores sabem, durante o experimento, qual grupo é o qual, você está conduzindo um estudo duplo-cego. Esta é outra maneira de remover possíveis variáveis ​​extras que podem afetar seu estudo. Se os experimentadores não saberem qual grupo é o grupo controle, eles não poderão informá-los inconscientemente, por exemplo, administrar o tratamento inerte menos cuidadosamente.


  • Têm pessoas diferentes encarregadas de atribuir assuntos a um grupo, administrar tratamento e avaliar assuntos após o tratamento.
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    4. Conduzir um "pré-teste."Em outras palavras, meça a variável dependente antes que o experimento começa. Isso pode ser descrito como uma medição de "linha de base".
  • Um pré-teste não é uma característica necessária do verdadeiro experimento. No entanto, aumenta a capacidade de sua experiência para demonstrar causa e efeito. A fim de dizer que uma causa B, você quer mostrar que um aconteceu antes de B, o que só pode ser feito através do uso de um pré-teste.
  • Por exemplo, se você estiver conduzindo um experimento sobre como ouvir música punk afeta o sono, você gostaria de reunir dados sobre quanto tempo cada participante normalmente dorme à noite quando eles não ouviram música punk.
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    5. Administrar o tratamento para o grupo experimental. Certifique-se de que a única diferença entre a experiência do grupo experimental e o grupo controle é o próprio tratamento.
  • Em um ensaio clínico, isso geralmente significa que um placebo é administrado ao grupo controle. Um placebo se assemelha ao tratamento real o mais próximo possível, mas é de fato projetado para não ter efeito. Por exemplo, em um estudo sobre o efeito de um medicamento, ambos os grupos chegariam à mesma sala e receberão uma pílula idêntica. A única diferença seria que uma pílula conteria o medicamento, enquanto a outra seria uma "pílula de açúcar inerte."
  • Em outros tipos de experimentos, manter as duas experiências equivalentes levará outras formas. Tome o exemplo do efeito de jogar a trombeta no desempenho acadêmico. Você pode querer oferecer o grupo controle outro tipo de lição ou oportunidade para a socialização, ter certeza de que é realmente o trompete - jogando em específico e não obter uma aula de música em geral que está causando o efeito.
  • Imagem intitulada Realizar uma verdadeira Etapa 11
    6. Administrar um pós-teste. Após o curso do tratamento ou intervenção ser concluído, meça a variável dependente. Se você conduziu um pré-teste, o pós-teste deve espelhar o pré-teste, tanto quanto possível, para que os resultados sejam diretamente comparáveis.
    • Parte 3 de 3:
    Analisando seus resultados
    1. Imagem intitulada Realizar uma verdadeira experiência 13
    1. Calcular estatísticas descritivas. Estas são estatísticas que permitem comunicar seus dados de forma eficaz. Eles fornecem informações sobre as propriedades dos dados que você produziu e permitem que seus leitores entendam coisas importantes sobre isso de um único relance.Quando você diz, por exemplo, que em média pessoas que receberam o remédio melhoraram 1.7 dias mais cedo, você está apresentando estatísticas descritivas.
    • Qual é a tendência central dos dados? A tendência central é medida usando média (média), mediana ou modo. Por exemplo, em um estudo sobre os efeitos da cafeína no sono, você vai querer calcular o número médio de horas dormido por membros dos grupos de controle e experimental.
    • Qual é a distribuição dos dados? Mais uma vez, existem muitas maneiras diferentes de medir como os dados são distribuídos, incluindo intervalo, variância e desvio padrão.
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    2. Compare os resultados pós-teste produzidos pelos grupos experimentais e de controle. Além disso, se disponível, compare os resultados pré-teste e pós-teste. Para fazer isso, você precisará realizar uma análise estatística de seus dados. Enquanto este é um assunto amplo, você pode fazer um bom começo calculando estatísticas descritivas básicas e Executando um teste t para avaliar se as diferenças observadas são significativas.
  • Imagem intitulada Realizar uma verdadeira experimento Passo 14
    3. Teste sua hipótese. Testes de significância permitirão que você estime como é provável que seus resultados fossem produzidos por acaso em vez de um efeito experimental genuíno. Determina se há uma diferença estatisticamente significante entre os resultados para os grupos de controle e experimental.
  • Um teste t é um teste comum de significância. Um teste t compara a diferença entre os meios de dois conjuntos de dados em relação à variação dentro dos dados. Você pode calcular um teste t à mão ou usando software estatístico, como o Microsoft Excel.
  • Realizar uma verdadeira Etapa 15
    4. Avalie seu experimento. Quais limites estavam em sua capacidade de controlar possíveis fatores estranhos? Até que ponto o seu grupo de assunto refletiu a população maior que você esperava estudar? Quais hipóteses alternativas poderiam ser sustentadas com base em seus dados? Ao apresentar seus resultados, considere as limitações honestamente e use-as para sugerir mais linhas de pesquisa.

    • Vídeo

    Ao usar este serviço, algumas informações podem ser compartilhadas com o YouTube.

    Pontas

    Combinar experimentos verdadeiros com outros tipos de experimentos, a fim de obter uma imagem mais completa. Estudos observacionais fornecerão informações sobre como um determinado tratamento, por exemplo, funciona na vida real.
  • Experimentos verdadeiros são frequentemente conduzidos em um laboratório. Mas eles não precisam ser, desde que o controle seja imposto por possíveis fatores estranhos.

    • Avisos

    Certifique-se de levar a ética em consideração ao conduzir este tipo de estudo.Nunca administre qualquer coisa que possa ser prejudicial para um assunto.Sempre pare o estudo se ocorrerem efeitos adversos.Nunca reter tratamentos sabendo que melhorarão a saúde de um sujeito. Siga as diretrizes da sua escola, universidade, laboratório ou empresa para lidar com assuntos humanos ou animais.
  • Esteja ciente de como o desenho de pesquisa afeta os resultados. Viés em como você seleciona assuntos ou como você controla o ambiente do experimento pode introduzir efeitos ocultos em seus resultados.
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