Comment mener une vraie expérience

Les expériences sont essentielles à l`avancement de la science. Un type d`expérience important est connu comme la vraie expérience.Une vraie expérience est une expérience dans laquelle l`expérimentateur a travaillé pour contrôler toutes les variables, à l`exception de celle qui est étudiée. Afin d`accomplir cela, de vraies expériences utilisent des groupes de test aléatoires. De véritables expériences sont utiles pour explorer les relations de cause et d`effet tels que: est un traitement particulier efficace pour une condition médicale? Ou, l`exposition à une substance particulière provoque-t-elle une certaine maladie?? Cependant, parce qu`ils ont lieu dans des circonstances contrôlées, ils ne reflètent pas toujours complètement ce qui se passera dans le monde réel.

Pas

Partie 1 de 3:
Concevoir l`expérience
  1. Image intitulée Conduite une vraie expérience étape 1
1. Formuler la question que vous souhaitez répondre. Encadrer votre question en utilisant la langue de cause et effet. Une meilleure nutrition provoque-t-elle des scores de test plus élevés?? L`aspirine peut-elle entraîner une réduction des symptômes de la dépression?
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    2. Identifier la variable dépendante. C`est ce que vous espérez changer à travers l`expérience. Si vous recherchez une cause et un effet, en d`autres termes, c`est l`effet.
  • Par exemple, si vous voulez savoir si l`écoute de la musique punk vous fait dormir moins, la variable dépendante sera le nombre d`heures dormi.
  • Une variable dépendante doit être mesurable.
  • Image intitulée Conduire une vraie expérience étape 3
    3. Identifier la variable indépendante. La variable indépendante est le facteur que vous pensez provoquer une modification de la variable dépendante. On peut penser comme une intervention ou un traitement.
  • Dans votre question de cause-et-effet, c`est le terme qui vient avant "cause": Une meilleure nutrition provoque-t-elle des scores de test plus élevés?? Une meilleure nutrition est la variable indépendante et les scores de test supérieurs sont la variable dépendante.
  • Dans l`exemple de la musique punk, l`écoute de la musique punk est la variable indépendante.
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    4. Identifier la population pertinente. Voulez-vous étudier les membres d`un groupe particulier, tel qu`un collège ou une ville? Êtes-vous intéressé par tous les adultes diabétiques ou les femmes post-ménopausées ou les enfants qui ont bougé au moins deux fois?
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    5. Sélectionnez des sujets pour l`étude de votre population. Si votre population est petite (par exemple, une école secondaire), vous pourrez peut-être étudier l`ensemble de la population. Sinon, vous devrez sélectionner un échantillon aléatoire.
  • La sélection aléatoire garantit que vos sujets ont un ensemble diversifié de caractéristiques qui reflètent la population en général. Cela vous aide à éviter d`introduire des variables non voulues. Si le niveau de l`éducation est important pour votre étude, par exemple, et votre population inclut des personnes très peu d`éducation ainsi que des personnes atteintes de pH.ré.s, vous ne voulez pas d`un groupe de sujets composé uniquement de nouveaux étudiants de première année.
  • Il existe plusieurs méthodes de sélection de sujets de sélection au hasard. Pour une population relativement petite, vous pouvez affecter chaque membre un numéro, puis utiliser un générateur de nombres aléatoires pour sélectionner des membres. Pour une population plus grande, vous pouvez utiliser un échantillon systématique (par exemple, le deuxième nom de chaque page d`un répertoire), puis utiliser la méthode de numéro aléatoire vient de décrire avec ce sous-ensemble plus petit.
  • De plus, de grandes populations peuvent être échantillonnées de manière aléatoire grâce à des méthodes d`échantillonnage stratifiées, qui divisent la population en homogène "couches" puis sélectionner des personnes de chaque groupe à générer une population d`échantillons aléatoires.
  • Sélectionnez un groupe assez grand pour produire des données statistiquement utiles.La taille idéale variera considérablement en fonction des facteurs tels que la taille de la population sous-jacente et de la taille attendue de l`effet. Vous pouvez utiliser une calculatrice de taille d`échantillon pour faciliter la détermination d`une taille de la cible.
    • Partie 2 de 3:
    Courir l`expérience
    1. Image intitulée Conduite une vraie expérience étape 6
    1. Attribuer des sujets au hasard en deux groupes. Un groupe est le groupe expérimental, tandis que l`autre est le groupe témoin. Vous devez garantir que tout sujet donné a une chance égale d`être dans l`un ou l`autre groupe.
    • Utilisez un générateur de nombres aléatoires pour attribuer un numéro à chaque sujet. Puis placez-les dans les deux groupes par numéro. Par exemple, attribuez la moitié inférieure des nombres aléatoires au groupe témoin.
    • Le groupe de contrôle ne sera pas donné le traitement ou l`intervention. Cela vous permettra de mesurer l`effet de l`intervention.
  • Image intitulée Conduire une vraie expérience étape 7
    2. S`assurer que les sujets ne savent pas quel groupe ils sont dans. Si cette condition est remplie, vous conduisez ce qu`on appelle souvent une étude «à monocommune». Cela aide à garder vos deux groupes identiques à tous égards, à l`exception de l`intervention ou du traitement réel, et fait partie du contrôle des facteurs étrangers. Tous les membres de votre étude, quel que soit le groupe, devraient croire à la fois qu`ils reçoivent l`intervention ou le traitement réel.
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    3. Assurez-vous que les expérimentateurs ne savent pas non plus quels sujets dans quel groupe. Si ni les sujets ni les expérimentateurs ne le savent, lors de l`expérience, quel groupe est lequel vous conduisez une étude à double insu. C`est une autre façon de supprimer des variables supplémentaires possibles pouvant affecter votre étude. Si les expérimentateurs ne savent pas quel groupe est le groupe témoin, ils ne seront pas en mesure de les informer inconsciemment par l`administration du traitement inerte moins soigneusement.
  • Avoir des personnes différentes responsables de l`attribution de sujets à un groupe, d`administrer un traitement et d`évaluer des sujets après traitement.
  • Image intitulée Conduire une vraie expérience étape 9
    4. Mener un "pré-test.«En d`autres termes, mesurez la variable dépendante avant que l`expérience commence. Cela peut être décrit comme une mesure "de base".
  • Un prétest n`est pas une caractéristique requise de la vraie expérience. Cependant, il augmente la capacité de votre expérience de démontrer la cause et l`effet. Afin de dire qu`une cause B, vous voulez montrer que cela s`est passé avant B, ce qui ne peut être fait que par l`utilisation d`un prétest.
  • Par exemple, si vous effectuez une expérience sur la manière dont l`écoute de la musique punk affecte le sommeil, vous voudriez rassembler des données sur la durée de vie de chaque participant dormant la nuit quand ils n`ont pas écouté de musique punk.
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    5. Administrer le traitement au groupe expérimental. Assurez-vous que la seule différence entre l`expérience du groupe expérimental et le groupe témoin est le traitement lui-même.
  • Dans un essai clinique, cela signifie souvent qu`un placebo est administré au groupe témoin. Un placebo ressemble au vrai traitement aussi étroit que possible, mais est en fait conçu pour avoir aucun effet. Par exemple, dans une étude sur l`effet d`un médicament, les deux groupes entreraient dans la même pièce et recevoir une pilule identique. La seule différence serait qu`une seule pilule contiendrait le médicament, tandis que l`autre serait une "pilule à sucre inerte"."
  • Dans d`autres types d`expériences, garder les deux expériences équivalentes prendront d`autres formes. Prenons l`exemple de l`effet de la lecture de la trompette sur la performance académique. Vous voudrez peut-être offrir au groupe témoin d`un autre type de leçon ou d`opportunité de socialisation, d`être sûr que c`est vraiment la trompette de manière spécifique et ne pas obtenir une leçon de musique en général qui cause l`effet.
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    6. Administrer un post-test. Après le traitement ou l`intervention est terminé, mesurez la variable dépendante. Si vous avez effectué un pré-test, le post-test doit refléter le pré-test autant que possible, de sorte que les résultats sont directement comparables.
    • Partie 3 sur 3:
    Analyser vos résultats
    1. Image intitulée Conduite d`une vraie expérience étape 13
    1. Calculer les statistiques descriptives. Ce sont des statistiques qui vous permettent de communiquer efficacement vos données. Ils fournissent des informations sur les propriétés des données que vous avez produites et permettent à vos lecteurs de comprendre les choses importantes à ce sujet d`un seul coup d`œil.Lorsque vous dites, par exemple, que des personnes en moyenne qui ont reçu le médicament ont été améliorées 1.7 jours plus tôt, vous présentez des statistiques descriptives.
    • Quelle est la tendance centrale des données? La tendance centrale est mesurée à l`aide de moyenne (moyenne), médiane ou en mode. Par exemple, dans une étude sur les effets de la caféine le sommeil, vous voudrez calculer le nombre moyen d`heures dormi par les membres du contrôle et des groupes expérimentaux.
    • Quelle est la distribution des données? Encore une fois, il existe de nombreuses façons différentes de mesurer comment les données sont distribuées, y compris la plage, la variance et l`écart type.
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    2. Comparez les résultats post-test produits par les groupes expérimentaux et de contrôle. De plus, si disponible, comparez les résultats de pré-test et de post-test. Pour ce faire, vous devrez effectuer une analyse statistique de vos données. Bien que ce soit un large sujet, vous pouvez faire un bon départ en calculant les statistiques descriptives de base et par exécuter un test T Évaluer si les différences observées sont significatives.
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    3. Testez votre hypothèse. Les tests de signification vous permettront d`estimer à quel point il est probable que vos résultats ont été produits par hasard plutôt qu`un véritable effet expérimental. Il détermine s`il existe une différence statistiquement significative entre les résultats du contrôle et des groupes expérimentaux.
  • Un test T est un test de signification commun. Un test T compare la différence entre les moyens de deux ensembles de données par rapport à la variation dans les données. Vous pouvez calculer un test T à la main ou à l`aide d`un logiciel statistique tel que Microsoft Excel.
  • Image intitulée Conduite une vraie expérience étape 15
    4. Évaluez votre expérience. Quelles limites étaient là sur votre capacité à contrôler les facteurs étrangers possibles? Dans quelle mesure votre groupe de sujet reflète-t-il la population plus large que vous espérez étudier? Quelles hypothèses alternatives pourraient être maintenues sur la base de vos données? Lors de la présentation de vos résultats, envisagez des limites honnêtes et utilisez-les pour suggérer de nouvelles lignes de recherche.

    • Vidéo

    En utilisant ce service, certaines informations peuvent être partagées avec YouTube.

    Conseils

    Combinez de vraies expériences avec d`autres types d`expériences afin de gagner une image plus complète. Les études d`observation fourniront des informations sur la manière dont un traitement donné, par exemple, fonctionne dans la vie réelle.
  • Les véritables expériences sont souvent menées dans un laboratoire. Mais ils ne doivent pas être, tant que le contrôle est imposé sur d`éventuels facteurs étrangers.

    • Mises en garde

    Assurez-vous de prendre en compte l`éthique lorsque vous effectuez ce type d`étude.Ne jamais administrer quelque chose qui peut être nocif pour un sujet.Toujours arrêter l`étude si des effets indésirables se produisent.Ne jamais retenir les traitements sachant qu`ils amélioreront la santé d`un sujet. Suivez les directives de votre école, de votre université, de votre laboratoire ou de votre entreprise en manipulation de matières humaines ou animales.
  • Sachez comment la conception de la recherche affecte les résultats. Biais dans la façon dont vous sélectionnez des sujets ou comment vous contrôlez l`environnement de l`expérience peut introduire des effets cachés sur vos résultats.
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