Les chercheurs interprètent les données recueillies au cours des études et utilisent leurs interprétations pour tirer des conclusions. Il est important que les études soient menées selon les directives scientifiques; si les études ne sont pas effectuées correctement, les données recueillies seront inexactes et conduire à des conclusions erronées. Une indication importante est que la taille de l'échantillon doit être suffisamment grande. Si la taille de l'échantillon est trop petit, il est difficile de dire si un résultat particulier a eu lieu en raison d'une coïncidence plutôt qu'à cause de ce que les scientifiques ont fait.
Comment les études de travail
Dans la plupart des études, les scientifiques manipulent une variable, ou changement de condition, afin d'essayer de répondre à une question. Ils divisent les personnes impliquées dans l'étude en deux groupes. Un groupe est appelé le groupe témoin, et l'autre groupe est appelé le groupe expérimental. Les gens sont assignés au hasard à chaque groupe de sorte qu'il n'y a aucune chance que les préjugés des scientifiques influencent les résultats. Le nombre de personnes impliquées dans l'étude est connue comme la taille de l'échantillon.
Comment les résultats sont interprétés
Après une étude terminée, les scientifiques énumèrent tous les résultats sans identifier les gens ont réagi de façon particulière. Parfois, les scientifiques ne seront pas étiqueter dont les résultats est venue du groupe témoin. Ces garanties sont prises pour que les scientifiques vont regarder honnêtement les résultats et ne seront pas influencés par leurs propres idées. Une fois les données compilées, les scientifiques effectuent des calculs statistiques pour déterminer la probabilité des résultats particuliers sont.
Taille et résultats Sample
Si la taille de l'échantillon est faible, les résultats sont très différents de la façon dont ils regardent si la taille de l'échantillon est grande. Par exemple, les scientifiques supposent étudier comment jouer à des jeux vidéo après l'école affecte les notes des élèves de septième sur leurs devoirs. Si seulement 10 étudiants sont impliqués dans l'étude, presque tout le monde dans chaque groupe peut avoir les mêmes qualités. Si 1.000 étudiants sont impliqués dans l'étude, la répartition des notes pourrait être plus diversifiée.
Signification statistique
Les scientifiques déterminent si oui ou non les résultats d'une étude sont significatifs en effectuant un calcul connu sous le nom de signification statistique. La signification statistique fait référence à la probabilité que les résultats a eu lieu par hasard. Cette probabilité doit être inférieure à 0,05 pour que les résultats soient statistiquement significatifs.
Lorsque vous travaillez avec de petits échantillons, la probabilité d'un résultat de la chance monte. Par exemple, si les cinq étudiants qui ont joué à des jeux vidéo après l'école chaque jour marqué inférieure à leurs devoirs que les cinq qui n'a pas, ce résultat ne soit pas statistiquement significative. Si les étudiants 670 sur 1000 scores plus faibles sur le même devoirs dans les mêmes conditions, il est beaucoup moins susceptible d'être dû au hasard.
Facteurs confondants
Pour que les données doivent être interprétées avec précision, les scientifiques doivent concevoir des études avec soin afin que la seule variable qui change est celui étudié. Si plus d'une variable pourrait contribuer à un résultat particulier, il devient difficile de dire ce que la raison en est le résultat. les variables supplémentaires sont appelés facteurs de confusion.
Lorsque la taille de l'échantillon est faible, la probabilité d'accident de plus en plus des facteurs de confusion monte. Cela est dû au fait que les grands groupes de personnes sont susceptibles d'être plus diversifié que les petits groupes. Par exemple, dans une étude de 10 étudiants, la plupart des élèves sont susceptibles de prendre une classe avec le même enseignant, ont des niveaux d'intérêt similaires dans la classe ou ont la même compréhension de base de l'objet. Ces facteurs confondants pourraient causer aux élèves d'obtenir certaines qualités sur un test, peu importe si oui ou non ils jouent à des jeux vidéo après l'école.