ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸੰਬੰਧੀ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਕਸਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਬਦਲਣਹਾਰ ਵਿਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਾਰਨ ਦੂਜੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿਚ ਬਦਲਾਅ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ -ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ. ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਨਤਾ ਨੂੰ ਵੇਖਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ, ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਦੋ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕੰਟਰੋਲ ਸਮੂਹ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਜਾ ਸਮੂਹ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸਮੂਹ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਕਿ ਇਲਾਜ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ.
ਇਕ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਤੱਤ
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸਖਤ ਪ੍ਰਮੁਖ ਤੱਤਾਂ ਤੋਂ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
- ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਇਹ ਇੱਕ ਬਿਆਨ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਲਾਜ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਕਾਰਨ-ਅਤੇ-ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਬਿਆਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵੱਲੋਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: "ਮੈਡੀਸਨ ਏ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਰੋਗ ਬੀ ਦੇ ਲੱਛਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਆਵੇਗੀ".
- Null hypothesis ਇਹ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗੀ ਇਲਾਜ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤੀਭਾਗੀਆਂ ਜਾਂ ਨਿਰਭਰ ਗੁਣਾਂ ਤੇ ਕੋਈ ਅਸਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ. ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਲਾਜ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਕੋਈ ਅਸਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਇਲਾਜ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਖੋਜਕਾਰ ਵਰਤਮਾਨ ਤਜਰਬੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹਨ.
- ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਲਾਜ ਵੇਰੀਏਬਲ ਜੋ experimenter ਦੁਆਰਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਨਿਰਭਰ ਗੁਣਵੱਤਾ . ਇਹ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ.
- ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਲਾਜ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ. ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਮਾਪਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਸਮੂਹ ਵਿਚਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਇਹ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਇਲਾਜ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ
- ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸਮੂਹ ਅਿਧਐਨ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਇਹ ਸਮੂਹ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਾਲ ਚੁਣੇ ਗਏ ਿਵਿਸ਼ਆਂ ਦੀ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ ਿਜਹੜੇ ਇਲਾਜ ਕਰਵਾ ਰਹੇ ਇਲਾਜ ਪਾਪਤ ਕਰਨਗੇ.
ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਤਦ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੂਟਨੀਤਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ. ਗਲਤੀ ਦੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੌਜੂਦ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਦੋ ਪਰਿਵਰਤਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੇ 100 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋਣਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੇਡ 'ਤੇ ਅਣਪਛਾਤੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ.
ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸੰਭਾਵਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਰਿਸ਼ਤਾ ਹੈ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਇਕ ਸ਼ਾਖਾ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਆਬਾਦੀ ਦੇ ਨੁਮਾਇੰਦੇ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਉਪਾਅ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੇ ਬਾਰੇ ਵਿੱਚ ਡਰਾਇੰਗ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.
ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਕਿ ਕੀ ਇਲਾਜ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ ਹੈ. ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵੇਅਬਿਲਿਟੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੌਜੂਦ ਹਨ.
ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਹੱਤਤਾ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
p <0.05
.05 ਤੋਂ ਘੱਟ ਦੇ ਇੱਕ p- ਮੁੱਲ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੰਜ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੋਵੇਗੀ.
ਅੰਕੜੇ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੇ ਕਈ ਵੱਖ ਵੱਖ ਢੰਗ ਹਨ. ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇਹ ਤਜਰਬੇ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਖੋਜ ਡਿਜਾਈਨ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.