科学的方法の語彙用語

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科学実験には以下が含まれます 変数 、コントロール、 仮説 、および混乱を招く可能性のあるその他の概念や用語が多数含まれています。

科学用語集

ここに重要な科学の用語集があります 実験 用語と定義:

中心極限定理：十分な大きさのサンプルを使用すると、サンプルの平均が正規分布することを示します。を適用するには、正規分布の標本平均が必要です。 t- したがって、実験データの統計分析を実行する予定がある場合は、十分に大きなサンプルを用意することが重要です。 結論：仮説を受け入れるか棄却するかの決定。 対照群：実験的治療を受けないように無作為に割り当てられた被験者。 制御変数:実験中に変化しない変数。としても知られています 定変数。 データ (単数: 与えられた) : 実験で得られた事実、数値、または値。 従属変数：独立変数に応答する変数。従属変数は、実験で測定される変数です。としても知られています 従属メジャー また 応答変数。 ダブルブラインド :研究者も被験者も、被験者が治療を受けているかプラセボを受けているかを知らない場合。 「ブラインド」は偏った結果を減らすのに役立ちます。 空のコントロール グループ:プラセボを含む、治療を受けない対照群の一種。 実験グループ:実験的治療を受けるように無作為に割り当てられた被験者。 外部変数:実験に影響を与える可能性があるが、説明も測定もされていない、または制御できない余分な変数 (独立変数、従属変数、または制御変数ではない)。例としては、実験の時点で重要ではないと考える要素が含まれる場合があります。たとえば、反応に使用するガラス器具のメーカーや、紙飛行機を作るために使用される紙の色などです。 仮説：独立変数が従属変数に影響を与えるかどうかの予測、または影響の性質の予測。 独立また 独立して： ある要因が別の要因に影響を及ぼさない場合。たとえば、ある研究参加者の行動が別の参加者の行動に影響を与えるべきではありません。彼らは独立して決定を下します。意味のある統計分析には、独立性が重要です。 独立したランダム割り当て:被験者を治療群にするか対照群にするかを無作為に選択します。 独立変数 :研究者によって操作または変更される変数。 独立変数レベル:独立変数をある値から別の値に変更する (例えば、異なる薬物投与量、異なる時間)。異なる値は「レベル」と呼ばれます。 推論統計:母集団からの代表的なサンプルに基づいて母集団の特性を推測するために適用される統計 (数学)。 内部妥当性:独立変数が効果を生み出すかどうかを実験で正確に判断できる場合。 平均：平均 計算された すべてのスコアを加算してから、スコアの数で割ります。 帰無仮説 :治療が被験者に影響を及ぼさないことを予測する「差なし」または「効果なし」仮説。帰無仮説は、他の形式の仮説よりも統計分析で評価しやすいため便利です。 Null 結果 (重要でない結果):帰無仮説を反証しない結果。帰無結果は帰無仮説を証明しません。これは、結果が検出力の欠如から生じた可能性があるためです。一部の null 結果はタイプ 2 エラーです。 p<0.05:偶然だけで実験的治療の効果を説明できる頻度の指標。価値 p <0.05 means that five times out of a hundred, you could expect this difference between the two groups purely by chance. Since the possibility of the effect occurring by chance is so small, the researcher may conclude the experimental treatment did indeed have an effect. Other p、 または確率、値が可能です。 0.05 または 5% の制限は、統計的有意性の一般的なベンチマークです。 プラセボ (プラセボ治療):暗示の力以外には効果がないはずの偽の治療。例: 薬物試験では、試験患者に、薬物を含む錠剤またはプラセボ (薬物 (錠剤、注射、液体) に似ていますが、有効成分は含まれていません) が与えられます。 人口：研究者が研究しているグループ全体。研究者が母集団からデータを収集できない場合は、母集団から採取した大規模な無作為サンプルを調査して、母集団がどのように反応するかを推定できます。 力：違いを観察したり、タイプ 2 のエラーを回避したりする能力。
• ランダム またはランダム性 : パターンや方法に従わずに選択または実行されること。意図しない偏見を避けるために、研究者は乱数発生器やコイン投げを使用して選択を行うことがよくあります。
結果：実験データの説明または解釈。 簡単な実験: 因果関係があるかどうかを評価したり、予測をテストしたりするために設計された基本的な実験。基本的な単純な実験では、被験者が 1 人しかいない場合があります。 制御実験 、少なくとも 2 つのグループがあります。 シングルブラインド:実験者または被験者のいずれかが、被験者が治療を受けているかプラセボを受けているかを認識していない場合。研究者を盲目にすることは、結果を分析する際のバイアスを防ぐのに役立ちます。被験者を盲目にすると、参加者が偏った反応をするのを防ぎます。 統計的有意性：統計的検定の適用に基づく、関係がおそらく純粋な偶然によるものではないという観察。確率が記載されています (例: p <0.05) and the results are said to be 統計学的に重要な。 T検定:仮説を検証するために実験データに適用される一般的な統計データ分析。の t -test は、グループ平均の差と差の標準誤差との比率を計算します。これは、グループ平均が純粋に偶然に異なる可能性の尺度です。経験則では、差の標準誤差よりも 3 倍大きい値の間の差が観察された場合、結果は統計的に有意であるということですが、有意性に必要な比率を tテーブル . タイプ I エラー (タイプ 1 エラー):帰無仮説を棄却したときに発生しますが、実際には真でした。実行する場合 t -テストと設定 p <0.05, there is less than a 5% chance you could make a Type I error by rejecting the hypothesis based on random fluctuations in the data. タイプ II エラー (タイプ 2 エラー):帰無仮説を受け入れたが、実際には間違っていた場合に発生します。実験条件には効果がありましたが、研究者はそれが統計的に有意であることを発見できませんでした。