Въведение в планиране на експериментално проучване

Да кажем, че съм компания за лекарства и измисля лекарство, което смятам, че ще помага на хора с диабет, и по-точно очаквам, че ще помага да се намалят А1с нивата на хемоглобин. Ако не знаеш какво е хемоглобин А1с – имаме видео за това в Кан Академия, но общата идея е, че ако имаш висока кръвна захар за около тримесечен период от време, мога да кажа висока средна кръвна захар, ще имаш високо ниво на А1с хемоглобин, и ако имаш ниска средна кръвна захар за период около три месеца, ще имаш по-нисък хемоглобин А1с. Ако пиенето на хапчета изглежда намалява А1с нивата на хората повече, отколкото просто по случайност или поради други променливи, тогава това означава, че новото ти хапче може да е ефективно за контролиране на диабет. В тази ситуация, при която провеждаме експеримент, за да тестваме това, бихме казали, че това дали взимаш хапчето, или не, е обяснителна (независима) променлива. Обяснителна променлива е това, което засяга нещото, за което се надяваш да има някаква промяна, в този случай – А1с нивата са твоят индикатор за това дали то помага за контролиране на кръвната захар,, наричаме това променлива на "отговора". Това тук е променливата на "отговора". Как ще проведем експеримента? Да кажем, че имаме група от хора, да кажем, че са ни дали група от 100 души, които трябва да контролират диабета си. Тук има 100 души, които трябва да контролират диабета си, и си казваме: "Нека вземем половината от тази група и да ги сложим в групата с лечение, и да сложим другата половина в контролната група, за да видим дали групата с лечение, която получава хапчето, ще получи подобрение в нивата на А1с по начин, които не изглежда случаен." Нека направим това. Ще имаме контролна група, това е моята контролна група и това е групата с лечението. Можеш да си кажеш: "Трябва само да дадем на тези хора, на групата с лечение, хапчето и после няма да даваме хапчето на контролната група." Но това може да има психологически аспект, може би ползата на хапчето е просто, че хората чувстват, че получават нещо, което ще контролира диабета, може би това психологически ще повлияе на кръвната им захар по някакъв начин. И това е възможно, може те да започнат да живеят по-здравословно, или да живеят по-нездравословно, понеже знаят, че имат хапче, което ще контролира диабета и кръвната захар, така че могат да ядат повече сладко, а хапчето ще ги контролира. За да избегнеш това някой да си каже, че взима лекарство и може да се държи по различен начин или дори това психологически да засегне тялото му по даден начин, искаме да дадем хапче и на двете групи и то по начин, който нито една от групите да не знае какво хапче получава. Искаме да дадем на тази група плацебо, а тази група ще получи хапчето, но тези хапчета трябва да изглеждат еднакви и хората не трябва да знаят в коя група са. Това е сляп експеримент. Може да чуеш и за двойно слепи експерименти. Това ще е случаят, при който хората не само не знаят в коя група са, но дори лекарят или човекът, който води експеримента, не знае какво дава, не знае дали дава плацебо, или реално лекарство на групата. Да кажем, че искаме да направим това. Можем да направим двойно сляп експеримент, така че дори човекът, който дава хапчето, няма да знае кое хапче дава. Може би ще се запиташ: "Защо е важно това?" Ако лекарят или човекът, който се грижи или взаимодейства с пациента, знае, те могат неволно да подскаже някак си на пациента, може да не подчертава толкова силно важността да се взима хапчето, ако то е плацебо може случайно да издадат някаква информация.e За да се избегне нещо такова, можеш да направиш двойно сляп, а някои хора дори говорят за тройно сляп експеримент, при който дори хората, които анализират данните, не знаят коя група е била контролната група и коя група е била групата с лечение. Отново, това е друг начин да се избегне пристрастност. Сега донякъде го разбрахме – ще имаме контролна група и група с лечение, ще използваме А1с като променлива на "отговора", така че ще искаме да измерим А1с нивата на хората, нивата на техния А1с хемоглобин, преди да получат плацебото или лекарството и след три месеца ще измерим тяхното ниво на А1с. Следващият въпрос е как разпределяш тези 100 души в тези две групи. Може би ще кажеш, че искаш да го направиш случайно и ще вземеш правилно решение, понеже, ако не го направиш случайно, ако поставиш всички мъже тук и всички жени тук, тогава полът може да обясни ефекта, или различното поведение на мъжете и на жените може да обясни разликите или липсата на разлики, които ще видиш в нивата на А1с, ако имаш много хора на еднаква възраст или от една част на страната, или с един вид хранителни навици... Не искаш да правиш това и за да избегнеш дисбаланс на някои от тези скрити променливи, искаш да направиш случайна извадка,като сме правили много видеа за начините за създаване на случайна извадка, така че ще направиш случайна извадка и ще разделиш хората на две групи. Много прост начин да направиш това е, че можеш да дадеш на всеки номер от едно до 100, да използваш генератор на случайни числа, за да направиш това, и после избираш 50 номера за контролната група или 50 номера за групата с лечение, а всички останали отива в другата група. Когато правиш случайна извадка, възможно е случайно да се получи ситуация, при която има някаква вероятност да имаш непропорционално повече мъже в едната група или повече жени в другата група, и, за да избегнеш това, можеш да направиш вариант на стратифицирана извадка, за което сме говорили в други видеа, при което можеш да направиш блок-дизайн за случайното разпределение, при което разделяш мъжете от жените и това може да е 50-50 или може да имаш 60 жени и 40 мъже и после си казваш: "Нека случайно да вземем 30 от тези жени и да ги сложим в контролната група и 30 от жените да сложим в групата с лечение, а после нека сложим случайно 20 от мъжете в контролната група и 20 от мъжете в групата с лечение." По този начин полът на хората е по-малко вероятно да доведе до изкривяване на това, което се случва, като това се нарича блок-дизайн и е вариант на стратифицирана извадка. Може да има и други скрити променливи, за които можеш да се увериш, че няма да се появят случайно, а има и други начини за случайно разпределяне. След като направиш това, гледаш каква е била промяната в А1с. Ако видиш, че няма разлика в нивата на А1с между тези две групи, си казваш, че има голяма вероятност хапчето да не прави нищо и, отново, всичко това е въпрос на вероятности, има някакъв шанс просто да нямаш късмет и това може да е много малък шанс, ето защо искаш да направиш експеримент с голям брой хора и, докато продължаваме напред с разбирането си за статистика, ще разберем по-добре при какви прагови нива смятаме, че вероятността е достатъчно висока или ниска, за да бъдат добри наблюденията ни. Но ако видиш подобрение, трябва да помислиш дали то се е случило по случайни причини или е много невероятно то да се е случило поради случайни причини и, ако е много малко вероятно да се е случило поради случайни причини, тогава можеш да се чувстваш уверено и другите хора, когато публикуваш резултатите, могат да са уверени в лекарството ти. Дори и тогава работата не е приключена. Никой няма да каже, че е 100% сигурен, че лекарството ти е добро, все още може да има някои скрити променливи, които нашият експеримент не е отчел правилно. Дори и когато направихме този блок-дизайн, може случайно да сме получили непропорционално по-стари хора в едната или другата група, или хора от една част на страната в едната или другата група, така че винаги има за какво да мислиш и най-важното нещо, за което да мислиш, дори ако направиш това толкова добре, колкото можеш, все пак някаква случайна причина може да ти е дала фалшив положителен резултат, и да получиш добри резултати, въпреки че това е било случайно, или фалшив отрицателен, когато получаваш лоши резултати, въпреки че това е било случайно. Затова една много важна идея при експериментите и в науката като цяло, е че трябва добре да документираш експеримента и хората трябва да могат да повторят този експеримент и, да се надяваме, да получат подобни резултати. Въпросът не е само в резултатите, а и в дизайна на експеримента, той трябва да е експеримент, който други хора могат и трябва да могат да повторят, за да гарантират, че резултатите ти са наистина верни, а не просто случайни или просто поради някакво лошо провеждане на експеримента.