Въведение в планиране на експериментално проучване

Това, което ще направим във видеото, е да поговорим малко за експериментите в науката. Експериментите са сърцето на целия научен прогрес. Ако помислиш за нека кажем, че това представляват основните знания и хората по света имат предчувствия и дълго време хората са си казвали, хей, имам усещане, че това нещо е добро за теб, или, че онова нещо е добро за теб, но не са имали никакъв начин да измерят своята увереност. Не са имали начин да го докажат и точно защото не е имало начин да го докажат, е било трудно за хората да натрупват знания. Но с научния метод и експерименти хората вече можели да кажат, че ако имат хипотеза и могат да проведат добре направени експерименти, то те ще са уверени във верността на получените резултати. Техните последователи биха казали, че, щом е толкова сигурно, че нещо е вярно, те биха могли да направят експеримент, за да проверят неговата вярност. Хей, това наистина е вярно и тогава ще могат да надграждат и ще имаме научен прогрес, който ще може да се натрупва стотици години и е много важно експериментите да са добре организирани, защото в бъдеще, и това се случва доста често, можем да осъзнаем, че всъщност е имало малко предположения, които не са били съвсем точни и са ни довели до това да направим съществени грешки в заключенията. Така че нашето заключение не е било много правилно тук и тогава ще трябва да започнем отначало от това място, за да сме сигурни, че наистина имаме прогрес. Основният въпрос е как организираме добре разработени експерименти и това е цяла сфера от науката, но целта на видеото е да ни даде първоначална представа за това. Нека да започнем с хипотеза. Нека кажем, че имаш хипотеза, че някакво хапче, което е направено от венчелистчетата на някое цвете, това хапче е ето тук, то подобрява скоростта на бягане. То подобрява скоростта на бягането, ако някой го приема. И така, важното нещо, за която и да е хипотеза, е да може да бъде тествана. Трябва да решиш как да провериш тази хипотеза. Какво можеш да направиш и как ще тестваш хипотезата си? Първо можеш да си кажеш: "Да дам хапчето на няколко лекоатлети и да засека времената им на 100-метрова дистанция преди приема на веществото и след това." И може да си кажеш: "Хей, може би, ако техните времена се подобрят след хапчето, вероятно хипотезата е правилна." Спри видеото и виж дали се чувстваш уверен/а относно това изпитание, този експеримент. Има някои проблеми с този експеримент. Как ще избереш бегачите и, ако им дадеш таблетката и тяхната скорост се подобри, дали наистина се е подобрила заради таблетката или заради нещо друго, което те правят? Може би имат нови обувки или тяхната диета е станала по-добра по някакъв начин, или може би просто има психологическо подобрение. Това е често наричано плацебо ефект. Ако хората взимат нещо, което мислят, че ще им помогне, то често ще им помогне дори ако това нещо е просто празна капсула или захарна таблетка. Как избягваш такива грешки? Това, което можеш да направиш, е да намериш лекоатлети и да ги разделиш в две групи. Нека кажем, че първата група е ето тази тук, а това е другата група. Сега трябва от генералната съвкупност да избереш на случаен принцип дали даден човек отива в първата група или в другата. Защо по случаен начин? Защото, ако не избереш по случаен начин, има вероятност да имаш пристрастия заради които ще избереш хора, чиято скорост на тичане е по-добра, и затова да попаднат в групата, която ще вземе таблетката. Разпределяш ги на случаен принцип в тези групи, и това, което ще искаш да направиш, е да имаш контролна група и ще имаш група, която ще взима хапчето. Нека тази група да приема хапчето, а за тази група може да се изкушаваш да кажеш, че: "О, те не взимат таблетката." После, след няколко месеца на използване на таблетката... като времето на участие трябва да е еднакво за двете групи, ще се запиташ: "Хей, тази група подобри ли своето време на дистанция от 100 метра? Как се сравнява тази група с другата? Но внимавай. Ако тази група взема таблетката, а тази група не взема нищо, то тогава хапчето може отново да доведе до плацебо ефект, като просто кара хората да си мислят, че взимат нещо, което ги прави по-бързи. А може всъщност успехът им да е резултат от това, че са вярвали в себе си. Така че е важно да дадеш таблетка и на тези хора, като таблетката ще изглежда точно като другата таблетка, обаче ще бъде просто празно хапче, което изглежда по същия начин. Има още едно понятие, което се използва при проектиране на експеримент. Това е двойно сляпо проучване. Нека да го запиша. Двойно сляпо проучване. Както можеш да си представиш, това влияе чрез факта, че хората не знаят всичко за експеримента. И така, първото нещо, за да е сляпо проучване, е, че самите хора не трябва да знаят в коя група са. Не трябва да знаят кое хапче взимат, защото е очевидно, че, ако дадеш на някой това хапче в тази група и му кажеш, хей, ти ще си в контролната група, ще ти дадем просто една празна таблетка, така плацебо ефекта може и да не проработи. Също е важно, тъй като ще е тайно, хората, които ще работят с бегачите, хората, които ще измерват резултатите им, напр. изследователят ето тук, ще нарисувам някой с папка. Така изследователите, които наблюдават тези хора, и може би тези, които раздават хапчето и им казват за експеримента, те също не трябва да знаят на коя група го дават, защото, ако знаят, могат да се издадат по някакъв начин. Те могат дори подсъзнателно да дадат знак на хората в коя група са. Да кажем, че сме направили всички тези неща и се приближаваме към добре обмислен експеримент и откриваме, че 10 човека в тази група срещу 10 човека в тази група след 3 месеца, тези хора имат подобрение на скоростта с 5 процента, а тези хора имат подобрение с 10 процента. Това достатъчно ли е, за да заключим, че хипотезата ни е правилна? Може да си изкушен/а, да кажеш, че се потвърждава, но това е мястото, където се намества статистиката. Защото има някакъв шанс да си имал късмет и да си избрал хора така, че твоята таблетка не прави нищо, а просто си избрал хора, които са успели да напреднат. Има цял раздел, наречен индуктивна статистика, когато изучаваш статистика, ще навлезеш по-дълбоко в това, но най-важното, което ще направиш, е да кажеш: "Да предположим, че хапчето не прави нищо, каква е вероятността да получим този резултат за 10 човека, или каква е вероятността да получим такава разлика в резултатите?" Ако тази вероятност е много ниска, то можеш да дадеш предположение, че моята таблетка всъщност прави нещо. Друго важно правило за един такъв експеримент като този е, че трябва да може да се повтори, защото дори да си мислиш, че си свършил страхотна работа, хората може и да не искат да ти повярват и е важно в науката хората да са скептични. Когато хората провеждат експерименти, те искат резултат и могат да се появят пристрастия. Така че, ако някой друг прави експеримент, трябва да кажеш как си направил експеримента, за да могат другите хора да видят дали ще получат същите резултати. Дори да си мислиш, че си избрал участниците по случаен начин, може да си избрал/а хора само от дадена страна, или при дадени климатични условия, или имайки предвид други ограничения. Другите учени може да направят експеримента малко по-различно, или в друга държава, или при други ограничения, и да осъзнаеш, че обяснението за това може би се крие в нещо друго. Нещо друго, което да имаш предвид, е, че колкото по-големи са извадките, с колкото по-големи групи можеш да го направиш, толкова по-силна ще става статистиката и бих казал не само по-големи групи, но по-разнообразни по отношение на пол, етнос, местоживеене. Идеята тук е, че целият научен прогрес е базиран на това колко добри експерименти организираме и колко строги ще бъдем относно това как разглеждаме тези експерименти. Това, което изредих тук, е само началото на това как да планираме един експеримент. Когато започнеш твоята научна кариера, гледай експериментите на други хора и виж дали те са направили тези неща, защото много пъти ще откриеш, че това не е толкова стриктно, колкото изглежда на пръв поглед.