На заре научных исследований исследователи часто использовали очень простые подходы к экспериментам. Общий подход был известен как «один фактор за раз» (или OFAT) и включал изменение одной переменной в эксперименте и наблюдение за результатами, а затем переход к следующей отдельной переменной. Современные ученые используют более изощренные методы проведения испытаний, в которых они рассматривают различные источники вариаций, которые могут повлиять на результаты.
Дизайн эксперимента
Процесс планирования эксперимента - это метод сборки тестов, которые предоставляют максимально возможную информацию. Обычно разработанный эксперимент предназначен для выявления влияния различных факторов на результат процесса. Ученые провели эксперименты, которые покажут, насколько различия между испытуемыми различных факторов больше, чем различия внутри групп субъектов, подвергавшихся одинаковому воздействию фактор. Некоторые запланированные эксперименты также могут показать, есть ли какие-либо взаимодействия между различными факторами.
Внутри субъектов
Под вариацией в рамках эксперимента понимается вариация, наблюдаемая в группе испытуемых, ко всем относятся одинаково. Если врач тестирует три лекарства, чтобы найти разницу в их эффективности, а также интересуется различиями между по полу, она могла бы разделить субъектов-мужчин на три группы и лечить их разными лекарствами, а затем сделать то же самое с тремя женщинами. группы. Однако даже в пределах одной группы субъектов (одного пола, одного лекарства) разные пациенты будут иметь разные ответы. Это вариация внутри предмета.
Между предметами
Другой тип вариации в эксперименте - между испытуемыми. В этом разница между разными группами, подверженными воздействию разных факторов. В примере с тестами врача она будет смотреть на разницу в среднем времени восстановления между мужской и женской группами, а также между каждой из групп, принимающих одно из трех лекарств. В каждом случае между группами, вероятно, будут различия. Задача разработанного эксперимента - увидеть, является ли эта разница статистически значимой.
ANOVA
Исследователь будет использовать ANOVA, дисперсионный анализ, статистику для сравнения внутри и между предметными вариациями. Тест ANOVA соотносит варианты «внутри» и «между». Если есть значительные различия в пределах одних и тех же групп, это говорит о том, что сам тест, как правило, дает широкий диапазон результатов. Если вариация «внутри» находится на одном уровне с вариацией «между», тест ANOVA сделает вывод, что исследователь не может сказать что факторы оказали влияние, поскольку любые очевидные эффекты могут быть вызваны случайным изменением, которое было замечено в тесте. группы. Более сложный подход, известный как двусторонний дисперсионный анализ, также может обнаруживать взаимодействия между факторами.