গবেষকরা কৌটা ও প্রভাব সম্পর্ক আবিষ্কার করে কিভাবে
একটি সাধারণ পরীক্ষা এক গবেষক প্রায়ই একটি পরিবর্তনশীল পরিবর্তন অন্য ভেরিয়েবলের পরিবর্তন হতে পারে তা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করে - অন্য শব্দ, কারণ এবং প্রভাব স্থাপন উদাহরণস্বরূপ, একটি নতুন ঔষধের কার্যকারিতা দেখে একটি সাধারণ পরীক্ষায়, অধ্যয়ন অংশগ্রহণকারীরা দুটি দলের একটিকে এলোমেলোভাবে বরদাস্ত করে দিতে পারে: এইগুলির মধ্যে একটি নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ হবে এবং কোনও চিকিত্সা গ্রহণ করবে না, অন্য গ্রুপটি পরীক্ষামূলক গ্রুপ হবে যে চিকিত্সা পড়া হচ্ছে।
একটি সাধারণ পরীক্ষার উপাদান
একটি সহজ পরীক্ষা গুরুতর কী উপাদান গঠিত হয়:
- পরীক্ষামূলক হাইপোথিসিস এটি একটি বিবৃতি যা ভবিষ্যদ্বাণী করে যে চিকিত্সার একটি প্রভাব সৃষ্টি করবে এবং তাই সবসময় একটি কারণ এবং প্রভাব বিবৃতি হিসাবে phrased হবে উদাহরণস্বরূপ, গবেষকরা হয়তো এই উপায়ে একটি অনুমান করতে পারেন: "মেডিসিন A এর ব্যবস্থাপনার ফলে রোগের রোগের উপসর্গ হ্রাস পাবে"
- নল হাইপোথিসিস এটি একটি অনুমান যে পরীক্ষামূলক চিকিত্সা অংশগ্রহণকারী বা নির্ভরশীল ভেরিয়েবল কোন প্রভাব থাকবে। এটা লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে চিকিত্সার প্রভাব খুঁজে পাওয়া ব্যর্থতার মানে এই নয় যে কোনও প্রভাব নেই। চিকিত্সার আরেকটি পরিবর্তনশীল প্রভাবিত হতে পারে যে গবেষকরা বর্তমান পরীক্ষায় পরিমাপ করা হয় না।
- স্বাধীন ভেরিয়েবল । গবেষক দ্বারা ব্যবহৃত হয় চিকিত্সা পরিবর্তনশীল
- নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এটি গবেষক পরিমাপ করা হয় প্রতিক্রিয়া বোঝায়।
- নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ এইগুলি এমন ব্যক্তিদের যারা এলোমেলোভাবে একটি গ্রুপে নিয়োগ পায় কিন্তু চিকিত্সা গ্রহণ করে না। নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর কাছ থেকে নেওয়া পরিমাপের পরীক্ষামূলক চক্রের সাথে তুলনা করা হবে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য চিকিত্সার একটি প্রভাব রয়েছে কিনা।
- পরীক্ষামূলক গ্রুপ গবেষণা অংশীদার এই গ্রুপ এলোমেলোভাবে-নির্বাচিত বিষয় যারা চিকিত্সা পরীক্ষা করা হবে পাবেন গঠিত হয়।
একটি সাধারণ পরীক্ষা ফলাফল নির্ধারণ
একবার সহজ পরীক্ষার তথ্য সংগ্রহ করা হয়, গবেষকরা পরীক্ষা গোষ্ঠীর ফলাফলের সাথে তুলনা করলে নিয়ন্ত্রণ গ্রুপের সাথে তুলনা করে কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য চিকিত্সার প্রভাব। ত্রুটিগুলির সর্বদা বিদ্যমান সম্ভাবনাের কারণে, দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের 100 শতাংশ নিশ্চিত হওয়া সম্ভব নয়। উদাহরণের জন্য পরীক্ষার ফলাফল প্রভাবিত করে এমন খেলাটিতে অজানা ভেরিয়েবল থাকতে পারে।
এই চ্যালেঞ্জ সত্ত্বেও, বেশিরভাগ একটি অর্থপূর্ণ সম্পর্ক হয় কিনা তা নির্ধারণের উপায় আছে। এটি করার জন্য, বিজ্ঞানীরা এমন পরিসংখ্যানের পরিসংখ্যান ব্যবহার করে - একটি শাখা যা জনসংখ্যার ওপর ভিত্তি করে যে জনসংখ্যার একটি প্রতিনিধির নমুনা থেকে নেওয়া পদক্ষেপগুলির উপর ভিত্তি করে অঙ্কন করা হয়।
চিকিত্সার একটি প্রভাব ছিল কিনা তা নির্ধারণের চাবিকাঠি পরিসংখ্যান তাত্পর্য পরিমাপ করা হয়। পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য দেখায় যে ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক সম্ভবত নিছক সুযোগের কারণে নয় এবং প্রকৃত সম্পর্কটি সম্ভবত দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে বিদ্যমান।
পরিসংখ্যানগত গুরুত্ব প্রায়ই এই মত প্রতিনিধিত্ব করা হয়:
পি <0.05
.05 এর চেয়ে কম পি-মান ইঙ্গিত দেয় যে ফলাফল সম্ভবত সুযোগের কারণে এবং এই ফলাফল প্রাপ্তির সম্ভাব্যতা পাঁচ শতাংশের কম হবে।
পরিসংখ্যান তাত্পর্য পরিমাপ বিভিন্ন উপায় আছে। ব্যবহার করা এক গবেষণার জন্য ব্যবহার করা হয় গবেষণা নকশা ধরনের উপর নির্ভর করে।