4 στατιστικά λάθη που πρέπει να αποφεύγει οπωσδήποτε ένας ερευνητής

  • Home
  • Blog
  • ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
  • 4 στατιστικά λάθη που πρέπει να αποφεύγει οπωσδήποτε ένας ερευνητής
Στατιστικά λάθη

Στο The Sciencing Team βοηθάμε ερευνητές με το δύσκολο κομμάτι της στατιστικής ανάλυσης και της μεθοδολογίας. Δείτε εδώ τις υπηρεσίες μας. 

Η στατιστική αποτελεί εργαλείο υπολογισμού μεταβλητών και αξιολόγησης ερευνητικών υποθέσεων. Στο πεδίο των βιοεπιστημών, η βιοστατιστική συνδυάζει τη στατιστική, τις πιθανότητες, τα μαθηματικά και την πληροφορική. Ωστόσο, η κακή χρήση ή η κατάχρηση της βιοστατιστικής, αποτελεί έναν βασικό παράγοντα απόρριψης ερευνητικών εργασιών. Αφού παρουσιάσουμε τα βασικά στατιστικά λάθη και εξετάσουμε τις αιτίες τους, θα προτείνουμε τρόπους αντιμετώπισης.

  1. Ασαφής παρουσίαση των στατιστικών δεδομένων: Πολλοί ερευνητές αδυνατούν να παρουσιάσουν με σωστό τρόπο τα στατιστικά δεδομένα, δυσχεραίνοντας την κατανόηση για τον αναγνώστη. Σύμφωνα με μια έρευνα, περίπου οι μισοί φοιτητές και καθηγητές ιατρικών σχολών δυσκολεύονται να κατανοήσουν όρους όπως η τιμή σημαντικότητας, ή η τυπική απόκλιση.
  2. Εστίαση στη θεωρία αντί των δεδομένων: O διεπιστημονικός χαρακτήρας της βασικής έρευνας καθιστά τη στατιστική ανάλυση ιδιαίτερα απαιτητική διαδικασία. Ωστόσο, αρκετοί ερευνητές τη διεξάγουν μετά από το πείραμα, καταλήγοντας σε περιορισμένα συμπεράσματα.
  3. Λανθασμένος σχεδιασμός πριν τη συλλογή δεδομένων: Οι μεταβλητές επηρεάζουν σημαντικά τα ερευνητικά αποτελέσματα για αυτό η στατιστική ανάλυση πρέπει να σχεδιάζεται προσεκτικά σε κάθε στάδιο της έρευνας και οι ερευνητές πρέπει να αναλύουν τη σχέση έκθεσης-αποτελέσματος πριν τη συλλογή δεδομένων.
  4. Μεροληπτικά κριτήρια συλλογής δεδομένων και στατιστικής ανάλυσης: Οι ερευνητές που διεξάγουν post-hoc αναλύσεις τείνουν να ερμηνεύουν τα αποτελέσματα με βάση τις προσδοκίες τους και όχι τα διαθέσιμα δεδομένα. H επιλογή μεγάλου δείγματος πληθυσμού, ο σχεδιασμός ομάδων ελέγχου, η τυχαία δειγματοληψία (randomization), η τυφλοποίηση (blinding) και η χρήση επαναλήψεων (replication) είναι θεμελιώδεις προϋποθέσεις για την αποφυγή μεροληπτικών αποτελεσμάτων και φαινομένων σύγχυσης.
Οι επιπτώσεις του στατιστικού λάθους στη διαδικασία δημοσίευσης

Η σωστή διαχείριση των δεδομένων δεν ευνοεί μόνο την ακρίβεια των αποτελεσμάτων αλλά και τις πιθανότητες δημοσίευσης. Τα πιο συχνά στατιστικά λάθη αφορούν στην ανάλυση, παρουσίαση και ερμηνεία των δεδομένων και στο σχεδιασμό της έρευνας. Η διόρθωση των λαθών που αφορούν τα δεδομένα είναι χρονοβόρα διαδικασία ενώ λάθη στον σχεδιασμό έρευνας οδηγούν σε απόρριψη της εργασίας.

Πως αντιμετωπίζεται η κατάχρηση της στατιστικής

Πολλά περιοδικά βιοϊατρικής συνεργάζονται πλέον με βιοστατιστικολόγους για την αξιολόγηση των εργασιών, αναδεικνύοντας την ανάγκη για σαφή περιγραφή της μεθοδολογίας και συμμόρφωση με αναγνωρισμένα πρότυπα, όπως οι οδηγίες της Διεθνούς Επιτροπής Συντακτών Ιατρικών Περιοδικών (ICMJE) και του Ευρωπαϊκού Συνδέσμου Επιστημονικών Συντακτών (EASE). Επιπλέον, υπάρχουν λογισμικά επεξεργασίας δεδομένων που αναλύουν ταχύτατα και με ακρίβεια τα αποτελέσματα, διατηρώντας πάντα ένα περιθώριο λάθους. Συνολικά, οι ερευνητές θα πρέπει να αναζητούν καλές πρακτικές που θα ενισχύουν τη γνώση του πεδίου τους και να χρησιμοποιούν σωστά τα εργαλεία στοχεύοντας στο καλύτερο αποτέλεσμα.

Για την πηγή: https://doi.org/10.34193/EI-A-5274

Leave A Reply