Как эффективно тестировать научные гипотезы ?

Что такое гипотеза?

По своей сути гипотеза – это обоснованное предположение о связи между переменными; это утверждение, которое можно проверить с помощью наблюдения или эксперимента. Но это больше, чем просто случайное предположение, – верная гипотеза основана на существующих знаниях и теории и служит мостом между тем, что мы уже знаем, и тем, что мы пытаемся обнаружить.

Типы гипотез

Существует несколько типов гипотез, с которыми можно столкнуться или использовать в собственном исследовании:

1. Нулевая гипотеза (H₀) – это гипотеза об отсутствии эффекта или связи между переменными: это то, что мы обычно пытаемся опровергнуть.
2. Альтернативная гипотеза (H₁ или H_А) – это гипотеза, которая утверждает обратное нулевой гипотезе: она предполагает, что эффект или связь существует.
3. Направленная гипотеза: этот тип предсказывает характер эффекта, указывая, будет ли он положительным или отрицательным.
4. Ненаправленная гипотеза: этот тип предсказывает, что эффект будет, но не определяет его направления.

Роль тестирования гипотезы в научных исследованиях

Проверка гипотез является основой научного метода. Она позволяет нам:

• систематически изучать предмет исследования;
• делать прогнозы на основе существующих теорий;
• оспаривать или поддерживать текущие знания;
• сводить к минимуму необъективность наших выводов;
• обеспечивать базу для воспроизведения и проверки результатов.

Формулируя и проверяя гипотезы, мы переходим от простых предположений к пониманию, основанному на доказательствах. Так мы отделяем то, что мы знаем, от того, что мы можем продемонстрировать эмпирически.

Основные шаги в разработке исследований по тестированию гипотез

Шаг 1: чётко определить предмет исследования

Каждый исследовательский проект начинается с формулирования чёткого, краткого и содержательного предмета исследования. Это главная причина, по которой мы проводим исследование в первую очередь.

Важность хорошо сформулированного предмета исследования

Грамотно сформулированный исследовательский вопрос:

• концентрирует ваше исследование, не давая отвлекаться на интересные, но не имеющие отношения к делу вопросы;
• помогает определить предыдущие исследования для обзора литературы;
• помогает выбрать методы и построить план исследования;
• помогает предвидеть потенциальные проблемы и ограничения;
• облегчает объяснение исследования другим, включая потенциальных спонсоров.

Способы уточнения предмета исследования:

1. От широкого к узкому: начните с общей области интересов, затем постепенно уточняйте её на основе обзора литературы и обсуждений с коллегами.
2. Обратная связь: поделитесь проектом исследования с коллегами и наставниками, чтобы убедиться, что он ясен и значим.
3. Задайте себе следующие вопросы:

• Кого/что Вы изучаете?
• С чем Вы это сравниваете?
• Какие результаты Вы хотите получить?
• Добавляет ли это что-то новое к существующим знаниям?
• Будет ли это иметь значение для вашей области исследований или общества?

Помните, что чётко определённый предмет исследования должен идеально подходить вашему исследованию: не быть слишком широким или слишком узким. Уделите время тщательной его проработке, так как он станет основой, на которой будет строиться всё ваше исследование.

Шаг 2: сформулировать гипотезу

После чёткого определения предмета исследования, можно перевести его в проверяемую гипотезу. Этот шаг имеет решающее значение, поскольку он устраняет разрыв между вашими широкими исследовательскими интересами и конкретными прогнозами, которые Вы будете проверять в своём исследовании.

Характеристики хорошей гипотезы

Хорошо сформулированная гипотеза должна быть:

• проверяемой: должна существовать возможность её доказать или опровергнуть с помощью наблюдения или эксперимента;
• конкретной: она должна чётко указывать задействованные переменные и их ожидаемую связь;
• концептуально ясной: она должна быть понятна как экспертам, так и не экспертам в вашей области исследований;
• релевантной: она должна напрямую относиться к вашему предмету исследования;
• опровержимой: должен быть потенциальный результат, который опровергнет гипотезу.

Как выводить гипотезы из предмета исследования?

1. Определение переменных: следует определить независимые (управляемые) и зависимые (измеряемые) переменные в вашем предмете исследования.
2. Определение связи: необходимо спрогнозировать, как эти переменные связаны на основе существующей теории или предварительных наблюдений.
3. Рассмотрение альтернативных объяснений: подумайте о других возможных связях или результатах, чтобы убедиться, что ваша гипотеза является всеобъемлющей.
4. Формальное изложение: запишите свою гипотезу чётко и кратко.

Распространённые ошибки при формулировании гипотез

1. Слишком расплывчатая формулировка: «Физические упражнения улучшают здоровье» – слишком широкое утверждение. Необходимо указать конкретный тип упражнений и пользу для здоровья.
2. Включение непроверяемых элементов: необходимо избегать субъективных терминов, таких как «лучше» или «хуже», если у Вас нет чёткого способа их измерения.
3. Путаница между гипотезой и прогнозом: гипотеза – это предлагаемое объяснение, тогда как прогноз – это ожидаемый результат проверки этой гипотезы.
4. Предвзятость в отношении желаемых результатов: необходимо быть готовым ко всем возможным результатам, а не только к тем, которые Вы надеетесь увидеть.
5. Игнорирование альтернативных гипотез: необходимо рассмотреть другие объяснения ожидаемых результатов.

Примеры гипотез

Предмет исследования: «Среди взрослых в возрасте 30–50 лет, ведущих малоподвижный образ жизни, приводит ли 12-недельная программа аэробных упражнений средней интенсивности (30 минут, 5 дней в неделю) к значительному снижению артериального давления в состоянии покоя, по сравнению с контрольной группой, поддерживающей свой обычный уровень активности?»

Гипотеза: «У малоподвижных взрослых в возрасте 30–50 лет, которые участвуют в 12-недельной программе аэробных упражнений средней интенсивности, будет наблюдаться большее снижение артериального давления в состоянии покоя, по сравнению с контрольной группой, поддерживающей свой обычный уровень активности».

Нулевая гипотеза: «Нет существенной разницы в изменении артериального давления в состоянии покоя между малоподвижными взрослыми в возрасте 30–50 лет, которые участвуют в 12-недельной программе аэробных упражнений средней интенсивности, и теми, кто поддерживает свой обычный уровень активности».

Чётко сформулированная гипотеза позволяет установить ясную цель для исследования и создать основу для интерпретации результатов.

Шаг 3: выбрать соответствующий план исследования

Выбор правильного плана исследования подобен выбору правильного инструмента для работы. Он может стать решающим фактором между исследованием, которое точно проверяет вашу гипотезу, и исследованием, которое оставляет больше вопросов, чем ответов.

Выбор плана исследования зависит от нескольких факторов:

• характера гипотезы: является ли она причинной или корреляционной?
• этических соображений: этично ли будет манипулировать переменными?
• практических ограничений: время, бюджет и доступные ресурсы.
• характеристик совокупности: доступность и размер целевой совокупности.

Цель состоит в том, чтобы выбрать план, который позволит проверить гипотезу как можно более убедительно в рамках практических и этических ограничений. Не бойтесь консультироваться с коллегами или экспертами по методологии, если Вы не уверены.

Шаг 4: определить переменные и показатели

После выбора плана исследования, следующим важным шагом будет чёткое определение переменных и решение о том, как Вы будете их измерять. Этот шаг жизненно важен для обеспечения сбора правильных данных для эффективной проверки вашей гипотезы.

Определение независимых и зависимых переменных

• Независимые переменные – это факторы, которыми Вы управляете или которые контролируете в своём исследовании. Это потенциальные причины или влияния, которые Вы исследуете.
• Зависимые переменные – это результаты, которые Вы измеряете, на которые, по вашему мнению, повлияют независимые переменные.

Например, в нашем исследовании влияния физических упражнений на артериальное давление:

• независимая переменная – это участие в 12-недельной программе аэробных упражнений средней интенсивности;
• зависимая переменная – это изменение артериального давления в состоянии покоя.

Выбор соответствующих измерений для переменных

Выбор правильных измерений имеет решающее значение для валидности исследования. При этом необходимо учитывать следующее:

1) валидность: действительно ли мера отражает то, что Вы собираетесь измерить?

2) надёжность: даёт ли это измерение одинаковые результаты при одинаковых условиях?

3) чувствительность: может ли это измерение обнаружить небольшие изменения в вашей переменной?

4) практичность: осуществимо ли измерение с учётом ваших ресурсов и ограничений?

Наш пример:

• Измерение независимых переменных: журналы участия, мониторы сердечного ритма во время тренировок.
• Измерение зависимых переменных: стандартизированные измерения артериального давления с использованием калиброванного сфигмоманометра.

Обеспечение надёжности и валидности измерений

1. Используйте устоявшиеся измерения: по возможности используйте проверенные инструменты или измерения, которые успешно применялись в предыдущих исследованиях.
2. Проведите пилотное тестирование своих измерений: опробуйте свои измерения на небольшой выборке, чтобы выявить любые проблемы перед полным исследованием.
3. Обучите сборщиков данных: убедитесь, что все, кто участвует в сборе данных, должным образом обучены последовательному использованию измерений.
4. Рассмотрите возможность использования нескольких измерений: использование нескольких измерений для ключевых переменных может повысить надёжность ваших результатов.
5. Учитывайте потенциальные помехи: определите факторы, которые могут повлиять на ваши измерения (например, время суток для показаний артериального давления), и контролируйте их в вашем исследовании или анализе.

Качество измерений напрямую влияет на качество данных и, в конечном счёте, на силу выводов. Уделите время, чтобы сделать этот шаг правильно.

Шаг 5: спланировать стратегию выборки

Стратегия выборки определяет, кого или что Вы будете изучать, и она имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы ваши результаты были значимыми и обобщаемыми. Вот что нужно знать при разработке надёжного плана выборки.

Важность правильной выборки

Хорошо продуманная стратегия выборки помогает:

• гарантировать, что выборка представляет интересующую Вас совокупность;
• свести к минимуму противоречивость результатов;
• увеличить обобщаемость результатов;
• эффективно использовать ресурсы.

Различные методики организации выборки:

1. Вероятностная выборка:

• Простая случайная выборка: каждый член совокупности имеет равные шансы быть выбранным.
• Стратифицированная выборка: совокупность делится на подгруппы (страты), и образцы берутся из каждой.
• Кластерная выборка: совокупность делится на кластеры, и целые кластеры выбираются случайным образом.

2. Невероятностная выборка:

• Выборка по методу удобства: участники отбираются на основе их доступности.
• Целевая выборка: участники отбираются на основе определённых характеристик.
• Выборка по методу снежного кома: участники привлекают других участников.

Следует выбрать метод, который лучше всего подходит для вашего предмета исследования, характеристик совокупности и практических ограничений.

Оценка объёма выборки и анализ статистической мощности

Размер выборки имеет решающее значение для обеспечения достаточной статистической мощности исследования для обнаружения эффекта, который Вы ищете, если он существует. Вот как следует к нему подойти:

1. Проведите анализ статистической мощности: эта статистическая методика помогает определить объём выборки, необходимый для обнаружения эффекта заданного размера с определённым уровнем достоверности.
2. Рассмотрите практические ограничения: сбалансируйте идеальный объём выборки с тем, что осуществимо с учётом ваших ресурсов.
3. Примите во внимание сокращение численности/объема выборки: запланируйте выборку большего объёма, чем нужно Вам, предвидя, что некоторые участники могут выбыть.
4. Используйте предыдущие исследования в качестве руководства: посмотрите на объёмы выборок, используемые в аналогичных исследованиях в вашей области.
5. Проконсультируйтесь со специалистом по статистике: для сложных исследований часто стоит получить экспертное мнение о вашей стратегии выборки и расчётах объёма выборки.

Больший объём выборки, как правило, приводит к более точным оценкам и большей статистической мощности, но также требует больше ресурсов. Найдите баланс, который позволит Вам надёжно ответить на вопросы вашего предмета исследования в рамках ваших ограничений.

Шаг 6: проконтролировать искажающие факторы (осложняющие переменные)

Контроль за искажающими факторами имеет решающее значение для обеспечения достоверности результатов исследования. Искажающие факторы могут осложнить ситуацию, затрудняя определение того, действительно ли независимая переменная вызывает изменения, которые Вы наблюдаете в зависимой переменной. Определить эти изменения в исследовании можно следующим образом.

Выявление потенциальных искажающих факторов:

1. Обзор литературы: изучите предыдущие исследования в вашей области, чтобы выявить известные искажающие факторы.
2. Концептуальный анализ: критически подумайте о том, какие ещё факторы могут повлиять на вашу зависимую переменную.
3. Консультация с экспертами: обсудите план вашего исследования с коллегами, чтобы провести мозговой штурм потенциальных искажающих факторов.
4. Пилотные исследования: проведите небольшие предварительные исследования, чтобы выявить неожиданные искажающие факторы.

Пример: в нашем исследовании влияния физических упражнений на артериальное давление потенциальными искажающими факторами могут быть диета, уровень стресса или сопутствующие лекарства.

Стратегии контроля за искажающими факторами:

1. Рандомизация: случайное распределение участников по группам помогает равномерно распределить искажающие факторы.
2. Сопоставление: объединяйте участников в разные группы на основе важных характеристик.
3. Стратификация: убедитесь, что важные подгруппы представлены равномерно в условиях исследования.
4. Статистический контроль: измеряйте потенциальные помехи и контролируйте их в вашем статистическом анализе.
5. Критерии исключения: определите конкретные критерии для исключения участников с определёнными характеристиками искажающих факторов.
6. Стандартизация: поддерживайте как можно больше факторов постоянными для всех участников.

Важность рандомизации и селективной блокировки

• Рандомизация – это метод случайного отбора, который применяется для распределения участников исследования по группам.

Рандомизация позволяет избавляться от всякой предвзятости и делает группы максимально однородными: по полу, возрасту и т. д, чтобы сократить количество искажений результатов исследования от посторонних факторов до минимума.

• Селективная блокировка:

Селективная блокировка помогает предотвратить отклонение или от ожиданий, или от дифференцированного отношения к участникам. Это особенно важно в исследованиях, где ожидания участников или исследователей могут повлиять на результаты.

Хотя идеальный контроль искажающих факторов часто невозможен, каждый шаг, предпринимаемый для минимизации их влияния, укрепляет обоснованность результатов исследования.

Шаг 7: спланировать анализ данных

Планирование стратегии анализа данных прежде сбора каких-либо данных имеет решающее значение. Оно гарантирует, что Вы соберёте всю необходимую информацию, и помогает предотвратить соблазн заниматься сомнительными практиками, такими как p-хакинг или выдвижение гипотез после того, как результаты стали известны.

Выбор правильных статистических тестов:

1. Сопоставьте тест со своей гипотезой: различные типы гипотез требуют различных статистических тестов.
2. Рассмотрите переменные: природа переменных (категориальные, непрерывные и т. д.) повлияет на ваш выбор теста.
3. Проверьте предположения теста: убедитесь, что ваши данные соответствуют предположениям статистического теста, который Вы планируете использовать.
4. Планируйте множественные сравнения: если Вы проводите множественные сравнения, рассмотрите поправки, такие как поправка Бонферрони или коэффициент ложных открытий.

Распространённые тесты и их применение:

• t-тест (критерий Стьюдента): сравнение средних значений двух групп;
• ANOVA (дисперсионный анализ): сравнение средних значений трёх или более групп;
• хи-квадрат (критерий Пирсона): анализ взаимосвязей между категориальными переменными;
• регрессия: изучение взаимосвязей между двумя и более независимыми переменными и зависимой переменной.

Значение предварительной регистрации

Предварительная регистрация подразумевает публичное объявление вашего плана исследования, гипотез и плана анализа до сбора данных. Это обеспечивает:

• повышение прозрачности и убедительности;
• снижение риска неосознанной предвзятости в анализе;
• чёткое различие между подтверждающим и исследовательским анализами;
• более лёгкое обнаружение сомнительных исследовательских практик.

Рассмотрите возможность предварительной регистрации вашего исследования на таких платформах, как OSF (Open Science Framework); COS (Center for Open Science); AllTrials; AsPredicted; ClinicalTrials.gov; American Economic Association Registry for Randomized Controlled Trials (AEA RCT), издательство PLoS, BMJ Open и др.

Даже при тщательном планировании можно столкнуться с неожиданными результатами. В этом случае можно поступать следующим образом:

1. Проверка на ошибки: проверьте свой процесс сбора и анализа данных на наличие ошибок.
2. Рассмотрите альтернативные объяснения: критически подумайте о том, что могло вызвать неожиданные результаты.
3. Проведите ретроспективный анализ: изучите данные глубже, но чётко обозначьте этот анализ как исследовательский.
4. Будьте прозрачны в отчётах: чётко различайте запланированные и незапланированные анализы в своём описании результатов.
5. Рассмотрите возможность повторения: если позволяют ресурсы, рассмотрите возможность проведения повторного исследования для подтверждения неожиданных результатов.

Обратите внимание, что неожиданные результаты не обязательно являются плохими. Они могут привести к новым идеям и будущим направлениям исследований. Главное – обрабатывать их прозрачно и этично.

Шаг 8: обеспечить соблюдение этических норм

Этические соображения должны быть на первом месте в любом исследовании с участием людей, так как они:

– обеспечивают честность и достоверность работы;

– уважают права и благополучие участников и более широкого сообщества;

– поддерживают целостность исследования и научного сообщества.

Обзор этических соображений в исследованиях:

1. Уважение: отношение к участникам как к самостоятельным субъектам и защита тех, чья самостоятельность ограничена.
2. Милосердие: максимизация выгод и минимизация вреда для участников.
3. Справедливость: обеспечение справедливого отбора участников и распределения рисков и выгод.
4. Непричинение вреда: предотвращение вреда участникам. И другие.

Эти принципы должны определять каждый аспект исследования – от концептуализации до сбора данных и отчётности.

Получение информированного согласия

Информированное согласие является краеугольным камнем этического исследования. Рекомендации по обеспечению надёжности процесса получения согласия:

1. Предоставьте чёткую информацию: объясните цель исследования, процедуры, риски, выгоды и альтернативы на понятном участникам языке.
2. Обеспечьте добровольное участие: дайте понять, что участие является добровольным и что участники могут отказаться от участия в любое время без штрафных санкций.
3. Проверьте понимание: убедитесь, что участники понимают, на что они соглашаются. Рассмотрите возможность использования тестов или методов обратного обучения для сложных исследований.
4. Документируйте согласие: получите письменное согласие, когда это возможно, или задокументируйте устное согласие для исследований, где письменное согласие невозможно.
5. Рассмотрите возможность получения текущего согласия: для лонгитудинальных исследований рассмотрите возможность повторного согласия участников в ключевые моменты времени.

Защита конфиденциальности участников и безопасности данных:

1. Обезличивание персональных данных: удалите или закодируйте идентифицирующую информацию как можно раньше в процессе исследования.
2. Безопасное хранение данных: используйте зашифрованное, защищённое паролем хранилище для всех данных. Рассмотрите возможность использования специализированных хранилищ исследовательских данных.
3. Ограниченный доступ: обеспечьте доступ к персональным данным только тем членам команды, которым они действительно нужны.
4. План уничтожения данных: разработайте чёткий план безопасного уничтожения данных после требуемого периода хранения.
5. Конфиденциальность в отчётности: убедитесь, что ни одно лицо не может быть идентифицировано в ваших опубликованных результатах.

Дополнительные этические соображения:

1. Уязвимые группы населения: если Вы работаете с уязвимыми группами (например, детьми, заключёнными), обеспечьте дополнительные меры защиты.
2. Обман: если ваше исследование подразумевает обман, обоснуйте, почему это необходимо, и запланируйте тщательный разбор.
3. Конфликт интересов: раскройте любые потенциальные конфликты интересов как участникам, так и в опубликованных результатах.
4. Понимание особенностей других культур: учитывайте культурные нормы и ценности при планировании вашего исследования и взаимодействии с участниками.

Этические соображения должны быть вплетены в каждый шаг исследовательского процесса – от первоначального планирования до окончательной публикации. Всегда консультируйтесь с Институциональным наблюдательным советом или Комитетом по этике вашего учреждения для получения рекомендаций и одобрения, прежде чем начинать любое исследование с участием людей.

Планирование исследований, которые эффективно проверяют гипотезы, является сложным, но важным навыком для любого исследователя. Следуя нашим рекомендациям, Вы сможете создавать надёжные, этические исследования, которые внесут значимый вклад в вашу область исследований.

Давайте повторим основные шаги:

1. Чётко определить предмет исследования.
2. Сформулировать гипотезу.
3. Выбрать соответствующий план исследования.
4. Определить переменные и показатели.
5. Спланировать стратегию выборки.
6. Проконтролировать искажающие факторы (осложняющие переменные).
7. Спланировать анализ данных.
8. Обеспечить соблюдение этических норм.

Каждый шаг основывается на предыдущих, создавая целостный план, который соответствует предмету исследования и гипотезе. Хотя этот процесс может быть сложным, он также является возможностью для творчества и инноваций в решении важных вопросов исследований.

Применяя эти принципы, помните, что исследование часто является итеративным. Не бойтесь возвращаться к предыдущим шагам, совершенствуя план своего исследования. Сотрудничество с коллегами, консультации с экспертами и пилотное тестирование могут помочь Вам усовершенствовать свой подход.

И последнее – всегда отдавайте приоритет этическому отношению к участникам и целостности исследовательского процесса. Поступая так, Вы не только защищаете тех, кто участвует в исследовании, но и вносите вклад в авторитет и развитие научных знаний.