재현 가능한 데이터 :연구에 대한 신뢰의 기초
재현성 데이터에서 연구 결과는 다른 사람들이 독립적으로 검증 할 수 있음을 의미합니다. 이는 다른 사람이 동일한 데이터와 방법을 사용하여 동일한 단계를 수행하고 동일한 결과를 얻을 수 있음을 의미합니다. 그것은 과학적 엄격함의 초석이며, 결과가 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있도록합니다.
왜 재현성이 중요한가?
* 검증 : 연구의 정확성과 신뢰성을 확인합니다.
* 투명성 : 연구 과정에서 개방성과 책임을 장려합니다.
* 지식에 대한 구축 : 다른 사람들은 결과를 추가 연구의 기초로 자신있게 사용할 수 있습니다.
* 편견을 피 : 재현성은 원래 연구에서 잠재적 편향을 식별하고 완화하는 데 도움이됩니다.
재현 가능한 결과를위한 실험을 수행하는 방법 :
1. 연구 질문과 가설을 정의하십시오 :
* 연구 질문과 테스트중인 특정 가설을 명확하게 설명하십시오.
* 가설이 테스트 가능하고 위조 가능한지 확인하십시오.
2. 자세한 방법론 :
* 디자인 : 실험 유형, 비교 중 그룹 및 측정되는 변수를 포함한 실험 설계를 설명하십시오.
* 재료 : 특정 브랜드, 모델 및 버전을 포함하여 사용 된 모든 자료를 나열하십시오.
* 절차 : 정확한 지침과 측정과 함께 실험에 대한 단계별 설명을 제공하십시오.
* 데이터 수집 : 사용 된 도구, 데이터 형식 및 데이터 정리 절차를 포함하여 데이터 수집 방법을 설명하십시오.
* 데이터 분석 : 소프트웨어 패키지 및 특정 통계 테스트를 포함하여 사용 된 통계 분석 방법을 개요하십시오.
3. 데이터 관리 및 공유 :
* 기록 보관 : 원시 데이터, 처리 된 데이터 및 변경 사항을 포함한 모든 데이터의 세심한 기록을 유지하십시오.
* 데이터 저장 : 장기적인 접근성을 보장하는 방식으로 데이터를 단단히 저장하십시오.
* 데이터 공유 : 리포지토리 나 Figshare 또는 Zenodo와 같은 플랫폼을 통해 데이터를 공개적으로 공유하는 것을 고려하십시오.
4. 오픈 소스 도구 및 리소스 :
* 소프트웨어 : 분석 및 데이터 조작에 가능할 때마다 오픈 소스 소프트웨어를 사용하십시오.
* 코드 : Github 또는 Gitlab과 같은 플랫폼을 통해 코드를 온라인으로 제공하십시오.
* 문서 : 코드 및 데이터에 대한 명확하고 자세한 문서를 제공하십시오.
5. 투명성과 협력 :
* 간행물 : 연구의 모든 세부 사항을 포함하여 동료 검토 저널에 결과를 게시하십시오.
* 협력 : 다른 연구자들과의 협력과 공개 커뮤니케이션을 장려하십시오.
재현성에 대한 도전의 사례 :
* 숨겨진 데이터 조작 : 불분명 한 데이터 정리 또는 처리 기술.
* 액세스 할 수없는 데이터 : Paywalls 뒤에 잠겨 있거나 액세스하기가 어렵습니다.
* 코드 또는 문서 부족 : 데이터 분석 방법을 이해할 방법이 없습니다.
* 통계 오류 : 데이터 분석의 실수 또는 부적절한 통계 테스트 사용.
이러한 원칙을 준수함으로써 연구자들은보다 강력하고 신뢰할 수있는 과학적 지식에 기여할 수 있습니다.
