과학의 편견 :숨겨진 적
과학의 편견은 체계적인 오류 를 나타냅니다 우리가 연구를 설계, 행동, 분석 또는 해석하는 방식으로. 이러한 오류는 오해의 소지가있는 결론으로 이어질 수 있습니다 그리고 세상에 대한 우리의 이해를 방해합니다.
많은 유형의 편견이 있지만 여기에는 몇 가지 일반적인 편견이 있습니다.
* 확인 편견 : 기존의 신념을 확인하는 방식으로 정보를 찾거나 해석합니다.
* 선택 바이어스 : 결과를 왜곡시키는 방식으로 참가자 또는 데이터를 선택합니다.
* 옵저버 바이어스 : 그들의 관찰이나 해석에 영향을 미치는 연구원의 기대.
* 출판 편견 : 부정적인 결과에 대한 긍정적 인 결과의 출판을 선호합니다.
* 자금 조달 편견 : 연구는 자금 지원원의 이익에 영향을받습니다.
싸움 :편견과 싸우는 전략
편견을 완전히 제거하는 것은 불가능하지만 과학자들은 그 영향을 최소화하기 위해 다양한 전략을 사용합니다.
1. 엄격한 연구 설계 :
* 무작위 배정 : 기존 차이를 최소화하기 위해 참가자를 무작위로 그룹에 할당합니다.
* 블라인드 : 관찰자 편견을 줄이기 위해 참가자 또는 연구원의 정보를 숨기고 있습니다.
* 대조군 : 비교를위한 기준을 제공합니다.
* 큰 샘플 크기 : 발견의 대표성을 높이고 있습니다.
2. 투명성과 재현성 :
* 자세한 방법 및 데이터 : 연구 프로세스를 조사 및 복제를 위해 액세스 할 수 있도록합니다.
* 오픈 액세스 게시 : 연구원들이 데이터 및 방법에 액세스하고 재사용 할 수 있도록합니다.
* 연구 사전 등록 : 분석의 편견을 방지하기 위해 데이터 수집 전에 연구 계획을 요약합니다.
3. 비판적 사고와 동료 검토 :
* 객관적으로 증거를 평가 : 대체 설명과 잠재적 편견을 고려합니다.
* 피어 검토 프로세스 : 다른 전문가들의 독립적 인 조사에 대한 연구를 적용합니다.
* 다양성과 포함 : 연구팀의 다양한 관점 보장.
4. 편견을 인정하고 해결 :
* 개인 편견에 반영 : 개별 편견을 인식하고 적극적으로 노력하는 것.
* 통계 기술 사용 : 데이터 분석의 잠재적 편견 해결.
경계의 중요성
편견은 미묘하고 의도하지 않을 수 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 우리는 그 존재를 끊임없이 알고 그 영향을 완화하기 위해 노력해야합니다. 이러한 전략을 사용함으로써 과학자들은보다 신뢰할 수 있고 영향력있는 연구를 만들어 우리 주변의 세계를 더 잘 이해하게 할 수 있습니다.
