1. 선택 바이어스 : 과학자는 모순 된 증거를 무시하거나 무시하는 사전에 의심 된 가설을 뒷받침하는 데이터 만 제시 할 수 있습니다. 이것은 연구 결과에 대한 오해의 소지가있는 그림으로 이어질 수 있습니다.
2. 확인 편견 : 과학자는 다른 해석이 가능하더라도 기존 신념을 확인하는 방식으로 데이터를 해석 할 수 있습니다. 이것은 편향된 결론으로 이어질 수 있습니다.
3. 간행물 편견 : 과학자는이를 모순하는 연구보다 자신의 가설을 뒷받침하는 연구를 출판 할 가능성이 높을 수 있습니다. 이것은 과학 문헌의 왜곡 된 견해를 만들 수 있습니다.
4. 자금 조달 편견 : 과학자는 연구를위한 자금 지원원의 영향을받을 수 있습니다. 이로 인해 자금 지원자에게 유리한 결과를 제시하는 데 편견이 생길 수 있습니다.
5. 개인 편견 : 과학자 자신의 개인적인 신념과 가치는 정보를 해석하고 제시하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다. 이것은 편향된 결론으로 이어질 수 있습니다.
바이어스가 항상 의도적 인 것은 아니라는 점에 유의해야합니다. 때때로 그것은 단순히 무의식적 편견의 결과 또는 이러한 편견이 연구에 어떤 영향을 줄 수 있는지에 대한 인식 부족입니다.
그러나 과학 연구에서 편견의 잠재력을 알고 있어야합니다. 과학 정보를 평가할 때 다음을 고려하십시오.
* 이 정보를 제시하려는 과학자의 동기는 무엇입니까?
* 이 주제에 대한 다른 관점이 존재 하는가?
* 과학자의 연구는 특정 조직이 자금을 지원합니까?
* 연구는 동료 검토 되었습니까?
이러한 요소를 고려하면 과학 정보의 유효성과 신뢰성을 더 잘 평가할 수 있습니다.
