1. 실험의 한계 :
* 범위 : 실험은 더 넓은 현상의 특정 측면만을 다룰 수 있습니다. 예를 들어, 반응 시간에 카페인의 영향에 대한 연구는 반응 시간에 영향을 줄 수있는 다른 요인을 고려하지 않을 수 있습니다.
* 샘플 크기 : 작은 표본 크기로 인해 결과를 더 많은 인구에게 일반화하기가 어려울 수 있습니다.
* 샘플링 바이어스 : 샘플이 모집단을 대표하지 않으면 결과가 정확하지 않을 수 있습니다.
* 제어 : 적절한 제어가 부족하면 결과에 영향을 미치는 혼란스러운 변수가 발생할 수 있습니다.
* 측정 오류 : 부정확하거나 부정확 한 측정은 결과의 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.
* 윤리적 고려 사항 : 일부 실험은 참가자의 치료 또는 동물 사용에 대한 윤리적 우려에 의해 제한 될 수 있습니다.
* 자원 : 제한된 자금, 시간 또는 장비는 실험의 범위와 품질을 제한 할 수 있습니다.
2. 실험 설계의 한계 :
* 실험 유형 : 일부 실험 설계는 본질적으로 다른 실험보다 제한적입니다. 예를 들어, 관찰 연구는 원인이 아닌 상관 관계만을 보일 수 있습니다.
* 통계적 힘 : 실험은 상당한 효과를 감지하기위한 통계적 힘이 부족할 수 있습니다.
* 데이터 분석 : 선택된 통계적 방법은 데이터에 적합하지 않을 수 있으며, 그릴 수있는 결론을 제한합니다.
3. 해석의 한계 :
* 상관 관계 대 원인 : 실험이 강한 상관 관계를 보이더라도 반드시 한 변수가 다른 변수를 유발한다는 것을 의미하지는 않습니다.
* 일반화 : 한 연구 결과는 다른 인구 나 환경에 적용되지 않을 수 있습니다.
* 대체 설명 : 실험 자체가 잘 설계된 경우에도 관찰 된 결과에 대한 다른 그럴듯한 설명이있을 수 있습니다.
요약하면, 실험의 한계는 실험의 연구 질문에 대한 결정적인 답변을 제공하는 실험의 능력을 제한하는 요인을 나타냅니다.
* 내부 유효성 : 실험이 실제로 측정한다고 주장하는 것을 측정하는 정도.
* 외부 유효성 : 실험 결과가 다른 인구 및 설정으로 일반화 될 수있는 정도.
결과가 정확하고 책임감있게 해석되도록하는 데 도움이되므로 실험의 한계를 인정하는 것이 중요합니다.
