Ғылыми эксперимент: Гипотезаны тексеру әдісі

Кіріспе

Гипотезаны растау үшін жүргізілетін ғылыми процедура.

Эксперимент – гипотезаны қолдау немесе жоққа шығару, сондай-ақ бұрын сыналмаған нәрсенің тиімділігін немесе мүмкіндігін анықтау үшін жасалатын процедура. Эксперименттер белгілі бір факторға әсер ете отырып, қандай нәтижеге қол жеткізілетінін көрсету арқылы себеп-салдар байланысын түсінуге көмектеседі. Эксперименттер мақсаттары мен ауқымы жағынан әртүрлі болуы мүмкін, бірақ олар әрқашан қайталанатын процедураға және нәтижелердің логикалық талдауына негізделеді. Сонымен қатар, табиғи эксперименттік зерттеулер де бар. Мысалы, бала заттардың жерге қалай түсетінін түсіну үшін қарапайым эксперименттер жасай алады, ал ғалымдар тобы белгілі бір құбылысты түсіну үшін жылдар бойы жүйелі зерттеулер жүргізеді. Эксперименттер және басқа да тәжірибелік іс-шаралар оқушылардың ғылым сабақтарында білім алуы үшін өте маңызды. Эксперименттер емтихан нәтижелерін жақсартуға, оқушының оқып жатқан материалға қызығуын арттыруға көмектеседі, әсіресе олар үнемі қолданылса. Эксперименттер жеке және бейресми салыстырулардан (мысалы, сүйікті шоколадын табу үшін әртүрлі шоколадтарды татып көру) бастап, жоғары бақыланатын (мысалы, субатомдық бөлшектер туралы ақпарат алуға тырысатын көптеген ғалымдар қадағалайтын күрделі құралдарды қажет ететін сынақтарға) дейін алуан түрлі болуы мүмкін. Эксперименттерді пайдалану табиғаттану және гуманитарлық ғылымдар арасында едәуір өзгешеліктерді көрсетеді. Эксперименттерде әдетте тәуелсіз айнымалыдан басқа айнымалылардың әсерін азайтуға арналған бақылаулар болады. Бұл нәтижелердің сенімділігін арттырады, көбінесе бақылау өлшемдерімен басқа өлшемдерді салыстыру арқылы. Ғылыми бақылаулар ғылыми әдістің құрамдас бөлігі болып табылады. Идеалды жағдайда, эксперименттегі барлық айнымалылар бақыланады (бақылау өлшемдерімен ескеріледі) және ешқайсысы бақыланбайды. Мұндай экспериментте, егер барлық бақылаулар күтілгендей жұмыс істесе, эксперимент жоспарланғандай жұмыс істейді және нәтижелер сынақтан өткен айнымалылардың әсерінен туындайды деген қорытынды жасауға болады.

Шолу

Ғылыми әдісте тәжірибе – бұл бәсекелес модельдерді немесе гипотезаларды сарапқа салатын эмпирикалық процедура. Зерттеушілер жаңа гипотезаларды немесе бұрыннан бар теорияларды тексеру үшін де, оларды қолдайтынын немесе жоққа шығаратынын анықтау үшін де тәжірибелерді пайдаланады. Тәжірибе әдетте белгілі бір процесс немесе құбылыстың қалай жұмыс істейтіні туралы күтуді білдіретін гипотезаны сынап көреді. Дегенмен, тәжірибе «егер» деген сұраққа жауап беру мақсатымен, эксперимент нені ашатыны туралы нақты күтусіз немесе бұрынғы нәтижелерді растау үшін де жүргізілуі мүмкін. Егер тәжірибе мұқият жүргізілсе, нәтижелері көбінесе гипотезаны қолдайды немесе жоққа шығарады. Ғылымның кейбір философиялық көзқарастарына сәйкес, тәжірибе ешқашан гипотезаны «дәлелдей алмайды», ол тек оны қолдауға ғана мүмкіндік береді. Ал, кері мысал келтіретін тәжірибе теорияны немесе гипотезаны жоққа шығара алады, бірақ теорияны қарапайымдылықтан айырылған, арнайы түзетулер енгізу арқылы әрқашан құтқаруға болады. Тәжірибе сондай-ақ тәжірибенің дәлдігін, қайталануын немесе нәтижелерді түсіндіру мүмкіндігін бұзатын кез келген факторларды – ықтимал бұрмалаушы факторларды бақылауға тиіс. Бұрмалау көбінесе ғылыми бақылаулар арқылы және/немесе кездейсоқ тәжірибелерде кездейсоқ тағайындау арқылы жойылады. Инженерлік және физикалық ғылымдарда тәжірибелер ғылыми әдістің маңызды бөлігі болып табылады. Олар физикалық процестердің белгілі бір жағдайларда қалай жұмыс істейтіні туралы теориялар мен гипотезаларды тексеру үшін қолданылады (мысалы, белгілі бір инженерлік процесс қажетті химиялық қосылысты өндіре ала ма). Әдетте, осы салалардағы тәжірибелер бірдей процедураларды қайталауға бағытталған, әр қайталауда бірдей нәтижелер алу үмітімен. Кездейсоқ тағайындау сирек кездеседі. Медицина және әлеуметтік ғылымдарда тәжірибелік зерттеулердің жиілігі пәндеріне қарай әртүрлі болады. Бірақ қолданылған жағдайда, тәжірибелер көбінесе клиникалық сынақтар түрінде жүргізіледі, онда тәжірибелік бірліктер (әдетте жеке адамдар) бір немесе бірнеше нәтижелер бағаланатын емдеу немесе бақылау жағдайына кездейсоқ тағайындалады. Физикалық ғылымдардағы қағидалардан өзгеше, назар көбінесе орташа емдеу әсеріне (емдеу және бақылау топтары арасындағы нәтижелердің айырмашылығы) немесе тәжірибе арқылы алынған басқа да тест статистикасына аударылады. Әдетте, бір зерттеуде тәжірибенің қайталануы болмайды, бірақ жеке зерттеулер жүйелі шолу және мета-талдау арқылы біріктірілуі мүмкін. Ғылымның әр саласында тәжірибелік тәжірибеде әртүрлі айырмашылықтар бар. Мысалы, ауыл шаруашылығы зерттеулерінде жиі кездейсоқ тәжірибелер қолданылады (мысалы, әртүрлі тыңайтқыштардың салыстырмалы тиімділігін тексеру үшін), ал эксперименталды экономикада көбінесе теориялық адамдардың мінез-құлқының эксперименталды сынақтары жүргізіледі, емдеу және бақылау жағдайларына адамдарды кездейсоқ тағайындауға сүйенбестен.

In the scientific method, an experiment is an empirical procedure that arbitrates competing models or hypotheses. Researchers also use experimentation to test existing theories or new hypotheses to support or disprove them. An experiment usually tests a hypothesis, which is an expectation about how a particular process or phenomenon works. However, an experiment may also aim to answer a "what if" question, without a specific expectation about what the experiment reveals, or to confirm prior results. If an experiment is carefully conducted, the results usually either support or disprove the hypothesis. According to some philosophies of science, an experiment can never "prove" a hypothesis, it can only add support. On the other hand, an experiment that provides a counterexample can disprove a theory or hypothesis, but a theory can always be salvaged by appropriate ad hoc modifications at the expense of simplicity. An experiment must also control the possible confounding factors—any factors that would mar the accuracy or repeatability of the experiment or the ability to interpret the results. Confounding is commonly eliminated through scientific controls and/or, in randomized experiments, through random assignment. In engineering and the physical sciences, experiments are a primary component of the scientific method. They are used to test theories and hypotheses about how physical processes work under particular conditions (e. g., whether a particular engineering process can produce a desired chemical compound). Typically, experiments in these fields focus on replication of identical procedures in hopes of producing identical results in each replication. Random assignment is uncommon. In medicine and the social sciences, the prevalence of experimental research varies widely across disciplines. When used, however, experiments typically follow the form of the clinical trial, where experimental units (usually individual human beings) are randomly assigned to a treatment or control condition where one or more outcomes are assessed. In contrast to norms in the physical sciences, the focus is typically on the average treatment effect (the difference in outcomes between the treatment and control groups) or another test statistic produced by the experiment. A single study typically does not involve replications of the experiment, but separate studies may be aggregated through systematic review and meta analysis. There are various differences in experimental practice in each of the branches of science. For example, agricultural research frequently uses randomized experiments (e. g., to test the comparative effectiveness of different fertilizers), while experimental economics often involves experimental tests of theorized human behaviors without relying on random assignment of individuals to treatment and control conditions.

Тарих

Қазіргі заманғы мағынадағы тәжірибелерге әдістемелік көзқарастың алғашқы үлгілері араб математигі және ғалымы Ибн әл-Хайтамның еңбектерінде көрінеді. Ол оптика саласындағы тәжірибелерін Птолемейдің еңбектеріндегі оптикалық және математикалық мәселелерге оралып жүргізді. Ол тәжірибелерін өзін-өзі сынау, тәжірибелердің нақты нәтижелеріне сену, сондай-ақ бұрынғы нәтижелерге сын көзбен қарау сияқты факторлар арқылы бақылады. Ол нәтижеге жету үшін индуктивті тәжірибелік әдісті қолданған алғашқы ғалымдардың бірі болды. Ол өзінің "Оптика кітабында" эксперименталды мағынада білім мен зерттеуге жаңа көзқарас жайлы айтады: text=Біз оның қағидалары мен алғышарттарын зерттеуді қайта бастауымыз керек, зерттеуімізді барлық нәрсені тексеруден және көрінетін объектілердің жағдайын қарастырудан бастауымыз керек. Біз жеке қасиеттерді ажыратып, көру процесінде көзге қатысты мәліметтерді индукция арқылы жинауымыз керек, сондай-ақ сезімде біркелкі, өзгермейтін, айқын және күмән тудырмайтын нәрселерді анықтауымыз керек. Содан кейін біз зерттеулеріміз бен ой-пікірлерімізде біртіндеп және ретпен жоғары көтерілуіміз керек, алғышарттарды сынап, қорытындыларға қатысты сақтық танытуымыз керек. Біздің мақсатымыз – тексеруге және қарастыруға жататын барлық нәрседе әділдікті қолдану, алғыбасшылыққа берілмеу және үкім шығарып, сынға алғанда шындықты іздеуге және пікірге ықпалданудан сақтану. Осылайша біз жүректі қуантатын шындыққа және сенімділікке жете аламыз, ал сын мен сақтық арқылы келіспеушілікті жоятын және күмәнді мәселелерді шешетін шындықты ұстай аламыз. Дегенмен, біз адам табиғатындағы адамдық кемшіліктерден толығымен құтыла алмаймыз, бірақ бізде бар адамдық мүмкіндіктермен барынша тырысуымыз керек. Бізге барлық нәрседе Алладан көмек келеді. Оның түсіндіруінше, тәжірибе жүргізу кезінде адамның субъективтілігі мен нәтижелерге сезімталдығын ескере отырып, қатаң бақылау қажет. Сонымен қатар, бұрынғы ғалымдардың нәтижелеріне сын көзбен қарау қажет: объективті тәжірибе үшін бұрынғы нәтижелерді тәжірибелік нәтижелермен салыстыру қажет, өйткені нақты нәтижелер маңыздырақ. Соңында, тәжірибелік зерттеуші дәстүрлі пікірлерді немесе нәтижелерді жоққа шығаруға жеткілікті батылдық таба алады, әсіресе егер бұл нәтижелер тәжірибелік емес, логикалық қорытындылардың нәтижесі болса. Осы сыншыл қарастыру процесінде адам өзінің субъективті пікірге бейім екенін, «алдын ала пікірлер» мен «кешірімділік» арқылы гипотеза құру жолына сыншыл болуы керек. Фрэнсис Бэкон (1561–1626), 17 ғасырда белсенді болған ағылшын философы және ғалымы, ағылшын қайта өрлеу кезеңінде тәжірибелік ғылымның ықпалды жақтаушысы болды. Ол Ибн әл-Хайтам сияқты ғылыми сұрақтарға жауап берудің дедуктивті әдісімен келіспеді және оны былайша сипаттады: «Адам алдымен сұрақты өз қалауынша анықтап, содан кейін тәжірибеге жүгінеді және оны өз қалауынша бағындырып, процессиядағы тұтқын сияқты алып жүреді». Бэкон қайталанатын байқауларға немесе тәжірибелерге негізделген әдіс қалаған. Ол қазіргі ғылыми әдісті алғаш рет реттеп берді. Келесі ғасырларда ғылыми әдісті әртүрлі салаларда қолданған адамдар маңызды жетістіктер мен жаңалықтар жасады. Мысалы, Галилео Галилей (1564–1642) уақытты дәл өлшеді және құлайтын дененің жылдамдығы туралы дәл мәліметтер мен қорытындылар жасау үшін тәжірибе жүргізді. Француз химигі Антуан Лавуазье (1743–1794) жану және биохимия сияқты жаңа салаларды сипаттау үшін және массаның сақталу заңын (материя) әзірлеу үшін тәжірибелерді қолданды. Луи Пастер (1822–1895) ғылыми әдісті пайдаланып, өздігінен пайда болу теориясын жоққа шығарды және аурудың микробтық теориясын жасады. Мүмкіндігінше, нәтижелерге әсер ететін факторларды бақылаудың маңыздылығын ескере отырып, жақсы жоспарланған зертханалық тәжірибелерді қолдану артық көріледі. Тәжірибелерді жобалау және талдау саласындағы маңызды прогресс 20 ғасырдың басында Рональд Фишер (1890–1962), Джерзи Нейман (1894–1981), Оскар Кемпторн (1919–2000), Гертруда Мэри Кокс (1900–1978) және Уильям Геммелл Кокран (1909–1980) сияқты статистиктердің еңбегі арқасында болды.

One of the first methodical approaches to experiments in the modern sense is visible in the works of the Arab mathematician and scholar Ibn al Haytham. He conducted his experiments in the field of optics—going back to optical and mathematical problems in the works of Ptolemy—by controlling his experiments due to factors such as self criticality, reliance on visible results of the experiments as well as a criticality in terms of earlier results. He was one of the first scholars to use an inductive experimental method for achieving results. In his Book of Optics he describes the fundamentally new approach to knowledge and research in an experimental sense:

text=We should, that is, recommence the inquiry into its principles and premisses, beginning our investigation with an inspection of the things that exist and a survey of the conditions of visible objects. We should distinguish the properties of particulars, and gather by induction what pertains to the eye when vision takes place and what is found in the manner of sensation to be uniform, unchanging, manifest and not subject to doubt. After which we should ascend in our inquiry and reasonings, gradually and orderly, criticizing premisses and exercising caution in regard to conclusions—our aim in all that we make subject to inspection and review being to employ justice, not to follow prejudice, and to take care in all that we judge and criticize that we seek the truth and not to be swayed by opinion. We may in this way eventually come to the truth that gratifies the heart and gradually and carefully reach the end at which certainty appears; while through criticism and caution we may seize the truth that dispels disagreement and resolves doubtful matters. For all that, we are not free from that human turbidity which is in the nature of man; but we must do our best with what we possess of human power. From God we derive support in all things. According to his explanation, a strictly controlled test execution with a sensibility for the subjectivity and susceptibility of outcomes due to the nature of man is necessary. Furthermore, a critical view on the results and outcomes of earlier scholars is necessary:

Thus, a comparison of earlier results with the experimental results is necessary for an objective experiment—the visible results being more important. In the end, this may mean that an experimental researcher must find enough courage to discard traditional opinions or results, especially if these results are not experimental but results from a logical/ mental derivation. In this process of critical consideration, the man himself should not forget that he tends to subjective opinions—through "prejudices" and "leniency"—and thus has to be critical about his own way of building hypotheses. Francis Bacon (1561–1626), an English philosopher and scientist active in the 17th century, became an influential supporter of experimental science in the English renaissance. He disagreed with the method of answering scientific questions by deduction—similar to Ibn al Haytham—and described it as follows: "Having first determined the question according to his will, man then resorts to experience, and bending her to conformity with his placets, leads her about like a captive in a procession." Bacon wanted a method that relied on repeatable observations, or experiments. Notably, he first ordered the scientific method as we understand it today. In the centuries that followed, people who applied the scientific method in different areas made important advances and discoveries. For example, Galileo Galilei (1564–1642) accurately measured time and experimented to make accurate measurements and conclusions about the speed of a falling body. Antoine Lavoisier (1743–1794), a French chemist, used experiment to describe new areas, such as combustion and biochemistry and to develop the theory of conservation of mass (matter). Louis Pasteur (1822–1895) used the scientific method to disprove the prevailing theory of spontaneous generation and to develop the germ theory of disease. Because of the importance of controlling potentially confounding variables, the use of well designed laboratory experiments is preferred when possible. A considerable amount of progress on the design and analysis of experiments occurred in the early 20th century, with contributions from statisticians such as Ronald Fisher (1890–1962), Jerzy Neyman (1894–1981), Oscar Kempthorne (1919–2000), Gertrude Mary Cox (1900–1978), and William Gemmell Cochran (1909–1980), among others.

Түрлері

Эксперименттер әр түрлі зерттеу салаларындағы кәсіби нормалар мен стандарттарға байланысты бірнеше өлшемдерге сәйкес жіктелуі мүмкін. Кейбір пәндерде (мысалы, психология немесе саясаттану) "нағыз эксперимент" – бұл екі түрлі айнымалыны қолданатын әлеуметтік зерттеу әдісі. Эксперимент жүргізуші тәуелсіз айнымалыны өзгертеді, ал тәуелді айнымалы өлшенеді. Нағыз эксперименттің маңызды ерекшелігі – ол тәжірибеге қатысушыларды кездейсоқ түрде бөлу арқылы эксперимент жүргізушінің субъективтігін жояды және эксперименттің көптеген қайталануларында барлық басқа факторлардың әсерін бақылайды. Пәнге байланысты, эксперименттер әртүрлі, бірақ бір-бірін толықтырмайтын мақсаттарға жету үшін жүргізілуі мүмкін: теорияларды тексеру, құбылыстарды табу және сипаттау, теорияларды жасау немесе саясаткерлерге кеңес беру. Бұл мақсаттардың әрқайсысы жарамдылық мәселелерімен де әртүрлі байланысты.

Бақыланатын тәжірибелер

Бақыланатын эксперимент көбінесе эксперименттік үлгілерден алынған нәтижелерді бақылау үлгілерімен салыстырады, олар эксперименттік үлгімен іс жүзінде бірдей, тек бір аспектіден басқа, сыналып жатқан әсері (тәуелсіз айнымалы). Дәрілік сынақ жақсы мысал болар еді. Емді қабылдаған топ эксперименттік топ (емделу тобы) болады, ал плацебо немесе қалыпты ем алған топ – бақылау тобы. Көптеген зертханалық эксперименттерде жүргізілетін сынақ үшін бірнеше қайталама үлгілер болуы және оң бақылау мен теріс бақылау болуы жақсы тәжірибе. Қайталама үлгілердің нәтижелерін жиі орташалауға болады, немесе егер бір қайталама басқа үлгілердің нәтижелерімен сәйкес келмесе, оны тәжірибелік қателік нәтижесінде жоққа шығаруға болады (тест процедурасының кейбір қадамы қателікпен сол үлгі үшін алынып тасталған болуы мүмкін). Көбінесе тесттер екі немесе үш рет жасалады. Оң бақылау – бұл нақты эксперименттік сынаққа ұқсас, бірақ бұрынғы тәжірибеден оң нәтиже беретіні белгілі процедура. Теріс бақылаудың теріс нәтиже беретіні белгілі. Оң бақылау эксперименттің негізгі жағдайлары оң нәтижеге әкелгенін растайды, тіпті нақты эксперименттік үлгілердің ешқайсысы оң нәтиже бермеген жағдайда да. Теріс бақылау сынақ өлшенетін оң нәтиже бермеген кезде алынған базалық нәтижені көрсетеді. Көбінесе теріс бақылаудың мәні сынақ үлгісінің нәтижелерінен шегерілетін "фондық" мән ретінде қарастырылады. Кейде оң бақылау стандартты қисықтың бөлігін құрайды. Оқыту зертханаларында жиі қолданылатын мысал – бақыланатын белоктық талдау. Студенттерге белгілі бір мөлшерде белок бар сұйық үлгі берілуі мүмкін. Олардың міндеті – сұйық үлгідегі белоктың концентрациясын анықтау үшін бақыланатын эксперимент жүргізу (әдетте "белгісіз үлгі" деп аталады). Оқу зертханасы белгілі бір концентрациядағы стандартты белок ерітіндісімен жабдықталады. Студенттер белок стандартының әртүрлі сұйытылған түрлерін қамтитын бірнеше оң бақылау үлгілерін жасай алады. Теріс бақылау үлгілерінде белоктық сынаққа арналған барлық реагенттер болады, бірақ белок жоқ. Бұл мысалда барлық үлгілер екі рет жасалады. Сынау – бұл колориметриялық сынақ, онда спектрофотометр белок молекулалары мен қосылған бояу молекулаларының өзара әрекеттесуінен түзілген түсті кешенді анықтау арқылы үлгідегі белоктың мөлшерін өлшеуі мүмкін. Суреттегі мысалда, сұйытылған сынақ үлгілерінің нәтижелерін стандартты қисық сызығымен (суреттегі көк сызық) салыстыруға болады, бұл белгісіз үлгідегі белок мөлшерін бағалауға мүмкіндік береді. Тәжірибедегі барлық жағдайларды дәл бақылау қиын болған жағдайда бақыланатын эксперименттер жүргізілуі мүмкін. Бұл жағдайда эксперимент екі немесе одан да көп ықтималдық жағынан тең үлгі топтарын құрудан басталады, яғни қасиеттердің өлшемі топтар арасында ұқсас болуы керек және топтар бірдей емделу кезінде бірдей жауап беруі керек. Бұл теңдік әр топтағы жеке тұлғалар арасындағы әртүрлілікті және жеке тұлғалардың санын ескеретін статистикалық әдістермен анықталады. Микробиология және химия сияқты салаларда, онда жеке тұлғалар арасында өте аз айырмашылық бар және топтың көлемі миллиондағанға жетеді, бұл статистикалық әдістер жиі айналып өтеді және ерітіндіні тең бөліктерге бөлу бірдей үлгі топтарын шығарады деп есептеледі. Теңдес топтар құрылғаннан кейін, эксперимент жүргізуші оларды оқшаулауды қалаған бір айнымалыдан басқа бірдей қарауға тырысады. Адаммен тәжірибе жүргізу плацебо эффектісі сияқты сыртқы өзгермелілерге қарсы арнайы сақтық шараларын қажет етеді. Мұндай эксперименттер әдетте екі есе соқыр, яғни еріктілер де, зерттеушілер де барлық деректер жиналғанға дейін бақылау тобындағы немесе эксперименттік топтағы адамдардың кім екенін білмейді. Бұл еріктіге кез келген әсердің емнің өзіне байланысты екенін және оның емделіп жатқанын білгеніне жауап емес екенін қамтамасыз етеді. Адаммен жүргізілген тәжірибелерде зерттеушілер субъектке (адамға) субъект жауап беретін ынталандыруды бере алады. Тәжірибенің мақсаты – сынақ әдісі арқылы ынталандыруға жауапты өлшеу. Тәжірибелерді жобалауда емдеудің орташа нәтижелерінің айырмашылығын бағалау үшін екі немесе одан да көп "емдеу" қолданылады. Мысалы, нан пісіру эксперименті су мен ұнның арақатынасы сияқты сандық айнымалыларға және ашытқы тұқымдары сияқты сапалық айнымалыларға байланысты жауаптардың айырмашылығын бағалауы мүмкін. Эксперимент – ғылыми әдістің қадамдарының бірі, ол адамдарға екі немесе одан да көп бәсекелес түсіндірмелерді – немесе гипотезаларды таңдауға көмектеседі. Бұл гипотезалар құбылысты түсіндіру себептерін ұсынады немесе әрекеттің нәтижелерін болжауға мүмкіндік береді. Мысалы, "егер мен осы допты жіберсем, ол еденге түседі" деген гипотеза болуы мүмкін: бұл ұсынысты допты жіберу экспериментін жүргізу арқылы тексеруге болады және нәтижелерді бақылауға болады. Формальды түрде гипотеза өзінің қарсы немесе нөлдік гипотезасымен салыстырылады ("егер мен осы допты жіберсем, ол еденге түспейді"). Нөлдік гипотеза – зерттеліп жатқан себептер арқылы құбылыстың түсіндіру немесе болжау күші жоқ екендігі. Гипотезалар анықталғаннан кейін эксперимент жүргізілуі мүмкін және нәтижелер гипотезалардың дұрыстығын растауға, жоққа шығаруға немесе анықтауға талданады. Эксперименттер жақын жердегі емделмеген бірліктерге таралатын әсерлерді бағау үшін де жобалануы мүмкін.

A controlled experiment often compares the results obtained from experimental samples against control samples, which are practically identical to the experimental sample except for the one aspect whose effect is being tested (the independent variable). A good example would be a drug trial. The sample or group receiving the drug would be the experimental group (treatment group); and the one receiving the placebo or regular treatment would be the control one. In many laboratory experiments it is good practice to have several replicate samples for the test being performed and have both a positive control and a negative control. The results from replicate samples can often be averaged, or if one of the replicates is obviously inconsistent with the results from the other samples, it can be discarded as being the result of an experimental error (some step of the test procedure may have been mistakenly omitted for that sample). Most often, tests are done in duplicate or triplicate. A positive control is a procedure similar to the actual experimental test but is known from previous experience to give a positive result. A negative control is known to give a negative result. The positive control confirms that the basic conditions of the experiment were able to produce a positive result, even if none of the actual experimental samples produce a positive result. The negative control demonstrates the base line result obtained when a test does not produce a measurable positive result. Most often the value of the negative control is treated as a "background" value to subtract from the test sample results. Sometimes the positive control takes the quadrant of a standard curve. An example that is often used in teaching laboratories is a controlled protein assay. Students might be given a fluid sample containing an unknown (to the student) amount of protein. It is their job to correctly perform a controlled experiment in which they determine the concentration of protein in the fluid sample (usually called the "unknown sample"). The teaching lab would be equipped with a protein standard solution with a known protein concentration. Students could make several positive control samples containing various dilutions of the protein standard. Negative control samples would contain all of the reagents for the protein assay but no protein. In this example, all samples are performed in duplicate. The assay is a colorimetric assay in which a spectrophotometer can measure the amount of protein in samples by detecting a colored complex formed by the interaction of protein molecules and molecules of an added dye. In the illustration, the results for the diluted test samples can be compared to the results of the standard curve (the blue line in the illustration) to estimate the amount of protein in the unknown sample. Controlled experiments can be performed when it is difficult to exactly control all the conditions in an experiment. In this case, the experiment begins by creating two or more sample groups that are probabilistically equivalent, which means that measurements of traits should be similar among the groups and that the groups should respond in the same manner if given the same treatment. This equivalency is determined by statistical methods that take into account the amount of variation between individuals and the number of individuals in each group. In fields such as microbiology and chemistry, where there is very little variation between individuals and the group size is easily in the millions, these statistical methods are often bypassed and simply splitting a solution into equal parts is assumed to produce identical sample groups. Once equivalent groups have been formed, the experimenter tries to treat them identically except for the one variable that he or she wishes to isolate. Human experimentation requires special safeguards against outside variables such as the placebo effect. Such experiments are generally double blind, meaning that neither the volunteer nor the researcher knows which individuals are in the control group or the experimental group until after all of the data have been collected. This ensures that any effects on the volunteer are due to the treatment itself and are not a response to the knowledge that he is being treated. In human experiments, researchers may give a subject (person) a stimulus that the subject responds to. The goal of the experiment is to measure the response to the stimulus by a test method. In the design of experiments, two or more "treatments" are applied to estimate the difference between the mean responses for the treatments. For example, an experiment on baking bread could estimate the difference in the responses associated with quantitative variables, such as the ratio of water to flour, and with qualitative variables, such as strains of yeast. Experimentation is the step in the scientific method that helps people decide between two or more competing explanations—or hypotheses. These hypotheses suggest reasons to explain a phenomenon or predict the results of an action. An example might be the hypothesis that "if I release this ball, it will fall to the floor": this suggestion can then be tested by carrying out the experiment of letting go of the ball, and observing the results. Formally, a hypothesis is compared against its opposite or null hypothesis ("if I release this ball, it will not fall to the floor"). The null hypothesis is that there is no explanation or predictive power of the phenomenon through the reasoning that is being investigated. Once hypotheses are defined, an experiment can be carried out and the results analysed to confirm, refute, or define the accuracy of the hypotheses. Experiments can be also designed to estimate spillover effects onto nearby untreated units.

Табиғи эксперименттер

"Эксперимент" термині көбінесе бақыланатын экспериментті білдіреді, бірақ кейде бақыланатын эксперименттер тым қиын, мүмкін емес, этикалық тұрғыдан дұрыс емес немесе заңсыз болуы мүмкін. Мұндай жағдайларда зерттеушілер табиғи эксперименттерге немесе квази-эксперименттерге жүгінеді. Табиғи эксперименттер зертенеін жүйенің айнымалыларын бақылауға ғана негізделген, бақыланатын эксперименттердегідей бір немесе бірнеше айнымалыны өзгертуге емес. Олар мүмкіндігінше жүйе үшін барлық айнымалылардың үлесін анықтай алатын және кейбір айнымалылардың өзгеруінің әсері басқа айнымалылардың әсерін ажырату үшін шамамен тұрақты болатын деректерді жинауға тырысады. Бұл мүмкіндік деңгейі байқалған деректердегі түсіндіретін айнымалылар арасындағы байқалған корреляцияға байланысты. Егер бұл айнымалылар күшті корреляцияға ие болмаса, табиғи эксперименттер бақыланатын эксперименттердің қуатына жақындауы мүмкін. Дегенмен, көбінесе бұл айнымалылар арасында қандай да бір корреляция болады, бұл бақыланатын эксперимент жүргізілген жағдайда қандай қорытынды жасауға болатынына қатысты табиғи эксперименттердің сенімділігін төмендетеді. Сонымен қатар, табиғи эксперименттер көбінесе бақыланбайтын ортада жүзеге асырылатындықтан, анықталмаған көздерден алынған айнымалылар өлшенбейді және тұрақты ұсталмастан қалады, бұл зертенеін айнымалыларда иллюзиялық корреляциялар тудыруы мүмкін. Экономика, адам географиясы, археология, социология, мәдени антропология, геология, палеонтология, экология, метеорология және астрономияны қоса алғанда, бірнеше ғылым салаларындағы көптеген зерттеулер квази-эксперименттерге сүйенеді. Мысалы, астрономияда "Жұлдыздар - сутегінің құлдыраған бұлттары" гипотезасын тексеру кезінде, сутегінің алып бұлтынан бастап, оның жұлдызға айналуын күтуге миллиардтаған жыл уақыт жұмсау мүмкін емес. Алайда, сутегінің әртүрлі бұлттарының әртүрлі құлдырау күйлерін және гипотезаның басқа да салдарларын (мысалы, жұлдыздардың жарығынан әртүрлі спектрлік эмиссиялардың болуын) бақылау арқылы біз гипотезаны қолдау үшін қажетті деректерді жинауға болады. Мұндай эксперименттердің ерте мысалы - 17 ғасырда жарық бір жерден екінші жерге бірден тарамайтыны, оның өлшенетін жылдамдығы бар екендігінің алғашқы растауы болды. Юпитер Жерге жақын болған кезде, Юпитердің айларының пайда болуы Юпитер Жерден алыс болған кездегіден сәл кешіктірілді; және бұл құбылыс айлардың пайда болу уақытындағы айырмашылық өлшенетін жылдамдыққа сәйкес келетінін көрсету үшін пайдаланылды.

The term "experiment" usually implies a controlled experiment, but sometimes controlled experiments are prohibitively difficult, impossible, unethical or illegal. In this case researchers resort to natural experiments or quasi experiments. Natural experiments rely solely on observations of the variables of the system under study, rather than manipulation of just one or a few variables as occurs in controlled experiments. To the degree possible, they attempt to collect data for the system in such a way that contribution from all variables can be determined, and where the effects of variation in certain variables remain approximately constant so that the effects of other variables can be discerned. The degree to which this is possible depends on the observed correlation between explanatory variables in the observed data. When these variables are not well correlated, natural experiments can approach the power of controlled experiments. Usually, however, there is some correlation between these variables, which reduces the reliability of natural experiments relative to what could be concluded if a controlled experiment were performed. Also, because natural experiments usually take place in uncontrolled environments, variables from undetected sources are neither measured nor held constant, and these may produce illusory correlations in variables under study. Much research in several science disciplines, including economics, human geography, archaeology, sociology, cultural anthropology, geology, paleontology, ecology, meteorology, and astronomy, relies on quasi experiments. For example, in astronomy it is clearly impossible, when testing the hypothesis "Stars are collapsed clouds of hydrogen", to start out with a giant cloud of hydrogen, and then perform the experiment of waiting a few billion years for it to form a star. However, by observing various clouds of hydrogen in various states of collapse, and other implications of the hypothesis (for example, the presence of various spectral emissions from the light of stars), we can collect data we require to support the hypothesis. An early example of this type of experiment was the first verification in the 17th century that light does not travel from place to place instantaneously, but instead has a measurable speed. Observation of the appearance of the moons of Jupiter were slightly delayed when Jupiter was farther from Earth, as opposed to when Jupiter was closer to Earth; and this phenomenon was used to demonstrate that the difference in the time of appearance of the moons was consistent with a measurable speed.

Далалық тәжірибелер

Далалық эксперименттер зертханалық эксперименттерден ерекшеленеді, олар ғылыми бақылауды қамтамасыз етеді, гипотезаны лабораторияның жасанды және қатаң бақыланатын жағдайында тексеру арқылы. Көбінесе әлеуметтік ғылымдарда, әсіресе білім беру және денсаулық сақтау салаларындағы араласулардың экономикалық талдауында қолданылатын далалық эксперименттердің артықшылығы – нәтижелерді жасалмаған зертханалық ортада емес, табиғи жағдайда бақылау мүмкіндігі. Осы себепті, далалық эксперименттер зертханалық эксперименттерге қарағанда жоғары сыртқы жарамдылыққа ие деп есептеледі. Дегенмен, табиғи эксперименттер сияқты, далалық эксперименттер де бұзылу қаупіне ұшырайды: эксперименттік жағдайларды зертханада дәлірек және сенімдірек бақылауға болады. Бірақ кейбір құбылыстарды (мысалы, сайлауға қатысу деңгейін) зертханада зерттеу қиынға түседі.

Бақылау зерттеулері

Байқау зерттеуі физикалық немесе әлеуметтік жүйені зертханалық жағдайға орналастыру, шатастыратын факторларды толығымен бақылауға алу немесе кездейсоқ тағайындауды қолдану мүмкін болмағанда, этикалық тұрғыдан дұрыс емес болғанда, қымбатқа түскенде (немесе тиімсіз болғанда) қолданылады. Сонымен қатар, шатастыратын факторлар шектеулі болғанда немесе оларды ескере отырып деректерді талдауға жеткілікті түрде белгілі болғанда да қолданылуы мүмкін (әйтсе де, әлеуметтік құбылыстар зерттеліп жатқан кезде мұндай жағдай сирек кездеседі). Байқау ғылымының дұрыс болуы үшін зерттеуші шатастыратын факторларды білуі және есепке алуы қажет. Мұндай жағдайларда байқау зерттеулері құнды, себебі олар көбінесе кездейсоқ эксперименттермен немесе жаңа деректер жинау арқылы тексеруге болатын гипотезаларды ұсынады. Алайда, байқау зерттеулері эксперимент емес. Анықтамасы бойынша, байқау зерттеулерінде Бэкон эксперименттері үшін қажетті манипуляция болмайды. Сонымен қатар, байқау зерттеулері (мысалы, биологиялық немесе әлеуметтік жүйелерде) көбінесе сандық өлшеуге немесе бақылауға қиын айнымалыларды қамтиды. Байқау зерттеулерінің шектеулі болуының себебі – оларда кездейсоқ эксперименттерге тән статистикалық қасиеттер жоқ. Кездейсоқ экспериментте эксперименттік хаттамада көрсетілген кездейсоқ әдіс статистикалық талдауды анықтайды, ол әдетте эксперименттік хаттамада да көрсетіледі. Объективті кездейсоқтықты көрсететін статистикалық модель болмаса, статистикалық талдау субъективті модельге сүйенеді. Шындығында, мұқият жүргізілген байқау зерттеулері кейде дұрыс емес нәтижелер береді, яғни байқау зерттеулерінің нәтижелері сәйкессіз болып келеді және эксперименттердің нәтижелерінен өзгеше болады. Мысалы, ішек қатерлі ісігіне қатысты эпидемиологиялық зерттеулер брокколи тұтынумен байланысты пайдалы корреляцияны көрсетеді, ал эксперименттерде ешқандай пайда байқалмайды. Адамдарға қатысты байқау зерттеулерінде емдеулерді (немесе әсер етуді) әділ салыстырудың қиындығы ерекше мәселе болып табылады, себебі мұндай зерттеулер іріктеу қателігіне ұшырайды және әртүрлі емдеулерді (әсер етуді) алатын топтар өздерінің ковариаттары бойынша (жасы, бойы, салмағы, қабылдайтын дәрі-дәрмектері, жаттығулары, тамақтану жағдайы, ұлты, отбасылық медициналық тарихы және т.б.) айтарлықтай ерекшеленуі мүмкін. Керісінше, кездейсоқ тағайындау әр ковариат үшін әр топтың орташа мәні бірдей болады деп күтіледі. Кез келген кездейсоқ сынақта орташа мәннен кейбір ауытқулар күтіледі, бірақ кездейсоқтық эксперименттік топтардың орташа мәндерінің жақын болуын қамтамасыз етеді, себебі орталық шек теоремасы мен Марковтың теңсіздігіне сәйкес. Кездейсоқтық жеткіліксіз болса немесе үлгінің көлемі шағын болса, емдеу топтары (немесе әсер ету топтары) арасындағы ковариаттардың жүйелі өзгеруі емдеудің (әсер етудің) әсерін басқа ковариаттардың әсерінен ажыратуды қиындатады, олардың көпшілігі өлшенбеген. Мұндай деректерді талдау үшін қолданылатын математикалық модельдер әр түрлі ковариаттарды (егер өлшенсе) ескеруі керек, ал ковариат кездейсоқ емес болса немесе модельге енгізілмесе, нәтижелер мағынасыз болады. Эксперименттің тиімділігін төмендетуге әкелетін жағдайлардан аулақ болу үшін медициналық сынақтарды жүргізетін дәрігерлер АҚШ-тың Тамақ және Дәрі-дәрмек басқармасының мақұлдауын алу үшін анықталған ковариаттарды сандық өлшеп, кездейсоқ тағайындайды. Зерттеушілер байқау зерттеулерінің қателіктерін азайту үшін бейімделу балл сәйкестігі сияқты сәйкестендіру әдістерін қолданады, бұл үлкен субъектілер тобын және ковариаттар туралы кең көлемді ақпаратты қажет етеді. Алайда, бейімделу балл сәйкестігін техника ретінде ұсыну ұсынылмайды, себебі ол қателікті азайтудың орнына арттыруы мүмкін. Нәтижелер де мүмкіндігінше сандық түрде анықталады (сүйек тығыздығы, қандағы кейбір жасушалар немесе заттар мөлшері, физикалық күш немесе төзімділік және т.б.) және зерттеушінің немесе кәсіби бақылаушының пікіріне емес. Осылайша, байқау зерттеуінің дизайны нәтижелерді объективтірек және сондықтан сенімдірек ете алады.

An observational study is used when it is impractical, unethical, cost prohibitive (or otherwise inefficient) to fit a physical or social system into a laboratory setting, to completely control confounding factors, or to apply random assignment. It can also be used when confounding factors are either limited or known well enough to analyze the data in light of them (though this may be rare when social phenomena are under examination). For an observational science to be valid, the experimenter must know and account for confounding factors. In these situations, observational studies have value because they often suggest hypotheses that can be tested with randomized experiments or by collecting fresh data. Fundamentally, however, observational studies are not experiments. By definition, observational studies lack the manipulation required for Baconian experiments. In addition, observational studies (e. g., in biological or social systems) often involve variables that are difficult to quantify or control. Observational studies are limited because they lack the statistical properties of randomized experiments. In a randomized experiment, the method of randomization specified in the experimental protocol guides the statistical analysis, which is usually specified also by the experimental protocol. Without a statistical model that reflects an objective randomization, the statistical analysis relies on a subjective model. In fact, there are several cases where carefully conducted observational studies consistently give wrong results, that is, where the results of the observational studies are inconsistent and also differ from the results of experiments. For example, epidemiological studies of colon cancer consistently show beneficial correlations with broccoli consumption, while experiments find no benefit. A particular problem with observational studies involving human subjects is the great difficulty attaining fair comparisons between treatments (or exposures), because such studies are prone to selection bias, and groups receiving different treatments (exposures) may differ greatly according to their covariates (age, height, weight, medications, exercise, nutritional status, ethnicity, family medical history, etc.). In contrast, randomization implies that for each covariate, the mean for each group is expected to be the same. For any randomized trial, some variation from the mean is expected, of course, but the randomization ensures that the experimental groups have mean values that are close, due to the central limit theorem and Markov's inequality. With inadequate randomization or low sample size, the systematic variation in covariates between the treatment groups (or exposure groups) makes it difficult to separate the effect of the treatment (exposure) from the effects of the other covariates, most of which have not been measured. The mathematical models used to analyze such data must consider each differing covariate (if measured), and results are not meaningful if a covariate is neither randomized nor included in the model. To avoid conditions that render an experiment far less useful, physicians conducting medical trials—say for U. S. Food and Drug Administration approval—quantify and randomize the covariates that can be identified. Researchers attempt to reduce the biases of observational studies with matching methods such as propensity score matching, which require large populations of subjects and extensive information on covariates. However, propensity score matching is no longer recommended as a technique because it can increase, rather than decrease, bias. Outcomes are also quantified when possible (bone density, the amount of some cell or substance in the blood, physical strength or endurance, etc.) and not based on a subject's or a professional observer's opinion. In this way, the design of an observational study can render the results more objective and therefore, more convincing.

Этика

Тәуелсіз айнымалының таралуын зерттеушінің бақылауына беру арқылы эксперимент, әсіресе адамдарға қатысты болғанда, пайда мен зиянды теңестіру, араласуларды әділ бөлу (мысалы, ауруды емдеу) және хабардар келісім сияқты этикалық мәселелер туындатады. Мысалы, психология немесе денсаулық сақтау салаларында пациенттерге нашар ем көрсету этикалық емес. Сондықтан этикалық комиссиялар клиникалық сынақтар мен басқа да эксперименттерді тоқтатуға тиіс, егер жаңа емнің тиімділігі қазіргі ең жақсы тәжірибеге тең немесе одан жақсы болмаса. Адам денсаулығына зиян келтіретін немесе тиімсіз емдердің әсерін зерттеу үшін, мысалы, мышьяқ ішудің салдары сияқты, кездейсоқ эксперименттер жүргізу әдетте этикалық емес (және көбінесе заңсыз). Мұндай факторлардың әсерін түсіну үшін ғалымдар көбінесе бақылау зерттеулерін қолданады. Тәжірибелік зерттеулер тікелей адамдарды қатыстырмаса да, этикалық алаңдаушылықтар туындауы мүмкін. Мысалы, Манхэттен жобасының ядролық бомба сынақтары, тікелей адамдар қатыспаса да, ядролық реакцияларды адамдарға зиян келтіру үшін пайдалануды білдірді.