12.2: Дизайн исследования в статистике

Дизайн исследования — это набор методов, которые позволяют исследователю собирать и анализировать данные по различным переменным, определенным для конкретной исследовательской проблемы. Статистика обычно используется для эффективного планирования исследований и проведения более надежных экспериментов.

Снижает ли аспирин риск сердечных приступов? Является ли одна марка удобрений более эффективной при выращивании роз, чем другая? Так ли опасна усталость для водителя, как и влияние алкоголя? Ответы на подобные вопросы даются с помощью рандомизированных экспериментов с правильным дизайном исследования, который обеспечивает получение надежных и точных данных.

Существует два основных типа дизайна исследований: описательные и аналитические исследования. В описательных исследованиях описываются переменные и дается ответ на вопрос «что», а не «почему». Аналитические исследования, в свою очередь, делятся на наблюдательные и экспериментальные. В обсервационных исследованиях зависимые и независимые переменные анализируются без изменения каких-либо переменных. Например, апельсиновые деревья растут, когда на них попадают солнечный свет. Дорожно-транспортные происшествия и скорость транспортных средств. Экспериментальные исследования влияют на независимую переменную или изменяют ее и измеряют результат. Цель эксперимента — исследовать взаимосвязь между двумя переменными. В рандомизированном эксперименте исследователь манипулирует значениями независимой переменной и измеряет результирующие изменения в переменной отклика. Различные значения независимой переменной называются обработками. Экспериментальная единица — это отдельный объект или индивидуум, подлежащий измерению.

Этот текст адаптирован из Openstax, Вводная статистика, раздел 1.4, Экспериментальный дизайн и этика