1. Urvalsbias:
* Provtagningsförspänning: När provet som valts för experimentet inte är representativt för målpopulationen, vilket leder till partiska resultat. Om du till exempel vill studera effekterna av ett nytt läkemedel på alla vuxna men bara rekryterar deltagare från en specifik åldersgrupp eller socioekonomisk bakgrund.
* Volontärförspänning: När deltagarna frivilligt deltar i en studie kan de skilja sig från de som inte frivilligt, introducerar partiskhet.
2. Mätförspänning:
* Observer förspänning: När forskarens förväntningar eller föreställningar påverkar hur de observerar och registrerar data, vilket leder till felaktiga mätningar.
* Instrumentförspänning: När mätinstrumentet i sig är felaktigt eller felaktigt, vilket leder till systematiska fel i data.
3. Informationsförskjutning:
* återkallande förspänning: När deltagarna har svårt att komma ihåg tidigare händelser eller upplevelser exakt, vilket leder till partisk rapportering av information.
* Rapporteringsförskjutning: När deltagarna är mer benägna att rapportera viss information eller erfarenheter än andra på grund av social önskvärdhet eller andra faktorer.
4. Förvirrande förspänning:
* förvirrande variabler: När en annan variabel än den oberoende variabeln är relaterad till både de oberoende och beroende variablerna, vilket leder till förvirring kring den verkliga effekten av den oberoende variabeln. Om du till exempel studerar effekten av träning på viktminskning men inte kontrollerar för diet, kan diet vara en förvirrande variabel.
5. Publikationsbias:
* Fillådsproblem: När studier med negativa eller otvetydiga resultat är mindre benägna att publiceras, vilket skapar en partisk syn på litteraturen.
Konsekvenser av förspänning:
* felaktiga slutsatser: Fastade studier kan leda till felaktiga tolkningar och slutsatser om förhållandet mellan variabler.
* vilseledande forskningsresultat: Fastade resultat kan vilseleda andra forskare, beslutsfattare och allmänheten.
* ineffektiva interventioner: Om en studie är partisk kan det leda till utveckling av ineffektiva interventioner eller behandlingar.
minimerar förspänning:
* slumpmässig provtagning: Att använda slumpmässiga provtagningstekniker säkerställer att provet är representativt för målpopulationen.
* Blinding: Att hålla forskaren och/eller deltagarna omedvetna om behandlingsuppdraget kan minimera observatörens förspänning.
* Standardiserade förfaranden: Att använda standardiserade procedurer för insamling och analys av data kan minska mätförspänningen.
* Statistisk analys: Att använda lämpliga statistiska metoder kan hjälpa till att kontrollera för förvirring av variabler.
Genom att förstå de olika typerna av förspänning och vidta åtgärder för att minimera dem kan forskare öka giltigheten och tillförlitligheten hos sina vetenskapliga experiment, vilket leder till mer exakta och pålitliga fynd.
