どのように新しい製品、理論、またはアイデアが妥当性を持っていることを確認しますか？ それらをテストするには複数の方法があり、最も一般的なものの1つは実験的研究の使用です。 一つの変数に対する完全な制御が存在する場合、他の変数を操作して、提案された値または妥当性を決定することができる。
そして、監視と管理のプロセスを通じて、研究されているものの真の効果を決定することができます。 これは、最終的な値の可能性についての結論ので、正確な結果を作成します。 これは効率的なプロセスですが、監視が適切に実行されない場合は、特定のメトリックを満たすように簡単に操作することもできます。
ここで考慮すべき実験研究の長所と短所があります。
実験研究の利点は何ですか？
1. それは研究者に高レベルの制御を提供します。
特定の変数を分離することによって、潜在的な結果が実行可能であるかどうかを判断することが可能になる。 各変数は、製品、理論、またはアイデアにも可能な結果がどのようなものかを研究するために、独自に、または異なる組み合わせで制御することができま これは正確な結果を見つける機能の途方もない利点を提供する。
2. 関係する主題や業界に制限はありません。
実験的な研究は、特定の業界やアイデアの種類に限定されるものではありません。 それはいろいろ状態で使用することができる。 教師は実験的な研究を使用して、新しい教育方法や新しいカリキュラムが古いシステムよりも優れているかどうかを判断することができます。 製薬会社は、新製品の生存率を決定するために実験的研究を使用しています。
3. 実験的研究は、具体的な結論を提供する。
実験的研究はこのような高いレベルの制御を提供するため、一貫性のある特異的かつ関連性のある結果を生み出すことができる。 成否を判定することができ、他の検証方法と比較してはるかに短い時間で製品、理論、またはアイデアの妥当性を理解することが可能になります。 あなたはその結論に変数を持って来るので、あなたは研究の結果を知っています。
4. 実験的研究の結果を複製することができます。
実験的研究は、同じ変数が他の変数によって制御されている場合にその重複を可能にする、単純で基本的な研究形態である。 これは、製品、アイデア、および理論の概念の妥当性を促進するのに役立ちます。 これにより、誰もが公開された結果を確認して検証できるようになり、正確な手順で正確な結果が得られるため、より良い結果を達成することができ
5. 自然な設定はより速い速度と複製することができる。
実験室環境内で研究を行う場合、変数を適切にテストできるように、長い時間がかかる可能性のある条件を複製することが可能になります。 これにより、研究者は、各変数が慎重に研究されているように、自然の予測不可能性を制限し、同様に存在する可能性のある無関係な変数をより詳細に
6. 実験的研究は、原因と結果を決定することを可能にする。
変数の操作により、研究者は、製品、理論、またはアイデアが生み出すことができる様々な因果関係を見ることができます。 これは、研究者が可能なことをより深く掘り下げることを可能にするプロセスであり、さまざまな変数関係が特定の利益をどのように提供できるか その見返りに、その関係が存在する理由の理解が研究者に提示されていない場合でも、研究内の詳細のより大きな理解を理解することができます。
7. それは他の研究方法と組み合わせることができます。
これにより、実験的研究は、結果が単独で立つために必要とされる科学的厳密さを提供することができるようになる。 それはまた逸話的な研究が普通提供できるよりよい移動を提供している間特定の人口統計学か人口のために最もよいかもしれないものが定める
実験研究の欠点は何ですか？
1. 結果は人為的ミスの可能性のために非常に主観的です。
実験的研究には特定のレベルの可変制御が必要であるため、研究中のある時点で人為的ミスを経験する危険性が高い。 それが全身的であろうとランダムであろうと、エラーは他の変数に関する情報を明らかにすることができ、それは実施されている実験と研究の妥当性を排除するであろう。
2. 実験的な研究は、現実的ではない状況を作り出すことができます。
製品、理論、またはアイデアの変数は、生成されるデータが破損または不正確になる可能性があるような厳しい制御下にありますが、それでも本物のよう これは研究者にとって2つの否定的な方法で働くことができます。 第一に、変数は、データが好ましいまたは所望の結果に向かって歪むように制御することができる。 第二に、データは正のように見えるように破損する可能性がありますが、実際の環境は制御された環境とは非常に異なるため、実験的な研究の外で正の結果を達成することはできませんでした。
3. これは時間のかかるプロセスです。
それが適切に行われるためには、実験的研究は各変数を分離し、その上でテストを行わなければならない。 次に、変数の組み合わせも考慮する必要があります。 このプロセスは時間がかかり、大量の財務および人事リソースを必要とする可能性があります。 これらのコストは、製品やアイデアが市場にそれを作ることはありません場合は、消費者の売上高によって相殺されることはありません。 テストされているものが理論であれば、他の人が自分の研究にどのようにアプローチするかを変える可能性のある誤った妥当性の感覚につながる可
4. 可変制御には倫理的または実用的な問題があるかもしれません。
人間よりも前に動物の新薬を実験して機能するかどうかを確認するのは良い考えのように思えるかもしれないが、実験研究のために動物が死んだ場合はどうなるだろうか？ または失敗し、傷害か死を引き起こす人間の試験についての何か。 実験的研究は効果的かもしれませんが、時にはアプローチは無視することはできません倫理的または実用的な合併症を持っています。 結果を得ることができるように、操作できない変数があることがあります。
5. 実験的研究は、実際の説明を提供していません。
実験的研究は、「はい」または「いいえ」の質問に答える機会である。 それが動作するか、意図したとおりに動作しないことが表示されます。 部分的な結果が達成できると主張することができますが、望ましい結果が完全に達成されなかったため、それはまだ”いいえ”カテゴリに収まります。 答えはいいですが、あなたがその答えにどうやってたどり着いたかについての説明はありません。 実験的な研究は、成果を見るときに”なぜ”の質問に答えることができません。
6. 無関係な変数は常に制御することはできません。
実験室の設定は無関係な変数を制御することができますが、自然環境は特定の課題を提供します。 いくつかの研究は、正確であるために自然な設定で完了する必要があります。 母なる自然の予測不可能性のために、無関係な変数を制御することは必ずしも可能ではないかもしれません。 変数が制御されている場合でも、結果は内部妥当性を保証するが、外部妥当性を犠牲にしてそうすることができる。 いずれにしても、結果を一般集団に適用することは、どちらのシナリオでも非常に困難な場合があります。
7. 参加者は現在の状況に影響を受ける可能性があります。
人的ミスは研究者だけに限定されるものではない。 実験的研究研究の参加者は、無関係な変数の影響を受けることもあります。 気晴らしを作成する環境、そのようなアレルギーに何かがあるかもしれません。 研究者との会話では、参加者の反応を変える物理的な魅力があるかもしれません。 密閉された空間の恐怖などの内部トリガーでさえ、得られる結果に影響を与える可能性があります。 また、参加者が正直な反応を提供するのではなく、研究者が見たいと思うものと”一緒に行く”ことも非常に一般的です。
8. 変数を操作することは、必ずしも客観的な観点ではありません。
研究が効果的であるためには、客観的でなければならない。 変数を操作できることは、その客観性を低下させます。 このような操作の結果を観察することには利点がありますが、これらの利点は将来使用できる現実的な結果を提供しない可能性があります。 サンプルを取ることはそのサンプルの反射であり、結果は一般集団に翻訳しないかもしれない。
9. 実験的研究における人間の反応は測定するのが難しい場合があります。
政治的なものから個人的なもの、そしてその間のすべてに、人々に置くことができる多くの圧力があります。 異なる人生経験は、人々が異なる方法で同じ状況に反応する可能性があります。 これは、グループが実験的研究で比較できない可能性があることを意味するだけでなく、得られたまたは観察された人間の応答を測定することも困難
実験研究の長所と短所は、それが使用する有用なシステムであることを示していますが、有益であるためには厳密に制御されなければなりません。 それは複製することができる結果を生成しますが、達成される結果を変える可能性のある内部または外部の影響によって容易に影響を受けるこ これらのキーポイントを考慮に入れることによって、この研究プロセスがあなたの次のプロダクト、理論、または考えのために適切であるかどうか見る