研究方法論の理解3：科学研究の目標
科学研究の目標
多くの研究者は、科学的研究の目的が説明、予測、説明/理解であることを認めています。一部の個人は、目標のリストに制御とアプリケーションを追加します。ここでは、説明、予測、説明/理解について説明します。
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説明
説明とは、サブジェクトとその関係を定義、分類、および分類するために使用される手順を指します。説明により、一般化と普遍化を確立できます。たとえば、大きなグループの人々に関する情報を収集することにより、研究者は、調査されている特定のグループのメンバーの平均的なメンバーまたは平均的なパフォーマンスを説明できます。
大きなグループの人々の観察を説明することは、個人間に重要な違いがあるという事実から離れません。つまり、研究者は単に平均的なパフォーマンス（一般的に言えば）に基づいて被験者またはイベントを説明しようとするだけです。あるいは、説明により、研究者は単一の現象および/または一人の観察を説明することができます。
科学では、記述は体系的で正確です。科学研究は運用上の定義を利用しています。運用上の定義は、観察可能な運用、またはそれらを測定するために使用される手順の観点から、イベント、品質、および概念を特徴付けます。
研究者は、研究に関連するものだけを説明することに関心があります。彼らは調査に関係のない所見を説明することに関心がありません。
$config[ads_text2] not found予測
説明の作成に加えて、研究者は予測を行います。多くの場合、イベントの説明は予測の基礎となります。予測は、仮説の形式で行われる場合があります。仮説は、変数間または変数間の関係に関する仮のテスト可能な予測です。仮説は、多くの場合、理論、またはデータの本体を説明して予測を行う相互に関連する一連の概念から導き出されます。
後のパフォーマンスの予測は、研究者にとって特に重要です。例えば：
- 低カロリーの食事を食べると、長生きする可能性が高まりますか？
- 学部GPAは大学院でどれだけうまくいくかを予測しますか？
- 高レベルの知能は認知バイアスの回避を予測しますか？
変数を使用して別の変数を予測できる場合、変数は相関していると言えます。相関関係は、異なるメジャーが一緒に変化するときに存在します。これにより、別の変数の値を知ることによって、ある変数の値を予測することができます。
予測はさまざまな程度の確実性で行われることに留意してください。相関係数は、関係の強さと方向の両方に関して、変数間の関係の度合いを示します。言い換えると、相関係数は、共変動をどの程度適切に測定するかを決定します。
説明/理解
間違いなく、科学研究の最も重要な目標は説明です。現象の原因が特定されたときに説明が得られます。原因と結果を特定するには、3つの前提条件が不可欠です。イベントの共変動、適切な時間順序シーケンス、およびもっともらしい代替原因の排除です。
$config[ads_text3] not found- イベントの共変動（関係）：変数は相関している必要があります。 2つの変数の関係を判断するには、偶然に関係が発生するかどうかを判断する必要があります。素人観察者は関係の存在をよく判断できないことが多いため、統計的手法を使用して関係の存在と強さを測定およびテストします。
- 適切な時間順序シーケンス（時間優先）：1が原因2の場合、1が2の前にある必要があります。原因が効果の前にある必要があります。
- 考えられる別の原因の排除（偽りではない、または本物）：AとBの間の関係が偽りではない場合、Cが制御されるとAとBの両方の関係が消えるようなAとBの両方を引き起こすCがあってはなりません。 。
原因と結果の関係を決定するときに満たすのが最も難しい条件は、他のもっともらしい原因の排除です。
