Uru:
- Ikike iji ọgụgụ isi na-emepụta ihe iji mepụta atụmatụ nyocha, nhọrọ nyocha ọnụ ọgụgụ kwesịrị ekwesị, yana koodu R/Python/SPSS wee jiri aka kwado mmepụta ya.
- Ikike ị were isiokwu na ntinye koodu na data qualitative, jikọọ ma kwado nkọwa nke ọgụgụ isi na data raw.
- Ikike ịghọta ihe egwu nzuzo dị na ikesa data raw, ihe egwu dị na ọnụ ọgụgụ adịgboroja na p-hacking, wee wepụta oke nyocha nke ọrụ.
Ozugbo anakọtara data, ọ bụ oge ime ka ọ pụta ìhè. Nyocha data bụ usoro nke ịgbanwe ọnụọgụ ma ọ bụ ederede ka ọ bụrụ nchoputa na-aza ajụjụ nyocha. N'oge a, AI na-eme ngwa ngwa ọrụ atọ dị mkpa: ịmepụta koodu ederede (R, Python, SPSS syntax), na-enyere aka ịkọwapụta mmepụta ihe ndekọ ọnụ ọgụgụ, na ịnye isiokwu / koodu aro na data qualitative. Mana nyocha bụ mpaghara kacha emetụ n'ahụ nke izi ezi na nzuzo na agụmakwụkwọ. Isi iwu nke otu a bụ okpukpu abụọ: data raw na-anọgide na nzuzo, ejiri aka nyochaa nsonaazụ ọnụọgụ ọ bụla. AI nwekwara ike ịmepụta ọnụ ọgụgụ adịgboroja; Uru p-uru enyochabeghị dị ize ndụ dị ka njirimara enyochabeghị.
Mepụta akwụkwọ koodu
AI dị ike nke ukwuu na ịsụgharị atụmatụ nyocha ka ọ bụrụ koodu ọrụ. Ịsị "Mee ihe nlele t-ule nọọrọ onwe ya n'etiti mgbanwe ndị a wee lelee echiche ndị a" na-enye gị nkọwapụta R ma ọ bụ Python dị ọcha. Nke a bụ ihe dị mma, karịsịa maka ndị nchọpụta na-abụghị ndị ọkachamara na mmemme. Ma enwere iwu abụọ. Nke mbụ: jiri data nke gị mee koodu na gburugburu gị; Ebulitela raw data na ngwaọrụ. Ị na-akọwa usoro nke data gị na AI (aha dị iche iche, ụdị, ahịrị ole na ole - enweghị ID), ọ na-ede koodu ahụ, wee mebie ya na igwe mpaghara. Nke abụọ: gụọ ma ghọta koodu; iṅomi kpuru ìsì na-akpali njehie dị jụụ (ngbanwe na-ezighị ezi, ule na-ezighị ezi) n'ime akụkọ ahụ na-achọpụtaghị ya.
Ịhọrọ ule nyocha bụ mkpebi dị oke egwu: ụdị data (na-aga n'ihu / categorical), ọnụ ọgụgụ nke otu, echiche nkesa na-ekpebi ule ahụ. Dị ka osisi mkpebi, AI na-ekwu "na nke a, ule na-esonụ nwere ike ịbụ ihe kwesịrị ekwesị" ma kọwaa echiche ya; Nke a bụ nkuzi. Mana ị kwadoro nhọrọ ahụ site na ịlele echiche nke data nke gị. Nnwale na-ezighi ezi na-arụpụta nsonaazụ na-egosi na ọ dị irè mana enweghị isi.
Kpachara anya: Mgbe ajụrụ ya nọmba ("kedu nkezi na nlele a"), AI nwere ike mejupụta ọnụọgụ nke yiri ihe ezi uche dị na ya n'emeghị ngụkọ ọ bụla. Ọ dịghị mgbe AI "gbakọọ" data mgbari ma jiri nsonaazụ ya; Akụrụngwa ọnụ ọgụgụ na-eme mgbakọ na mwepụ, AI na-emepụta koodu na nkọwa.
Nkọwa ndekọ ọnụ ọgụgụ na ntinye koodu qualitative
Ozugbo ngwanrọ gị na-emepụta mmepụta (dịka t (48) = 2.31, p = .025), AI na-enyere gị aka ịkọwa ya n'asụsụ dị larịị: ihe ọ pụtara, mkpa mmetụta nke mmetụta, otú a ga-esi kọọ ya (na usoro APA). Ị na-enyocha nkọwa a site n'ile anya na mmepụta nke gị; Ị na-enye mmepụta na AI, ọ na-akọwa ya, ị maara na ọnụ ọgụgụ ahụ sitere na nyocha gị n'ezie.
Na nyocha qualitative, AI nwere ike wepụ koodu ndị nwere ike ime (nkeji ihe ọ pụtara ugboro ugboro) na isiokwu sitere na ndekọ ajụjụ ọnụ. Nke a bara uru dị ka mmalite na nzuzo nzuzo; AI nwere ike ịtụnye ụkpụrụ ị tụfuru. Ma obi nke nyocha qualitative bụ ọgụgụ miri emi nke onye nyocha; Ị na-ejikọta koodu ọ bụla nke AI na-atụ aro azụ na data raw (ntụgharị okwu ahụ n'ezie), lelee ihe gbara ya gburugburu, wee jiri usoro nkọwa nke gị nyochaa ya. AI anaghị 'akọwapụta' data qualitative, ọ na-atụ aro usoro; Ị na-emepụta ihe ọ pụtara.
p-hacking (ịchịkwa data n'ụzọ dị iche iche ruo mgbe enwetara nsonaazụ bara uru) bụ mmebi iwu siri ike. Ime AI na-ekwu "gbalịa ule dị iche iche ruo mgbe ịchọtara nsonaazụ bara uru" bụ nke ahụ ma amachibidoro. Kpebie atụmatụ nyocha gị tupu ilele data ahụ (na ndebanye aha ma ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume) wee jiri AI mebie atụmatụ ahụ, ọ bụghị "ịchụ nta" maka nsonaazụ ya.
Reproducibility na koodu akwụkwọ
Na agụmakwụkwọ ọgbara ọhụrụ, ịmụgharị na-adịwanye mkpa: ikike nke onye nyocha ọzọ iji data na koodu gị nweta otu nkwubi okwu ahụ. AI bụ onye inyeaka ụzọ abụọ ebe a. Mbụ, ị nwere ike ịrịọ ya ka o dee koodu ọ na-emepụta na ahịrị okwu; Koodu nke na-akọwa ihe nzọụkwụ nke ọ bụla na-eme na-eme ka ọ dịrị gị mfe ịghọta ọnwa isii ka onye nyocha soro. Nke abụọ, AI na-akwali nyocha gị ka ọ bụrụ nke dabere na script kama ịpị aka na-enweghị usoro (dịka na menus SPSS); Edemede bụ ndekọ zuru oke nke nyocha gị ma enwere ike ịmegharị ya na otu pịa. Nke a na-ewepụ ejighị n'aka nke "Kedu ntọala m nwetara nsonaazụ a?"
Akụkụ nke reproducibility bụ idobe data raw na data ahaziri iche: ị naghị emetụ data raw ahụ aka, ị na-eme mgbanwe niile (ihichapụ, koodu, ewezuga) na koodu. N'ụzọ dị otú a, mgbe ịchọtara njehie, ị nwere ike ịlaghachi na mmalite wee mee ya ọzọ. AI nwere ike ịnye usoro nhazi ọrụ nke na-echekwa ọdịiche a; Mana mkpebi dịka nke ewepụrụ onye so na ya na gịnị kpatara mkpebi sayensị nke ị ga-emerịrị ma dekọọ.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - Code osooso, akwụkwọ ntuziaka nkwenye. Otu onye na-eme nchọpụta amaghị otú e si eme ANOVA ugboro ugboro na R. Ọ kọwara usoro data (amaghị aha) na AI, were usoro koodu ahụ wee gbaa ya na igwe nke ya. O kwughachikwara ihe a rụpụtara na SPSS; Nsonaazụ abụọ ahụ kwetara. Koodu ahụ ziri ezi, mana onye nyocha ahụ nwere obi ike na ya naanị mgbe o jiri ngwaọrụ nke abụọ nyochaa ya.
Ikpe 2 - Nchịkọta nchịkọta arụpụtara arụpụtara. Otu nwa akwụkwọ mapawara tebụl data n'ime AI ma kwuo "gbakọọ ụzọ na ọdịiche ọkọlọtọ." The AI weghachiri nọmba ndị yiri ezi uche; Mgbe nwa akwụkwọ ahụ lere ya na ngwa ngwa, ọ hụrụ na ọtụtụ nkezi adịghị mma. AI agụghị tebụl n'ezie, ọ chere ya. Ihe nkuzi: sọftụwia na-eme ngụkọta, ị gaghị enweta nsonaazụ sitere na AI.
Ikpe 3 - Ntụnye koodu ogo. Otu ọkà mmụta sayensị na-elekọta mmadụ depụtara onwe ya ajụjụ ọnụ 30, wee nye AI ihe ntinye aha na-amaghị aha wee jụọ "Kedu isiokwu ndị ọzọ pụtara." AI tụrụ aro isiokwu nke " ntụkwasị obi ụlọ ọrụ" nke ọ na-atụleghị iche. Onye nyocha ahụ laghachiri na nkwuputa okwu ndị ahụ, chọpụta na a kwadoro isiokwu ahụ n'ezie, ma tinye ya na nyocha ya. AI gbakwunyere anya; Onye nyocha ahụ mere mkpebi na nkwenye.
Ụdị ndebiri nwere ike iṅomi
1) Nlebanya nhọrọ nwale:
Mpụta: [ụdị mgbanwe dabere], [ọnụọgụ nke otu], [nnwere onwe/paired], [ihe m maara gbasara nkesa]. Ajụjụ m: enwere ọdịiche dị n'etiti otu? Depụta ule ndekọ ọnụ ọgụgụ ndị nwere ike dabara adaba, jiri nkwenye ha wee dee echiche nke ọ bụla. M na-eme nhọrọ.
2) Usoro koodu (na-enweghị ID):
Ana m eji R. Nkọ data m nwere kọlụm ndị a: [aha kọlụm na ụdị, ọmụmaatụ UNIDENTIFIED 2 ahịrị]. Dee koodu na nkọwa nke na-eme t-ule nke nọọrọ onwe ya wee lelee echiche (nkịtị, ịdị n'otu nke iche). M ga-agba koodu na igwe nke m.
3) Nkọwapụta mmepụta (APA):
Akụrụngwa ndekọ ọnụ ọgụgụ m mepụtara mmepụta ndị a: [mado mmepụta].Kedu ka m ga-esi kọọ nke a na usoro APA 7? Kọwaa nha mmetụta na ihe ọ pụtara n'asụsụ dị larịị. Were nọmba site na mmepụta m, emela nke ọhụrụ.
4) Ntụnye isiokwu qualitative (enweghị aha):
N'okpuru bụ akụkụ ajụjụ ọnụ na-amaghị aha. Na-arụ ọrụ na-atụ aro nwere ike ime koodu na isiokwu NDỊ MMADỤ; Gosi nke nhota onye ọ bụla dabere na ya. Ndị a bụ aro; M ga-akwado ya site na data raw. Okwu: [ederede na-amaghị aha]
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Ngwa ngwa adịghị ike:
Nyochaa data a wee gwa m nsonaazụ. [tebụl mado]
AI na-eme ngụkọta; Na mgbakwunye, a na-ewepụta data raw na ngwaọrụ mepere emepe. Ihe egwu okpukpu abụọ.
Mgbasa ozi siri ike:
Ana m eji Python (pandas + scipy). Frame data m: [unidentifiedcolumdefinition]. Achọrọ m iji otu abụọ atụnyere. Dee koodu AKWỤKWỌ KWESỊRỊ nke (1) na-enyocha echiche, (2) na-etinye ule kwesịrị ekwesị, (3) gbakọọ nha mmetụta. M ga-eji data nke m mee ya wee kọọ nsonaazụ ya. Ị emeghị nọmba ahụ; naanị nye koodu na nkọwa.
azụmahịa
AI na-eme
ị na-eme
Nwalee nhọrọ
Nhọrọ + izi ezi
Nyochaa echiche, mkpebi
Koodu nyocha
koodu nhazi
Na-agba ọsọ na-agụ na mpaghara
ngụkọta oge
ekwesịghị
Mgbakọ na ngwanrọ
Nkọwapụta mmepụta
Nhazi asụsụ dị larịị
Jiri mbipụta nke aka gị kwado
Ndokwa nke ọma
Onye ndoro-ndoro isiokwu
Nkwenye site na data raw
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-ebugote data raw/akọrọ na ngwa mepere emepe. Emebiwo nzuzo nzuzo nke onye so na ya; ihe kacha njọ.
- Na-eme ka AI gbakọọ nọmba. Na-emepụta ọnụ ọgụgụ emebere; Akụrụngwa na-eme ngụkọta.
- Na-agba ọsọ koodu na-agụghị ya. Njehie dị jụụ na-adaba na akụkọ ahụ.
- p-ịbanye. Ịgbalị ule iji chọta nsonaazụ bara uru bụ mmebi iwu.
- Hapụ nkọwa qualitative na AI. Onye na-eme nchọpụta na-emepụta ihe ọ pụtara; AI na-atụ aro naanị ụkpụrụ.
Ndụmọdụ: Debe atụmatụ nyocha gị na izi ezi maka ule ọ bụla ị na-eji na ederede. Nke a na-echebe megide p-hacking ma na-enye ndekọ dị njikere mgbe ị na-ede ngalaba usoro.
Na nchịkọta
AI na-eme ka nyocha data dịkwuo ngwa site na idepụta koodu, nyocha nhọrọ nnwale, nkọwa mmepụta na ntụnye isiokwu qualitative. Mana nyocha bụ mpaghara kacha sie ike nke ụlọ akwụkwọ agụmakwụkwọ: echekwara data raw, a na-eme mgbako na sọftụwia, ejiri aka gosipụta nsonaazụ ọnụọgụ ọ bụla, nkọwa qualitative jikọtara ya na data raw, na-ezere p-hacking. Iwu kacha nso: koodu na nkọwa sitere na AI, ngụkọta na mkpebi sitere na gị.
Ọrụ ngwa
Kọwaa usoro nke data nke gị (ma ọ bụ nlele) na-amaghị aha wee jụọ AI maka nkwado nnwale kwesịrị ekwesị yana koodu nyocha kwuru. Gụọ koodu ahụ wee dee n'otu ahịrịokwu ihe ahịrị ọ bụla na-eme. Gbaa koodu ahụ wee nweta mmepụta, ma nyochaa ma ọ dịkarịa ala otu nsonaazụ na ụzọ nke abụọ (site n'aka ma ọ bụ ngwá ọrụ ọzọ) ma ọ bụrụ na ọ ga-ekwe omume. Ọ bụrụ na ị na-arụ ọrụ nke ọma, tụnye isiokwu n'usoro nrụtụ aka na-amaghị aha wee tulee ha na data adịchaghị.
ndetu
- [] Ebukwaghị m data raw/amatara n'ime ngwa ọ bụla mepere emepe?
- [ ] Ekwenyela m nhọpụta ule site na ịlele echiche ndị ahụ?
- [ ] Agụọla m ma ghọta koodu ahụ wee mee ya na mpaghara?
- [ ] A kwadorola m sọftụwia/nkeji abụọ ọ bụla?
- [ ] Ekekọtala m isiokwu qualitative azụ na ngụ ndị dị adị?