Добивки:
- Способност да се детектираат водечки, двојни и двосмислени замки во анкетните прашања и да се поврзе секое прашање со концепт
- Способност да се вршат реални статистички пресметки во програма и да се користи вештачка интелигенција само за избор и интерпретација на методот
- Способност да се разликува статистичката значајност од практичната значајност и да се проверат претпоставките на тестот
Квантитативното истражување е пристап кој ги мери општествените појави со бројки и ги анализира со статистика: бара одговори на прашања како што се колку луѓе, со која брзина, каква разлика има помеѓу кои групи. Најчеста алатка за овој пристап е анкетата - метод за собирање споредливи податоци од голем број луѓе со помош на стандардни прашања. Поставувањето добра анкета и правилното анализирање на дојдовните податоци бара вештина; Лошо прашање го расипува резултатот од самиот почеток. Во оваа единица, ќе научите како да користите вештачка интелигенција за да дизајнирате прашања од анкетата, да конструирате скали (опции за одговор кои го оценуваат ставот, на пр. „силно се согласувам ... целосно не се согласувам“) и анализираат дојдовни податоци; но ќе научите зошто треба да го задржите статистичкото расудување.
Она што вештачката интелигенција е највредна во квантитативната анализа не е во самата пресметка, туку во објаснувањето како да се направи пресметката и што значи резултатот. Вештачката интелигенција може да ви го претстави кодот за анализа (на пр. команди за извршување во R или Python), да објасни на едноставен јазик кога да користите статистички тест и да ви помогне да го протолкувате излезот. Но, никогаш не верувајте на бројките што вештачката интелигенција ги генерира „од врвот на вашата глава“ во текстот: јазичниот модел не е калкулатор и може да произведе погрешна средина, процент или p-вредност. Вистинската пресметка е направена во програма за реална статистика.
Чекор по чекор: од анкета до преглед
1. Поврзете го секое прашање со концепт. Секое прашање што го поставувате во анкетата треба да мери концепт во вашето прашање за истражување. Не додавајте прашања само затоа што „би било интересно“. Вештачката интелигенција ви помага да го проверите мапирањето на концептот-прашање во табела.
2. Отстранете ги лошите прашања. Водечките („Дали сте задоволни со оваа одлична услуга?“), двојните прашања („Дали услугата беше брза и евтина?“), нејасни („Дали често ви се допаѓа?“) прашања ги искривуваат податоците. Вештачката интелигенција е добра во означување на овие стапици во вашата нацрт анкета.
3. Воспоставете ја скалата доследно. Ако користите Ликертова скала (скала на договор од 5 или 7 точки), одржувајте ја насоката и оценките конзистентни во текот на истражувањето. ВИ фаќа недоследности.
4. Исчистете ги податоците. Дојдовните податоци може да содржат одговори што недостасуваат, недоследности или две записи на исто лице. ВИ може да ги наведе чекорите за чистење и нацрт-кодот; Вие одлучувате.
5. Изберете го точниот тест и ИНТЕРПРЕТИРАЈТЕ го. Дали споредувате две групи, барате врска? ВИ објаснува кој тест е соодветен; Ваша задача е да го извршите тестот во програмата и да го прочитате и да го разберете резултатот.
Внимание: Не кажувајте ВИ „пресметајте го просекот на овие податоци“ и запишете го добиениот број директно во извештајот. Јазичниот модел прави грешки во аритметиката. Дали пресметката е направена во програма за табеларни пресметки или статистика; Користете вештачка интелигенција само за нејзиниот метод и толкување.
три мини футроли
Случај 1 - Водечкото прашање е поправено. Нацрт анкета праша „Колку сте задоволни од транспортната услуга на нашата успешна општина? Имаше прашање. АИ означи дека придавката „успешен“ го турка одговорот на позитивно. Прашањето е „Како ја оценувате транспортната услуга на општината? беше неутрализиран и резултатите беа поизбалансирани.
Случај 2 - фатена погрешна пресметка на вештачката интелигенција. Истражувач залепи 300 линии податоци како текст во вештачката интелигенција и рече „пронајди ја просечната возраст“; YZ рече 34.2. Кога истите податоци беа ставени во табела, вистинскиот просек беше 31,7. Вештачката интелигенција погрешно пресметала во текстот; Тоа беше поправено кога сметката беше преместена во програмата.
Случај 3 - Изборот на тестот е разјаснет. Еден тим сакаше да го спореди просечниот резултат на две групи, но не знаеше кој тест да го користи. YZ објасни дека t-тестот (тест кој проверува дали разликата помеѓу средини на две групи е случајна) е соодветен за „две независни групи, континуирана променлива“, ги наведе своите претпоставки и обезбеди нацрт на кодот. Тимот го изврши тестот во програмата и го толкуваше резултатот.
Четири шаблони за копирање
1) Ревизија на анкетно прашање:
Прегледајте ги прашањата од анкетата подолу. Проверете за секое прашање: дали е водечки, дали е двојно прашање (две работи во едно прашање), дали е двосмислено, дали опциите за одговор се преклопуваат/недостасуваат? Дајте го проблемот и подобрата верзија рамо до рамо. Проверете дали насоката на скалата е конзистентна. Прашања: [тука]
2) Табела за мапирање концепт-прашање:
Моето истражувачко прашање: [прашање]. Моите клучни концепти: [листа]. Наредете ги следните анкетни прашања во табела: каков концепт мери секое прашање? Обележете ги прашањата што не се поврзуваат со ниту еден концепт („екстра“) и концептите што немаат прашања („неактивен“). Анкета: [тука]
3) План за чистење податоци (нацрт на код):
Имам сет на анкети со следните променливи: [променливи]. Дајте ми листа за проверка за чистење податоци и нацрт на кодот СО ЛИНИИ ЗА КОМЕНТАРИ за [R/Python]: исчезнати податоци, оддалечени, дупликати записи, неконзистентно кодирање. Ќе го извршам кодот и ќе го потврдам излезот; Не правете математика.
4) Статистички коментар (јас ја направив пресметката):
Истрчав [име на тест] и го добив следниот излез: [излез]. Толкувајте го овој резултат на едноставен јазик: што значи тоа во пракса, правете разлика помеѓу статистичка и практична значајност и потсетувајте кои претпоставки треба да се проверат. Не го преувеличувајте резултатот; Кажи ми ги и твоите граници.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Пресметајте ги средствата на групите во овие податоци и кажете која е повисока. [500 линии податоци]
ВИ се обидува да пресмета во текстот и може да произведе погрешни бројки. Згора на тоа, неверодостојно е да се одговори на прашањето „Дали има значајна разлика“ без статистички тестирања.
Моќен потсетник:
Сакам да ги споредам оценките на две групи: континуирана променлива, две независни групи. (1) Кој статистички тест е соодветен и зошто? (2) Кои се неговите претпоставки? (3) Нацрт код на коментар за [R/Python]. Ќе ја направам пресметката во програмата; Само го даваш методот и кодот, не генерирај бројки.
Разликата: вештачката интелигенција повеќе не се користи како несигурен калкулатор, туку како сигурен советник за методи.
Поделба на трудот во квантитативни задачи
Потрага
Дали вештачката интелигенција е безбедна?
Како да се користи
Ревизија на дизајн на прашање
Да
Замки за обележување
Конзистентност на скалата
Да
листа за проверка
Код за бришење податоци
Да (нацрт)
Ја извршуваш шифрата
Сметка во текст
бр
Никогаш не верувај
Избор на тест
Да
Објаснете го методот
Завршен коментар
Да (поддршка)
Ваше е да судите
Вообичаени грешки
- Директно користејќи го бројот генериран од вештачката интелигенција. Јазичниот модел е погрешен во аритметиката; Направете ја пресметката во програмата.
- Поставување водечко прашање. Придавките и претпоставките го искривуваат одговорот.
- Збунувачки статистичка значајност со практична. „Значајно“ може да биде дури и мала разлика; Погледнете ја големината.
- Прескокнување на претпоставките. Секој тест има предуслови; Не коментирајте без проверка.
- Поставување дополнителни прашања. Секое прашање од анкетата треба да биде поврзано со концепт; останатото ги надува податоците.
Сумирано
ВИ во квантитативно истражување; Тој е силен консултант во фаќањето на замките на прашањата од анкетата, мапирањето концепт-прашање, изготвување код за чистење и анализа на податоците и толкување на резултатот на едноставен јазик. Но, никогаш не дозволувајте вештачката интелигенција да ја направи вистинската пресметка; Јазичниот модел не е калкулатор. Го избирате тестот, но го извршувате во програмата, го читате излезот и правите разлика помеѓу статистичка и практична значајност. ВИ го забрзува методот; Одговорноста за проблемот и коментарот е ваша.
Задача за апликација
Напишете нацрт анкета со 10 прашања. Имајте знаменце за вештачка интелигенција и точни водечки, дупликати и двосмислени прашања со шаблонот „Ревизија на прашања за анкета“. Потоа креирајте мал примерок сет на податоци (20-30 редови) и пресметајте ја вистинската средина и проценти во програмата за табеларни пресметки; Дајте ги истите податоци на вештачката интелигенција како текст, споредете ги со добиените бројки и пријавете ја разликата. Конечно, протолкувајте тест излез со шаблонот „интерпретација на статистика“.
листа за проверка
- [ ] Го поврзав секое прашање од анкетата со концепт.
- [ ] Ги елиминирав водечките, двојните и двосмислените прашања.
- [ ] Ја направив вистинската пресметка во програмата за статистика, а не во вештачката интелигенција.
- [ ] Ги проверив претпоставките за тестот.
- [ ] Разграничив статистичка од практична значајност.