Добивки:
- Способност да се користи вештачка интелигенција за да се генерира план за анализа, соодветен избор на статистички тест и нацрт код R/Python/SPSS и рачно да се потврди излезот
- Способност за преземање предлози за теми и кодови во квалитативни податоци, поврзување и потврдување на интерпретацијата на вештачката интелигенција со необработени податоци
- Способност да се разбере ризикот за приватност од необработеното споделување на податоци, опасноста од лажни статистики и p-хакирање и да се исцртаат границите на одговорна анализа
Откако ќе се соберат податоците, време е да се направи смисла. Анализата на податоците е процес на трансформација на необработени броеви или текст во наоди кои одговараат на прашањето за истражување. Во оваа фаза, вештачката интелигенција забрзува три конкретни задачи: производство на нацрт-код (R, Python, SPSS синтакса), помагање во интерпретирањето на статистичкиот излез и обезбедување на предлози за теми/код во квалитативни податоци. Но, анализата е најчувствителната област на точност и доверливост во академијата. Основното правило на оваа единица е двојно: необработените податоци остануваат доверливи, секој нумерички резултат се проверува рачно. Вештачката интелигенција исто така може да произведе лажна статистика; Непроверената p-вредност е исто толку опасна како и непроверената атрибуција.
Генерирајте нацрт код
ВИ е многу моќна во преведување на план за анализа во работен код. Кажете „Спроведете независен примерок t-тест помеѓу овие променливи и проверете ги претпоставките“ ви дава чист преглед на R или Python. Ова е голема погодност, особено за истражувачите кои не се експерти за програмирање. Но, постојат две правила. Прво: стартувајте го кодот во вашата сопствена околина со ваши сопствени податоци; Не поставувајте необработени податоци на алатката. Ја опишувате структурата на вашите податоци на вештачката интелигенција (имиња на променливи, типови, неколку примероци линии - без ID), тој го пишува кодот и вие го извршувате на локалната машина. Второ: прочитајте го и разберете го кодот; Слепото копирање преместува тивка грешка (погрешна променлива, погрешен тест) во извештајот без да ја забележи.
Изборот на статистички тест е критична одлука: типот на податоци (континуирани/категорични), бројот на групи, дистрибутивните претпоставки одлучуваат за тестот. Како дрво на одлуки, вештачката интелигенција вели „во овој случај, следниот тест може да биде соодветен“ и го објаснува своето размислување; Ова е поучно. Но, вие го потврдувате изборот со проверка на претпоставките за вашите сопствени податоци. Погрешниот тест дава резултат кој изгледа валиден, но е бесмислен.
Внимание: Кога ќе се побара бројка („колку е просекот во овој примерок“), вештачката интелигенција може да состави број што изгледа разумен без да прави никакви вистински пресметки. Никогаш немојте вештачката интелигенција да го „пресметува“ дигестот на податоците и да го користи резултатот; Статистичкиот софтвер прави математика, вештачката интелигенција само го произведува кодот и толкувањето.
Статистичка интерпретација и квалитативно кодирање
Штом вашиот софтвер ќе произведе излез (на пр. t(48) = 2,31, p = ,025), вештачката интелигенција ви помага да ја протолкувате на едноставен јазик: што значи тоа, значењето на големината на ефектот, како ќе се пријави (во формат APA). Вие ја потврдувате оваа интерпретација гледајќи го вашиот сопствен излез; Го давате излезот на вештачката интелигенција, таа го толкува, знаете дека таа бројка всушност дојде од вашата анализа.
Во квалитативната анализа, вештачката интелигенција може да извлече можни кодови (повторливи значења) и теми од транскриптите од интервјуата. Ова е вредно како почетна точка во индуктивното кодирање; ВИ може да предложи шема што сте ја пропуштиле. Но, срцето на квалитативната анализа е длабокото читање на истражувачот; Го поврзувате секој код што вештачката интелигенција го предлага назад со необработените податоци (вистинскиот цитат), го проверувате неговиот контекст и го филтрирате со сопствена рамка за толкување. Вештачката интелигенција не ги „толкува“ квалитативните податоци, таа сугерира обрасци; Вие го создавате значењето.
p-хакирањето (манипулирање со податоци на различни начини додека не се добијат значајни резултати) е сериозно етичко прекршување. Да се каже дека вештачката интелигенција „пробајте различни тестови додека не најдете значаен резултат“ е токму тоа и е забрането. Определете го вашиот план за анализа пред да ги погледнете податоците (со претходна регистрација ако е можно) и користете вештачка интелигенција за да го извршите тој план, а не да го „ловите“ резултатот.
Документација за репродуктивност и код
Во современата академија, репродуктивноста е сè поважна: способноста на друг истражувач да го постигне истиот заклучок со вашите податоци и код. Вештачката интелигенција овде е двонасочен помошник. Прво, можете да побарате од него да го документира кодот што го произведува со линии за коментари; Кодексот што објаснува што прави секој чекор, ви го олеснува разбирањето шест месеци подоцна и ревизорот да го следи. Второ, вештачката интелигенција ја турка вашата анализа да биде заснована на скрипта наместо случајно рачно кликнување (на пр. во менијата на SPSS); Скриптата е целосен запис од вашата анализа и може да се повтори со еден клик. Ова ја елиминира неизвесноста „со која поставка го добив овој резултат?
Дел од репродуктивноста е одржувањето на необработените податоци и обработените податоци одвоени: никогаш не ги допирате необработените податоци со рака, туку ги правите сите трансформации (чистење, кодирање, исклучување) во кодот. На овој начин, кога ќе најдете грешка, можете да се вратите на почетокот и да ја извршите повторно. Вештачката интелигенција може да предложи рамка на работниот тек што ќе ја зачува оваа разлика; Но, одлуките како на пример кој учесник бил исклучен и зошто се научни пресуди кои мора да ги донесете и запишете.
три мини футроли
Случај 1 - Забрзување на кодот, рачна проверка. Еден истражувач не знаеше како да направи повторени мерки ANOVA во Р. Тој ја опиша структурата на податоците (анонимна) на вештачката интелигенција, го зеде нацртот на кодот и го изврши на неговата сопствена машина. Тој исто така го повтори излезот во SPSS; Двата резултати се согласија. Кодот бил точен, но истражувачот се чувствувал сигурен во него само кога го потврдил со втора алатка.
Случај 2 - Фабрикувана сумарна статистика. Студент ја залепи табелата со податоци во вештачката интелигенција и рече „пресметај ги средствата и стандардните отстапувања“. Вештачката интелигенција врати бројки што изгледаа разумни; Кога ученикот го проверил во софтверот, видел дека неколку просеци се погрешни. Вештачката интелигенција всушност не ја пресмета табелата, тоа го погоди. Лекција: софтверот ја прави пресметката, не го добивате резултатот од вештачката интелигенција.
Случај 3 - Предлог за квалитативен код. Еден социјален научник сам-кодирал 30 интервјуа, а потоа ја нахранил вештачката интелигенција со анонимизирано подмножество и прашал „кои дополнителни теми се појавуваат“. АИ предложи тема за „институционална доверба“ што тој не ја разгледуваше одделно. Истражувачот се врати на необработените цитати, откри дека темата навистина е поддржана и ја додаде во нејзината анализа. ВИ додаде перспектива; Истражувачот ја донел одлуката и верификацијата.
Шаблони за копирање
1) Консултации за избор на тест:
Принос: [тип на зависна променлива], [број на групи], [независен/спарен], [што знам за дистрибуцијата]. Моето прашање: дали има разлика помеѓу групите? Наведете ги статистичките тестови кои може да бидат соодветни, со нивните оправдувања и запишете ги претпоставките на секој од нив. Јас го правам изборот.
2) Нацрт код (без лична карта):
Јас користам R. Мојата податочна рамка ги има следните колони: [имиња и типови на колони, пример НЕИДЕНТИФИРАНИ 2 реда]. Напиши код со интерпретација што врши независен примерок t-тест и ги проверува претпоставките (нормалност, хомогеност на варијансата). Јас ќе го извршам кодот на мојата сопствена машина.
3) Толкување на излезот (АПА):
Мојот софтвер за статистика го произведе следниот излез: [paste output]. Како да го пријавам ова во формат APA 7? Објаснете ја големината на ефектот и неговото практично значење на обичен јазик. Земете ги бројките од мојот излез, не произведувајте нов.
4) Квалитативен предлог тема (анонимен):
Подолу се анонимизирани извадоци од интервјуто. Индуктивно предложете можен код и тема КАНДИДАТИ; Покажете на кој цитат се заснова секој кандидат. Ова се предлози; Ќе го потврдам од необработени податоци. Цитати: [анонимен текст]
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Анализирајте ги овие податоци и кажете ми го резултатот. [залепи табела]
ВИ ја сочинува пресметката; Дополнително, необработените податоци се емитуваат во отворената алатка. Двоен ризик.
Моќен потсетник:
Јас користам Python (панди + шпиц). Мојата податочна рамка: [неидентификувана колона дефиниција]. Сакам да споредам две групи. Напишете ИНТЕРПРЕТИРАН код кој (1) ги проверува претпоставките, (2) го применува соодветниот тест, (3) ја пресметува големината на ефектот. Ќе го стартувам со мои податоци и ќе го пријавам резултатот. Вие НЕ го сочинувате бројот; само дајте код и коментари.
бизнис
Вештачката интелигенција прави
правиш
Избор на тест
Опција + оправдување
Проверка на претпоставки, одлука
Код за анализа
нацрт код
Трчање и читање локално
нумеричка пресметка
не треба
Пресметка со софтвер
Излезен коментар
Обичен јазичен преглед
Потврдете со сопствен отпечаток
Квалитативно кодирање
Кандидат за тема
Валидација со необработени податоци
Вообичаени грешки
- Поставување необработени/идентификувани податоци на отворената алатка. Нарушена е доверливоста на учесниците; најголема грешка.
- Изработка на ВИ пресметува броеви. Произведува измислена статистика; Софтверот ја врши пресметката.
- Вклучување на кодот без да го прочитате. Тивката грешка протекува во извештајот.
- p-хакирање. Обидувањето тестови за да се најдат значајни резултати е етичко прекршување.
- Оставајќи го квалитативното толкување на АИ. Истражувачот го конструира значењето; Вештачката интелигенција сугерира само обрасци.
Совет: чувајте го вашиот план за анализа и оправдување за секој тест што го користите во писмена форма. Ова истовремено штити од p-хакирање и обезбедува подготвен запис при пишувањето на делот за методот.
Сумирано
Вештачката интелигенција во голема мера ја забрзува анализата на податоците со изготвување код, консултантски услуги за избор на тестови, толкување на резултатите и квалитативни предлози за теми. Но, анализата е најделикатната област на точност на академијата: необработените податоци се чуваат во тајност, пресметките се прават во софтвер, секој нумерички резултат се проверува рачно, квалитативното толкување е поврзано со необработени податоци и се избегнува p-хакирање. Најкраткото правило: кодот и толкувањето се од вештачката интелигенција, пресметката и одлуката се од вас.
Задача за апликација
Опишете ја структурата на вашите сопствени (или примерок) податоци анонимно и побарајте од вештачката интелигенција соодветна препорака за тест и коментиран код за анализа. Прочитајте го кодот и запишете во една реченица што прави секој ред. Извршете го кодот и добијте го излезот и потврдете барем еден резултат на втор начин (рачно или со друга алатка) ако е можно. Ако работите квалитативно, предложете тема на анонимен сет на цитати и споредете ги со необработените податоци.
листа за проверка
- [ ] Дали не ги вчитав необработените/идентификуваните податоци во отворени алатки?
- [ ] Дали го потврдив изборот на тестот со проверка на претпоставките?
- [ ] Дали го прочитав и разбрав кодот и дали го активирав локално?
- [ ] Дали го потврдив секој софтвер/секундарен софтвер за нумерички резултат?
- [ ] Дали ги поврзав квалитативните теми со необработени цитати?