Fitimet:
- Aftësia për të përdorur inteligjencën artificiale si partner mendimi në hartimin e pyetjeve kërkimore, hipotezave, zgjedhjes së shkallës dhe planeve të analizës
- Aftësia për të audituar mbështetjen për analizat sasiore (interpretimi i kodit/produktit) dhe analiza cilësore (draft kodimi tematik) me saktësi statistikore dhe metodologjike
- Aftësia për të zhvilluar një refleks mbrojtës në përdorimin e inteligjencës artificiale kundër gjuetisë së vlerave p, statistikave të fabrikuara dhe përpunimit joetik të të dhënave
Psikologjia është një shkencë që studion sistematikisht sjelljen e njeriut dhe baza e kësaj shkence është kërkimi. Nëse jeni duke shkruar një tezë, duke matur efektivitetin e programit në një institucion ose duke përgatitur një artikull; Hulumtimi i mirë kërkon një dizajn solid, analizë të saktë dhe interpretim të sinqertë. Inteligjenca artificiale (AI) mund të jetë një partner mendimi në çdo fazë të kërkimit: mprehja e pyetjes kërkimore, evokimi i shkallëve të mundshme, hartimi i një kodi analize, shpjegimi i një produkti statistikor në gjuhë të thjeshtë, nxjerrja e sugjerimeve fillestare të temave në të dhënat tuaja cilësore. Por AI gjithashtu halucinacione në statistika, sugjeron gabim metodologjik dhe më e rrezikshmja, mund të hapë pa dashje derën për praktikat joetike (si gjuetia e vlerave p). Në këtë njësi do të mësoni të përdorni AI si një asistent i fuqishëm por i mbikëqyrur në kërkime.
Ku ndihmon AI në kërkime?
Faza e projektimit: Sqarimi i pyetjes së kërkimit, mprehja e deklaratës së hipotezës, marrja në konsideratë e variablave dhe ngatërruesve të mundshëm (faktorët e tretë që ndikojnë në rezultat, por nuk shqyrtohen), duke kujtuar dizajnet e duhura. AI është një partner i stuhisë së ideve këtu; Ju vendosni.
Analiza sasiore: Shpjegimi kur një metodë analize (si testi t, ANOVA, regresioni) është e përshtatshme, hartimi i kodit të analizës (p.sh. R ose Python), interpretimi i një produkti statistikor. AI shkruan kodin, por ju jeni përgjegjës për saktësinë e rezultatit të prodhuar nga kodi dhe përshtatshmërinë e metodës.
Analiza cilësore: Sugjerimet fillestare të kodit në transkriptet e intervistave, titujt e mundshëm të temave, drafti i librit të kodeve. AI jep një pikënisje; Studiuesi shton thellësinë interpretuese.
Kujdes: AI nuk është një statisticien. Mund të sugjerojë testin e gabuar, të anashkalojë supozimet, të prodhojë një koeficient të fshehtë ose vlerë p. Verifikoni çdo vendim metodologjik dhe çdo numër në mënyrë të pavarur (me njohuritë tuaja, një burim statistikor ose një ekspert).
Vijat e kuqe etike: p-hacking dhe përpunimi i të dhënave
Një nga kurthet më të rrezikshme të etikës së kërkimit është p-hacking: ndryshimi i përsëritur i analizës, shtimi/heqja e variablave ose shkurtimi i të dhënave derisa të dalë një rezultat kuptimplotë. Pyete AI "çfarë mund të bëj për ta bërë rezultatin tim kuptimplotë?" Të pyesësh " do të thotë të biesh në këtë kurth pa e kuptuar. Për këtë lloj pyetjeje, AI mund të japë sugjerime të tilla si "nxjerrë këtë variabël, shiko këtë nëngrup"; Këto sugjerime "funksionojnë" statistikisht, por shkencërisht janë mashtruese.
Po kështu, AI mund të sugjerojë "plotësimin" e të dhënave që nuk ekzistojnë ose fshirjen e të dhënave të jashtme pa arsyetim. Të dhënat analizohen ashtu siç janë; Ndryshimet mund të bëhen vetëm me rregulla të paracaktuara, transparente dhe të justifikuara.
Këshillë: Shkruani planin tuaj të analizës (cilin test do të bëni, me cilat variabla, për cilën hipotezë) përpara se të shihni të dhënat. Përdorni AI për të sqaruar atë plan, jo për të "zbukuruar" rezultatin. Një plan i shkruar paraprakisht është mbrojtja më e fortë kundër p-hacking.
Hap pas hapi: Rrjedha e sigurt e kërkimit të mundësuar nga AI
- Sqaroni pyetjen dhe hipotezën. Lëreni AI të hulumtojë problemin për ta mprehur atë, por ju vendosni.
- Shkruani planin tuaj të analizës paraprakisht. Cili test, cili supozim, cila hipotezë. Lëreni AI të mbikëqyrë planin.
- Hartoni kodin, verifikoni rezultatin. Lëreni AI të shkruajë kodin; Ju e drejtoni atë, kontrolloni rezultatin në mënyrë të pavarur.
- Kontrolloni supozimet. Provoni veten supozimet që AI kapërcen, të tilla si normaliteti dhe homogjeniteti i variancës.
- Konsideroni kodet cilësore si drafte. Merrni parasysh temat e inicialeve të AI; Lexoni dhe verifikoni vetë të dhënat.
- Raportoni me ndershmëri. Shkruani edhe rezultatin e pakuptimtë; Shmangni p-hacking dhe raportim selektiv.
tre mini kuti
Rasti 1 - kurth i hakerimit p. Kur hipoteza kryesore e një studiuesi nuk rezulton të jetë domethënëse (p=0.21), ai pyet AI "mënyra për ta bërë rezultatin kuptimplotë". AI sugjeron analiza të ndryshme të nëngrupeve dhe nxjerrjen e variablave; Kur studiuesi i provon këto, ai merr p = 0.04. Por ky rezultat është i rremë: Nëse provoni 10 analiza të ndryshme, njëra prej tyre do të jetë e rëndësishme rastësisht. Mënyra e duhur: raportimi i analizës së paracaktuar, shkrimi i rezultatit të pakuptimtë me ndershmëri.
Rasti 2 - Komenti dhe komenti në dalje. Një student i diplomuar dëshiron të testojë dallimet midis dy grupeve në të dhënat nga 120 pjesëmarrës, por nuk është i njohur me softuerin statistikor. Ai printon draftin e kodit të analizës në AI, e ekzekuton atë dhe ka që AI të interpretojë daljen. Pastaj ai kontrollon supozimet e testit t nga një burim statistikor dhe verifikon në mënyrë të pavarur rezultatin. AI shkurton kurbën e të mësuarit, por vendimi përfundimtar i takon studentit.
Rasti 3 — Kodimi cilësor. Një studiues ushqen 18 transkripta anonime intervistash në AI dhe kërkon sugjerime fillestare për kodin. AI vjen me rreth 30 kode dhe 5 sugjerime temash. Studiuesi i konsideron këto si fillim dhe i lexon vetë të gjitha transkriptet; Ai shton një temë që AI humbi, duke ndarë dy që i kombinoi gabimisht. Ai gjithashtu kontrollon besueshmërinë me një kodues të dytë. AI u rrit, por interpretimi doli nga njeriu.
Kërkesat dhe shabllonet e kopjueshme
Më ndihmo të mpreh një pyetje kërkimore. Projekt-pyetja ime: [pyetje]. Pyet/sugjeroni sa vijon: variablat e pavarura, ngatërruesit e mundshëm, dizajni i duhur i kërkimit. Vendimi është i imi; Thjesht shpjegoni opsionet dhe rreziqet, mos e detyroni rezultatin.
Shikoni planin tim të analizës: [plani]. Vlerësoni: a përshtatet testi që kam zgjedhur me hipotezën, cilat supozime duhet të kontrolloj, a duket e mjaftueshme madhësia e kampionit, a ka ndonjë rrezik metodologjik që kam anashkaluar? Jepni sugjerime për të forcuar planin, jo për të ndryshuar rezultatin.
Interpretoni rezultatet e mëposhtme statistikore në gjuhë të thjeshtë: çfarë do të thotë rezultati, cilat supozime duhet të kontrollohen, ku është rreziku i mbiinterpretimit? Tregoni sinqerisht çdo rezultat jo të rëndësishëm. Prodhimi: [dalje]
Më poshtë janë transkriptet anonime të intervistave. Në fazën e parë, gjenerohen SUGJERIMET E MUNDSHME kodi dhe tematike për kodim tematik. Mos harroni se këto janë një draft fillestar dhe unë do të lexoj dhe verifikoj të dhënat; Mos e paraqit si rezultat përfundimtar. Transkriptet: [transkriptet anonime]
Prompt i dobët / Prompt i fortë
Prompt i dobët: "Rezultati nuk ishte i rëndësishëm në të dhëna, si mund ta bëj vlerën p të rëndësishme?"
Ky prompt thërret AI të sugjerojë p-hacking; Edhe nëse prodhimi "funksionon" statistikisht, është mashtrim shkencor.
Prompt i fortë: "Plani i analizës që përcaktova më herët është [plani]. Rezultati nuk ishte domethënës (p=0.21). Si duhet ta raportoj këtë sinqerisht, cilat mund të jenë implikimet e mundshme të rezultatit jo të rëndësishëm dhe çfarë do të rekomandoja për një studim të ardhshëm?"
Ky nxitje e drejton AI drejt shkencës së ndershme; Ai nuk e shtrembëron rezultatin, ai mëson prej tij.
Gabimet e zakonshme
- Ftesë për p-hacking. Pyetja "Bëni rezultatin kuptimplotë"; Ky është mashtrim shkencor.
- Zbatimi i metodës pa e vërtetuar atë. Përdorimi i testit të sugjeruar të AI pa kontrolluar supozimet e tij.
- Pranimi i statistikave të sajuara. Mos konfirmimi i koeficientit/p-vlerës së dhënë nga AI me analizën tuaj.
- Gabimi i kodeve cilësore për analizë përfundimtare. Raportimi i temave të AI pa lexuar të dhënat.
- Fshehja e rezultatit të pakuptimtë. Raportimi selektiv duke raportuar vetëm atë që është kuptimplotë.
Në përmbledhje
AI është një partner i fuqishëm i mendimit në kërkimin në mprehje, auditimin e planit të analizës, hartimin e kodit, interpretimin e rezultateve dhe fillimin e kodimit cilësor. Por ai bën gabime në statistika dhe halucinacione; Gjëja më e rrezikshme është se pa vetëdije mund t'i hapë derën metodave joetike si p-hacking. Shkruani planin tuaj të analizës paraprakisht, verifikoni çdo metodë dhe numër në mënyrë të pavarur, kontrolloni supozimet, trajtoni kodet cilësore si drafte dhe lexoni vetë të dhënat dhe raportoni rezultatet e pakuptimta me ndershmëri. AI përshpejtohet; Integriteti shkencor vjen nga ju.
Detyra e aplikimit
Krijoni një skenar të vogël kërkimi (p.sh. krahasimi i dy grupeve në një shkallë). Së pari, shkruani planin tuaj të analizës në një paragraf. Më pas bëni që AI të auditojë këtë plan dhe pyesni nëse ka ndonjë supozim ose rrezik që keni humbur. Gjithashtu, bëni që AI të interpretojë një rezultat të vogël imagjinar dhe kontrolloni vetë nëse interpretimi i tij është tepër i sigurt. Shkruani një fjali të sinqertë raportuese pa u përfshirë në P-hacking.
listë kontrolli
- [ ] Kam shkruar planin tim të analizës përpara se të shoh të dhënat.
- [ ] Unë i kam kontrolluar në mënyrë të pavarur supozimet e metodës së sugjeruar nga AI.
- [ ] Unë verifikova çdo statistikë të dhënë nga AI me analizën time.
- [ ] I konsiderova kodet cilësore si drafte fillestare dhe i lexova vetë të dhënat.
- [ ] Unë gjithashtu raportova rezultate të parëndësishme sinqerisht.
- [ ] Unë shmanga hakimin p dhe raportimin selektiv.