Добици:
- Способност да открије водеће, двоструке и двосмислене замке у анкетним питањима и повеже свако питање са концептом
- Способност извођења стварних статистичких прорачуна у програму и коришћење вештачке интелигенције само за избор и тумачење метода
- Способност разликовања статистичке значајности од практичне и провере претпоставки теста
Квантитативно истраживање је приступ који мери друштвене појаве бројевима и анализира их статистиком: тражи одговоре на питања као што су колико људи, којом брзином, каква је разлика између којих група. Најчешћи алат за овај приступ је анкета—метод прикупљања упоредивих података од великог броја људи помоћу стандардних питања. Постављање добре анкете и исправна анализа улазних података захтева вештину; Лоше питање квари резултат од самог почетка. У овој јединици ћете научити како да користите вештачку интелигенцију за дизајнирање анкетних питања, конструисање скала (опције одговора које оцењују став, нпр. „у потпуности се слажем ... потпуно се не слажем“) и анализирате долазне податке; али ћете научити зашто би требало да задржите статистичко расуђивање.
Оно што је АИ највредније у квантитативној анализи није у самом прорачуну, већ у објашњавању како се врши прорачун и шта резултат значи. АИ може за вас да оцрта код за анализу (нпр. команде за покретање у Р или Питхон-у), објасни једноставним језиком када треба користити статистички тест и помоћи вам да тумачите излаз. Али никада не верујте бројевима које АИ генерише „на врху главе“ у тексту: језички модел није калкулатор и може произвести погрешну средњу вредност, проценат или п-вредност. Стварни прорачун се врши у стварном статистичком програму.
Корак по корак: од анкете до прегледа
1. Повежите свако питање са концептом. Свако питање које поставите у анкету треба да мери концепт у вашем истраживачком питању. Немојте додавати питања само зато што би „било занимљиво“. АИ вам помаже да проверите мапирање концепта и питања у табели.
2. Отклоните лоша питања. Водећа („Да ли сте задовољни овом одличном услугом?“), двострука питања („Да ли је услуга била брза и јефтина?“), нејасна („Да ли вам се често свиђа?“) искривљују податке. АИ је добар у означавању ових замки у вашој нацрту анкете.
3. Успоставите скалу доследно. Ако користите Ликертову скалу (скала слагања од 5 или 7 тачака), држите смер и оцене доследним током анкете. АИ хвата недоследности.
4. Обришите податке. Долазни подаци могу садржати недостајуће одговоре, недоследности или два записа исте особе. АИ може да наведе кораке чишћења и нацрт кода; Ви одлучујете.
5. Изаберите тачан тест и ТУМАЧИТЕ га. Да ли поредите две групе, тражите везу? АИ објашњава који је тест одговарајући; Ваш је посао да покренете тест у програму и прочитате и схватите резултат.
Пажња: Немојте рећи АИ „израчунати просек ових података“ и уписати резултујући број директно у извештај. Модел језика прави грешке у аритметици. Нека прорачун буде урађен у табели или статистичком програму; Користите вештачку интелигенцију само за њен метод и тумачење.
три мини кофера
Случај 1 — Водеће питање је исправљено. Нацрт анкете је питао „Колико сте задовољни услугом превоза наше успешне општине?“ Имао је питање. АИ је означио да је придев "успешан" гурнуо одговор на позитиван. Питање је "Како оцењујете општинску саобраћајну службу?" била неутралисана и резултати су били уравнотеженији.
Случај 2 — Ухваћена је грешка у АИ. Истраживач је налепио 300 редова података као текст у АИ и рекао „пронађи просечну старост“; ИЗ је рекао 34.2. Када су исти подаци стављени у табелу, стварни просек је био 31,7. АИ је погрешно израчунао у тексту; Поправљено је када је налог премештен у програм.
Случај 3 — Појашњен избор теста. Тим је желео да упореди просечан резултат две групе, али није знао који тест да користи. ИЗ је објаснио да је т-тест (тест који тестира да ли је разлика између средњих вредности две групе случајна) прикладан за „две независне групе, континуирану променљиву“, навео је своје претпоставке и дао нацрт кода. Тим је урадио тест у програму и интерпретирао резултат.
Четири шаблона за копирање
1) Ревизија анкетног питања:
Прегледајте анкетна питања у наставку. Проверите за свако питање: да ли је сугестивно, да ли је двоструко питање (две ствари у једном питању), да ли је двосмислено, да ли се опције одговора преклапају/недостају? Наведите проблем и бољу верзију један поред другог. Проверите да ли је смер скале доследан. Питања: [овде]
2) Табела мапирања концепта и питања:
Моје истраживачко питање: [питање]. Моји кључни концепти: [лист]. Распоредите следећа анкетна питања у табелу: који концепт мери свако питање? Означите питања која се не повезују ни са једним концептом („екстра“) и појмове који немају питања („неактивни“). Анкета: [овде]
3) План чишћења података (нацрт кода):
Имам скуп података анкете са следећим варијаблама: [варијабле]. Дајте ми контролну листу за чишћење података и нацрт кода СА РЕДОВИМА ЗА КОМЕНТАР за [Р/Питхон]: подаци који недостају, одступници, дупли записи, недоследно кодирање. Покренућу код и проверити излаз; Не рачунај.
4) Статистички коментар (ја сам израчунао):
Покренуо сам [име теста] и добио следећи излаз: [излаз]. Протумачите овај резултат једноставним језиком: шта он значи у пракси, правите разлику између статистичког и практичног значаја и подсетите вас које претпоставке треба проверити. Не претерујте резултат; Реци ми и своја ограничења.
Слаби промпт / Јаки промпт
Слабо обавештење:
Израчунајте средње вредности група у овим подацима и реците која је већа. [500 редова података]
АИ покушава да израчуна унутар текста и може произвести погрешне бројеве. Штавише, непоуздано је одговорити на питање „Да ли постоји значајна разлика“ без статистичког тестирања.
Снажан упит:
Желим да упоредим резултате две групе: континуирану променљиву, две независне групе. (1) Који је статистички тест прикладан и зашто? (2) Које су његове претпоставке? (3) Нацрт кода коментара за [Р/Питхон]. Израчунаћу у програму; Ви само дајете метод и код, немојте генерисати бројеве.
Разлика: АИ се више не користи као непоуздан калкулатор, већ као поуздан саветник метода.
Подела рада у квантитативним задацима
Куест
Да ли је АИ безбедан?
Како користити
Ревизија дизајна питања
Да
Обележавање замки
Конзистентност скале
Да
контролна листа
Код за брисање података
да (нацрт)
Покрени код
Налог у тексту
бр
Никад не веруј
Избор теста
Да
Објасните метод
Завршни коментар
Да (подршка)
На вама је да процените
Уобичајене грешке
- Директно користећи број који генерише АИ. Модел језика је погрешан у аритметици; Унети прорачун у програм.
- Постављање сугестивног питања. Придеви и претпоставке искривљују одговор.
- Бркање статистичког значаја са практичним значајем. „Значајно“ може бити чак и мала разлика; Погледајте величину.
- Прескачући претпоставке. Сваки тест има предуслове; Не коментаришите без провере.
- Постављање додатних питања. Свако анкетно питање треба да буде повезано са концептом; остатак надувава податке.
Укратко
АИ у квантитативном истраживању; Он је снажан консултант у хватању замки анкетних питања, мапирања концепта-питања, израде кода за чишћење података и анализе и тумачења резултата једноставним језиком. Али никада немојте дозволити АИ да изврши стварни прорачун; Језички модел није калкулатор. Ви бирате тест, али га покрећете у програму, читате излаз и правите разлику између статистичког и практичног значаја. АИ убрзава метод; Одговорност за питање и коментар је ваша.
Задатак апликације
Напишите нацрт анкете са 10 питања. Имајте АИ заставицу и исправите водећа, дуплирана и двосмислена питања помоћу шаблона „Ревизија питања у анкети“. Затим направите мали скуп података узорка (20-30 редова) и израчунајте стварну средњу вредност и проценте у програму за табеларне прорачуне; Дајте исте податке АИ као текст, упоредите их са резултујућим бројевима и пријавите разлику. Коначно, нека се резултат теста тумачи помоћу шаблона „тумачење статистике“.
контролна листа
- [ ] Повезао сам свако анкетно питање са концептом.
- [ ] Елиминисао сам сугестивна, двострука и двосмислена питања.
- [ ] Урадио сам стварни прорачун у програму за статистику, а не у АИ.
- [ ] Проверио сам претпоставке теста.
- [ ] Разликовао сам статистички значај од практичног значаја.