Daromadlar:
- Tadqiqot savollari, farazlar, masshtabni tanlash va tahlil rejalarini tuzishda sun'iy intellektdan fikrlash sherigi sifatida foydalanish qobiliyati
- Statistik va uslubiy aniqlik bilan miqdoriy tahlil (kod/chiqish talqini) va sifat tahlili (tematik kodlash loyihasi) uchun yordamni tekshirish qobiliyati
- P-qiymatini ovlash, uydirma statistika va ma'lumotlarni axloqsiz qayta ishlashga qarshi sun'iy intellektdan foydalanishda himoya refleksini rivojlantirish qobiliyati
Psixologiya inson xulq-atvorini tizimli o'rganadigan fan bo'lib, bu fanning asosini tadqiqot tashkil etadi. Siz tezis yozyapsizmi, muassasada dastur samaradorligini o'lchayapsizmi yoki maqola tayyorlayapsizmi; Yaxshi tadqiqot qat'iy dizayn, aniq tahlil va halol talqinni talab qiladi. Sun'iy intellekt (AI) tadqiqotning har bir bosqichida fikrlash sherigi bo'lishi mumkin: tadqiqot savolini aniqlashtirish, mumkin bo'lgan masshtablarni chaqirish, tahlil kodini tuzish, statistik natijani oddiy tilda tushuntirish, sifatli ma'lumotlaringizda mavzular bo'yicha dastlabki takliflarni chizish. Ammo sun'iy intellekt statistikada ham gallyutsinatsiya qiladi, uslubiy xatoni ko'rsatadi va eng xavflisi, beixtiyor axloqiy bo'lmagan amaliyotlarga eshikni ochishi mumkin (masalan, p-qiymatli ov). Ushbu bo'limda siz AIdan tadqiqotda kuchli, ammo nazorat ostidagi yordamchi sifatida foydalanishni o'rganasiz.
AI tadqiqotda qayerda yordam beradi?
Dizayn bosqichi: tadqiqot savolini aniqlashtirish, gipoteza bayonotini keskinlashtirish, mumkin bo'lgan o'zgaruvchilar va chalkashliklar (natijaga ta'sir qiladigan, ammo tekshirilmagan uchinchi omillar) ni hisobga olish, tegishli dizaynlarni eslatish. AI bu erda miya hujumi hamkoridir; Siz qaror qilasiz.
Miqdoriy tahlil: Tahlil usuli (masalan, t-test, ANOVA, regressiya) qachon mos kelishini tushuntirish, tahlil kodini (masalan, R yoki Python) tuzish, statistik natijani sharhlash. AI kod yozadi, lekin siz kod tomonidan ishlab chiqarilgan natijaning to'g'riligi va usulning mosligi uchun javobgarsiz.
Sifatli tahlil: Intervyu transkriptidagi dastlabki kod takliflari, mumkin bo'lgan mavzu sarlavhalari, kod kitobi loyihasi. AI boshlang'ich nuqtasini beradi; Tadqiqotchi izohlash chuqurligini qo'shadi.
Diqqat: AI statistik emas. Bu noto'g'ri testni taklif qilishi, taxminlarni o'tkazib yuborishi, soxtalashtirilgan koeffitsient yoki p-qiymatini ishlab chiqishi mumkin. Har bir uslubiy qarorni va har bir raqamni mustaqil ravishda tekshiring (o'z bilimingiz, statistik manba yoki mutaxassis bilan).
Axloqiy qizil chiziqlar: p-xakerlik va ma'lumotlarni qayta ishlash
Tadqiqot etikasining eng xavfli tuzoqlaridan biri bu p-hacking: tahlilni qayta-qayta o'zgartirish, o'zgaruvchilarni qo'shish/o'chirish yoki mazmunli natija paydo bo'lguncha ma'lumotlarni kesish. AIdan "natijam mazmunli bo'lishi uchun nima qila olaman?" deb so'rang. "" so'rash - bu tuzoqqa tushib qolish - bu o'z-o'zidan. Bu turdagi savollarga AI "ushbu o'zgaruvchini ajratib oling, ushbu kichik guruhga qarang" kabi takliflarni berishi mumkin; Bu takliflar statistik "ishlaydi", ammo ilmiy jihatdan yolg'ondir.
Xuddi shunday, sun'iy intellekt mavjud bo'lmagan ma'lumotlarni "to'ldirishni" yoki asossiz ko'rsatkichlarni o'chirishni taklif qilishi mumkin. Ma'lumotlar qanday bo'lsa, shunday tahlil qilinadi; O'zgartirishlar faqat oldindan belgilangan, shaffof va asosli qoidalar bilan amalga oshirilishi mumkin.
Maslahat: Ma'lumotlarni ko'rishdan oldin tahlil rejangizni yozing (qaysi testni o'tkazasiz, qaysi o'zgaruvchilar bilan, qaysi gipoteza uchun). Natijani "chiroylash" uchun emas, balki ushbu rejani aniqlashtirish uchun sun'iy intellektdan foydalaning. Oldindan yozilgan reja p-hackingdan eng kuchli himoya hisoblanadi.
Bosqichma-bosqich: AI tomonidan boshqariladigan xavfsiz tadqiqot oqimi
- Savol va gipotezani aniqlang. Uni keskinlashtirish uchun AI muammoni o'rgansin, lekin siz qaror qilasiz.
- Tahlil rejangizni oldindan yozing. Qaysi test, qaysi faraz, qaysi faraz. AIga rejani nazorat qilishiga ruxsat bering.
- Kod loyihasi, chiqishni tekshiring. AI kod yozishga ruxsat bering; Siz uni boshqarasiz, natijani mustaqil ravishda tekshiring.
- Taxminlarni tekshiring. Oddiylik va dispersiyaning bir xilligi kabi AI o'tkazib yuboradigan taxminlarni sinab ko'ring.
- Sifatli kodlarni qoralama sifatida ko'rib chiqing. AI boshlang'ich mavzularini ko'rib chiqing; Ma'lumotlarni o'zingiz o'qing va tekshiring.
- Halol xabar bering. Ma'nosiz natijani ham yozing; P-xakerlik va tanlab hisobot berishdan saqlaning.
uchta mini holat
1-holat - p-xakerlik tuzog'i. Agar tadqiqotchining asosiy gipotezasi ahamiyatli bo'lmasa (p=0,21), u AIdan "natijani mazmunli qilish usullarini" so'raydi. AI turli kichik guruhlar tahlillari va o'zgaruvchan ekstraktsiyani taklif qiladi; Tadqiqotchi ularni sinab ko'rsa, u p = 0,04 ni oladi. Ammo bu natija yolg'ondir: agar siz 10 xil tahlilni sinab ko'rsangiz, ulardan biri tasodifan ahamiyatli bo'ladi. To'g'ri yo'l: oldindan belgilangan tahlil haqida xabar berish, ma'nosiz natijani halollik bilan yozish.
2-holat - Kod va chiqish sharhi. Bitiruvchi talaba 120 ishtirokchi ma'lumotlarida ikki guruh o'rtasidagi farqni sinab ko'rmoqchi, ammo statistik dasturiy ta'minotni yaxshi bilmaydi. U AIga tahlil kodi loyihasini chop etadi, uni ishga tushiradi va AI chiqishni sharhlaydi. Keyin u t-testning taxminlarini statistik manbadan tekshiradi va natijani mustaqil ravishda tekshiradi. AI o'rganish egri chizig'ini qisqartiradi, ammo yakuniy qaror talabaga bog'liq.
3-holati - Sifatli kodlash. Tadqiqotchi 18 ta anonim intervyu stenogrammalarini AIga yuboradi va dastlabki kod takliflarini so'raydi. AI 30 ga yaqin kodlar va 5 ta mavzu takliflarini taklif qiladi. Tadqiqotchi bularni boshlang‘ich deb hisoblaydi va barcha stenogrammalarni o‘zi o‘qiydi; U AI o'tkazib yuborgan mavzuni qo'shib, noto'g'ri birlashtirilgan ikkitasini ajratib turadi. Shuningdek, u ikkinchi enkoder bilan ishonchliligini tekshiradi. AI kuchaydi, ammo talqin insondan chiqdi.
Nusxa ko'chiriladigan takliflar va shablonlar
Tadqiqot savolini aniqlashtirishga yordam bering. Mening qoralama savolim: [savol]. Quyidagilarni so'rang/taklif qiling: bog'liq bo'lmagan o'zgaruvchilar, mumkin bo'lgan chalkashliklar, tegishli tadqiqot dizayni. Qaror meniki; Faqat variantlar va xavflarni tushuntiring, natijani majburlamang.
Mening tahlil rejamni tekshiring: [reja]. Baholang: men tanlagan test gipotezaga mos keladimi, qanday taxminlarni tekshirishim kerak, namuna hajmi yetarli ko‘rinadimi, men e’tibordan chetda qoldirgan metodologik xavflar bormi? Natijani o'zgartirish uchun emas, balki rejani mustahkamlash uchun takliflar bering.
Quyidagi statistik natijani oddiy tilda izohlang: natija nimani anglatadi, qanday taxminlarni tekshirish kerak, ortiqcha talqin qilish xavfi qayerda? Har qanday ahamiyatsiz natijalarni halollik bilan ayting. Chiqish: [chiqish]
Quyida anonim intervyu transkriptlari keltirilgan. Birinchi bosqichda tematik kodlash uchun MUMKIN kod va mavzu TAKLIFLARI yaratiladi. Esda tutingki, bular dastlabki qoralama va men ma'lumotlarni o'qiyman va tekshiraman; Buni aniq natija sifatida ko'rsatmang. Transkriptlar: [anonim transkriptlar]
Zaif taklif / Kuchli taklif
Zaif taklif: "Natija ma'lumotlarda ahamiyatli emas edi, qanday qilib p-qiymatini muhim qilishim mumkin?"
Bu taklif AIni p-buzg'unchilikni taklif qilish uchun chaqiradi; Chiqarish statistik jihatdan "ishlayotgan" bo'lsa ham, bu ilmiy firibgarlikdir.
Kuchli so'rov: "Men ilgari belgilagan tahlil rejasi [reja]. Natija muhim emas edi (p=0,21). Buni qanday qilib halollik bilan bildirishim kerak, ahamiyatsiz natijaning mumkin bo'lgan oqibatlari qanday bo'lishi mumkin va kelajakdagi tadqiqot uchun nimani tavsiya qilaman?"
Bu taklif AIni halol fanga yo'naltiradi; Natijani buzmaydi, undan saboq oladi.
Umumiy xatolar
- P-hackingga taklif. "Natijani mazmunli qilish" so'rovi; Bu ilmiy firibgarlik.
- Usulni tasdiqlamasdan qo'llash. AI tomonidan tavsiya etilgan testdan uning taxminlarini tekshirmasdan foydalanish.
- O'ylab topilgan statistik ma'lumotlarni qabul qilish. AI tomonidan berilgan koeffitsient/p-qiymatini o'zingizning tahlilingiz bilan tasdiqlamaslik.
- Yakuniy tahlil uchun sifat kodlarini xato qilish. Ma'lumotlarni o'qimasdan AI mavzulari haqida xabar berish.
- Ma'nosiz natijani yashirish. Faqat ma'noli bo'lgan narsalarni xabar qilish orqali tanlangan hisobot.
qisqa bayoni; yakunida
AI savollarni aniqlashtirish, tahlil rejasini tekshirish, kodni ishlab chiqish, chiqish talqini va sifatli kodlashni boshlash bo'yicha tadqiqotlarda kuchli fikrlash hamkoridir. Ammo u statistika va gallyutsinatsiyalarda xato qiladi; Eng xavflisi shundaki, u bilmagan holda p-hacking kabi axloqsiz usullarga eshikni ochishi mumkin. Tahlil rejangizni oldindan yozing, har bir usul va raqamni mustaqil ravishda tekshiring, taxminlarni tekshiring, sifatli kodlarni qoralama sifatida ko'rib chiqing va ma'lumotlarni o'zingiz o'qing va ma'nosiz natijalar haqida halol xabar bering. AI tezlashadi; Ilmiy yaxlitlik sizdan keladi.
Ilova vazifasi
Kichik tadqiqot stsenariysini tuzing (masalan, shkala bo'yicha ikkita guruhni solishtirish). Birinchidan, tahlil rejangizni bitta xatboshida yozing. Keyin AI ushbu rejani tekshirib ko'ring va siz o'tkazib yuborgan taxminlar yoki xavflar bor-yo'qligini so'rang. Bundan tashqari, AI kichik xayoliy natijani talqin qiling va uning talqini haddan tashqari ishonchli yoki yo'qligini o'zingiz tekshiring. P-hacking bilan shug'ullanmasdan, halol hisobot jumlasini yozing.
nazorat ro'yxati
- [ ] Maʼlumotlarni koʻrishdan oldin tahlil rejamni yozdim.
- [ ] Men AI tomonidan taklif qilingan usulning taxminlarini mustaqil ravishda tekshirdim.
- [ ] Men sunʼiy intellekt bergan har bir statistikani oʻz tahlilim bilan tasdiqladim.
- [ ] Men sifat kodlarini dastlabki qoralama sifatida ko'rib chiqdim va ma'lumotlarni o'zim o'qib chiqdim.
- [ ] Men ham halollik bilan ahamiyatsiz natijalar haqida xabar berdim.
- [ ] Men p-xakerlik va tanlab hisobot berishdan qochdim.