Hvad er forurening i forskning?

Forurening refererer til den uønskede introduktion af variabler eller påvirkninger i en forskningsundersøgelse, der kan ugyldiggøre eller kompromittere resultaterne. Det kan forekomme på forskellige stadier af forskningsprocessen og kan have forskellige former afhængigt af forskningsdesignet og den anvendte metode. Her er nogle almindelige typer forurening i forskning:

1. Deltagerkontamination:Dette sker, når deltagere i en undersøgelse har forudgående viden eller erfaring, der påvirker deres reaktioner eller adfærd på måder, der ikke er taget højde for i forskningsdesignet. For eksempel, i en undersøgelse om effektiviteten af ​​et nyt lægemiddel, kan deltagere, der tidligere har taget en lignende medicin, have forudindtaget opfattelse eller oplevelser, der påvirker resultaterne.

2. Eksperimenterkontaminering:Dette sker, når forskerens forventninger, overbevisninger eller adfærd utilsigtet påvirker deltagernes svar eller forskningsprocessen. For eksempel, hvis en forsker er alt for begejstret for en bestemt hypotese, kan de utilsigtet kommunikere dette til deltagerne, hvilket fører til partiske svar.

3. Instrumentationskontamination:Dette refererer til indførelsen af ​​skævheder eller fejl på grund af de instrumenter eller værktøjer, der bruges til dataindsamling. For eksempel, hvis et defekt spørgeskema eller måleskala bruges, kan det føre til unøjagtige eller vildledende data.

4. Miljøforurening:Dette sker, når eksterne faktorer, der ikke er relateret til forskningsvariablerne, påvirker undersøgelsens resultater. For eksempel i et felteksperiment kan uventede vejrforhold eller forstyrrelser i miljøet forstyrre resultaterne.

5. Datakontaminering:Dette involverer indførelse af fejl eller uoverensstemmelser i dataindsamlings- eller analyseprocessen. Det kan ske på grund af menneskelige fejl, dataindtastningsfejl eller forkerte statistiske procedurer, hvilket fører til partiske eller unøjagtige resultater.

6. Udvælgelseskontaminering:Dette sker, når udvælgelsen af ​​deltagere eller prøver introducerer skævheder i undersøgelsen. For eksempel, hvis en undersøgelse er afhængig af selvvalgte prøver (f.eks. frivillige), repræsenterer den muligvis ikke målpopulationen nøjagtigt, hvilket fører til skæve resultater.

7. Historisk kontaminering:Dette refererer til indflydelsen af ​​tidligere begivenheder eller oplevelser, der kan påvirke de nuværende undersøgelsesdeltagere eller resultater. For eksempel i longitudinelle undersøgelser kan historiske begivenheder, der opstår mellem dataindsamlingsbølger, påvirke resultaterne.

Minimering af kontaminering er afgørende for at sikre validiteten og integriteten af ​​forskningsresultater. Forskere anvender forskellige strategier til at håndtere potentiel kontaminering, såsom randomisering, blinding (holde deltagere og forskere uvidende om gruppeopgaver), omhyggeligt eksperimentelt design, datakvalitetskontrol og strenge dataanalyseprocedurer.