Vad är förorening i forskning?

Kontaminering avser oönskat införande av variabler eller influenser i en forskningsstudie som kan ogiltigförklara eller äventyra resultaten. Det kan förekomma i olika skeden av forskningsprocessen och kan ha olika former beroende på forskningsdesign och metodik som används. Här är några vanliga typer av kontaminering inom forskning:

1. Deltagarkontamination:Detta inträffar när deltagare i en studie har förkunskaper eller erfarenhet som påverkar deras svar eller beteende på sätt som inte tas med i forskningsdesignen. Till exempel, i en studie om effektiviteten av ett nytt läkemedel, kan deltagare som tidigare har tagit en liknande medicin ha partiska uppfattningar eller erfarenheter som påverkar resultaten.

2. Försökskontamination:Detta händer när forskarens förväntningar, övertygelser eller beteenden oavsiktligt påverkar deltagarnas svar eller forskningsprocessen. Till exempel, om en forskare är alltför entusiastisk över en viss hypotes, kan de oavsiktligt kommunicera detta till deltagarna, vilket leder till partiska svar.

3. Instrumentkontamination:Detta hänvisar till införandet av fördomar eller fel på grund av de instrument eller verktyg som används vid datainsamling. Om till exempel ett felaktigt frågeformulär eller mätskala används kan det leda till felaktiga eller missvisande data.

4. Miljöförorening:Detta inträffar när externa faktorer som inte är relaterade till forskningsvariablerna påverkar studiens resultat. Till exempel i ett fältexperiment kan oväntade väderförhållanden eller störningar i miljön störa resultaten.

5. Datakontaminering:Detta innebär införandet av fel eller inkonsekvenser i datainsamlings- eller analysprocessen. Det kan hända på grund av mänskliga fel, datainmatningsmisstag eller felaktiga statistiska procedurer, vilket leder till partiska eller felaktiga resultat.

6. Urvalskontamination:Detta inträffar när urvalet av deltagare eller prover introducerar fördomar i studien. Till exempel, om en studie förlitar sig på självvalda urval (t.ex. frivilliga), kanske den inte representerar målpopulationen korrekt, vilket leder till partiska resultat.

7. Historisk kontaminering:Detta syftar på påverkan av tidigare händelser eller upplevelser som kan påverka de aktuella studiedeltagarna eller resultaten. Till exempel, i longitudinella studier kan historiska händelser som inträffar mellan datainsamlingsvågor påverka resultaten.

Att minimera kontaminering är avgörande för att säkerställa forskningsresultatens giltighet och integritet. Forskare använder olika strategier för att hantera potentiell kontaminering, såsom randomisering, blindning (håller deltagare och forskare omedvetna om gruppuppgifter), noggrann experimentell design, datakvalitetskontroll och rigorösa dataanalysprocedurer.