Jak zaprojektować badanie naukowe?

Projektowanie badań naukowych

Uzyskanie publikowalnych wyników jest łatwiejsze, gdy wiesz jak zaprojektować badanie naukowe. Projekt badania określa pytania badawcze, hipotezy, zmienne i metody statystyczne, umożliwiając sprawne przeprowadzenie badania. Zaprojektowanie badania pozwoli Ci systematyczne gromadzić i analizować dane, a także pomoże napisać przejrzysty manuskrypt pokazujący, że badanie było dobrze przemyślane.

Od pomysłu do hipotez

Przed zaplanowaniem badania zapoznaj się z pracami opublikowanymi w danej dziedzinie. Jest mało prawdopodobne, że opublikujesz badanie zaplanowane dla kilkudziesięciu uczestników, jeśli dostępne są podobne badania wśród tysięcy pacjentów. Redaktorzy i recenzenci, decydujący o opublikowaniu artykułu, oceniają badania przede wszystkim na podstawie oryginalności i rzetelności wyników. Szansa na publikację będzie więc większa, jeśli wyniki są nowatorskie, a badanie nie ma ograniczeń poprzednich prac. Warto pamiętać, że ograniczenia opublikowanych badań są zazwyczaj wymienione w przedostatnim akapicie Dyskusji. Dzięki pogłębieniu wiedzy wstępne pomysły kształtują się w jasne hipotezy, które można przełożyć na formalne zależności między zmiennymi i przetestować za pomocą odpowiednich metod statystycznych. Tylko wtedy, gdy znasz metody statystyczne, możesz również obliczyć wielkość próby dla badania.

Błędy wynikające z braku projektu

Zbieranie danych bez projektu badania jest jak budowanie domu bez planu konstrukcyjnego – wszystko może się zawalić. Początkujący naukowcy często kopiują całą dostępną dokumentację do arkusza kalkulacyjnego bez określania zmiennych lub analiz. Niestety dane zebrane w ten sposób prawdopodobnie nie będą nadawały się do analizy statystycznej. Praktyka pokazuje, że bazy danych utworzone bez planu wymagają więcej czasu na czyszczenie niż właściwe analizy. Nawet jeśli przygotowano poprawne dane, brak projektu badania może prowadzić do błędów w analizach statystycznych. Statystycy, licząc na znalezienie jakichkolwiek zależności, mogą przeprowadzać liczne testy (fishing expedition) lub zmieniać obserwacje, aby uzyskać istotne wyniki (p-hacking). Badacze mogą prezentować tylko wyniki istotne statystycznie (cherry-picking) i formułować hipotezy po poznaniu wyników (harking). Takie podejście narusza zasady metody naukowej i sprawia, że wyniki są niespójne i trudne do zrozumienia dla czytelnika, który nie dostrzega zorganizowanego schematu analiz.

Projektuj zanim zaczniesz badanie

Trudno uzyskać publikowalne wyniki bez zaprojektowania badania. Nawet posiadając gotową bazę danych, należy określić hipotezy, wybrać odpowiednie metody statystyczne i uporządkować wyniki w logiczną całość. Najlepiej zaplanować badanie przed zebraniem danych, aby uniknąć błędów, których nie da się naprawić po zakończeniu badania, takich jak niezmierzenie ważnej zmiennej. Jeśli planujesz poprosić statystyka o pomoc przy analizach, również skontaktuj się z nim zanim zaczniesz zbierać dane. Statystyk pomoże wybrać odpowiednią grupę kontrolną, uniknąć błędów systematycznych (bias) i określić zmienne zakłócające (covariates), o które warto skorygować właściwe analizy. Zawsze dobrym pomysłem jest skonsultowanie projektu badania z osobami, które nie są z nim bezpośrednio związane, ponieważ mogą one spojrzeć na badanie z innej perspektywy. Na etapie projektowania należy być otwartym na krytykę, ponieważ pozwala ona udoskonalić badanie i tym samym zwiększyć szansę na publikację. Z pewnością lepiej otrzymać uwagi na tym etapie niż od recenzentów rekomendujących odrzucenie artykułu.

Korzyści z projektu badania

Podsumowując, poświęcenie czasu na etapie projektowania badania zawsze zwraca się z nawiązką. Dzięki projektowi badania:

• Lepiej zrozumiesz problem badawczy
• Unikniesz błędów, których nie można naprawić po zakończeniu badania
• Przeprowadzisz badanie zgodnie z metoda naukową
• Dobierzesz optymalne metody statystyczne
• Utworzysz przejrzysty schemat analiz
• Nie stracisz czasu zbierając niepotrzebne dane
• Sprawnie napiszesz artykuł

„To consult the statistician after an experiment is finished is often merely to ask him to conduct a post mortem examination. He can perhaps say what the experiment died of.”

Ronald Fisher

Jeśli planujesz poprosić statystyka o analizy do swojego badania, lepiej zrób to zanim zaczniesz zbierać dane.