数学をたくさん勉強しなくても、本物か数字のサラダかを見分けられるようになります。

仮説

その仮説は反証可能か？ 観察や推論によって証明または反証できるステートメントとして言い表せないものは、科学的に研究することはできません。

サンプル/ポピュレーション

どのような集団が研究されていますか。 それはどのくらいの大きさですか？ どのような個体が、どのような割合でいるのか。

サンプルはどのくらいの大きさか。 母集団のうち、研究者はいくつを選んで研究したのでしょうか。

研究者はどのようにしてサンプルを選んだのでしょうか。 サンプルにおける変数の分布は、母集団全体における変数の分布を反映する必要があります。 無作為抽出はそのための一つの方法です。

Experimental Methods

研究者は一度に一つの実験変数のみについてテストしたのですか？ これは、結果が他の何かではなく、研究されている変数によるものであることを知ることができるようにするためです。

研究者は対照群を持っていましたか？ 対照群とは、実験変数にさらされない群のことです。 これもまた、研究者が、効果があったのは実験変数であり、単なる偶然ではないことを証明できるようにするためです。 例えば、薬の効能を調べるとき、対照群にはプラセボを与えます。

研究者は、結果が研究者の指摘した変数の結果であることを確認できるように、すべての変数を制御したでしょうか。 例えば、150ポンドの女性と250ポンドの男性では、薬物の効果が異なるかもしれません。 実際には不可能なこともあります。 二重盲検試験は、研究者も被験者も、誰が実験変数を得 ているのかわからないようにするものである。 そうすれば、意図的または無意識に実験結果に影響を与えることはできません。

Do These Numbers Mean Anything?

統計的有意性

得られた結果が偶然ではなく、研究者が言ったことのためだった可能性を（パーセントで）計算する。 信頼区間、誤差）

確からしさと不確かさを表す尺度。 大きなプラスまたはマイナスの数字はより多くの不確実性を意味しますが、基本数値の大きさと比較してください – 100プラスまたはマイナス1は、2プラスまたはマイナス1よりもはるかに確実です！

その他の質問

  • 2つの統計を比較している場合、それらは同じことを測定していますか。 同じ方法と道具を使っていますか。
  • もし本当に奇妙な数字 (専門的には「外れ値」と呼ばれる) が出た場合、それを含めているのか、捨てているのか。

これらの質問への答えがすぐに見つからない場合、研究者 (やライター) が不誠実か無能かを疑い始めるかもしれません。 社会科学の研究が非常に困難であることの一つは、多くの場合、完全にランダムなサンプルや完全に制御された変数を保証することができないことであることを覚えておいてください。 しかし、優れた社会科学の報告書は、これらの欠落によって生じた疑問を必ず解決してくれるものです

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