الدلالة الإحصائية: حجم العينة(العينات) و القوة الإحصائية
كوك مين لاي
شارك:
الدلالة الإحصائية: حجم العينة والقوة الإحصائية - لفهم العالم من حولنا، يستخدم الباحثون الطريقة العلمية بشكل رسمي كوسيلة لفصل الحقائق المشتبه بها عن الأكاذيب. تهدف العلوم العصبية الإدراكية إلى فهم كيفية دعم الأنظمة الجينية والعصبية والسلوكية لقدرة الكائن الحي على الإحساس والتفاعل والتنقل والتفكير في العالم من حوله.
وهذا يعني أن العلوم العصبية الإدراكية تصمم التجارب وتجمع البيانات على جميع مستويات التحليل. برامج البحث في جميع أنحاء العالم التي تسعى إلى تعزيز فهمنا للعالم الطبيعي تختبر بانتظام الافتراضات أو الفرضيات في سلسلة مخططة جيدًا من التجارب الصغيرة. تميل هذه التجارب إلى استكشاف عوامل محددة قد تؤثر أو لا تؤثر على نتيجة معينة، مع تقليل تأثير العوامل الخارجية مثل البيئة أو التوجه الجنسي أو العرق أو الوضع الاجتماعي والاقتصادي.
السيناريو الأول: دراسة إفراز الدوبامين
في العلوم العصبية الإدراكية، يُعتبر الدوبامين عمومًا مركبًا "يجعلك تشعر بالسعادة". يتم تحفيز إفرازه في النواة المألوفة (NuAc) بواسطة السلوكيات أو الأشياء التي تجعلنا متحمسين للتصرف. يمكن أن تشمل هذه:
تناول وجبة جيدة
الوقت مع الأحباء
الجنس
السكر
لنفرض أننا نود معرفة ما إذا كانت مستويات الدوبامين القصوى في النواة المألوفة تحدث قبل أو أثناء أو بعد التعرض لمحفز بصري مرغوب أو مألوف. يمكننا استخدام تصميم التجربة EEG المعتمد من دراسة آمياتا جوانا ماكنتوش الدراسة. يمكننا أن نفترض أن إفراز الدوبامين يحدث أثناء التعرض ويصل إلى ذروته قليلاً بعد التعرض للمحفزات البصرية المألوفة أو المرغوبة.
الآن، الأهم، من أين نحصل على موضوعات الاختبار؟
في المواقف التجريبية، يشير مصطلح "السكان" إلى المجموعة الكلية الأكبر التي يتم دراستها. من غير العملي وغير المحتمل أن تتمكن مختبراتك من وضع تقنية لتجنيد وجمع بيانات إفراز الدوبامين لعشرات الآلاف أو ملايين الأشخاص.
لذا، سنحاول جمع البيانات من مجموعة أصغر تمثل السكان أو عينة لفهم السكان. للقيام بذلك، سنحتاج إلى الإجابة على سؤالين رئيسيين.
كم عدد الأفراد الذين يجب أن يكونوا مدرجين في عينةنا؟
كيف يرتبط ذلك بالأهمية العملية والقوة الإحصائية؟
دعنا نفصل ذلك أدناه.
القوة الإحصائية والتأثير الحقيقي
تُعرف القوة الإحصائية بأنها احتمال اختبار اكتشاف فرق إحصائي كبير عندما وجود فرق حقيقي. يُشار إليها أيضًا بالتأثير الحقيقي.
التأثير الحقيقي هو حجر الزاوية في تصميم التجارب. تقرير كوهين 1988، المعروف بمساهماته في المنهج العلمي، رأى أنه ينبغي تصميم دراسة للحصول على احتمال 80% من اكتشاف تأثير حقيقي. وتمثل نسبة 80% هذه تصميم اختبار عالي القوة (HP)، بينما أي قيمة تقترب من 20% تشير إلى تصميم اختبار منخفض القوة (LP).
اقترح كوهين أن الدراسات يجب أن تكون دائمًا لها احتمال أقل من 20% لوقوع خطأ من النوع الثاني، المعروف بالخطأ السالب. كما يستخدم نفس النطاقات التوجيهية لاكتشافات مفقودة، التي تحدث عندما يخطئ الباحث في الإبلاغ عن عدم وجود تأثير كبير عندما يكون فرق حقيقي موجودًا.
لماذا تهم القوة الإحصائية؟
فكر في هذا السيناريو. إذا كان التأثير الحقيقي موجودًا في 100 دراسة مختلفة مع قوة 80%، ستكتشف الاختبارات الإحصائية تأثيرًا حقيقيًا في 80 من 100. ومع ذلك، عندما تكون قوة الدراسة البحثية 20%، إذا كان هناك 100 تأثير حقيقي غير فارغ في النتائج، من المتوقع أن تكتشف هذه الدراسات فقط 20 منهم.
قصور القوة الإحصائية في أبحاث العلوم العصبية
وبطبيعة الحال، بسبب طبيعة أبحاث العلوم العصبية التي تتطلب موارد كبيرة، فإن هذا المجال يحتوي على متوسط قوة إحصائية حوالي 21% ويصل إلى نطاق واسع من 8%-31%. تؤدي القوة الإحصائية المنخفضة في أبحاث العلوم العصبية إلى:
يشكك في إمكانية تكرار النتائج.
يؤدي إلى تضخيم حجم التأثير.
يقلل من احتمال الحصول على نتائج تحمل دلالة إحصائية تمثل التأثير الحقيقي بدقة.
وبالتالي، فإن الحالة الحالية لأبحاث العلوم العصبية محبوسة بسبب مشكلة القوة الإحصائية لأن هذه القيم بعيدة جداً عن عتبة كوهين النظرية.
إنشاء مجموعة عينة تمثيلية
هدف السيناريو الأول: تجنب أخطاء العينة وأخطاء النوع الأول والثاني في اختبارنا مع عينة شاملة وكبيرة.
كم عدد التصويرات الدماغية البشرية التي تحتاج إلى تضمينها في مجموعة عينةنا إذا أردنا أن تكون التجربة مهمة عمليًا؟ تشير الأهمية العملية إلى ما إذا كانت نتائج تجربة ما تنطبق على العالم الحقيقي.
قدرة تجربة العالِم العصبي على تحديد التأثيرات (القوة الإحصائية) مرتبطة بحجم العينة. مع استمرار معايير السيناريو الأول، لا يزال الهدف هو جمع بيانات كافية حتى نتمكن من تقييم إحصائيًا ما إذا كان هناك تأثير حقيقي في توقيت إفراز الدوبامين بعد عرض المحفزات البصرية المحملة بالعواطف. نحتاج أيضًا إلى وضع معايير للقبول في العينة تقلل من احتمال حدوث خطأ في العينة.
كيفية تجنب أخطاء العينة
هناك مصطلحان مهمان يجب فهمهما قبل المضي قدماً.
خطأ العينة: عند التقدير، يكون هناك دائمًا احتمال أن البيانات المجمعة للأفراد المختارين لن تمثل السكان.
الدلالة الإحصائية: تشير الدلالة الإحصائية إلى أن بياناتنا وآثارنا الملحوظة من المرجح أن تكون آثارًا حقيقية. في معظم العلوم الطبية الحيوية، يتم تحديد الدلالة الإحصائية بمستوى دلالة أو قيمة p من 0.05. تعني هذه النسبة بشكل أساسي أن العلماء واثقون بنسبة 95% في التأثير الملاحظ في تجاربهم.
اعتبر إذا كانت البيانات تظهر علاقة (أي، إفراز الدوبامين). هناك احتمال 5% أن التأثير هو مجرد صدفة وغير مرتبط بالمتغير (المحفزات البصرية). سيكون هذا نوعًا من الخطأ من النوع الأول. بدلاً من ذلك، هناك احتمال 5% أن بياناتنا المجمعة قد تظهر عدم وجود علاقة بين إفراز الدوبامين والمحفزات البصرية عندما يكون هناك تأثير حقيقي - وهو خطأ سالب أو خطأ من النوع الثاني.
تحديد معايير القبول بعناية له تأثير أكبر لأنه يوجد نقطة تناقص العائد بعد حجم عينة معين.
نحن نأمل في جمع بيانات تمثل جميع البشر، ونريد أن تكون استنتاجاتنا ذات دلالة عملية وإحصائية. لتصميم مجموعة عينة ناجحة، يجب أن يتم حساب الأخطاء المتعلقة بالعينة، وأخطاء النوع الأول (الإيجابية الكاذبة)، أو أخطاء النوع الثاني (السلبية الكاذبة) وتجنبها.
تجربتنا تختبر الفرضية التالية:
الفرضية الصفرية - لا توجد علاقة أو تأثير بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحفز البصري العاطفي.
الفرضية - هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحسوسات البصرية العاطفية، وتحدث ذروة إفراز الدوبامين بعد رؤية المحفزات البصرية.
هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحسوسات البصرية العاطفية. عندما لا تكون البيانات ذات دلالة إحصائية:
يتم رفض فرضيتنا.
لا يوجد تأثير حقيقي أو فرق موجود.
آثارنا الملحوظة من المحتمل أن تكون أيضًا ناتجة عن الصدفة.
فهم السكان؟
القيود العملية في تصميم التجربة.
في أبحاث العلوم العصبية، تسعى معايير القبول الرسمية عادةً إلى عشوائية و/أو زيادة فرص القبول عبر السكان لتجنب أخطاء العينة. نحتاج إلى تجنب اختيار الأفراد فقط لأنهم الأقرب أو الأكثر وصولاً لجمع البيانات، حيث أن ذلك هو وصفة لحدوث خطأ في العينة.
أفضل نهج لإنشاء مجموعة عينة هو استخدام معايير قبول توازن إمكانية الاختيار بشكل عشوائي عبر جميع السكان. على سبيل المثال، باستخدام بيانات التعداد، يمكننا الحصول على معلومات الاتصال لـ 50 فرداً مختاراً عشوائيًا في كل مقاطعة في أوهايو. سيساعد ذلك في تقليل تحيز الاختيار لأن الأسماء ستُختار عشوائيًا بالتساوي من جميع المناطق الجغرافية.
تأسيس تصميم التجربة، وزيادة حجم العينة، وتحقيق معايير قبول غير متحيزة وعشوائية ومطبقة بالتساوي يمكن أن تواجه بسهولة قيود عملية. هذه قضية بالنسبة للبحث العلمي على جميع المستويات، من التدريبات الأكاديمية إلى الجامعات البحثية الكاملة. عادة، تشكل القيود الميزانية والجدول الزمني أول ما يفرض التنازلات. ومنظمة هذه القضايا المتعلقة بالدلالة الإحصائية هي مجالات بحث نشطة.
ما هو حجم التأثير الحقيقي؟
نظرًا لانخفاض القوة الإحصائية لأبحاث العلوم العصبية، فإننا نميل إلى المبالغة في تقدير حجم التأثير الحقيقي مما يؤدي إلى ضعف قابلية إعادة إنتاج العديد من الدراسات. علاوة على ذلك، تجعل التعقيدات الكامنة في أبحاث العلوم العصبية القوة الإحصائية أمرًا بالغ الأهمية.
يمكن أن تعتمد واحدة من الطرق التي يمكن أن يتبناها المجال على زيادة قوة الدراسة من خلال زيادة حجم العينة. يزيد ذلك من احتمالية اكتشاف تأثير حقيقي. يعتبر اختيار حجم عينة مناسبًا أمرًا حيويًا لتصميم أبحاث تؤدي إلى:
إجراء اكتشافات عملية.
تطوير فهمنا للعمليات العديدة في الدماغ.
تطوير العلاجات الفعالة.
تجاوز التحديات في أبحاث العلوم العصبية المعاصرة: منصة EmotivLAB
يجب أن تدفع تصميمات التجارب في أبحاث العلوم العصبية نحو إنشاء أحجام أكبر من مجموعات العينة ومعايير قبول أفضل لتحقيق دلالة إحصائية موثوقة. مع الوصول إلى منصة مدعومة من الجمهور مثل EmotivLAB، يتم توفير إمكانية الوصول للباحثين إلى مجموعة أكبر وأكثر تنوعًا من الأفراد - مما يُحسن من حجم العينة وشمول جميع الفئات الديموغرافية مع جهد لوجستي إضافي ضئيل لمجموعات البحث.
يمكن أن تقع أبحاث العلوم العصبية الحديثة عرضة لأخطاء العينة بسبب موارد محدودة متاحة لتجنيد مجموعة متنوعة من العينة التجريبية. مفهوم "مجموعة WEIRD" يختصر هذه المشكلة. تُجرى معظم الأبحاث الجامعية بميزانية محدودة على موضوعات تجريبية تحدث عامة في البلدان الغربية المتعلمة، من الصناعات الثرية والديمقراطية. ومع ذلك، فإن معدات جمع البيانات عن بعد، مثل منصة EEG من EmotivLAB، تمكّن الباحثين من الوصول إلى ما يتجاوز الحرم الجامعي لتجنيد مجموعات العينة التي تعكس السكان بشكل أفضل.
تساعد منصة EmotivLAB ومعدات EEG عن بُعد الباحثين في توسيع تنوع الأفراد المدرجين في مجموعات العينة التجريبية. كما إنها تعالج القضايا المتعلقة بحجم العينة بشكل عام ونطاقها الجغرافي في السكان المستهدفين.
تحرّر منصة EmotivLAB الباحثين من القيود الحالية وتسمح لهم بتركيز طاقتهم على تصميم التجارب وتحليل النتائج. تطابق منصتنا التجربة مع الأفراد الأكثر ملاءمة من مجموعة المشاركين. لا حاجة لقضاء الوقت في تجنيد المشاركين، وتنسيق مواعيدهم، وجمع البيانات في المختبر. كل ما هو مطلوب هو تحديد الفئة الديموغرافية المرغوبة في المنصة عبر الإنترنت، وستجعل EmotivLAB التجربة متاحة للمساهمين الذين يتطابقون مع المعايير المرغوبة. يمكن للمشاركين إجراء التجارب في منازلهم، باستخدام معداتهم الخاصة. إن معرفتهم مع السماعة تزيل الحاجة لقيام الباحثين بإعطاء إرشادات حول استخدامها.
علاوة على ذلك، تقدم منصة EmotivLAB التحكم في جودة بيانات تسجيل EEG التلقائية والتقييم. لا تساعد كميات كبيرة من البيانات ذات الجودة المنخفضة في التغلب على الأخطاء المتعلقة بالعينة أو الأخطاء الإحصائية في تصميم التجارب. ومع ذلك، فإن الوصول إلى بيانات عالية الجودة يوفر حلاً لمساعدة في تجنب الأخطاء في:
العينة
السكان
الدلالة الإحصائية
هل تريد معرفة المزيد حول ما يمكن أن تفعله منصة EmotivLABs لأبحاثك؟
تمكنك EmotivLABS من بناء تجربتك، ونشر تجربتك بأمان وأمان، وتجنيد من مجموعة عالمية من المشاركين المعتمدين، وجمع بيانات EEG عالية الجودة، كل ذلك من منصة واحدة. انقر هنا لمعرفة المزيد أو طلب عرض توضيحي.
الدلالة الإحصائية: حجم العينة والقوة الإحصائية - لفهم العالم من حولنا، يستخدم الباحثون الطريقة العلمية بشكل رسمي كوسيلة لفصل الحقائق المشتبه بها عن الأكاذيب. تهدف العلوم العصبية الإدراكية إلى فهم كيفية دعم الأنظمة الجينية والعصبية والسلوكية لقدرة الكائن الحي على الإحساس والتفاعل والتنقل والتفكير في العالم من حوله.
وهذا يعني أن العلوم العصبية الإدراكية تصمم التجارب وتجمع البيانات على جميع مستويات التحليل. برامج البحث في جميع أنحاء العالم التي تسعى إلى تعزيز فهمنا للعالم الطبيعي تختبر بانتظام الافتراضات أو الفرضيات في سلسلة مخططة جيدًا من التجارب الصغيرة. تميل هذه التجارب إلى استكشاف عوامل محددة قد تؤثر أو لا تؤثر على نتيجة معينة، مع تقليل تأثير العوامل الخارجية مثل البيئة أو التوجه الجنسي أو العرق أو الوضع الاجتماعي والاقتصادي.
السيناريو الأول: دراسة إفراز الدوبامين
في العلوم العصبية الإدراكية، يُعتبر الدوبامين عمومًا مركبًا "يجعلك تشعر بالسعادة". يتم تحفيز إفرازه في النواة المألوفة (NuAc) بواسطة السلوكيات أو الأشياء التي تجعلنا متحمسين للتصرف. يمكن أن تشمل هذه:
تناول وجبة جيدة
الوقت مع الأحباء
الجنس
السكر
لنفرض أننا نود معرفة ما إذا كانت مستويات الدوبامين القصوى في النواة المألوفة تحدث قبل أو أثناء أو بعد التعرض لمحفز بصري مرغوب أو مألوف. يمكننا استخدام تصميم التجربة EEG المعتمد من دراسة آمياتا جوانا ماكنتوش الدراسة. يمكننا أن نفترض أن إفراز الدوبامين يحدث أثناء التعرض ويصل إلى ذروته قليلاً بعد التعرض للمحفزات البصرية المألوفة أو المرغوبة.
الآن، الأهم، من أين نحصل على موضوعات الاختبار؟
في المواقف التجريبية، يشير مصطلح "السكان" إلى المجموعة الكلية الأكبر التي يتم دراستها. من غير العملي وغير المحتمل أن تتمكن مختبراتك من وضع تقنية لتجنيد وجمع بيانات إفراز الدوبامين لعشرات الآلاف أو ملايين الأشخاص.
لذا، سنحاول جمع البيانات من مجموعة أصغر تمثل السكان أو عينة لفهم السكان. للقيام بذلك، سنحتاج إلى الإجابة على سؤالين رئيسيين.
كم عدد الأفراد الذين يجب أن يكونوا مدرجين في عينةنا؟
كيف يرتبط ذلك بالأهمية العملية والقوة الإحصائية؟
دعنا نفصل ذلك أدناه.
القوة الإحصائية والتأثير الحقيقي
تُعرف القوة الإحصائية بأنها احتمال اختبار اكتشاف فرق إحصائي كبير عندما وجود فرق حقيقي. يُشار إليها أيضًا بالتأثير الحقيقي.
التأثير الحقيقي هو حجر الزاوية في تصميم التجارب. تقرير كوهين 1988، المعروف بمساهماته في المنهج العلمي، رأى أنه ينبغي تصميم دراسة للحصول على احتمال 80% من اكتشاف تأثير حقيقي. وتمثل نسبة 80% هذه تصميم اختبار عالي القوة (HP)، بينما أي قيمة تقترب من 20% تشير إلى تصميم اختبار منخفض القوة (LP).
اقترح كوهين أن الدراسات يجب أن تكون دائمًا لها احتمال أقل من 20% لوقوع خطأ من النوع الثاني، المعروف بالخطأ السالب. كما يستخدم نفس النطاقات التوجيهية لاكتشافات مفقودة، التي تحدث عندما يخطئ الباحث في الإبلاغ عن عدم وجود تأثير كبير عندما يكون فرق حقيقي موجودًا.
لماذا تهم القوة الإحصائية؟
فكر في هذا السيناريو. إذا كان التأثير الحقيقي موجودًا في 100 دراسة مختلفة مع قوة 80%، ستكتشف الاختبارات الإحصائية تأثيرًا حقيقيًا في 80 من 100. ومع ذلك، عندما تكون قوة الدراسة البحثية 20%، إذا كان هناك 100 تأثير حقيقي غير فارغ في النتائج، من المتوقع أن تكتشف هذه الدراسات فقط 20 منهم.
قصور القوة الإحصائية في أبحاث العلوم العصبية
وبطبيعة الحال، بسبب طبيعة أبحاث العلوم العصبية التي تتطلب موارد كبيرة، فإن هذا المجال يحتوي على متوسط قوة إحصائية حوالي 21% ويصل إلى نطاق واسع من 8%-31%. تؤدي القوة الإحصائية المنخفضة في أبحاث العلوم العصبية إلى:
يشكك في إمكانية تكرار النتائج.
يؤدي إلى تضخيم حجم التأثير.
يقلل من احتمال الحصول على نتائج تحمل دلالة إحصائية تمثل التأثير الحقيقي بدقة.
وبالتالي، فإن الحالة الحالية لأبحاث العلوم العصبية محبوسة بسبب مشكلة القوة الإحصائية لأن هذه القيم بعيدة جداً عن عتبة كوهين النظرية.
إنشاء مجموعة عينة تمثيلية
هدف السيناريو الأول: تجنب أخطاء العينة وأخطاء النوع الأول والثاني في اختبارنا مع عينة شاملة وكبيرة.
كم عدد التصويرات الدماغية البشرية التي تحتاج إلى تضمينها في مجموعة عينةنا إذا أردنا أن تكون التجربة مهمة عمليًا؟ تشير الأهمية العملية إلى ما إذا كانت نتائج تجربة ما تنطبق على العالم الحقيقي.
قدرة تجربة العالِم العصبي على تحديد التأثيرات (القوة الإحصائية) مرتبطة بحجم العينة. مع استمرار معايير السيناريو الأول، لا يزال الهدف هو جمع بيانات كافية حتى نتمكن من تقييم إحصائيًا ما إذا كان هناك تأثير حقيقي في توقيت إفراز الدوبامين بعد عرض المحفزات البصرية المحملة بالعواطف. نحتاج أيضًا إلى وضع معايير للقبول في العينة تقلل من احتمال حدوث خطأ في العينة.
كيفية تجنب أخطاء العينة
هناك مصطلحان مهمان يجب فهمهما قبل المضي قدماً.
خطأ العينة: عند التقدير، يكون هناك دائمًا احتمال أن البيانات المجمعة للأفراد المختارين لن تمثل السكان.
الدلالة الإحصائية: تشير الدلالة الإحصائية إلى أن بياناتنا وآثارنا الملحوظة من المرجح أن تكون آثارًا حقيقية. في معظم العلوم الطبية الحيوية، يتم تحديد الدلالة الإحصائية بمستوى دلالة أو قيمة p من 0.05. تعني هذه النسبة بشكل أساسي أن العلماء واثقون بنسبة 95% في التأثير الملاحظ في تجاربهم.
اعتبر إذا كانت البيانات تظهر علاقة (أي، إفراز الدوبامين). هناك احتمال 5% أن التأثير هو مجرد صدفة وغير مرتبط بالمتغير (المحفزات البصرية). سيكون هذا نوعًا من الخطأ من النوع الأول. بدلاً من ذلك، هناك احتمال 5% أن بياناتنا المجمعة قد تظهر عدم وجود علاقة بين إفراز الدوبامين والمحفزات البصرية عندما يكون هناك تأثير حقيقي - وهو خطأ سالب أو خطأ من النوع الثاني.
تحديد معايير القبول بعناية له تأثير أكبر لأنه يوجد نقطة تناقص العائد بعد حجم عينة معين.
نحن نأمل في جمع بيانات تمثل جميع البشر، ونريد أن تكون استنتاجاتنا ذات دلالة عملية وإحصائية. لتصميم مجموعة عينة ناجحة، يجب أن يتم حساب الأخطاء المتعلقة بالعينة، وأخطاء النوع الأول (الإيجابية الكاذبة)، أو أخطاء النوع الثاني (السلبية الكاذبة) وتجنبها.
تجربتنا تختبر الفرضية التالية:
الفرضية الصفرية - لا توجد علاقة أو تأثير بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحفز البصري العاطفي.
الفرضية - هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحسوسات البصرية العاطفية، وتحدث ذروة إفراز الدوبامين بعد رؤية المحفزات البصرية.
هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحسوسات البصرية العاطفية. عندما لا تكون البيانات ذات دلالة إحصائية:
يتم رفض فرضيتنا.
لا يوجد تأثير حقيقي أو فرق موجود.
آثارنا الملحوظة من المحتمل أن تكون أيضًا ناتجة عن الصدفة.
فهم السكان؟
القيود العملية في تصميم التجربة.
في أبحاث العلوم العصبية، تسعى معايير القبول الرسمية عادةً إلى عشوائية و/أو زيادة فرص القبول عبر السكان لتجنب أخطاء العينة. نحتاج إلى تجنب اختيار الأفراد فقط لأنهم الأقرب أو الأكثر وصولاً لجمع البيانات، حيث أن ذلك هو وصفة لحدوث خطأ في العينة.
أفضل نهج لإنشاء مجموعة عينة هو استخدام معايير قبول توازن إمكانية الاختيار بشكل عشوائي عبر جميع السكان. على سبيل المثال، باستخدام بيانات التعداد، يمكننا الحصول على معلومات الاتصال لـ 50 فرداً مختاراً عشوائيًا في كل مقاطعة في أوهايو. سيساعد ذلك في تقليل تحيز الاختيار لأن الأسماء ستُختار عشوائيًا بالتساوي من جميع المناطق الجغرافية.
تأسيس تصميم التجربة، وزيادة حجم العينة، وتحقيق معايير قبول غير متحيزة وعشوائية ومطبقة بالتساوي يمكن أن تواجه بسهولة قيود عملية. هذه قضية بالنسبة للبحث العلمي على جميع المستويات، من التدريبات الأكاديمية إلى الجامعات البحثية الكاملة. عادة، تشكل القيود الميزانية والجدول الزمني أول ما يفرض التنازلات. ومنظمة هذه القضايا المتعلقة بالدلالة الإحصائية هي مجالات بحث نشطة.
ما هو حجم التأثير الحقيقي؟
نظرًا لانخفاض القوة الإحصائية لأبحاث العلوم العصبية، فإننا نميل إلى المبالغة في تقدير حجم التأثير الحقيقي مما يؤدي إلى ضعف قابلية إعادة إنتاج العديد من الدراسات. علاوة على ذلك، تجعل التعقيدات الكامنة في أبحاث العلوم العصبية القوة الإحصائية أمرًا بالغ الأهمية.
يمكن أن تعتمد واحدة من الطرق التي يمكن أن يتبناها المجال على زيادة قوة الدراسة من خلال زيادة حجم العينة. يزيد ذلك من احتمالية اكتشاف تأثير حقيقي. يعتبر اختيار حجم عينة مناسبًا أمرًا حيويًا لتصميم أبحاث تؤدي إلى:
إجراء اكتشافات عملية.
تطوير فهمنا للعمليات العديدة في الدماغ.
تطوير العلاجات الفعالة.
تجاوز التحديات في أبحاث العلوم العصبية المعاصرة: منصة EmotivLAB
يجب أن تدفع تصميمات التجارب في أبحاث العلوم العصبية نحو إنشاء أحجام أكبر من مجموعات العينة ومعايير قبول أفضل لتحقيق دلالة إحصائية موثوقة. مع الوصول إلى منصة مدعومة من الجمهور مثل EmotivLAB، يتم توفير إمكانية الوصول للباحثين إلى مجموعة أكبر وأكثر تنوعًا من الأفراد - مما يُحسن من حجم العينة وشمول جميع الفئات الديموغرافية مع جهد لوجستي إضافي ضئيل لمجموعات البحث.
يمكن أن تقع أبحاث العلوم العصبية الحديثة عرضة لأخطاء العينة بسبب موارد محدودة متاحة لتجنيد مجموعة متنوعة من العينة التجريبية. مفهوم "مجموعة WEIRD" يختصر هذه المشكلة. تُجرى معظم الأبحاث الجامعية بميزانية محدودة على موضوعات تجريبية تحدث عامة في البلدان الغربية المتعلمة، من الصناعات الثرية والديمقراطية. ومع ذلك، فإن معدات جمع البيانات عن بعد، مثل منصة EEG من EmotivLAB، تمكّن الباحثين من الوصول إلى ما يتجاوز الحرم الجامعي لتجنيد مجموعات العينة التي تعكس السكان بشكل أفضل.
تساعد منصة EmotivLAB ومعدات EEG عن بُعد الباحثين في توسيع تنوع الأفراد المدرجين في مجموعات العينة التجريبية. كما إنها تعالج القضايا المتعلقة بحجم العينة بشكل عام ونطاقها الجغرافي في السكان المستهدفين.
تحرّر منصة EmotivLAB الباحثين من القيود الحالية وتسمح لهم بتركيز طاقتهم على تصميم التجارب وتحليل النتائج. تطابق منصتنا التجربة مع الأفراد الأكثر ملاءمة من مجموعة المشاركين. لا حاجة لقضاء الوقت في تجنيد المشاركين، وتنسيق مواعيدهم، وجمع البيانات في المختبر. كل ما هو مطلوب هو تحديد الفئة الديموغرافية المرغوبة في المنصة عبر الإنترنت، وستجعل EmotivLAB التجربة متاحة للمساهمين الذين يتطابقون مع المعايير المرغوبة. يمكن للمشاركين إجراء التجارب في منازلهم، باستخدام معداتهم الخاصة. إن معرفتهم مع السماعة تزيل الحاجة لقيام الباحثين بإعطاء إرشادات حول استخدامها.
علاوة على ذلك، تقدم منصة EmotivLAB التحكم في جودة بيانات تسجيل EEG التلقائية والتقييم. لا تساعد كميات كبيرة من البيانات ذات الجودة المنخفضة في التغلب على الأخطاء المتعلقة بالعينة أو الأخطاء الإحصائية في تصميم التجارب. ومع ذلك، فإن الوصول إلى بيانات عالية الجودة يوفر حلاً لمساعدة في تجنب الأخطاء في:
العينة
السكان
الدلالة الإحصائية
هل تريد معرفة المزيد حول ما يمكن أن تفعله منصة EmotivLABs لأبحاثك؟
تمكنك EmotivLABS من بناء تجربتك، ونشر تجربتك بأمان وأمان، وتجنيد من مجموعة عالمية من المشاركين المعتمدين، وجمع بيانات EEG عالية الجودة، كل ذلك من منصة واحدة. انقر هنا لمعرفة المزيد أو طلب عرض توضيحي.
الدلالة الإحصائية: حجم العينة والقوة الإحصائية - لفهم العالم من حولنا، يستخدم الباحثون الطريقة العلمية بشكل رسمي كوسيلة لفصل الحقائق المشتبه بها عن الأكاذيب. تهدف العلوم العصبية الإدراكية إلى فهم كيفية دعم الأنظمة الجينية والعصبية والسلوكية لقدرة الكائن الحي على الإحساس والتفاعل والتنقل والتفكير في العالم من حوله.
وهذا يعني أن العلوم العصبية الإدراكية تصمم التجارب وتجمع البيانات على جميع مستويات التحليل. برامج البحث في جميع أنحاء العالم التي تسعى إلى تعزيز فهمنا للعالم الطبيعي تختبر بانتظام الافتراضات أو الفرضيات في سلسلة مخططة جيدًا من التجارب الصغيرة. تميل هذه التجارب إلى استكشاف عوامل محددة قد تؤثر أو لا تؤثر على نتيجة معينة، مع تقليل تأثير العوامل الخارجية مثل البيئة أو التوجه الجنسي أو العرق أو الوضع الاجتماعي والاقتصادي.
السيناريو الأول: دراسة إفراز الدوبامين
في العلوم العصبية الإدراكية، يُعتبر الدوبامين عمومًا مركبًا "يجعلك تشعر بالسعادة". يتم تحفيز إفرازه في النواة المألوفة (NuAc) بواسطة السلوكيات أو الأشياء التي تجعلنا متحمسين للتصرف. يمكن أن تشمل هذه:
تناول وجبة جيدة
الوقت مع الأحباء
الجنس
السكر
لنفرض أننا نود معرفة ما إذا كانت مستويات الدوبامين القصوى في النواة المألوفة تحدث قبل أو أثناء أو بعد التعرض لمحفز بصري مرغوب أو مألوف. يمكننا استخدام تصميم التجربة EEG المعتمد من دراسة آمياتا جوانا ماكنتوش الدراسة. يمكننا أن نفترض أن إفراز الدوبامين يحدث أثناء التعرض ويصل إلى ذروته قليلاً بعد التعرض للمحفزات البصرية المألوفة أو المرغوبة.
الآن، الأهم، من أين نحصل على موضوعات الاختبار؟
في المواقف التجريبية، يشير مصطلح "السكان" إلى المجموعة الكلية الأكبر التي يتم دراستها. من غير العملي وغير المحتمل أن تتمكن مختبراتك من وضع تقنية لتجنيد وجمع بيانات إفراز الدوبامين لعشرات الآلاف أو ملايين الأشخاص.
لذا، سنحاول جمع البيانات من مجموعة أصغر تمثل السكان أو عينة لفهم السكان. للقيام بذلك، سنحتاج إلى الإجابة على سؤالين رئيسيين.
كم عدد الأفراد الذين يجب أن يكونوا مدرجين في عينةنا؟
كيف يرتبط ذلك بالأهمية العملية والقوة الإحصائية؟
دعنا نفصل ذلك أدناه.
القوة الإحصائية والتأثير الحقيقي
تُعرف القوة الإحصائية بأنها احتمال اختبار اكتشاف فرق إحصائي كبير عندما وجود فرق حقيقي. يُشار إليها أيضًا بالتأثير الحقيقي.
التأثير الحقيقي هو حجر الزاوية في تصميم التجارب. تقرير كوهين 1988، المعروف بمساهماته في المنهج العلمي، رأى أنه ينبغي تصميم دراسة للحصول على احتمال 80% من اكتشاف تأثير حقيقي. وتمثل نسبة 80% هذه تصميم اختبار عالي القوة (HP)، بينما أي قيمة تقترب من 20% تشير إلى تصميم اختبار منخفض القوة (LP).
اقترح كوهين أن الدراسات يجب أن تكون دائمًا لها احتمال أقل من 20% لوقوع خطأ من النوع الثاني، المعروف بالخطأ السالب. كما يستخدم نفس النطاقات التوجيهية لاكتشافات مفقودة، التي تحدث عندما يخطئ الباحث في الإبلاغ عن عدم وجود تأثير كبير عندما يكون فرق حقيقي موجودًا.
لماذا تهم القوة الإحصائية؟
فكر في هذا السيناريو. إذا كان التأثير الحقيقي موجودًا في 100 دراسة مختلفة مع قوة 80%، ستكتشف الاختبارات الإحصائية تأثيرًا حقيقيًا في 80 من 100. ومع ذلك، عندما تكون قوة الدراسة البحثية 20%، إذا كان هناك 100 تأثير حقيقي غير فارغ في النتائج، من المتوقع أن تكتشف هذه الدراسات فقط 20 منهم.
قصور القوة الإحصائية في أبحاث العلوم العصبية
وبطبيعة الحال، بسبب طبيعة أبحاث العلوم العصبية التي تتطلب موارد كبيرة، فإن هذا المجال يحتوي على متوسط قوة إحصائية حوالي 21% ويصل إلى نطاق واسع من 8%-31%. تؤدي القوة الإحصائية المنخفضة في أبحاث العلوم العصبية إلى:
يشكك في إمكانية تكرار النتائج.
يؤدي إلى تضخيم حجم التأثير.
يقلل من احتمال الحصول على نتائج تحمل دلالة إحصائية تمثل التأثير الحقيقي بدقة.
وبالتالي، فإن الحالة الحالية لأبحاث العلوم العصبية محبوسة بسبب مشكلة القوة الإحصائية لأن هذه القيم بعيدة جداً عن عتبة كوهين النظرية.
إنشاء مجموعة عينة تمثيلية
هدف السيناريو الأول: تجنب أخطاء العينة وأخطاء النوع الأول والثاني في اختبارنا مع عينة شاملة وكبيرة.
كم عدد التصويرات الدماغية البشرية التي تحتاج إلى تضمينها في مجموعة عينةنا إذا أردنا أن تكون التجربة مهمة عمليًا؟ تشير الأهمية العملية إلى ما إذا كانت نتائج تجربة ما تنطبق على العالم الحقيقي.
قدرة تجربة العالِم العصبي على تحديد التأثيرات (القوة الإحصائية) مرتبطة بحجم العينة. مع استمرار معايير السيناريو الأول، لا يزال الهدف هو جمع بيانات كافية حتى نتمكن من تقييم إحصائيًا ما إذا كان هناك تأثير حقيقي في توقيت إفراز الدوبامين بعد عرض المحفزات البصرية المحملة بالعواطف. نحتاج أيضًا إلى وضع معايير للقبول في العينة تقلل من احتمال حدوث خطأ في العينة.
كيفية تجنب أخطاء العينة
هناك مصطلحان مهمان يجب فهمهما قبل المضي قدماً.
خطأ العينة: عند التقدير، يكون هناك دائمًا احتمال أن البيانات المجمعة للأفراد المختارين لن تمثل السكان.
الدلالة الإحصائية: تشير الدلالة الإحصائية إلى أن بياناتنا وآثارنا الملحوظة من المرجح أن تكون آثارًا حقيقية. في معظم العلوم الطبية الحيوية، يتم تحديد الدلالة الإحصائية بمستوى دلالة أو قيمة p من 0.05. تعني هذه النسبة بشكل أساسي أن العلماء واثقون بنسبة 95% في التأثير الملاحظ في تجاربهم.
اعتبر إذا كانت البيانات تظهر علاقة (أي، إفراز الدوبامين). هناك احتمال 5% أن التأثير هو مجرد صدفة وغير مرتبط بالمتغير (المحفزات البصرية). سيكون هذا نوعًا من الخطأ من النوع الأول. بدلاً من ذلك، هناك احتمال 5% أن بياناتنا المجمعة قد تظهر عدم وجود علاقة بين إفراز الدوبامين والمحفزات البصرية عندما يكون هناك تأثير حقيقي - وهو خطأ سالب أو خطأ من النوع الثاني.
تحديد معايير القبول بعناية له تأثير أكبر لأنه يوجد نقطة تناقص العائد بعد حجم عينة معين.
نحن نأمل في جمع بيانات تمثل جميع البشر، ونريد أن تكون استنتاجاتنا ذات دلالة عملية وإحصائية. لتصميم مجموعة عينة ناجحة، يجب أن يتم حساب الأخطاء المتعلقة بالعينة، وأخطاء النوع الأول (الإيجابية الكاذبة)، أو أخطاء النوع الثاني (السلبية الكاذبة) وتجنبها.
تجربتنا تختبر الفرضية التالية:
الفرضية الصفرية - لا توجد علاقة أو تأثير بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحفز البصري العاطفي.
الفرضية - هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحسوسات البصرية العاطفية، وتحدث ذروة إفراز الدوبامين بعد رؤية المحفزات البصرية.
هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المألوفة والمحسوسات البصرية العاطفية. عندما لا تكون البيانات ذات دلالة إحصائية:
يتم رفض فرضيتنا.
لا يوجد تأثير حقيقي أو فرق موجود.
آثارنا الملحوظة من المحتمل أن تكون أيضًا ناتجة عن الصدفة.
فهم السكان؟
القيود العملية في تصميم التجربة.
في أبحاث العلوم العصبية، تسعى معايير القبول الرسمية عادةً إلى عشوائية و/أو زيادة فرص القبول عبر السكان لتجنب أخطاء العينة. نحتاج إلى تجنب اختيار الأفراد فقط لأنهم الأقرب أو الأكثر وصولاً لجمع البيانات، حيث أن ذلك هو وصفة لحدوث خطأ في العينة.
أفضل نهج لإنشاء مجموعة عينة هو استخدام معايير قبول توازن إمكانية الاختيار بشكل عشوائي عبر جميع السكان. على سبيل المثال، باستخدام بيانات التعداد، يمكننا الحصول على معلومات الاتصال لـ 50 فرداً مختاراً عشوائيًا في كل مقاطعة في أوهايو. سيساعد ذلك في تقليل تحيز الاختيار لأن الأسماء ستُختار عشوائيًا بالتساوي من جميع المناطق الجغرافية.
تأسيس تصميم التجربة، وزيادة حجم العينة، وتحقيق معايير قبول غير متحيزة وعشوائية ومطبقة بالتساوي يمكن أن تواجه بسهولة قيود عملية. هذه قضية بالنسبة للبحث العلمي على جميع المستويات، من التدريبات الأكاديمية إلى الجامعات البحثية الكاملة. عادة، تشكل القيود الميزانية والجدول الزمني أول ما يفرض التنازلات. ومنظمة هذه القضايا المتعلقة بالدلالة الإحصائية هي مجالات بحث نشطة.
ما هو حجم التأثير الحقيقي؟
نظرًا لانخفاض القوة الإحصائية لأبحاث العلوم العصبية، فإننا نميل إلى المبالغة في تقدير حجم التأثير الحقيقي مما يؤدي إلى ضعف قابلية إعادة إنتاج العديد من الدراسات. علاوة على ذلك، تجعل التعقيدات الكامنة في أبحاث العلوم العصبية القوة الإحصائية أمرًا بالغ الأهمية.
يمكن أن تعتمد واحدة من الطرق التي يمكن أن يتبناها المجال على زيادة قوة الدراسة من خلال زيادة حجم العينة. يزيد ذلك من احتمالية اكتشاف تأثير حقيقي. يعتبر اختيار حجم عينة مناسبًا أمرًا حيويًا لتصميم أبحاث تؤدي إلى:
إجراء اكتشافات عملية.
تطوير فهمنا للعمليات العديدة في الدماغ.
تطوير العلاجات الفعالة.
تجاوز التحديات في أبحاث العلوم العصبية المعاصرة: منصة EmotivLAB
يجب أن تدفع تصميمات التجارب في أبحاث العلوم العصبية نحو إنشاء أحجام أكبر من مجموعات العينة ومعايير قبول أفضل لتحقيق دلالة إحصائية موثوقة. مع الوصول إلى منصة مدعومة من الجمهور مثل EmotivLAB، يتم توفير إمكانية الوصول للباحثين إلى مجموعة أكبر وأكثر تنوعًا من الأفراد - مما يُحسن من حجم العينة وشمول جميع الفئات الديموغرافية مع جهد لوجستي إضافي ضئيل لمجموعات البحث.
يمكن أن تقع أبحاث العلوم العصبية الحديثة عرضة لأخطاء العينة بسبب موارد محدودة متاحة لتجنيد مجموعة متنوعة من العينة التجريبية. مفهوم "مجموعة WEIRD" يختصر هذه المشكلة. تُجرى معظم الأبحاث الجامعية بميزانية محدودة على موضوعات تجريبية تحدث عامة في البلدان الغربية المتعلمة، من الصناعات الثرية والديمقراطية. ومع ذلك، فإن معدات جمع البيانات عن بعد، مثل منصة EEG من EmotivLAB، تمكّن الباحثين من الوصول إلى ما يتجاوز الحرم الجامعي لتجنيد مجموعات العينة التي تعكس السكان بشكل أفضل.
تساعد منصة EmotivLAB ومعدات EEG عن بُعد الباحثين في توسيع تنوع الأفراد المدرجين في مجموعات العينة التجريبية. كما إنها تعالج القضايا المتعلقة بحجم العينة بشكل عام ونطاقها الجغرافي في السكان المستهدفين.
تحرّر منصة EmotivLAB الباحثين من القيود الحالية وتسمح لهم بتركيز طاقتهم على تصميم التجارب وتحليل النتائج. تطابق منصتنا التجربة مع الأفراد الأكثر ملاءمة من مجموعة المشاركين. لا حاجة لقضاء الوقت في تجنيد المشاركين، وتنسيق مواعيدهم، وجمع البيانات في المختبر. كل ما هو مطلوب هو تحديد الفئة الديموغرافية المرغوبة في المنصة عبر الإنترنت، وستجعل EmotivLAB التجربة متاحة للمساهمين الذين يتطابقون مع المعايير المرغوبة. يمكن للمشاركين إجراء التجارب في منازلهم، باستخدام معداتهم الخاصة. إن معرفتهم مع السماعة تزيل الحاجة لقيام الباحثين بإعطاء إرشادات حول استخدامها.
علاوة على ذلك، تقدم منصة EmotivLAB التحكم في جودة بيانات تسجيل EEG التلقائية والتقييم. لا تساعد كميات كبيرة من البيانات ذات الجودة المنخفضة في التغلب على الأخطاء المتعلقة بالعينة أو الأخطاء الإحصائية في تصميم التجارب. ومع ذلك، فإن الوصول إلى بيانات عالية الجودة يوفر حلاً لمساعدة في تجنب الأخطاء في:
العينة
السكان
الدلالة الإحصائية
هل تريد معرفة المزيد حول ما يمكن أن تفعله منصة EmotivLABs لأبحاثك؟
تمكنك EmotivLABS من بناء تجربتك، ونشر تجربتك بأمان وأمان، وتجنيد من مجموعة عالمية من المشاركين المعتمدين، وجمع بيانات EEG عالية الجودة، كل ذلك من منصة واحدة. انقر هنا لمعرفة المزيد أو طلب عرض توضيحي.
