الدلالة الإحصائية: حجم العينة(العينات) و القوة الإحصائية
كوك مين لاي
شارك:
الأهمية الإحصائية: حجم العينة (عينة) وقوة الإحصاء - لفهم العالم من حولنا، يستخدم الباحثون منهجية علمية رسمياً كوسيلة لفصل الحقائق المشتبه بها عن الأكاذيب. يهدف علم الأعصاب الإدراكي إلى فهم كيف تدعم الأنظمة الوراثية والعصبية والسلوكية قدرة الكائن الحي على الإحساس والتفاعل والتنقل والتفكير في العالم من حولهم.
وهذا يعني أن علم الأعصاب الإدراكي يصمم تجارب ويجمع بيانات على جميع مستويات التحليل. تخضع برامج البحث في جميع أنحاء العالم للتأكد من تعزيز فهمنا للعالم الطبيعي من خلال اختبار الافتراضات، أو الفرضيات، في سلسلة منظمة من التجارب الصغيرة. تميل هذه التجارب إلى استكشاف عوامل محددة قد تؤثر أو لا تؤثر على نتيجة معينة مع تقليل تأثير العوامل الأخرى مثل البيئة أو التوجه الجنسي أو العرق أو الحالة الاجتماعية والاقتصادية.
السيناريو الأول: دراسة إفراز الدوبامين
في علم الأعصاب الإدراكي، يُعتبر الدوبامين عموماً مركباً "يجعلنا نشعر بالراحة". يتم تحفيز إفرازه في النواة المتكئة (NuAc) بواسطة سلوكيات أو أشياء تجعلنا متحمسين للتصرف. يمكن أن تشمل هذه:
تناول وجبة جيدة
قضاء الوقت مع الأحباء
الجنس
السكر
لنقل أننا نود أن نكتشف ما إذا كانت مستويات الدوبامين القصوى في النواة المتكئة تحدث قبل أو أثناء أو بعد التعرض لمثير بصري مرغوب أو مألوف. يمكننا استخدام تصميم التجربة EEG المتبنى من دراسة أميتيا جوانا ماكنتوست الدراسة. يمكننا أن نفترض أن إفراز الدوبامين يحدث خلال فترة التعرض ويصل إلى ذروته بعد التعرض قليلاً للتحفيز البصري المألوف أو المرغوب.
الآن، الأكثر أهمية، من أين نحصل على المتطوعين للاختبار؟
في المواقف التجريبية، تشير "السكان" إلى المجموعة الكبيرة الكلية التي يتم دراستها. من غير العملي وغير المحتمل أن يتمكن مختبرك من وضع تقنية لتجنيد وجمع بيانات إفراز الدوبامين من مئات الآلاف أو الملايين من الناس.
لذلك، سنحاول جمع بيانات من مجموعة أصغر تمثل العينة لفهم السكان. للقيام بذلك، سنحتاج إلى الإجابة على سؤالين رئيسيين.
كم عدد الأفراد الذين يجب تضمينهم في عينتنا؟
كيف يرتبط ذلك بالأهمية العملية والقوة الإحصائية؟
دعونا نقسم هذا أدناه.
قوة الإحصاء والأثر الحقيقي
تعرف قوة الإحصاء بأنها احتمال اكتشاف اختبار لفرق إحصائي ملحوظ عندما يوجد مثل هذا الفرق فعلاً. كما يُشار إليها بالتأثير الحقيقي.
التأثير الحقيقي هو حجر الزاوية في التصميم التجريبي. تقرير كوهين 1988، المعروف بمساهماته في المنهج العلمي، اعتبر أنه ينبغي تصميم دراسة بحيث تملك احتمالاً بنسبة 80% لكشف تأثير حقيقي. تمثل هذه النسبة 80% تصميم اختبار عالي القوة (HP)، بينما أي قيمة تقارب 20% هي تصميم اختبار منخفض القوة (LP).
اقترح كوهين أنه يجب أن تمتلك الدراسات دائماً أقل من 20% احتمالية لارتكاب خطأ من النوع الثاني، المعروف بأنه سلبية كاذبة. كما يستخدم هذه النطاقات الإرشادية نفسها للاكتشافات الضائعة، التي تحدث عندما يقوم الباحث بالإبلاغ عن عدم وجود تأثير ملحوظ بشكل غير دقيق بينما يوجد فرق فعلي.
لماذا تعتبر قوة الإحصاء مهمة؟
فكر في هذا السيناريو. إذا كان هناك تأثير حقيقي في 100 دراسة مختلفة بقوة 80%، فإن الاختبارات الإحصائية ستكتشف تأثيراً حقيقياً في 80 من 100. ومع ذلك، عندما تمتلك دراسة 20% من القوة البحثية، إذا كان هناك 100 تأثير حقيقي غير صفري في النتائج، يُتوقع أن تكتشف تلك الدراسات فقط 20 منها.
نقص قوة الإحصاء في أبحاث الأعصاب
ليس من المستغرب، بسبب الطبيعة الشاقة لموارد أبحاث الأعصاب، أن هذا المجال له قوة إحصاء متوسطة تقدر بـ حوالي 21% ومتوسط يتراوح بين 8%-31%. تنطوي قوة الإحصاء المنخفضة في أبحاث الأعصاب على:
إثارة الشك حول قابلية نتائج تلك الأبحاث للتكرار.
التسبب في تضخيم حجم التأثير.
تقليل احتمالية الحصول على نتائج إحصائية ذات دلالة تمثل التأثير الحقيقي بدقة.
وبالتالي، فإن الحالة الحالية لأبحاث الأعصاب محبوسة بسبب مشكلة قوة الإحصاء لأن هذه القيم بعيدة عن العتبة النظرية لكوهين.
إنشاء مجموعة عينة تمثل
هدف السيناريو الأول: تجنب أخطاء العينة وأخطاء النوع الأول والثاني في اختبارنا من خلال عينة شاملة وكبيرة.
كم عدد مسحات الدماغ البشرية التي تحتاج إلى تضمينها في مجموعة عينتنا إذا أردنا أن يكون للاختبار دلالة عملية؟ تشير الدلالة العملية إلى ما إذا كانت نتائج التجربة تطبق في العالم الحقيقي.
تتعلق قدرة تجربة عالم الأعصاب على تحديد التأثيرات (قوة الإحصاء) بحجم العينة. مع استمرار معلمات السيناريو 1، لا يزال الهدف هو جمع ما يكفي من البيانات حتى نتمكن من التقييم إحصائياً إذا كان هناك تأثير حقيقي في توقيت إفراز الدوبامين بعد عرض المحفزات البصرية المعنوية. نحتاج أيضًا إلى وضع معايير للدخول إلى العينة تقلل من احتمالية حدوث خطأ في العينة.
كيف تتجنب أخطاء العينة
هناك مصطلحان مهمان لفهمهما قبل المضي قدمًا.
خطأ العينة: عند أخذ العينة، هناك دائمًا احتمال أن البيانات المجمعة من الأفراد الذين تم اختيارهم لن تمثل السكان.
الأهمية الإحصائية: تعني الأهمية الإحصائية أن بياناتنا وتأثيراتنا الملحوظة من المرجح أن تكون تأثيرات حقيقية. في معظم العلوم الطبية، يتم تحديد الأهمية الإحصائية بمستوى أهمية أو قيمة p تبلغ .05. بشكل أساسي، يعني ذلك أن العلماء واثقون بمعدل 95% في التأثير الملحوظ في تجاربهم.
فكر في ما إذا كانت البيانات تظهر علاقة (أي، إفراز الدوبامين). هناك احتمال بنسبة 5% بأن يكون التأثير ناتجًا عن الصدفة وغير مرتبط بالمتغير (المحفزات البصرية). سيكون هذا خطأ من النوع الأول. بدلاً من ذلك، هناك احتمال بنسبة 5% أن بياناتنا المجمعة يمكن أن تظهر عدم وجود علاقة بين إفراز الدوبامين والتحفيزات البصرية عندما، في الواقع، هناك تأثير حقيقي - وهو سلبية كاذبة أو خطأ من النوع الثاني.
يعتبر وضع معايير الدخول بعناية أكثر تأثيرًا لأنه يوجد نقطة من العوائد المتناقصة بعد حجم عينة معينة.
نأمل أن نجمع بيانات تمثل جميع البشر، ونريد أن تكون استنتاجاتنا ذات دلالة عملية وإحصائية. لتصميم مجموعة عينيًا ناجحة، يجب حساب وتجنب أخطاء العينة، خطأ النوع الأول (إيجابي زائف)، أو خطأ النوع الثاني (سلبي زائف).
تختبر تجربتنا الفرضية التالية:
الفرضية الصفرية - لا توجد علاقة أو تأثير بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والمحفز البصري العاطفي.
الفرضية - يوجد علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والمحفز البصري العاطفي، وتحدث ذروة إفراز الدوبامين بعد رؤية المحفزات البصرية.
هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والتحفيزات البصرية المعنوية. عندما تكون البيانات غير ذات دلالة إحصائية:
يتم رفض فرضيتنا.
لا يتم العثور على تأثير أو فرق حقيقي.
تكون التأثيرات الملحوظة لدينا بنفس القدر من احتمال أن تكون ناتجة عن الصدفة.
فهم السكان؟
القيود العملية في التصميم التجريبي.
في أبحاث الأعصاب، تحاول معايير الإدراج الرسمية عادةً العشوائية و/أو المساهمة في فرص الإدراج عبر السكان لتجنب أخطاء العينات. نحتاج إلى تجنب اختيار الأفراد لمجرد أنهم الأقرب أو الأكثر وصولاً لجمع البيانات، حيث أن هذا هو السبب في حدوث خطأ في العينات.
أفضل نهج لتوليد مجموعة العينة هو استخدام معايير الإدراج التي تساوي بشكل عشوائي فرص الاختيار عبر سكان كامل. على سبيل المثال، باستخدام بيانات التعداد، يمكننا الحصول على معلومات الاتصال لـ 50 شخصًا تم اختيارهم عشوائيًا من كل مقاطعة في أوهايو. سيقلل هذا من انحياز الاختيار لأن الأسماء سيتم اختيارها بشكل عشوائي من جميع المناطق الجغرافية.
يمكن أن يؤدي إنشاء التصميم التجريبي وزيادة حجم العينة وتحقيق معايير الإدراج غير المنحازة والعشوائية والمطبقة بشكل متساوٍ بسرعة إلى مواجهة القيود العملية. هذه قضية للبحث العلمي على جميع المستويات، من التمارين الأكاديمية إلى الجامعات البحثية الكبرى. عادةً ما تكون القيود المتعلقة بالميزانية والجدول الزمني هي الأولى التي تضغط على الحلول. بشكل جماعي، تُعتبر هذه المسائل المتعلقة بالأهمية الإحصائية مجالات نشطة للبحث.
ما هو حجم التأثير الحقيقي؟
نظرًا لقوة الإحصاء المنخفضة في أبحاث الأعصاب، نميل إلى المبالغة في تقدير حجم التأثير الحقيقي، مما يؤدي إلى انخفاض قابلية التكرار للعديد من الدراسات. بالإضافة إلى ذلك، فإن التعقيد الفطري لأبحاث الأعصاب يجعل قوة الإحصاء أمرًا حاسمًا.
يمكن أن تتبنى المجال طريقة لزيادة قوة الدراسة عن طريق زيادة حجم العينة. يزيد ذلك من احتمال اكتشاف تأثير حقيقي. يعد اختيار حجم العينة المناسب أمرًا حيويًا لتصميم الأبحاث التي:
تجعل الاكتشافات العملية.
تعزز فهمنا للعمليات العديدة في الدماغ.
تطور العلاجات الفعالة.
تجاوز التحديات في أبحاث الأعصاب المعاصرة: منصة EmotivLAB
يجب أن تدفع تصميمات التجارب في أبحاث الأعصاب نحو إنشاء أحجام مجموعات عينات أكبر ومعايير إدراج أفضل للوصول إلى الأهمية الإحصائية القابلة للاعتماد. من خلال الوصول إلى منصة مدعومة من حشود مثل EmotivLAB، يتم تزويد الباحثين بإمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من الأفراد، مما يعزز حجم العينة وشمول جميع الفئات مع الحد الأدنى من الجهود اللوجستية الإضافية لمجموعات البحث.
يمكن أن تقع أبحاث الأعصاب الحديثة فريسة لأخطاء العينات بسبب الموارد المحدودة المتاحة لتجنيد مجموعة متنوعة لعينات التجربة. يجسد مفهوم "مجموعة WEIRD" هذه المسألة. يتم إجراء معظم الأبحاث الجامعية بميزانية محدودة على بمواضيع تجريبية تعكس غالباً المجتمعات الغربية، المتعلمة، من الدول الصناعية والغنية والديمقراطية. ومع ذلك، فإن معدات جمع البيانات عن بعد، مثل منصة EEG من EmotivLAB، تتيح للباحثين الوصول إلى ما هو أبعد من الحرم الجامعي للكلية لتجنيد مجموعات العينة التي تعكس بشكل أفضل السكان.
تسمح منصة EmotivLAB للباحثين بالخروج من القيود الحالية وتركز بدلاً من ذلك على تصميم التجارب وتحليل النتائج.
تساعد منصة EmotivLAB ومعدات EEG عن بعد الباحثين ليس فقط على توسيع تنوع الأفراد المضمنين في مجموعات تجربة العينة. ولكنها أيضًا تحل المسائل المتعلقة بحجم العينة الإجمالية والوصول الجغرافي إلى السكان المستهدفة.
تحرر منصة EmotivLAB الباحثين من القيود الحالية، مما يسمح لهم بالتركيز على تصميم التجارب وتحليل النتائج. تطابق منصتنا التجربة مع الأفراد الأكثر ملاءمة في مجموعة المشاركين. لا حاجة لقضاء الوقت في تجنيد المشاركين، تنسيق مواعيدهم وجمع البيانات في المختبر. كل ما هو مطلوب هو تحديد الفئة الديموغرافية المرغوبة في المنصة عبر الإنترنت، وستجعل EmotivLAB التجربة متاحة للمساهمين الذين يتناسبون مع الخرائط المطلوبة. يمكن للمشاركين إجراء التجارب في منازلهم باستخدام معداتهم الخاصة. إن معرفتهم بسماعة الرأس تلغي الحاجة للباحثين لتقديم التعليمات حول كيفية استخدامها.
علاوة على ذلك، توفر منصة EmotivLAB رقابة آلية على جودة تسجيل بيانات EEG وتقييمها. كميات كبيرة من البيانات ذات الجودة المنخفضة لا تساعد على تجاوز أخطاء العينة أو الإحصائية في التصميمات التجريبية. ومع ذلك، فإن الوصول إلى بيانات عالية الجودة يوفر حلاً لتجنب الأخطاء في:
العينة
السكان
الأهمية الإحصائية
هل ترغب في معرفة المزيد عن ما يمكن أن تفعله منصة EmotivLABs لأبحاثك؟
تتيح لك EmotivLABS بناء تجربتك، ونشر تجربتك بأمان وأمان، والتجنيد من مجموعة عالمية من المشاركين المعتمدين، وجمع بيانات EEG عالية الجودة، كل ذلك من منصة واحدة. انقر هنا لتتعلم المزيد أو تطلب عرضاً تجريبياً.
الأهمية الإحصائية: حجم العينة (عينة) وقوة الإحصاء - لفهم العالم من حولنا، يستخدم الباحثون منهجية علمية رسمياً كوسيلة لفصل الحقائق المشتبه بها عن الأكاذيب. يهدف علم الأعصاب الإدراكي إلى فهم كيف تدعم الأنظمة الوراثية والعصبية والسلوكية قدرة الكائن الحي على الإحساس والتفاعل والتنقل والتفكير في العالم من حولهم.
وهذا يعني أن علم الأعصاب الإدراكي يصمم تجارب ويجمع بيانات على جميع مستويات التحليل. تخضع برامج البحث في جميع أنحاء العالم للتأكد من تعزيز فهمنا للعالم الطبيعي من خلال اختبار الافتراضات، أو الفرضيات، في سلسلة منظمة من التجارب الصغيرة. تميل هذه التجارب إلى استكشاف عوامل محددة قد تؤثر أو لا تؤثر على نتيجة معينة مع تقليل تأثير العوامل الأخرى مثل البيئة أو التوجه الجنسي أو العرق أو الحالة الاجتماعية والاقتصادية.
السيناريو الأول: دراسة إفراز الدوبامين
في علم الأعصاب الإدراكي، يُعتبر الدوبامين عموماً مركباً "يجعلنا نشعر بالراحة". يتم تحفيز إفرازه في النواة المتكئة (NuAc) بواسطة سلوكيات أو أشياء تجعلنا متحمسين للتصرف. يمكن أن تشمل هذه:
تناول وجبة جيدة
قضاء الوقت مع الأحباء
الجنس
السكر
لنقل أننا نود أن نكتشف ما إذا كانت مستويات الدوبامين القصوى في النواة المتكئة تحدث قبل أو أثناء أو بعد التعرض لمثير بصري مرغوب أو مألوف. يمكننا استخدام تصميم التجربة EEG المتبنى من دراسة أميتيا جوانا ماكنتوست الدراسة. يمكننا أن نفترض أن إفراز الدوبامين يحدث خلال فترة التعرض ويصل إلى ذروته بعد التعرض قليلاً للتحفيز البصري المألوف أو المرغوب.
الآن، الأكثر أهمية، من أين نحصل على المتطوعين للاختبار؟
في المواقف التجريبية، تشير "السكان" إلى المجموعة الكبيرة الكلية التي يتم دراستها. من غير العملي وغير المحتمل أن يتمكن مختبرك من وضع تقنية لتجنيد وجمع بيانات إفراز الدوبامين من مئات الآلاف أو الملايين من الناس.
لذلك، سنحاول جمع بيانات من مجموعة أصغر تمثل العينة لفهم السكان. للقيام بذلك، سنحتاج إلى الإجابة على سؤالين رئيسيين.
كم عدد الأفراد الذين يجب تضمينهم في عينتنا؟
كيف يرتبط ذلك بالأهمية العملية والقوة الإحصائية؟
دعونا نقسم هذا أدناه.
قوة الإحصاء والأثر الحقيقي
تعرف قوة الإحصاء بأنها احتمال اكتشاف اختبار لفرق إحصائي ملحوظ عندما يوجد مثل هذا الفرق فعلاً. كما يُشار إليها بالتأثير الحقيقي.
التأثير الحقيقي هو حجر الزاوية في التصميم التجريبي. تقرير كوهين 1988، المعروف بمساهماته في المنهج العلمي، اعتبر أنه ينبغي تصميم دراسة بحيث تملك احتمالاً بنسبة 80% لكشف تأثير حقيقي. تمثل هذه النسبة 80% تصميم اختبار عالي القوة (HP)، بينما أي قيمة تقارب 20% هي تصميم اختبار منخفض القوة (LP).
اقترح كوهين أنه يجب أن تمتلك الدراسات دائماً أقل من 20% احتمالية لارتكاب خطأ من النوع الثاني، المعروف بأنه سلبية كاذبة. كما يستخدم هذه النطاقات الإرشادية نفسها للاكتشافات الضائعة، التي تحدث عندما يقوم الباحث بالإبلاغ عن عدم وجود تأثير ملحوظ بشكل غير دقيق بينما يوجد فرق فعلي.
لماذا تعتبر قوة الإحصاء مهمة؟
فكر في هذا السيناريو. إذا كان هناك تأثير حقيقي في 100 دراسة مختلفة بقوة 80%، فإن الاختبارات الإحصائية ستكتشف تأثيراً حقيقياً في 80 من 100. ومع ذلك، عندما تمتلك دراسة 20% من القوة البحثية، إذا كان هناك 100 تأثير حقيقي غير صفري في النتائج، يُتوقع أن تكتشف تلك الدراسات فقط 20 منها.
نقص قوة الإحصاء في أبحاث الأعصاب
ليس من المستغرب، بسبب الطبيعة الشاقة لموارد أبحاث الأعصاب، أن هذا المجال له قوة إحصاء متوسطة تقدر بـ حوالي 21% ومتوسط يتراوح بين 8%-31%. تنطوي قوة الإحصاء المنخفضة في أبحاث الأعصاب على:
إثارة الشك حول قابلية نتائج تلك الأبحاث للتكرار.
التسبب في تضخيم حجم التأثير.
تقليل احتمالية الحصول على نتائج إحصائية ذات دلالة تمثل التأثير الحقيقي بدقة.
وبالتالي، فإن الحالة الحالية لأبحاث الأعصاب محبوسة بسبب مشكلة قوة الإحصاء لأن هذه القيم بعيدة عن العتبة النظرية لكوهين.
إنشاء مجموعة عينة تمثل
هدف السيناريو الأول: تجنب أخطاء العينة وأخطاء النوع الأول والثاني في اختبارنا من خلال عينة شاملة وكبيرة.
كم عدد مسحات الدماغ البشرية التي تحتاج إلى تضمينها في مجموعة عينتنا إذا أردنا أن يكون للاختبار دلالة عملية؟ تشير الدلالة العملية إلى ما إذا كانت نتائج التجربة تطبق في العالم الحقيقي.
تتعلق قدرة تجربة عالم الأعصاب على تحديد التأثيرات (قوة الإحصاء) بحجم العينة. مع استمرار معلمات السيناريو 1، لا يزال الهدف هو جمع ما يكفي من البيانات حتى نتمكن من التقييم إحصائياً إذا كان هناك تأثير حقيقي في توقيت إفراز الدوبامين بعد عرض المحفزات البصرية المعنوية. نحتاج أيضًا إلى وضع معايير للدخول إلى العينة تقلل من احتمالية حدوث خطأ في العينة.
كيف تتجنب أخطاء العينة
هناك مصطلحان مهمان لفهمهما قبل المضي قدمًا.
خطأ العينة: عند أخذ العينة، هناك دائمًا احتمال أن البيانات المجمعة من الأفراد الذين تم اختيارهم لن تمثل السكان.
الأهمية الإحصائية: تعني الأهمية الإحصائية أن بياناتنا وتأثيراتنا الملحوظة من المرجح أن تكون تأثيرات حقيقية. في معظم العلوم الطبية، يتم تحديد الأهمية الإحصائية بمستوى أهمية أو قيمة p تبلغ .05. بشكل أساسي، يعني ذلك أن العلماء واثقون بمعدل 95% في التأثير الملحوظ في تجاربهم.
فكر في ما إذا كانت البيانات تظهر علاقة (أي، إفراز الدوبامين). هناك احتمال بنسبة 5% بأن يكون التأثير ناتجًا عن الصدفة وغير مرتبط بالمتغير (المحفزات البصرية). سيكون هذا خطأ من النوع الأول. بدلاً من ذلك، هناك احتمال بنسبة 5% أن بياناتنا المجمعة يمكن أن تظهر عدم وجود علاقة بين إفراز الدوبامين والتحفيزات البصرية عندما، في الواقع، هناك تأثير حقيقي - وهو سلبية كاذبة أو خطأ من النوع الثاني.
يعتبر وضع معايير الدخول بعناية أكثر تأثيرًا لأنه يوجد نقطة من العوائد المتناقصة بعد حجم عينة معينة.
نأمل أن نجمع بيانات تمثل جميع البشر، ونريد أن تكون استنتاجاتنا ذات دلالة عملية وإحصائية. لتصميم مجموعة عينيًا ناجحة، يجب حساب وتجنب أخطاء العينة، خطأ النوع الأول (إيجابي زائف)، أو خطأ النوع الثاني (سلبي زائف).
تختبر تجربتنا الفرضية التالية:
الفرضية الصفرية - لا توجد علاقة أو تأثير بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والمحفز البصري العاطفي.
الفرضية - يوجد علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والمحفز البصري العاطفي، وتحدث ذروة إفراز الدوبامين بعد رؤية المحفزات البصرية.
هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والتحفيزات البصرية المعنوية. عندما تكون البيانات غير ذات دلالة إحصائية:
يتم رفض فرضيتنا.
لا يتم العثور على تأثير أو فرق حقيقي.
تكون التأثيرات الملحوظة لدينا بنفس القدر من احتمال أن تكون ناتجة عن الصدفة.
فهم السكان؟
القيود العملية في التصميم التجريبي.
في أبحاث الأعصاب، تحاول معايير الإدراج الرسمية عادةً العشوائية و/أو المساهمة في فرص الإدراج عبر السكان لتجنب أخطاء العينات. نحتاج إلى تجنب اختيار الأفراد لمجرد أنهم الأقرب أو الأكثر وصولاً لجمع البيانات، حيث أن هذا هو السبب في حدوث خطأ في العينات.
أفضل نهج لتوليد مجموعة العينة هو استخدام معايير الإدراج التي تساوي بشكل عشوائي فرص الاختيار عبر سكان كامل. على سبيل المثال، باستخدام بيانات التعداد، يمكننا الحصول على معلومات الاتصال لـ 50 شخصًا تم اختيارهم عشوائيًا من كل مقاطعة في أوهايو. سيقلل هذا من انحياز الاختيار لأن الأسماء سيتم اختيارها بشكل عشوائي من جميع المناطق الجغرافية.
يمكن أن يؤدي إنشاء التصميم التجريبي وزيادة حجم العينة وتحقيق معايير الإدراج غير المنحازة والعشوائية والمطبقة بشكل متساوٍ بسرعة إلى مواجهة القيود العملية. هذه قضية للبحث العلمي على جميع المستويات، من التمارين الأكاديمية إلى الجامعات البحثية الكبرى. عادةً ما تكون القيود المتعلقة بالميزانية والجدول الزمني هي الأولى التي تضغط على الحلول. بشكل جماعي، تُعتبر هذه المسائل المتعلقة بالأهمية الإحصائية مجالات نشطة للبحث.
ما هو حجم التأثير الحقيقي؟
نظرًا لقوة الإحصاء المنخفضة في أبحاث الأعصاب، نميل إلى المبالغة في تقدير حجم التأثير الحقيقي، مما يؤدي إلى انخفاض قابلية التكرار للعديد من الدراسات. بالإضافة إلى ذلك، فإن التعقيد الفطري لأبحاث الأعصاب يجعل قوة الإحصاء أمرًا حاسمًا.
يمكن أن تتبنى المجال طريقة لزيادة قوة الدراسة عن طريق زيادة حجم العينة. يزيد ذلك من احتمال اكتشاف تأثير حقيقي. يعد اختيار حجم العينة المناسب أمرًا حيويًا لتصميم الأبحاث التي:
تجعل الاكتشافات العملية.
تعزز فهمنا للعمليات العديدة في الدماغ.
تطور العلاجات الفعالة.
تجاوز التحديات في أبحاث الأعصاب المعاصرة: منصة EmotivLAB
يجب أن تدفع تصميمات التجارب في أبحاث الأعصاب نحو إنشاء أحجام مجموعات عينات أكبر ومعايير إدراج أفضل للوصول إلى الأهمية الإحصائية القابلة للاعتماد. من خلال الوصول إلى منصة مدعومة من حشود مثل EmotivLAB، يتم تزويد الباحثين بإمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من الأفراد، مما يعزز حجم العينة وشمول جميع الفئات مع الحد الأدنى من الجهود اللوجستية الإضافية لمجموعات البحث.
يمكن أن تقع أبحاث الأعصاب الحديثة فريسة لأخطاء العينات بسبب الموارد المحدودة المتاحة لتجنيد مجموعة متنوعة لعينات التجربة. يجسد مفهوم "مجموعة WEIRD" هذه المسألة. يتم إجراء معظم الأبحاث الجامعية بميزانية محدودة على بمواضيع تجريبية تعكس غالباً المجتمعات الغربية، المتعلمة، من الدول الصناعية والغنية والديمقراطية. ومع ذلك، فإن معدات جمع البيانات عن بعد، مثل منصة EEG من EmotivLAB، تتيح للباحثين الوصول إلى ما هو أبعد من الحرم الجامعي للكلية لتجنيد مجموعات العينة التي تعكس بشكل أفضل السكان.
تسمح منصة EmotivLAB للباحثين بالخروج من القيود الحالية وتركز بدلاً من ذلك على تصميم التجارب وتحليل النتائج.
تساعد منصة EmotivLAB ومعدات EEG عن بعد الباحثين ليس فقط على توسيع تنوع الأفراد المضمنين في مجموعات تجربة العينة. ولكنها أيضًا تحل المسائل المتعلقة بحجم العينة الإجمالية والوصول الجغرافي إلى السكان المستهدفة.
تحرر منصة EmotivLAB الباحثين من القيود الحالية، مما يسمح لهم بالتركيز على تصميم التجارب وتحليل النتائج. تطابق منصتنا التجربة مع الأفراد الأكثر ملاءمة في مجموعة المشاركين. لا حاجة لقضاء الوقت في تجنيد المشاركين، تنسيق مواعيدهم وجمع البيانات في المختبر. كل ما هو مطلوب هو تحديد الفئة الديموغرافية المرغوبة في المنصة عبر الإنترنت، وستجعل EmotivLAB التجربة متاحة للمساهمين الذين يتناسبون مع الخرائط المطلوبة. يمكن للمشاركين إجراء التجارب في منازلهم باستخدام معداتهم الخاصة. إن معرفتهم بسماعة الرأس تلغي الحاجة للباحثين لتقديم التعليمات حول كيفية استخدامها.
علاوة على ذلك، توفر منصة EmotivLAB رقابة آلية على جودة تسجيل بيانات EEG وتقييمها. كميات كبيرة من البيانات ذات الجودة المنخفضة لا تساعد على تجاوز أخطاء العينة أو الإحصائية في التصميمات التجريبية. ومع ذلك، فإن الوصول إلى بيانات عالية الجودة يوفر حلاً لتجنب الأخطاء في:
العينة
السكان
الأهمية الإحصائية
هل ترغب في معرفة المزيد عن ما يمكن أن تفعله منصة EmotivLABs لأبحاثك؟
تتيح لك EmotivLABS بناء تجربتك، ونشر تجربتك بأمان وأمان، والتجنيد من مجموعة عالمية من المشاركين المعتمدين، وجمع بيانات EEG عالية الجودة، كل ذلك من منصة واحدة. انقر هنا لتتعلم المزيد أو تطلب عرضاً تجريبياً.
الأهمية الإحصائية: حجم العينة (عينة) وقوة الإحصاء - لفهم العالم من حولنا، يستخدم الباحثون منهجية علمية رسمياً كوسيلة لفصل الحقائق المشتبه بها عن الأكاذيب. يهدف علم الأعصاب الإدراكي إلى فهم كيف تدعم الأنظمة الوراثية والعصبية والسلوكية قدرة الكائن الحي على الإحساس والتفاعل والتنقل والتفكير في العالم من حولهم.
وهذا يعني أن علم الأعصاب الإدراكي يصمم تجارب ويجمع بيانات على جميع مستويات التحليل. تخضع برامج البحث في جميع أنحاء العالم للتأكد من تعزيز فهمنا للعالم الطبيعي من خلال اختبار الافتراضات، أو الفرضيات، في سلسلة منظمة من التجارب الصغيرة. تميل هذه التجارب إلى استكشاف عوامل محددة قد تؤثر أو لا تؤثر على نتيجة معينة مع تقليل تأثير العوامل الأخرى مثل البيئة أو التوجه الجنسي أو العرق أو الحالة الاجتماعية والاقتصادية.
السيناريو الأول: دراسة إفراز الدوبامين
في علم الأعصاب الإدراكي، يُعتبر الدوبامين عموماً مركباً "يجعلنا نشعر بالراحة". يتم تحفيز إفرازه في النواة المتكئة (NuAc) بواسطة سلوكيات أو أشياء تجعلنا متحمسين للتصرف. يمكن أن تشمل هذه:
تناول وجبة جيدة
قضاء الوقت مع الأحباء
الجنس
السكر
لنقل أننا نود أن نكتشف ما إذا كانت مستويات الدوبامين القصوى في النواة المتكئة تحدث قبل أو أثناء أو بعد التعرض لمثير بصري مرغوب أو مألوف. يمكننا استخدام تصميم التجربة EEG المتبنى من دراسة أميتيا جوانا ماكنتوست الدراسة. يمكننا أن نفترض أن إفراز الدوبامين يحدث خلال فترة التعرض ويصل إلى ذروته بعد التعرض قليلاً للتحفيز البصري المألوف أو المرغوب.
الآن، الأكثر أهمية، من أين نحصل على المتطوعين للاختبار؟
في المواقف التجريبية، تشير "السكان" إلى المجموعة الكبيرة الكلية التي يتم دراستها. من غير العملي وغير المحتمل أن يتمكن مختبرك من وضع تقنية لتجنيد وجمع بيانات إفراز الدوبامين من مئات الآلاف أو الملايين من الناس.
لذلك، سنحاول جمع بيانات من مجموعة أصغر تمثل العينة لفهم السكان. للقيام بذلك، سنحتاج إلى الإجابة على سؤالين رئيسيين.
كم عدد الأفراد الذين يجب تضمينهم في عينتنا؟
كيف يرتبط ذلك بالأهمية العملية والقوة الإحصائية؟
دعونا نقسم هذا أدناه.
قوة الإحصاء والأثر الحقيقي
تعرف قوة الإحصاء بأنها احتمال اكتشاف اختبار لفرق إحصائي ملحوظ عندما يوجد مثل هذا الفرق فعلاً. كما يُشار إليها بالتأثير الحقيقي.
التأثير الحقيقي هو حجر الزاوية في التصميم التجريبي. تقرير كوهين 1988، المعروف بمساهماته في المنهج العلمي، اعتبر أنه ينبغي تصميم دراسة بحيث تملك احتمالاً بنسبة 80% لكشف تأثير حقيقي. تمثل هذه النسبة 80% تصميم اختبار عالي القوة (HP)، بينما أي قيمة تقارب 20% هي تصميم اختبار منخفض القوة (LP).
اقترح كوهين أنه يجب أن تمتلك الدراسات دائماً أقل من 20% احتمالية لارتكاب خطأ من النوع الثاني، المعروف بأنه سلبية كاذبة. كما يستخدم هذه النطاقات الإرشادية نفسها للاكتشافات الضائعة، التي تحدث عندما يقوم الباحث بالإبلاغ عن عدم وجود تأثير ملحوظ بشكل غير دقيق بينما يوجد فرق فعلي.
لماذا تعتبر قوة الإحصاء مهمة؟
فكر في هذا السيناريو. إذا كان هناك تأثير حقيقي في 100 دراسة مختلفة بقوة 80%، فإن الاختبارات الإحصائية ستكتشف تأثيراً حقيقياً في 80 من 100. ومع ذلك، عندما تمتلك دراسة 20% من القوة البحثية، إذا كان هناك 100 تأثير حقيقي غير صفري في النتائج، يُتوقع أن تكتشف تلك الدراسات فقط 20 منها.
نقص قوة الإحصاء في أبحاث الأعصاب
ليس من المستغرب، بسبب الطبيعة الشاقة لموارد أبحاث الأعصاب، أن هذا المجال له قوة إحصاء متوسطة تقدر بـ حوالي 21% ومتوسط يتراوح بين 8%-31%. تنطوي قوة الإحصاء المنخفضة في أبحاث الأعصاب على:
إثارة الشك حول قابلية نتائج تلك الأبحاث للتكرار.
التسبب في تضخيم حجم التأثير.
تقليل احتمالية الحصول على نتائج إحصائية ذات دلالة تمثل التأثير الحقيقي بدقة.
وبالتالي، فإن الحالة الحالية لأبحاث الأعصاب محبوسة بسبب مشكلة قوة الإحصاء لأن هذه القيم بعيدة عن العتبة النظرية لكوهين.
إنشاء مجموعة عينة تمثل
هدف السيناريو الأول: تجنب أخطاء العينة وأخطاء النوع الأول والثاني في اختبارنا من خلال عينة شاملة وكبيرة.
كم عدد مسحات الدماغ البشرية التي تحتاج إلى تضمينها في مجموعة عينتنا إذا أردنا أن يكون للاختبار دلالة عملية؟ تشير الدلالة العملية إلى ما إذا كانت نتائج التجربة تطبق في العالم الحقيقي.
تتعلق قدرة تجربة عالم الأعصاب على تحديد التأثيرات (قوة الإحصاء) بحجم العينة. مع استمرار معلمات السيناريو 1، لا يزال الهدف هو جمع ما يكفي من البيانات حتى نتمكن من التقييم إحصائياً إذا كان هناك تأثير حقيقي في توقيت إفراز الدوبامين بعد عرض المحفزات البصرية المعنوية. نحتاج أيضًا إلى وضع معايير للدخول إلى العينة تقلل من احتمالية حدوث خطأ في العينة.
كيف تتجنب أخطاء العينة
هناك مصطلحان مهمان لفهمهما قبل المضي قدمًا.
خطأ العينة: عند أخذ العينة، هناك دائمًا احتمال أن البيانات المجمعة من الأفراد الذين تم اختيارهم لن تمثل السكان.
الأهمية الإحصائية: تعني الأهمية الإحصائية أن بياناتنا وتأثيراتنا الملحوظة من المرجح أن تكون تأثيرات حقيقية. في معظم العلوم الطبية، يتم تحديد الأهمية الإحصائية بمستوى أهمية أو قيمة p تبلغ .05. بشكل أساسي، يعني ذلك أن العلماء واثقون بمعدل 95% في التأثير الملحوظ في تجاربهم.
فكر في ما إذا كانت البيانات تظهر علاقة (أي، إفراز الدوبامين). هناك احتمال بنسبة 5% بأن يكون التأثير ناتجًا عن الصدفة وغير مرتبط بالمتغير (المحفزات البصرية). سيكون هذا خطأ من النوع الأول. بدلاً من ذلك، هناك احتمال بنسبة 5% أن بياناتنا المجمعة يمكن أن تظهر عدم وجود علاقة بين إفراز الدوبامين والتحفيزات البصرية عندما، في الواقع، هناك تأثير حقيقي - وهو سلبية كاذبة أو خطأ من النوع الثاني.
يعتبر وضع معايير الدخول بعناية أكثر تأثيرًا لأنه يوجد نقطة من العوائد المتناقصة بعد حجم عينة معينة.
نأمل أن نجمع بيانات تمثل جميع البشر، ونريد أن تكون استنتاجاتنا ذات دلالة عملية وإحصائية. لتصميم مجموعة عينيًا ناجحة، يجب حساب وتجنب أخطاء العينة، خطأ النوع الأول (إيجابي زائف)، أو خطأ النوع الثاني (سلبي زائف).
تختبر تجربتنا الفرضية التالية:
الفرضية الصفرية - لا توجد علاقة أو تأثير بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والمحفز البصري العاطفي.
الفرضية - يوجد علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والمحفز البصري العاطفي، وتحدث ذروة إفراز الدوبامين بعد رؤية المحفزات البصرية.
هناك علاقة بين توقيت إفراز الدوبامين في النواة المتكئة والتحفيزات البصرية المعنوية. عندما تكون البيانات غير ذات دلالة إحصائية:
يتم رفض فرضيتنا.
لا يتم العثور على تأثير أو فرق حقيقي.
تكون التأثيرات الملحوظة لدينا بنفس القدر من احتمال أن تكون ناتجة عن الصدفة.
فهم السكان؟
القيود العملية في التصميم التجريبي.
في أبحاث الأعصاب، تحاول معايير الإدراج الرسمية عادةً العشوائية و/أو المساهمة في فرص الإدراج عبر السكان لتجنب أخطاء العينات. نحتاج إلى تجنب اختيار الأفراد لمجرد أنهم الأقرب أو الأكثر وصولاً لجمع البيانات، حيث أن هذا هو السبب في حدوث خطأ في العينات.
أفضل نهج لتوليد مجموعة العينة هو استخدام معايير الإدراج التي تساوي بشكل عشوائي فرص الاختيار عبر سكان كامل. على سبيل المثال، باستخدام بيانات التعداد، يمكننا الحصول على معلومات الاتصال لـ 50 شخصًا تم اختيارهم عشوائيًا من كل مقاطعة في أوهايو. سيقلل هذا من انحياز الاختيار لأن الأسماء سيتم اختيارها بشكل عشوائي من جميع المناطق الجغرافية.
يمكن أن يؤدي إنشاء التصميم التجريبي وزيادة حجم العينة وتحقيق معايير الإدراج غير المنحازة والعشوائية والمطبقة بشكل متساوٍ بسرعة إلى مواجهة القيود العملية. هذه قضية للبحث العلمي على جميع المستويات، من التمارين الأكاديمية إلى الجامعات البحثية الكبرى. عادةً ما تكون القيود المتعلقة بالميزانية والجدول الزمني هي الأولى التي تضغط على الحلول. بشكل جماعي، تُعتبر هذه المسائل المتعلقة بالأهمية الإحصائية مجالات نشطة للبحث.
ما هو حجم التأثير الحقيقي؟
نظرًا لقوة الإحصاء المنخفضة في أبحاث الأعصاب، نميل إلى المبالغة في تقدير حجم التأثير الحقيقي، مما يؤدي إلى انخفاض قابلية التكرار للعديد من الدراسات. بالإضافة إلى ذلك، فإن التعقيد الفطري لأبحاث الأعصاب يجعل قوة الإحصاء أمرًا حاسمًا.
يمكن أن تتبنى المجال طريقة لزيادة قوة الدراسة عن طريق زيادة حجم العينة. يزيد ذلك من احتمال اكتشاف تأثير حقيقي. يعد اختيار حجم العينة المناسب أمرًا حيويًا لتصميم الأبحاث التي:
تجعل الاكتشافات العملية.
تعزز فهمنا للعمليات العديدة في الدماغ.
تطور العلاجات الفعالة.
تجاوز التحديات في أبحاث الأعصاب المعاصرة: منصة EmotivLAB
يجب أن تدفع تصميمات التجارب في أبحاث الأعصاب نحو إنشاء أحجام مجموعات عينات أكبر ومعايير إدراج أفضل للوصول إلى الأهمية الإحصائية القابلة للاعتماد. من خلال الوصول إلى منصة مدعومة من حشود مثل EmotivLAB، يتم تزويد الباحثين بإمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من الأفراد، مما يعزز حجم العينة وشمول جميع الفئات مع الحد الأدنى من الجهود اللوجستية الإضافية لمجموعات البحث.
يمكن أن تقع أبحاث الأعصاب الحديثة فريسة لأخطاء العينات بسبب الموارد المحدودة المتاحة لتجنيد مجموعة متنوعة لعينات التجربة. يجسد مفهوم "مجموعة WEIRD" هذه المسألة. يتم إجراء معظم الأبحاث الجامعية بميزانية محدودة على بمواضيع تجريبية تعكس غالباً المجتمعات الغربية، المتعلمة، من الدول الصناعية والغنية والديمقراطية. ومع ذلك، فإن معدات جمع البيانات عن بعد، مثل منصة EEG من EmotivLAB، تتيح للباحثين الوصول إلى ما هو أبعد من الحرم الجامعي للكلية لتجنيد مجموعات العينة التي تعكس بشكل أفضل السكان.
تسمح منصة EmotivLAB للباحثين بالخروج من القيود الحالية وتركز بدلاً من ذلك على تصميم التجارب وتحليل النتائج.
تساعد منصة EmotivLAB ومعدات EEG عن بعد الباحثين ليس فقط على توسيع تنوع الأفراد المضمنين في مجموعات تجربة العينة. ولكنها أيضًا تحل المسائل المتعلقة بحجم العينة الإجمالية والوصول الجغرافي إلى السكان المستهدفة.
تحرر منصة EmotivLAB الباحثين من القيود الحالية، مما يسمح لهم بالتركيز على تصميم التجارب وتحليل النتائج. تطابق منصتنا التجربة مع الأفراد الأكثر ملاءمة في مجموعة المشاركين. لا حاجة لقضاء الوقت في تجنيد المشاركين، تنسيق مواعيدهم وجمع البيانات في المختبر. كل ما هو مطلوب هو تحديد الفئة الديموغرافية المرغوبة في المنصة عبر الإنترنت، وستجعل EmotivLAB التجربة متاحة للمساهمين الذين يتناسبون مع الخرائط المطلوبة. يمكن للمشاركين إجراء التجارب في منازلهم باستخدام معداتهم الخاصة. إن معرفتهم بسماعة الرأس تلغي الحاجة للباحثين لتقديم التعليمات حول كيفية استخدامها.
علاوة على ذلك، توفر منصة EmotivLAB رقابة آلية على جودة تسجيل بيانات EEG وتقييمها. كميات كبيرة من البيانات ذات الجودة المنخفضة لا تساعد على تجاوز أخطاء العينة أو الإحصائية في التصميمات التجريبية. ومع ذلك، فإن الوصول إلى بيانات عالية الجودة يوفر حلاً لتجنب الأخطاء في:
العينة
السكان
الأهمية الإحصائية
هل ترغب في معرفة المزيد عن ما يمكن أن تفعله منصة EmotivLABs لأبحاثك؟
تتيح لك EmotivLABS بناء تجربتك، ونشر تجربتك بأمان وأمان، والتجنيد من مجموعة عالمية من المشاركين المعتمدين، وجمع بيانات EEG عالية الجودة، كل ذلك من منصة واحدة. انقر هنا لتتعلم المزيد أو تطلب عرضاً تجريبياً.