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संख्यात्मक महत्व: नमूना आकार और सांख्यिकीय शक्ति
क्वोक मिन्ह लाइ
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सांख्यिकीय महत्व: नमूना आकार और सांख्यिकीय शक्ति - हमारे चारों ओर की दुनिया को समझने के लिए, शोधकर्ता औपचारिक रूप से वैज्ञानिक पद्धति का उपयोग करते हैं ताकि संभावित सत्य को झूठ से अलग किया जा सके। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान का उद्देश्य यह समझना है कि आनुवंशिक, तंत्रिका, और व्यवहार प्रणाली कैसे एक जीव के चारों ओर की दुनिया को महसूस करने, बातचीत करने, नेविगेट करने और उसके बारे में सोचने की क्षमता का समर्थन करती हैं।
इसका मतलब है कि संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान सभी स्तरों पर विश्लेषण के लिए प्रयोगों का डिज़ाइन करता है और डेटा एकत्र करता है। दुनिया भर में शोध कार्यक्रम हमारे प्राकृतिक दुनिया की समझ को आगे बढ़ाने के प्रयास में नियमित रूप से मान्यताओं, या परिकल्पनाओं, का परीक्षण कर रहे हैं, ताकि छोटे प्रयोगों की अच्छी योजना के तहत किया जा सके। ये प्रयोग विशिष्ट कारकों की जांच करते हैं जो परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं या नहीं, जबकि पर्यावरण, यौन पहचान, जाति या सामाजिक-आर्थिक स्थिति जैसे बाह्य कारकों के प्रभाव को न्यूनतम करते हैं।
परिदृश्य एक: डोपामाइन रिलीज अध्ययन
संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में, डोपामाइन को आमतौर पर "अच्छा महसूस करने वाला" यौगिक माना जाता है। न्यूक्लियस एक्सेम्बेंस (NuAc) में इसका रिलीज़ उन व्यवहारों या चीजों द्वारा प्रेरित होता है जो हमें कार्य करने के लिए प्रेरित करते हैं। इनमें शामिल हो सकते हैं:
अच्छा भोजन करना
प्रियजनों के साथ समय बिताना
यौन संबंध
चीनी
मान लीजिए कि हम यह पता लगाना चाहते हैं कि क्या NuAc में पीक डोपामाइन स्तर एक वांछनीय या परिचित दृश्यमान उत्तेजना के संपर्क से पहले, दौरान, या बाद में होते हैं। हम अमात्य जोहाना मैकिन्टोश के अध्ययन द्वारा अपनाए गए EEG प्रयोगात्मक डिज़ाइन का उपयोग कर सकते हैं। हम यह पूर्वानुमान कर सकते हैं कि डोपामाइन रिलीज़ परिचित या इच्छित दृश्य उत्तेजनाओं के संपर्क के दौरान होता है और थोड़ी देर बाद अपने शीर्ष पर पहुँचता है।
अब, सबसे महत्वपूर्ण बात, हमारे पास परीक्षण विषय कहां से लाएं?
प्रयोगात्मक परिस्थितियों में, "जनसंख्या" उस बड़े, कुल समेकित समूह को संदर्भित करती है जिसे अध्ययन किया जा रहा है। यह व्यावहारिक नहीं है और संभावना नहीं है कि आपका लैब सौ हजारों या लाखों लोगों पर डोपामाइन रिलीज डेटा एकत्र करने के लिए तकनीक विकसित कर सकता है।
इसलिए, हम जनसंख्या को समझने के लिए एक छोटे, प्रतिनिधि समूह या नमूने से डेटा एकत्र करने का प्रयास करेंगे। इसके लिए, हमें दो मुख्य प्रश्नों का उत्तर देना होगा।
हमारे नमूने में कितने व्यक्तियों को सम्मिलित किया जाना चाहिए?
यह व्यावहारिक महत्व और सांख्यिकीय शक्ति से किस प्रकार संबंधित है?
आइए इसे नीचे बताते हैं।
सांख्यिकीय शक्ति और असली प्रभाव
सांख्यिकीय शक्ति को परिभाषित किया गया है कि जब वास्तव में ऐसा अंतर मौजूद होता है तो एक परीक्षण सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की संभावना होती है। इसे वास्तविक प्रभाव के रूप में भी संदर्भित किया जाता है।
वास्तविक प्रभाव प्रयोगात्मक डिज़ाइन का मूलभूत आधार है। कोहेन की 1988 की रिपोर्ट, जो वैज्ञानिक पद्धति में अपने योगदान के लिए प्रसिद्ध है, इस निष्कर्ष पर पहुंची कि एक अध्ययन को वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की 80% संभावना रखने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। यह 80% उच्च-शक्ति (HP) परीक्षण डिज़ाइन का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि 20% के करीब कोई भी मान निम्न-शक्ति (LP) परीक्षण डिज़ाइन है।
कोहेन ने सुझाव दिया कि अध्ययनों में हमेशा प्रकार II त्रुटि करने की संभावना 20% से कम होनी चाहिए, जिसे झूठे नकारात्मक के रूप में जाना जाता है। वह इसी प्रकार की दिशानिर्देश सीमाओं का उपयोग करते हैं जो चूक खोजों में होते हैं, जो तब होती हैं जब एक शोधकर्ता गलत तरीके से महत्वपूर्ण प्रभाव को रिपोर्ट करता है जब वास्तव में ऐसा अंतर मौजूद होता है।
सांख्यिकीय शक्ति का महत्व क्यों है?
इस परिदृश्य के बारे में सोचें। यदि 100 विभिन्न अध्ययनों में एक वास्तविक प्रभाव मौजूद है जो 80% शक्ति रखते हैं, तो सांख्यिकीय परीक्षण इन 100 में से 80 में एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाएंगे। हालाँकि, जब एक अध्ययन की अनुसंधान शक्ति 20% है, यदि परिणामों में 100 वास्तविक गैर-नल प्रभाव हैं, तो इन अध्ययनों से उम्मीद की जाती है कि वे केवल 20 का पता लगाएंगे।
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में सांख्यिकीय शक्ति की सीमाएँ
कोई आश्चर्य नहीं कि तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के संसाधन-गहन स्वभाव के कारण, इस क्षेत्र की सांख्यिकीय शक्ति औसतन लगभग 21% है और 8%-31% के विस्तृत रेंज में फैली हुई है. तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में निम्न सांख्यिकीय शक्ति:
निष्कर्षों की पुनरुत्पादकता पर संदेह डालता है।
प्रभाव के आकार को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करता है।
वास्तविक प्रभाव का सटीक प्रतिनिधित्व करने वाले सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणामों की संभावना को कम करता है।
इस प्रकार, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की वर्तमान स्थिति सांख्यिकीय शक्ति की समस्या में फंसी हुई है क्योंकि ये मान कोहेन के सिद्धांतात्मक सीमा के नीचे हैं।
प्रतिनिधि नमूनों के समूह की स्थापना
परिदृश्य एक का लक्ष्य: समावेशी और बड़े नमूनों के साथ नमूनाकरण त्रुटियों और प्रकार I और II त्रुटियों से बचना।
अगर हमें प्रयोग को व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण बनाना है तो हमारे नमूनों में कितने मानव मस्तिष्क स्कैन शामिल करने चाहिए? व्यावहारिक महत्व यह है कि क्या प्रयोग के परिणाम वास्तविक दुनिया पर लागू होते हैं।
एक तंत्रिका वैज्ञानिक के प्रयोग की प्रभावों का निर्धारण करने की क्षमता (सांख्यिकीय शक्ति) नमूना आकार से संबंधित है। परिदृश्य 1 के मानदंडों को जारी रखते हुए, लक्ष्य अभी भी यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र करना है कि हम सांख्यिकीय रूप से मूल्यांकन कर सकें कि क्या डोपामाइन रिलीज के समय में एक वास्तविक प्रभाव है जब भावनात्मक रूप से चार्ज दृश्य उत्तेजनाएं दिखाई जाती हैं। हमें नमूनों में सम्मिलित करने के लिए उन मानदंडों को स्थापित करने की भी आवश्यकता है जो नमूनाकरण त्रुटि की संभावना को न्यूनतम करते हैं।
नमूनाकरण त्रुटियों से बचने के तरीके
आगे बढ़ने से पहले दो शर्तें समझना महत्वपूर्ण हैं।
नमूनाकरण त्रुटि: जब नमूनाकरण किया जाता है, तो हमेशा यह संभावना होती है कि चयनित व्यक्तियों का संकलित डेटा जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं करेगा।
सांख्यिकीय महत्व: सांख्यिकीय महत्व का अर्थ है कि हमारे डेटा और हमारे अवलोकित प्रभाव सही प्रभावों के रूप में मौजूद हैं। अधिकांश बायोमेडिकल विज्ञानों में, सांख्यिकीय महत्व को .05 की महत्व स्तर या p-मूल्य से स्थापित किया जाता है। मूल रूप से, इसका मतलब है कि वैज्ञानिक अपने प्रयोगों में अवलोकित प्रभाव में 95% विश्वास रखते हैं।
सोचें कि क्या डेटा किसी संबंध को दिखाता है (यानी, डोपामाइन रिलीज)। वहां संभावना 5% है कि प्रभाव संयोग से है और चर (दृश्य उत्तेजना) से संबंधित नहीं है। यह एक प्रकार I त्रुटि होगी। वैकल्पिक रूप से, हमारे संकलित डेटा के बीच डोपामाइन रिलीज और दृश्य उत्तेजनाओं के बीच संबंध न दिखा सकती है जब, वास्तव में, एक वास्तविक प्रभाव है - झूठा नकारात्मक या प्रकार II त्रुटि।
सावधानीपूर्वक समावेश मानदंड स्थापित करना अधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि किसी विशेष नमून आकार के बाद परिणाम प्राप्त करने की एक सीमा होती है।
हम डेटा एकत्र करने की उम्मीद कर रहे हैं जो सभी मनुष्यों का प्रतिनिधित्व करेगा, और हम चाहते हैं कि हमारे निष्कर्ष व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हों। हमारे नमूनों को सफलतापूर्वक डिज़ाइन करते समय, नमूनाकरण त्रुटि, प्रकार I त्रुटि (झूठा सकारात्मक), या प्रकार II त्रुटि (झूठा नकारात्मक) को ध्यान में रखा जाना चाहिए और इससे बचना चाहिए।
हमारा प्रयोग निम्नलिखित परिकल्पना का परीक्षण कर रहा है:
शून्य परिकल्पना - NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से अर्थपूर्ण दृश्य उत्तेजना के बीच कोई संबंध या प्रभाव नहीं।
परिकल्पना - NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से मूल्यांकन वाली दृश्य उत्तेजना के बीच एक संबंध है, और दृश्य उत्तेजनाओं को देखने के बाद डोपामाइन रिलीज अपने पीक पर पहुंचता है।
NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से मूल्यांकन वाली दृश्य उत्तेजनाओं के बीच एक संबंध है। जब डेटा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं होता है:
हमारी परिकल्पना अस्वीकार कर दी गई है।
कोई वास्तविक प्रभाव या अंतर नहीं पाया गया।
हमारे अवलोकित प्रभाव सही परिणामों के रूप में संयोग से उत्पन्न होने की संभावना रखते हैं।
जनसंख्या को समझना?
प्रयोगात्मक डिज़ाइन में व्यावहारिक सीमाएँ।
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में, एक औपचारिक समावेश मानदंड सामान्यतः जनसंख्या के माध्यम से नमूनाकरण त्रुटियों से बचने के लिए शामिल होने की संभावना को यादृच्छिक बनाने और/या समान करने का प्रयास करता है। हमें उन व्यक्तियों का चयन करने से बचना चाहिए केवल इसलिए कि वे निकटतम या डेटा एकत्र करने के लिए सबसे अधिक सुलभ हैं, क्योंकि यह एक नमूनाकरण त्रुटि का नुस्खा है।
नमूनों के सेट बनाने का सर्वोत्तम दृष्टिकोण यह है कि ऐसे समावेश मानदंडों का उपयोग किया जाए जो पूरे जनसंख्या में चयन की संभावना को यादृच्छिक रूप से समान करते हैं। उदाहरण के लिए, जनगणना डेटा का उपयोग करके, हम ओहायो के प्रत्येक काउंटी में 50 यादृच्छिक रूप से चयनित व्यक्तियों के संपर्क की जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। यह चयन पूर्वाग्रह को न्यूनतम करेगा क्योंकि नाम सभी भौगोलिक क्षेत्रों से समान रूप से यादृच्छिक रूप से चुने जाएंगे।
अनुसंधान के लिए प्रयोगात्मक डिज़ाइन स्थापित करना, नमूनों के आकार को बढ़ाना, और पूरी तरह से एक अधिसूचित, यादृच्छिक, और समान रूप से लागू समावेश मानदंड महसूस करना व्यावहारिक सीमाओं का सामना कर सकता है। यह सभी स्तरों पर वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एक मुद्दा है, शैक्षणिक अभ्यास से लेकर पूर्ण विकसित अनुसंधान विश्वविद्यालयों तक। आमतौर पर, बजटीय और समय सीमा सीमाएँ पहले समझौते के लिए मजबूर होती हैं। सामूहिक रूप से, सांख्यिकीय महत्व के चारों ओर ये मुद्दे सक्रिय अनुसंधान क्षेत्रों हैं।
सच्चा प्रभाव आकार क्या है?
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की कम सांख्यिकीय शक्ति के कारण, हम वास्तविक प्रभाव आकार का अधिकतम मूल्यांकन करने जा रहे हैं जो कई अध्ययनों की कम दोहरानशीलता का कारण बनता है। इसके अलावा, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की अंतर्निहित जटिलता सांख्यिकीय शक्ति को महत्वपूर्ण बनाती है।
यह क्षेत्र एक विधि को अपनाने के लिए अध्ययन का सामर्थ्य बढ़ा सकता है। नमूनों के आकार को बढ़ाना वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की संभावना को बढ़ाता है। उपयुक्त नमूनों के आकार का चयन करना अनुसंधान डिज़ाइन करने के लिए महत्वपूर्ण है कि:
व्यावहारिक खोजें।
हमारे मस्तिष्क की अनगिनत प्रक्रियाओं की समझ को बढ़ावा देता है।
प्रभावी चिकित्सा विकसित करता है।
समकालीन तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में चुनौतियों का समाधान: EmotivLAB प्लेटफ़ॉर्म
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के प्रयोगात्मक डिज़ाइन को विश्वसनीय सांख्यिकीय महत्व प्राप्त करने के लिए बड़े नमूना समूह के आकार और बेहतर समावेश मानदंड स्थापित करने का प्रयास करना चाहिए। EmotivLAB जैसी भीड़-सोर्स प्रगति-सक्षम प्लेटफ़ॉर्म के साथ, शोधकर्ताओं को संभावित रूप से अधिक विविध, अधिक प्रतिनिधायक विषय व्यक्तियों तक पहुंच प्राप्त होती है - सभी जनसांख्यिकी के नमूनों के आकार और समावेशिता में सुधार जो शोध समूहों के लिए न्यूनतम अतिरिक्त लॉजिस्टिक प्रयास की आवश्यकता होती है।
आधुनिक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान सीमित उपलब्ध संसाधनों के कारण नमूनों के सेट के लिए विविध समूह की भर्ती में कमजोर हो सकता है। "WEIRD समूह" का विचार इस समस्या का सार है। अधिकांश विश्वविद्यालय अनुसंधान तनावपूर्ण बजट पर किया जाता है जिसमें परीक्षण विषय आमतौर पर पश्चिमी, शिक्षित, और औद्योगिक, समृद्ध, और लोकतांत्रिक देशों के होते हैं। हालाँकि, दूरस्थ डेटा संग्रह उपकरण, जैसे EmotivLABs' EEG प्लेटफ़ॉर्म, शोधकर्ताओं को कॉलेज परिसर के बाहर नमूना समूहों की भर्ती करने के लिए अनुमति देता है जो जनसंख्या को बेहतर ढंग से दर्शाते हैं.
EmotivLABs का मंच और दूरस्थ EEG उपकरण केवल शोधकर्ताओं को प्रयोगात्मक नमूना समूहों में शामिल व्यक्तियों की विविधता का विस्तार करने में मदद नहीं कर रहे हैं। यह लक्ष्य जनसंख्या में नमूनों के आकार और भौगोलिक पहुंच के मुद्दों को भी मध्यस्थता करता है।
EmotivLABs प्लेटफ़ॉर्म शोधकर्ताओं को वर्तमान सीमाओं से मुक्त करता है और इसके बजाय उन्हें प्रयोगों को डिज़ाइन करने और परिणामों का विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। हमारा मंच प्रयोग को विषय पूल में सबसे उपयुक्त व्यक्तियों के साथ मिलाता है। प्रतिभागियों को भर्ती करने, उन्हें समन्वयित करने और शेड्यूल करने तथा प्रयोगशाला में डेटा संग्रह करने में समय नहीं लगाना पड़ता है। बस इतना ही चाहिए कि ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म में वांछित जनसांख्यिकी निर्दिष्ट की जाए, और EmotivLABs उस प्रयोग को ऐसे योगदानकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराएगा जो सबसे अच्छी तरह से वांछित मानदंडों के अनुरूप हों। प्रतिभागी अपने अपने घर में, अपने उपकरणों का उपयोग करके प्रयोग कर सकते हैं। हेडसेट का परिचय विज्ञानियों को इसके उपयोग के बारे में निर्देश प्रदान करने की आवश्यकता को समाप्त कर देता है।
इसके अलावा, EmotivLAB प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित EEG रिकॉर्डिंग डेटा गुणवत्ता नियंत्रण और मूल्यांकन प्रदान करता है। निम्न गुणवत्ता वाले डेटा की बड़ी मात्रा प्रयोगात्मक डिज़ाइन में नमूनाकरण या सांख्यिकीय त्रुटियों को हल करने में मदद नहीं करती है। हालाँकि, अधिक उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की पहुँच सांख्यिकीय त्रुटियों में मदद करने के लिए एक समाधान प्रदान करती है त्रुटियों से बचने के लिए:
नमूनाकरण
जनसंख्या
सांख्यिकीय महत्व
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EmotivLABS आपको अपने प्रयोग को बनाने, अपने प्रयोग को सुरक्षित और सुरक्षित तरीके से तैनात करने, सत्यापित प्रतिभागियों के वैश्विक पैनल से भर्ती करने, और एक ही प्लेटफ़ॉर्म से उच्च गुणवत्ता वाला EEG डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है। यहाँ क्लिक करें अधिक जानने के लिए या डेमो का अनुरोध करें।
सांख्यिकीय महत्व: नमूना आकार और सांख्यिकीय शक्ति - हमारे चारों ओर की दुनिया को समझने के लिए, शोधकर्ता औपचारिक रूप से वैज्ञानिक पद्धति का उपयोग करते हैं ताकि संभावित सत्य को झूठ से अलग किया जा सके। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान का उद्देश्य यह समझना है कि आनुवंशिक, तंत्रिका, और व्यवहार प्रणाली कैसे एक जीव के चारों ओर की दुनिया को महसूस करने, बातचीत करने, नेविगेट करने और उसके बारे में सोचने की क्षमता का समर्थन करती हैं।
इसका मतलब है कि संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान सभी स्तरों पर विश्लेषण के लिए प्रयोगों का डिज़ाइन करता है और डेटा एकत्र करता है। दुनिया भर में शोध कार्यक्रम हमारे प्राकृतिक दुनिया की समझ को आगे बढ़ाने के प्रयास में नियमित रूप से मान्यताओं, या परिकल्पनाओं, का परीक्षण कर रहे हैं, ताकि छोटे प्रयोगों की अच्छी योजना के तहत किया जा सके। ये प्रयोग विशिष्ट कारकों की जांच करते हैं जो परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं या नहीं, जबकि पर्यावरण, यौन पहचान, जाति या सामाजिक-आर्थिक स्थिति जैसे बाह्य कारकों के प्रभाव को न्यूनतम करते हैं।
परिदृश्य एक: डोपामाइन रिलीज अध्ययन
संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में, डोपामाइन को आमतौर पर "अच्छा महसूस करने वाला" यौगिक माना जाता है। न्यूक्लियस एक्सेम्बेंस (NuAc) में इसका रिलीज़ उन व्यवहारों या चीजों द्वारा प्रेरित होता है जो हमें कार्य करने के लिए प्रेरित करते हैं। इनमें शामिल हो सकते हैं:
अच्छा भोजन करना
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यौन संबंध
चीनी
मान लीजिए कि हम यह पता लगाना चाहते हैं कि क्या NuAc में पीक डोपामाइन स्तर एक वांछनीय या परिचित दृश्यमान उत्तेजना के संपर्क से पहले, दौरान, या बाद में होते हैं। हम अमात्य जोहाना मैकिन्टोश के अध्ययन द्वारा अपनाए गए EEG प्रयोगात्मक डिज़ाइन का उपयोग कर सकते हैं। हम यह पूर्वानुमान कर सकते हैं कि डोपामाइन रिलीज़ परिचित या इच्छित दृश्य उत्तेजनाओं के संपर्क के दौरान होता है और थोड़ी देर बाद अपने शीर्ष पर पहुँचता है।
अब, सबसे महत्वपूर्ण बात, हमारे पास परीक्षण विषय कहां से लाएं?
प्रयोगात्मक परिस्थितियों में, "जनसंख्या" उस बड़े, कुल समेकित समूह को संदर्भित करती है जिसे अध्ययन किया जा रहा है। यह व्यावहारिक नहीं है और संभावना नहीं है कि आपका लैब सौ हजारों या लाखों लोगों पर डोपामाइन रिलीज डेटा एकत्र करने के लिए तकनीक विकसित कर सकता है।
इसलिए, हम जनसंख्या को समझने के लिए एक छोटे, प्रतिनिधि समूह या नमूने से डेटा एकत्र करने का प्रयास करेंगे। इसके लिए, हमें दो मुख्य प्रश्नों का उत्तर देना होगा।
हमारे नमूने में कितने व्यक्तियों को सम्मिलित किया जाना चाहिए?
यह व्यावहारिक महत्व और सांख्यिकीय शक्ति से किस प्रकार संबंधित है?
आइए इसे नीचे बताते हैं।
सांख्यिकीय शक्ति और असली प्रभाव
सांख्यिकीय शक्ति को परिभाषित किया गया है कि जब वास्तव में ऐसा अंतर मौजूद होता है तो एक परीक्षण सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की संभावना होती है। इसे वास्तविक प्रभाव के रूप में भी संदर्भित किया जाता है।
वास्तविक प्रभाव प्रयोगात्मक डिज़ाइन का मूलभूत आधार है। कोहेन की 1988 की रिपोर्ट, जो वैज्ञानिक पद्धति में अपने योगदान के लिए प्रसिद्ध है, इस निष्कर्ष पर पहुंची कि एक अध्ययन को वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की 80% संभावना रखने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। यह 80% उच्च-शक्ति (HP) परीक्षण डिज़ाइन का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि 20% के करीब कोई भी मान निम्न-शक्ति (LP) परीक्षण डिज़ाइन है।
कोहेन ने सुझाव दिया कि अध्ययनों में हमेशा प्रकार II त्रुटि करने की संभावना 20% से कम होनी चाहिए, जिसे झूठे नकारात्मक के रूप में जाना जाता है। वह इसी प्रकार की दिशानिर्देश सीमाओं का उपयोग करते हैं जो चूक खोजों में होते हैं, जो तब होती हैं जब एक शोधकर्ता गलत तरीके से महत्वपूर्ण प्रभाव को रिपोर्ट करता है जब वास्तव में ऐसा अंतर मौजूद होता है।
सांख्यिकीय शक्ति का महत्व क्यों है?
इस परिदृश्य के बारे में सोचें। यदि 100 विभिन्न अध्ययनों में एक वास्तविक प्रभाव मौजूद है जो 80% शक्ति रखते हैं, तो सांख्यिकीय परीक्षण इन 100 में से 80 में एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाएंगे। हालाँकि, जब एक अध्ययन की अनुसंधान शक्ति 20% है, यदि परिणामों में 100 वास्तविक गैर-नल प्रभाव हैं, तो इन अध्ययनों से उम्मीद की जाती है कि वे केवल 20 का पता लगाएंगे।
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में सांख्यिकीय शक्ति की सीमाएँ
कोई आश्चर्य नहीं कि तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के संसाधन-गहन स्वभाव के कारण, इस क्षेत्र की सांख्यिकीय शक्ति औसतन लगभग 21% है और 8%-31% के विस्तृत रेंज में फैली हुई है. तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में निम्न सांख्यिकीय शक्ति:
निष्कर्षों की पुनरुत्पादकता पर संदेह डालता है।
प्रभाव के आकार को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करता है।
वास्तविक प्रभाव का सटीक प्रतिनिधित्व करने वाले सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणामों की संभावना को कम करता है।
इस प्रकार, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की वर्तमान स्थिति सांख्यिकीय शक्ति की समस्या में फंसी हुई है क्योंकि ये मान कोहेन के सिद्धांतात्मक सीमा के नीचे हैं।
प्रतिनिधि नमूनों के समूह की स्थापना
परिदृश्य एक का लक्ष्य: समावेशी और बड़े नमूनों के साथ नमूनाकरण त्रुटियों और प्रकार I और II त्रुटियों से बचना।
अगर हमें प्रयोग को व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण बनाना है तो हमारे नमूनों में कितने मानव मस्तिष्क स्कैन शामिल करने चाहिए? व्यावहारिक महत्व यह है कि क्या प्रयोग के परिणाम वास्तविक दुनिया पर लागू होते हैं।
एक तंत्रिका वैज्ञानिक के प्रयोग की प्रभावों का निर्धारण करने की क्षमता (सांख्यिकीय शक्ति) नमूना आकार से संबंधित है। परिदृश्य 1 के मानदंडों को जारी रखते हुए, लक्ष्य अभी भी यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र करना है कि हम सांख्यिकीय रूप से मूल्यांकन कर सकें कि क्या डोपामाइन रिलीज के समय में एक वास्तविक प्रभाव है जब भावनात्मक रूप से चार्ज दृश्य उत्तेजनाएं दिखाई जाती हैं। हमें नमूनों में सम्मिलित करने के लिए उन मानदंडों को स्थापित करने की भी आवश्यकता है जो नमूनाकरण त्रुटि की संभावना को न्यूनतम करते हैं।
नमूनाकरण त्रुटियों से बचने के तरीके
आगे बढ़ने से पहले दो शर्तें समझना महत्वपूर्ण हैं।
नमूनाकरण त्रुटि: जब नमूनाकरण किया जाता है, तो हमेशा यह संभावना होती है कि चयनित व्यक्तियों का संकलित डेटा जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं करेगा।
सांख्यिकीय महत्व: सांख्यिकीय महत्व का अर्थ है कि हमारे डेटा और हमारे अवलोकित प्रभाव सही प्रभावों के रूप में मौजूद हैं। अधिकांश बायोमेडिकल विज्ञानों में, सांख्यिकीय महत्व को .05 की महत्व स्तर या p-मूल्य से स्थापित किया जाता है। मूल रूप से, इसका मतलब है कि वैज्ञानिक अपने प्रयोगों में अवलोकित प्रभाव में 95% विश्वास रखते हैं।
सोचें कि क्या डेटा किसी संबंध को दिखाता है (यानी, डोपामाइन रिलीज)। वहां संभावना 5% है कि प्रभाव संयोग से है और चर (दृश्य उत्तेजना) से संबंधित नहीं है। यह एक प्रकार I त्रुटि होगी। वैकल्पिक रूप से, हमारे संकलित डेटा के बीच डोपामाइन रिलीज और दृश्य उत्तेजनाओं के बीच संबंध न दिखा सकती है जब, वास्तव में, एक वास्तविक प्रभाव है - झूठा नकारात्मक या प्रकार II त्रुटि।
सावधानीपूर्वक समावेश मानदंड स्थापित करना अधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि किसी विशेष नमून आकार के बाद परिणाम प्राप्त करने की एक सीमा होती है।
हम डेटा एकत्र करने की उम्मीद कर रहे हैं जो सभी मनुष्यों का प्रतिनिधित्व करेगा, और हम चाहते हैं कि हमारे निष्कर्ष व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हों। हमारे नमूनों को सफलतापूर्वक डिज़ाइन करते समय, नमूनाकरण त्रुटि, प्रकार I त्रुटि (झूठा सकारात्मक), या प्रकार II त्रुटि (झूठा नकारात्मक) को ध्यान में रखा जाना चाहिए और इससे बचना चाहिए।
हमारा प्रयोग निम्नलिखित परिकल्पना का परीक्षण कर रहा है:
शून्य परिकल्पना - NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से अर्थपूर्ण दृश्य उत्तेजना के बीच कोई संबंध या प्रभाव नहीं।
परिकल्पना - NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से मूल्यांकन वाली दृश्य उत्तेजना के बीच एक संबंध है, और दृश्य उत्तेजनाओं को देखने के बाद डोपामाइन रिलीज अपने पीक पर पहुंचता है।
NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से मूल्यांकन वाली दृश्य उत्तेजनाओं के बीच एक संबंध है। जब डेटा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं होता है:
हमारी परिकल्पना अस्वीकार कर दी गई है।
कोई वास्तविक प्रभाव या अंतर नहीं पाया गया।
हमारे अवलोकित प्रभाव सही परिणामों के रूप में संयोग से उत्पन्न होने की संभावना रखते हैं।
जनसंख्या को समझना?
प्रयोगात्मक डिज़ाइन में व्यावहारिक सीमाएँ।
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में, एक औपचारिक समावेश मानदंड सामान्यतः जनसंख्या के माध्यम से नमूनाकरण त्रुटियों से बचने के लिए शामिल होने की संभावना को यादृच्छिक बनाने और/या समान करने का प्रयास करता है। हमें उन व्यक्तियों का चयन करने से बचना चाहिए केवल इसलिए कि वे निकटतम या डेटा एकत्र करने के लिए सबसे अधिक सुलभ हैं, क्योंकि यह एक नमूनाकरण त्रुटि का नुस्खा है।
नमूनों के सेट बनाने का सर्वोत्तम दृष्टिकोण यह है कि ऐसे समावेश मानदंडों का उपयोग किया जाए जो पूरे जनसंख्या में चयन की संभावना को यादृच्छिक रूप से समान करते हैं। उदाहरण के लिए, जनगणना डेटा का उपयोग करके, हम ओहायो के प्रत्येक काउंटी में 50 यादृच्छिक रूप से चयनित व्यक्तियों के संपर्क की जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। यह चयन पूर्वाग्रह को न्यूनतम करेगा क्योंकि नाम सभी भौगोलिक क्षेत्रों से समान रूप से यादृच्छिक रूप से चुने जाएंगे।
अनुसंधान के लिए प्रयोगात्मक डिज़ाइन स्थापित करना, नमूनों के आकार को बढ़ाना, और पूरी तरह से एक अधिसूचित, यादृच्छिक, और समान रूप से लागू समावेश मानदंड महसूस करना व्यावहारिक सीमाओं का सामना कर सकता है। यह सभी स्तरों पर वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एक मुद्दा है, शैक्षणिक अभ्यास से लेकर पूर्ण विकसित अनुसंधान विश्वविद्यालयों तक। आमतौर पर, बजटीय और समय सीमा सीमाएँ पहले समझौते के लिए मजबूर होती हैं। सामूहिक रूप से, सांख्यिकीय महत्व के चारों ओर ये मुद्दे सक्रिय अनुसंधान क्षेत्रों हैं।
सच्चा प्रभाव आकार क्या है?
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की कम सांख्यिकीय शक्ति के कारण, हम वास्तविक प्रभाव आकार का अधिकतम मूल्यांकन करने जा रहे हैं जो कई अध्ययनों की कम दोहरानशीलता का कारण बनता है। इसके अलावा, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की अंतर्निहित जटिलता सांख्यिकीय शक्ति को महत्वपूर्ण बनाती है।
यह क्षेत्र एक विधि को अपनाने के लिए अध्ययन का सामर्थ्य बढ़ा सकता है। नमूनों के आकार को बढ़ाना वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की संभावना को बढ़ाता है। उपयुक्त नमूनों के आकार का चयन करना अनुसंधान डिज़ाइन करने के लिए महत्वपूर्ण है कि:
व्यावहारिक खोजें।
हमारे मस्तिष्क की अनगिनत प्रक्रियाओं की समझ को बढ़ावा देता है।
प्रभावी चिकित्सा विकसित करता है।
समकालीन तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में चुनौतियों का समाधान: EmotivLAB प्लेटफ़ॉर्म
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के प्रयोगात्मक डिज़ाइन को विश्वसनीय सांख्यिकीय महत्व प्राप्त करने के लिए बड़े नमूना समूह के आकार और बेहतर समावेश मानदंड स्थापित करने का प्रयास करना चाहिए। EmotivLAB जैसी भीड़-सोर्स प्रगति-सक्षम प्लेटफ़ॉर्म के साथ, शोधकर्ताओं को संभावित रूप से अधिक विविध, अधिक प्रतिनिधायक विषय व्यक्तियों तक पहुंच प्राप्त होती है - सभी जनसांख्यिकी के नमूनों के आकार और समावेशिता में सुधार जो शोध समूहों के लिए न्यूनतम अतिरिक्त लॉजिस्टिक प्रयास की आवश्यकता होती है।
आधुनिक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान सीमित उपलब्ध संसाधनों के कारण नमूनों के सेट के लिए विविध समूह की भर्ती में कमजोर हो सकता है। "WEIRD समूह" का विचार इस समस्या का सार है। अधिकांश विश्वविद्यालय अनुसंधान तनावपूर्ण बजट पर किया जाता है जिसमें परीक्षण विषय आमतौर पर पश्चिमी, शिक्षित, और औद्योगिक, समृद्ध, और लोकतांत्रिक देशों के होते हैं। हालाँकि, दूरस्थ डेटा संग्रह उपकरण, जैसे EmotivLABs' EEG प्लेटफ़ॉर्म, शोधकर्ताओं को कॉलेज परिसर के बाहर नमूना समूहों की भर्ती करने के लिए अनुमति देता है जो जनसंख्या को बेहतर ढंग से दर्शाते हैं.
EmotivLABs का मंच और दूरस्थ EEG उपकरण केवल शोधकर्ताओं को प्रयोगात्मक नमूना समूहों में शामिल व्यक्तियों की विविधता का विस्तार करने में मदद नहीं कर रहे हैं। यह लक्ष्य जनसंख्या में नमूनों के आकार और भौगोलिक पहुंच के मुद्दों को भी मध्यस्थता करता है।
EmotivLABs प्लेटफ़ॉर्म शोधकर्ताओं को वर्तमान सीमाओं से मुक्त करता है और इसके बजाय उन्हें प्रयोगों को डिज़ाइन करने और परिणामों का विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। हमारा मंच प्रयोग को विषय पूल में सबसे उपयुक्त व्यक्तियों के साथ मिलाता है। प्रतिभागियों को भर्ती करने, उन्हें समन्वयित करने और शेड्यूल करने तथा प्रयोगशाला में डेटा संग्रह करने में समय नहीं लगाना पड़ता है। बस इतना ही चाहिए कि ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म में वांछित जनसांख्यिकी निर्दिष्ट की जाए, और EmotivLABs उस प्रयोग को ऐसे योगदानकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराएगा जो सबसे अच्छी तरह से वांछित मानदंडों के अनुरूप हों। प्रतिभागी अपने अपने घर में, अपने उपकरणों का उपयोग करके प्रयोग कर सकते हैं। हेडसेट का परिचय विज्ञानियों को इसके उपयोग के बारे में निर्देश प्रदान करने की आवश्यकता को समाप्त कर देता है।
इसके अलावा, EmotivLAB प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित EEG रिकॉर्डिंग डेटा गुणवत्ता नियंत्रण और मूल्यांकन प्रदान करता है। निम्न गुणवत्ता वाले डेटा की बड़ी मात्रा प्रयोगात्मक डिज़ाइन में नमूनाकरण या सांख्यिकीय त्रुटियों को हल करने में मदद नहीं करती है। हालाँकि, अधिक उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की पहुँच सांख्यिकीय त्रुटियों में मदद करने के लिए एक समाधान प्रदान करती है त्रुटियों से बचने के लिए:
नमूनाकरण
जनसंख्या
सांख्यिकीय महत्व
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सांख्यिकीय महत्व: नमूना आकार और सांख्यिकीय शक्ति - हमारे चारों ओर की दुनिया को समझने के लिए, शोधकर्ता औपचारिक रूप से वैज्ञानिक पद्धति का उपयोग करते हैं ताकि संभावित सत्य को झूठ से अलग किया जा सके। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान का उद्देश्य यह समझना है कि आनुवंशिक, तंत्रिका, और व्यवहार प्रणाली कैसे एक जीव के चारों ओर की दुनिया को महसूस करने, बातचीत करने, नेविगेट करने और उसके बारे में सोचने की क्षमता का समर्थन करती हैं।
इसका मतलब है कि संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान सभी स्तरों पर विश्लेषण के लिए प्रयोगों का डिज़ाइन करता है और डेटा एकत्र करता है। दुनिया भर में शोध कार्यक्रम हमारे प्राकृतिक दुनिया की समझ को आगे बढ़ाने के प्रयास में नियमित रूप से मान्यताओं, या परिकल्पनाओं, का परीक्षण कर रहे हैं, ताकि छोटे प्रयोगों की अच्छी योजना के तहत किया जा सके। ये प्रयोग विशिष्ट कारकों की जांच करते हैं जो परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं या नहीं, जबकि पर्यावरण, यौन पहचान, जाति या सामाजिक-आर्थिक स्थिति जैसे बाह्य कारकों के प्रभाव को न्यूनतम करते हैं।
परिदृश्य एक: डोपामाइन रिलीज अध्ययन
संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में, डोपामाइन को आमतौर पर "अच्छा महसूस करने वाला" यौगिक माना जाता है। न्यूक्लियस एक्सेम्बेंस (NuAc) में इसका रिलीज़ उन व्यवहारों या चीजों द्वारा प्रेरित होता है जो हमें कार्य करने के लिए प्रेरित करते हैं। इनमें शामिल हो सकते हैं:
अच्छा भोजन करना
प्रियजनों के साथ समय बिताना
यौन संबंध
चीनी
मान लीजिए कि हम यह पता लगाना चाहते हैं कि क्या NuAc में पीक डोपामाइन स्तर एक वांछनीय या परिचित दृश्यमान उत्तेजना के संपर्क से पहले, दौरान, या बाद में होते हैं। हम अमात्य जोहाना मैकिन्टोश के अध्ययन द्वारा अपनाए गए EEG प्रयोगात्मक डिज़ाइन का उपयोग कर सकते हैं। हम यह पूर्वानुमान कर सकते हैं कि डोपामाइन रिलीज़ परिचित या इच्छित दृश्य उत्तेजनाओं के संपर्क के दौरान होता है और थोड़ी देर बाद अपने शीर्ष पर पहुँचता है।
अब, सबसे महत्वपूर्ण बात, हमारे पास परीक्षण विषय कहां से लाएं?
प्रयोगात्मक परिस्थितियों में, "जनसंख्या" उस बड़े, कुल समेकित समूह को संदर्भित करती है जिसे अध्ययन किया जा रहा है। यह व्यावहारिक नहीं है और संभावना नहीं है कि आपका लैब सौ हजारों या लाखों लोगों पर डोपामाइन रिलीज डेटा एकत्र करने के लिए तकनीक विकसित कर सकता है।
इसलिए, हम जनसंख्या को समझने के लिए एक छोटे, प्रतिनिधि समूह या नमूने से डेटा एकत्र करने का प्रयास करेंगे। इसके लिए, हमें दो मुख्य प्रश्नों का उत्तर देना होगा।
हमारे नमूने में कितने व्यक्तियों को सम्मिलित किया जाना चाहिए?
यह व्यावहारिक महत्व और सांख्यिकीय शक्ति से किस प्रकार संबंधित है?
आइए इसे नीचे बताते हैं।
सांख्यिकीय शक्ति और असली प्रभाव
सांख्यिकीय शक्ति को परिभाषित किया गया है कि जब वास्तव में ऐसा अंतर मौजूद होता है तो एक परीक्षण सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर का पता लगाने की संभावना होती है। इसे वास्तविक प्रभाव के रूप में भी संदर्भित किया जाता है।
वास्तविक प्रभाव प्रयोगात्मक डिज़ाइन का मूलभूत आधार है। कोहेन की 1988 की रिपोर्ट, जो वैज्ञानिक पद्धति में अपने योगदान के लिए प्रसिद्ध है, इस निष्कर्ष पर पहुंची कि एक अध्ययन को वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की 80% संभावना रखने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। यह 80% उच्च-शक्ति (HP) परीक्षण डिज़ाइन का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि 20% के करीब कोई भी मान निम्न-शक्ति (LP) परीक्षण डिज़ाइन है।
कोहेन ने सुझाव दिया कि अध्ययनों में हमेशा प्रकार II त्रुटि करने की संभावना 20% से कम होनी चाहिए, जिसे झूठे नकारात्मक के रूप में जाना जाता है। वह इसी प्रकार की दिशानिर्देश सीमाओं का उपयोग करते हैं जो चूक खोजों में होते हैं, जो तब होती हैं जब एक शोधकर्ता गलत तरीके से महत्वपूर्ण प्रभाव को रिपोर्ट करता है जब वास्तव में ऐसा अंतर मौजूद होता है।
सांख्यिकीय शक्ति का महत्व क्यों है?
इस परिदृश्य के बारे में सोचें। यदि 100 विभिन्न अध्ययनों में एक वास्तविक प्रभाव मौजूद है जो 80% शक्ति रखते हैं, तो सांख्यिकीय परीक्षण इन 100 में से 80 में एक वास्तविक प्रभाव का पता लगाएंगे। हालाँकि, जब एक अध्ययन की अनुसंधान शक्ति 20% है, यदि परिणामों में 100 वास्तविक गैर-नल प्रभाव हैं, तो इन अध्ययनों से उम्मीद की जाती है कि वे केवल 20 का पता लगाएंगे।
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में सांख्यिकीय शक्ति की सीमाएँ
कोई आश्चर्य नहीं कि तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के संसाधन-गहन स्वभाव के कारण, इस क्षेत्र की सांख्यिकीय शक्ति औसतन लगभग 21% है और 8%-31% के विस्तृत रेंज में फैली हुई है. तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में निम्न सांख्यिकीय शक्ति:
निष्कर्षों की पुनरुत्पादकता पर संदेह डालता है।
प्रभाव के आकार को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करता है।
वास्तविक प्रभाव का सटीक प्रतिनिधित्व करने वाले सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण परिणामों की संभावना को कम करता है।
इस प्रकार, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की वर्तमान स्थिति सांख्यिकीय शक्ति की समस्या में फंसी हुई है क्योंकि ये मान कोहेन के सिद्धांतात्मक सीमा के नीचे हैं।
प्रतिनिधि नमूनों के समूह की स्थापना
परिदृश्य एक का लक्ष्य: समावेशी और बड़े नमूनों के साथ नमूनाकरण त्रुटियों और प्रकार I और II त्रुटियों से बचना।
अगर हमें प्रयोग को व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण बनाना है तो हमारे नमूनों में कितने मानव मस्तिष्क स्कैन शामिल करने चाहिए? व्यावहारिक महत्व यह है कि क्या प्रयोग के परिणाम वास्तविक दुनिया पर लागू होते हैं।
एक तंत्रिका वैज्ञानिक के प्रयोग की प्रभावों का निर्धारण करने की क्षमता (सांख्यिकीय शक्ति) नमूना आकार से संबंधित है। परिदृश्य 1 के मानदंडों को जारी रखते हुए, लक्ष्य अभी भी यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र करना है कि हम सांख्यिकीय रूप से मूल्यांकन कर सकें कि क्या डोपामाइन रिलीज के समय में एक वास्तविक प्रभाव है जब भावनात्मक रूप से चार्ज दृश्य उत्तेजनाएं दिखाई जाती हैं। हमें नमूनों में सम्मिलित करने के लिए उन मानदंडों को स्थापित करने की भी आवश्यकता है जो नमूनाकरण त्रुटि की संभावना को न्यूनतम करते हैं।
नमूनाकरण त्रुटियों से बचने के तरीके
आगे बढ़ने से पहले दो शर्तें समझना महत्वपूर्ण हैं।
नमूनाकरण त्रुटि: जब नमूनाकरण किया जाता है, तो हमेशा यह संभावना होती है कि चयनित व्यक्तियों का संकलित डेटा जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं करेगा।
सांख्यिकीय महत्व: सांख्यिकीय महत्व का अर्थ है कि हमारे डेटा और हमारे अवलोकित प्रभाव सही प्रभावों के रूप में मौजूद हैं। अधिकांश बायोमेडिकल विज्ञानों में, सांख्यिकीय महत्व को .05 की महत्व स्तर या p-मूल्य से स्थापित किया जाता है। मूल रूप से, इसका मतलब है कि वैज्ञानिक अपने प्रयोगों में अवलोकित प्रभाव में 95% विश्वास रखते हैं।
सोचें कि क्या डेटा किसी संबंध को दिखाता है (यानी, डोपामाइन रिलीज)। वहां संभावना 5% है कि प्रभाव संयोग से है और चर (दृश्य उत्तेजना) से संबंधित नहीं है। यह एक प्रकार I त्रुटि होगी। वैकल्पिक रूप से, हमारे संकलित डेटा के बीच डोपामाइन रिलीज और दृश्य उत्तेजनाओं के बीच संबंध न दिखा सकती है जब, वास्तव में, एक वास्तविक प्रभाव है - झूठा नकारात्मक या प्रकार II त्रुटि।
सावधानीपूर्वक समावेश मानदंड स्थापित करना अधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि किसी विशेष नमून आकार के बाद परिणाम प्राप्त करने की एक सीमा होती है।
हम डेटा एकत्र करने की उम्मीद कर रहे हैं जो सभी मनुष्यों का प्रतिनिधित्व करेगा, और हम चाहते हैं कि हमारे निष्कर्ष व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हों। हमारे नमूनों को सफलतापूर्वक डिज़ाइन करते समय, नमूनाकरण त्रुटि, प्रकार I त्रुटि (झूठा सकारात्मक), या प्रकार II त्रुटि (झूठा नकारात्मक) को ध्यान में रखा जाना चाहिए और इससे बचना चाहिए।
हमारा प्रयोग निम्नलिखित परिकल्पना का परीक्षण कर रहा है:
शून्य परिकल्पना - NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से अर्थपूर्ण दृश्य उत्तेजना के बीच कोई संबंध या प्रभाव नहीं।
परिकल्पना - NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से मूल्यांकन वाली दृश्य उत्तेजना के बीच एक संबंध है, और दृश्य उत्तेजनाओं को देखने के बाद डोपामाइन रिलीज अपने पीक पर पहुंचता है।
NAc में डोपामाइन रिलीज के समय और भावनात्मक रूप से मूल्यांकन वाली दृश्य उत्तेजनाओं के बीच एक संबंध है। जब डेटा सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं होता है:
हमारी परिकल्पना अस्वीकार कर दी गई है।
कोई वास्तविक प्रभाव या अंतर नहीं पाया गया।
हमारे अवलोकित प्रभाव सही परिणामों के रूप में संयोग से उत्पन्न होने की संभावना रखते हैं।
जनसंख्या को समझना?
प्रयोगात्मक डिज़ाइन में व्यावहारिक सीमाएँ।
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में, एक औपचारिक समावेश मानदंड सामान्यतः जनसंख्या के माध्यम से नमूनाकरण त्रुटियों से बचने के लिए शामिल होने की संभावना को यादृच्छिक बनाने और/या समान करने का प्रयास करता है। हमें उन व्यक्तियों का चयन करने से बचना चाहिए केवल इसलिए कि वे निकटतम या डेटा एकत्र करने के लिए सबसे अधिक सुलभ हैं, क्योंकि यह एक नमूनाकरण त्रुटि का नुस्खा है।
नमूनों के सेट बनाने का सर्वोत्तम दृष्टिकोण यह है कि ऐसे समावेश मानदंडों का उपयोग किया जाए जो पूरे जनसंख्या में चयन की संभावना को यादृच्छिक रूप से समान करते हैं। उदाहरण के लिए, जनगणना डेटा का उपयोग करके, हम ओहायो के प्रत्येक काउंटी में 50 यादृच्छिक रूप से चयनित व्यक्तियों के संपर्क की जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। यह चयन पूर्वाग्रह को न्यूनतम करेगा क्योंकि नाम सभी भौगोलिक क्षेत्रों से समान रूप से यादृच्छिक रूप से चुने जाएंगे।
अनुसंधान के लिए प्रयोगात्मक डिज़ाइन स्थापित करना, नमूनों के आकार को बढ़ाना, और पूरी तरह से एक अधिसूचित, यादृच्छिक, और समान रूप से लागू समावेश मानदंड महसूस करना व्यावहारिक सीमाओं का सामना कर सकता है। यह सभी स्तरों पर वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एक मुद्दा है, शैक्षणिक अभ्यास से लेकर पूर्ण विकसित अनुसंधान विश्वविद्यालयों तक। आमतौर पर, बजटीय और समय सीमा सीमाएँ पहले समझौते के लिए मजबूर होती हैं। सामूहिक रूप से, सांख्यिकीय महत्व के चारों ओर ये मुद्दे सक्रिय अनुसंधान क्षेत्रों हैं।
सच्चा प्रभाव आकार क्या है?
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की कम सांख्यिकीय शक्ति के कारण, हम वास्तविक प्रभाव आकार का अधिकतम मूल्यांकन करने जा रहे हैं जो कई अध्ययनों की कम दोहरानशीलता का कारण बनता है। इसके अलावा, तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान की अंतर्निहित जटिलता सांख्यिकीय शक्ति को महत्वपूर्ण बनाती है।
यह क्षेत्र एक विधि को अपनाने के लिए अध्ययन का सामर्थ्य बढ़ा सकता है। नमूनों के आकार को बढ़ाना वास्तविक प्रभाव का पता लगाने की संभावना को बढ़ाता है। उपयुक्त नमूनों के आकार का चयन करना अनुसंधान डिज़ाइन करने के लिए महत्वपूर्ण है कि:
व्यावहारिक खोजें।
हमारे मस्तिष्क की अनगिनत प्रक्रियाओं की समझ को बढ़ावा देता है।
प्रभावी चिकित्सा विकसित करता है।
समकालीन तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान में चुनौतियों का समाधान: EmotivLAB प्लेटफ़ॉर्म
तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के प्रयोगात्मक डिज़ाइन को विश्वसनीय सांख्यिकीय महत्व प्राप्त करने के लिए बड़े नमूना समूह के आकार और बेहतर समावेश मानदंड स्थापित करने का प्रयास करना चाहिए। EmotivLAB जैसी भीड़-सोर्स प्रगति-सक्षम प्लेटफ़ॉर्म के साथ, शोधकर्ताओं को संभावित रूप से अधिक विविध, अधिक प्रतिनिधायक विषय व्यक्तियों तक पहुंच प्राप्त होती है - सभी जनसांख्यिकी के नमूनों के आकार और समावेशिता में सुधार जो शोध समूहों के लिए न्यूनतम अतिरिक्त लॉजिस्टिक प्रयास की आवश्यकता होती है।
आधुनिक तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान सीमित उपलब्ध संसाधनों के कारण नमूनों के सेट के लिए विविध समूह की भर्ती में कमजोर हो सकता है। "WEIRD समूह" का विचार इस समस्या का सार है। अधिकांश विश्वविद्यालय अनुसंधान तनावपूर्ण बजट पर किया जाता है जिसमें परीक्षण विषय आमतौर पर पश्चिमी, शिक्षित, और औद्योगिक, समृद्ध, और लोकतांत्रिक देशों के होते हैं। हालाँकि, दूरस्थ डेटा संग्रह उपकरण, जैसे EmotivLABs' EEG प्लेटफ़ॉर्म, शोधकर्ताओं को कॉलेज परिसर के बाहर नमूना समूहों की भर्ती करने के लिए अनुमति देता है जो जनसंख्या को बेहतर ढंग से दर्शाते हैं.
EmotivLABs का मंच और दूरस्थ EEG उपकरण केवल शोधकर्ताओं को प्रयोगात्मक नमूना समूहों में शामिल व्यक्तियों की विविधता का विस्तार करने में मदद नहीं कर रहे हैं। यह लक्ष्य जनसंख्या में नमूनों के आकार और भौगोलिक पहुंच के मुद्दों को भी मध्यस्थता करता है।
EmotivLABs प्लेटफ़ॉर्म शोधकर्ताओं को वर्तमान सीमाओं से मुक्त करता है और इसके बजाय उन्हें प्रयोगों को डिज़ाइन करने और परिणामों का विश्लेषण करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। हमारा मंच प्रयोग को विषय पूल में सबसे उपयुक्त व्यक्तियों के साथ मिलाता है। प्रतिभागियों को भर्ती करने, उन्हें समन्वयित करने और शेड्यूल करने तथा प्रयोगशाला में डेटा संग्रह करने में समय नहीं लगाना पड़ता है। बस इतना ही चाहिए कि ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म में वांछित जनसांख्यिकी निर्दिष्ट की जाए, और EmotivLABs उस प्रयोग को ऐसे योगदानकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराएगा जो सबसे अच्छी तरह से वांछित मानदंडों के अनुरूप हों। प्रतिभागी अपने अपने घर में, अपने उपकरणों का उपयोग करके प्रयोग कर सकते हैं। हेडसेट का परिचय विज्ञानियों को इसके उपयोग के बारे में निर्देश प्रदान करने की आवश्यकता को समाप्त कर देता है।
इसके अलावा, EmotivLAB प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित EEG रिकॉर्डिंग डेटा गुणवत्ता नियंत्रण और मूल्यांकन प्रदान करता है। निम्न गुणवत्ता वाले डेटा की बड़ी मात्रा प्रयोगात्मक डिज़ाइन में नमूनाकरण या सांख्यिकीय त्रुटियों को हल करने में मदद नहीं करती है। हालाँकि, अधिक उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की पहुँच सांख्यिकीय त्रुटियों में मदद करने के लिए एक समाधान प्रदान करती है त्रुटियों से बचने के लिए:
नमूनाकरण
जनसंख्या
सांख्यिकीय महत्व
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EmotivLABS आपको अपने प्रयोग को बनाने, अपने प्रयोग को सुरक्षित और सुरक्षित तरीके से तैनात करने, सत्यापित प्रतिभागियों के वैश्विक पैनल से भर्ती करने, और एक ही प्लेटफ़ॉर्म से उच्च गुणवत्ता वाला EEG डेटा एकत्र करने की अनुमति देता है। यहाँ क्लिक करें अधिक जानने के लिए या डेमो का अनुरोध करें।
