Ý nghĩa thống kê: Kích thước mẫu và sức mạnh thống kê
Quốc Minh Lai
Chia sẻ:
Ý Nghĩa Thống Kê: Quy Mô Mẫu & Công Suất Thống Kê - Để hiểu về thế giới xung quanh chúng ta, các nhà nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp khoa học như một cách để tách biệt sự thật bị nghi ngờ với những điều sai trái. Khoa học thần kinh nhận thức nhằm hiểu cách mà các hệ thống di truyền, thần kinh và hành vi hỗ trợ khả năng của một sinh vật trong việc cảm nhận, tương tác, điều hướng và suy nghĩ về thế giới xung quanh họ.
Điều này có nghĩa là khoa học thần kinh nhận thức thiết kế các thí nghiệm và thu thập dữ liệu ở tất cả các cấp độ phân tích. Các chương trình nghiên cứu trên toàn thế giới tìm cách nâng cao hiểu biết của chúng ta về thế giới tự nhiên thường xuyên thử nghiệm các giả định, hay giả thuyết, trong một loạt các thí nghiệm nhỏ được lập kế hoạch kỹ lưỡng. Các thí nghiệm này có xu hướng thăm dò các yếu tố cụ thể có thể ảnh hưởng hoặc không ảnh hưởng đến một kết quả trong khi giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài như môi trường, xu hướng tình dục, chủng tộc hoặc tình trạng kinh tế-xã hội.
Ví Dụ Một: Nghiên Cứu Giải Phóng Dopamine
Trong Khoa Học Thần Kinh Nhận Thức, dopamine thường được coi là một hợp chất "thích cảm giác tốt". Sự giải phóng của nó ở Hạch Nucleus Accumbens (NuAc) được kích hoạt bởi các hành vi hoặc những điều làm cho chúng ta có động lực hành động. Những điều này có thể bao gồm:
Ăn một bữa ăn ngon
Thời gian bên những người thân yêu
Tình dục
Đường
Giả sử chúng ta muốn tìm hiểu xem mức dopamine đỉnh ở NuAc xảy ra trước, trong hoặc sau khi tiếp xúc với một kích thích hình ảnh mong muốn hoặc quen thuộc. Chúng ta có thể sử dụng thiết kế thí nghiệm EEG được áp dụng từ nghiên cứu của Amatya Johanna Mackintosh. Chúng ta có thể giả thuyết rằng sự giải phóng dopamine xảy ra trong và đạt đỉnh ngay sau khi tiếp xúc với các kích thích hình ảnh quen thuộc hoặc mong muốn.
Bây giờ, điều quan trọng nhất, chúng ta lấy đối tượng thử nghiệm từ đâu?
Trong các tình huống thí nghiệm, "dân số" ám chỉ đến nhóm tổng thể lớn hơn đang được nghiên cứu. Thật không thực tế và khó khăn khi phòng thí nghiệm của bạn có thể nghĩ ra một kỹ thuật để tuyển mộ và thu thập dữ liệu về sự giải phóng dopamine ở hàng trăm nghìn hoặc triệu người.
Do đó, chúng ta sẽ cố gắng thu thập dữ liệu từ một nhóm đại diện nhỏ hơn hoặc mẫu để hiểu dân số. Để làm điều đó, chúng ta sẽ cần trả lời hai câu hỏi chính.
Cần bao nhiêu cá nhân được đưa vào mẫu của chúng ta?
Điều này liên quan như thế nào đến ý nghĩa thực tiễn và công suất thống kê?
Chúng ta hãy phân tích nó dưới đây.
Công Suất Thống Kê và Hiệu Ứng Thật
Công suất thống kê được định nghĩa là xác suất của một bài kiểm tra phát hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi sự khác biệt đó thực sự tồn tại. Nó cũng được gọi là hiệu ứng thật.
Hiệu ứng thật là nền tảng của thiết kế thí nghiệm. Báo cáo của Cohen năm 1988, nổi bật với những đóng góp của nó cho phương pháp khoa học, đã lý luận rằng một nghiên cứu nên được thiết kế để có 80% xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. 80% này đại diện cho thiết kế thí nghiệm có công suất cao (HP), trong khi bất kỳ giá trị nào gần 20% là thiết kế thí nghiệm có công suất thấp (LP).
Cohen đã gợi ý rằng các nghiên cứu nên luôn có ít hơn 20% xác suất xảy ra lỗi loại II, được biết đến là kết quả âm tính giả. Ông cũng sử dụng những khoảng hướng dẫn tương tự cho các phát hiện bị bỏ lỡ, xảy ra khi một nhà nghiên cứu báo cáo không có hiệu ứng đáng kể khi thực tế có sự khác biệt.
Tại Sao Công Suất Thống Kê Quan Trọng?
Hãy nghĩ về kịch bản này. Nếu một hiệu ứng thật tồn tại trong 100 nghiên cứu khác nhau với công suất 80%, các bài kiểm tra thống kê sẽ phát hiện một hiệu ứng thật trong 80 trong số 100. Tuy nhiên, khi một nghiên cứu có công suất nghiên cứu 20%, nếu có 100 hiệu ứng không null thật sự trong kết quả, các nghiên cứu này dự kiến chỉ phát hiện ra 20 trong số đó.
Những Hạn Chế của Công Suất Thống Kê trong Nghiên Cứu Thần Kinh
Không có gì ngạc nhiên, vì tính chất tiêu tốn nhiều tài nguyên của nghiên cứu thần kinh, lĩnh vực này có công suất thống kê trung bình khoảng 21% và dao động từ 8%-31%. Công suất thống kê thấp trong nghiên cứu thần kinh:
Khiến sự lặp lại của các phát hiện trở nên nghi ngờ.
Dẫn đến kích thước hiệu ứng bị phóng đại.
Giảm khả năng có các kết quả có ý nghĩa thống kê mà chính xác phản ánh hiệu ứng thật.
Vì vậy, tình trạng hiện tại của nghiên cứu thần kinh bị mắc kẹt bởi vấn đề công suất thống kê vì các giá trị này thấp hơn nhiều so với ngưỡng lý thuyết của Cohen.
Thiết Lập Một Nhóm Mẫu Đại Diện
Mục tiêu của Ví Dụ Một: Tránh các lỗi lấy mẫu và lỗi loại I và II trong thí nghiệm của chúng ta với việc lấy mẫu bao gồm và lớn.
Cần bao nhiêu quét não người phải được đưa vào tập mẫu của chúng ta nếu chúng ta muốn thí nghiệm có ý nghĩa thực tiễn? Ý nghĩa thực tiễn đề cập đến việc liệu kết quả từ một thí nghiệm có áp dụng cho thế giới thực hay không.
Công suất thống kê của một thí nghiệm khoa học thần kinh để xác định các hiệu ứng liên quan đến kích thước mẫu. Tiếp tục với các thông số của kịch bản 1, mục tiêu vẫn là thu thập đủ dữ liệu để có thể đánh giá thống kê xem có hiệu ứng thật trong thời gian giải phóng dopamine sau khi trình bày các kích thích hình ảnh có cảm xúc. Chúng ta cũng cần thiết lập tiêu chí cho việc đưa vào mẫu nhằm giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi lấy mẫu.
How to Avoid Sampling Errors
Hai thuật ngữ quan trọng cần hiểu trước khi tiến lên phía trước.
Lỗi lấy mẫu: Khi lấy mẫu, luôn có khả năng dữ liệu thu thập từ các cá nhân được chọn sẽ không đại diện cho dân số.
Ý Nghĩa Thống Kê: Ý nghĩa thống kê có nghĩa là dữ liệu của chúng ta và các hiệu ứng quan sát được có thể là những hiệu ứng thật. Trong hầu hết các khoa học y sinh, ý nghĩa thống kê được xác lập với mức ý nghĩa hoặc giá trị p là 0,05. Về cơ bản, điều này có nghĩa là các nhà khoa học tự tin 95% vào hiệu ứng được quan sát trong các thí nghiệm của họ.
Xem xét nếu dữ liệu cho thấy một mối quan hệ (tức là, giải phóng dopamine). Có 5% khả năng rằng hiệu ứng là do sự may rủi và không có liên quan đến biến số (kích thích hình ảnh). Đây sẽ là một lỗi loại I. Ngược lại, có 5% xác suất rằng dữ liệu thu thập được của chúng ta có thể không cho thấy mối quan hệ giữa giải phóng dopamine và kích thích hình ảnh khi, trên thực tế, có một hiệu ứng thật - một âm tính giả hoặc lỗi loại II.
Thiết lập tiêu chí đưa vào cẩn thận có ảnh hưởng hơn vì có một điểm mà lợi ích giảm dần sau một kích thước mẫu nhất định.
Chúng ta đang hy vọng thu thập dữ liệu đại diện cho tất cả con người và muốn kết luận của chúng ta là cả có ý nghĩa thực tiễn lẫn có ý nghĩa thống kê. Để thiết kế thành công tập mẫu của chúng ta, một lỗi lấy mẫu, lỗi loại I (dương tính sai) hoặc lỗi loại II (âm tính sai) phải được tính đến và tránh.
Thí nghiệm của chúng ta đang kiểm tra giả thuyết sau:
Giả thuyết vô hiệu - Không có mối quan hệ hoặc hiệu ứng giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc.
Giả thuyết - Có một mối quan hệ giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc, và sự giải phóng dopamine đạt đỉnh sau khi nhìn thấy các kích thích hình ảnh.
Có một mối quan hệ giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và các kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc. Khi dữ liệu không có ý nghĩa thống kê:
Giả thuyết của chúng ta bị từ chối.
Không tìm thấy hiệu ứng hoặc sự khác biệt nào thật sự.
Các hiệu ứng quan sát được của chúng ta cũng có thể là kết quả từ sự may rủi.
Hiểu Dân Số?
Các hạn chế thực tiễn trong thiết kế thí nghiệm.
Trong nghiên cứu thần kinh, một tiêu chí đưa vào chính thức thường cố gắng ngẫu nhiên hóa và/hoặc cân bằng khả năng đưa vào dân số để tránh các lỗi lấy mẫu. Chúng ta cần tránh chọn những cá nhân chỉ vì họ gần gũi hoặc dễ tiếp cận để thu thập dữ liệu, vì điều này là nguyên nhân dẫn đến lỗi lấy mẫu.
Cách tiếp cận tốt nhất để tạo ra tập mẫu là sử dụng tiêu chí đưa vào mà ngẫu nhiên hóa khả năng lựa chọn trên toàn bộ dân số. Ví dụ, bằng cách sử dụng dữ liệu dân số, chúng ta có thể nhận được thông tin liên lạc cho 50 cá nhân được chọn ngẫu nhiên ở mỗi quận của Ohio. Điều này sẽ giảm thiểu thiên lệch trong việc chọn vì các tên sẽ được chọn ngẫu nhiên một cách đồng đều từ tất cả các khu vực địa lý.
Việc thiết lập thiết kế thí nghiệm, tăng kích thước mẫu và thực hiện tiêu chí đưa vào không thiên lệch, ngẫu nhiên và đồng đều có thể nhanh chóng gặp phải những hạn chế thực tiễn. Đây là một vấn đề đối với nghiên cứu khoa học ở tất cả các cấp độ, từ các bài tập học thuật đến các trường đại học nghiên cứu hoàn chỉnh. Thông thường, các hạn chế về ngân sách và thời gian là những điều đầu tiên buộc phải thỏa hiệp. Tập hợp, những vấn đề này liên quan đến ý nghĩa thống kê vẫn là những lĩnh vực nghiên cứu đang hoạt động.
Kích Thước Hiệu Ứng Thật Là Gì?
Do công suất thống kê thấp của nghiên cứu thần kinh, chúng ta tend to overestimate kích thước hiệu ứng thật dẫn đến việc tái sản xuất thấp của nhiều nghiên cứu. Hơn nữa, tính phức tạp vốn có của nghiên cứu thần kinh khiến công suất thống kê trở nên quan trọng.
Một phương pháp mà lĩnh vực này có thể áp dụng là tăng cường công suất của một nghiên cứu bằng cách tăng kích thước mẫu. Điều này làm tăng xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. Việc chọn một kích thước mẫu thích hợp là rất quan trọng trong việc thiết kế nghiên cứu nhằm:
Tạo ra những phát hiện thực tiễn.
Tiến bộ trong hiểu biết về vô số quá trình trong não.
Phát triển các liệu pháp hiệu quả.
Vượt Qua Các Thách Thức Trong Nghiên Cứu Thần Kinh Đương Đại: Nền Tảng EmotivLAB
Thiết kế thí nghiệm của nghiên cứu thần kinh nên cố gắng thiết lập các nhóm mẫu lớn hơn và tiêu chí đưa vào tốt hơn để đạt được ý nghĩa thống kê đáng tin cậy. Với quyền truy cập vào nền tảng hỗ trợ cộng đồng như EmotivLAB, các nhà nghiên cứu được cung cấp quyền truy cập vào nhiều đối tượng phong phú hơn, đại diện hơn - cải thiện kích thước mẫu và tính bao trùm của tất cả các nhân khẩu học với nỗ lực logistics tối thiểu cho các nhóm nghiên cứu.
Nghiên cứu thần kinh hiện đại có thể phải đối mặt với các lỗi lấy mẫu do hạn chế về tài nguyên sẵn có để tuyển mộ một nhóm đa dạng cho tập mẫu thí nghiệm. Khái niệm "Nhóm WEIRD" tóm tắt vấn đề này. Hầu hết các nghiên cứu đại học được thực hiện với ngân sách hạn hẹp trên các đối tượng thí nghiệm mà nói chung là Tây phương, Được Giáo Dục, và từ các nước Công nghiệp, Giàu có và Dân chủ. Tuy nhiên, thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, giống như nền tảng EEG của EmotivLAB, cho phép các nhà nghiên cứu tiếp cận vượt ra ngoài khuôn viên đại học để tuyển mộ các nhóm mẫu phản ánh tốt hơn dân số.
Nền tảng EmotivLAB và thiết bị EEG từ xa không chỉ giúp các nhà nghiên cứu mở rộng sự đa dạng của các cá nhân được đưa vào các nhóm mẫu thí nghiệm. Nó cũng trung hòa các vấn đề liên quan đến kích thước mẫu tổng thể và khả năng tiếp cận địa lý vào các dân số mục tiêu.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi các hạn chế hiện tại và thay vào đó cho phép họ tập trung năng lượng vào việc thiết kế các thí nghiệm và phân tích kết quả. Nền tảng của chúng tôi kết hợp thí nghiệm với những cá nhân phù hợp nhất trong nhóm đối tượng. Không cần phải dành thời gian để tuyển mộ người tham gia, phối hợp và lên lịch cho họ, cũng như thực hiện thu thập dữ liệu trong phòng lab. Tất cả những gì cần thiết là chỉ ra nhóm dân số mong muốn trong nền tảng trực tuyến, và EmotivLAB sẽ làm cho thí nghiệm có sẵn cho những người đóng góp phù hợp nhất với các thông số mong muốn. Người tham gia có thể thực hiện các thí nghiệm trong chính ngôi nhà của họ, sử dụng thiết bị của riêng mình. Sự quen thuộc của họ với tai nghe loại bỏ nhu cầu các nhà nghiên cứu phải cung cấp hướng dẫn về cách sử dụng.
Hơn thế nữa, nền tảng EmotivLAB cung cấp kiểm soát chất lượng và đánh giá dữ liệu ghi âm EEG tự động. Số lượng lớn dữ liệu chất lượng thấp không giúp khắc phục các lỗi lấy mẫu hoặc thống kê trong thiết kế thí nghiệm. Tuy nhiên, việc có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ cung cấp một giải pháp giúp tránh lỗi trong:
Lấy mẫu
Dân số
Ý nghĩa thống kê
Bạn Muốn Tìm Hiểu Thêm Về Những Gì Nền Tảng EmotivLAB Có Thể Làm Cho Nghiên Cứu Của Bạn?
EmotivLABS cho phép bạn xây dựng thí nghiệm của mình, triển khai thí nghiệm một cách an toàn và bảo mật, tuyển mộ từ một bảng toàn cầu gồm các tham gia viên đã được xác minh, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao, tất cả từ một nền tảng duy nhất. Nhấn vào đây để tìm hiểu thêm hoặc yêu cầu một buổi trình diễn.
Ý Nghĩa Thống Kê: Quy Mô Mẫu & Công Suất Thống Kê - Để hiểu về thế giới xung quanh chúng ta, các nhà nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp khoa học như một cách để tách biệt sự thật bị nghi ngờ với những điều sai trái. Khoa học thần kinh nhận thức nhằm hiểu cách mà các hệ thống di truyền, thần kinh và hành vi hỗ trợ khả năng của một sinh vật trong việc cảm nhận, tương tác, điều hướng và suy nghĩ về thế giới xung quanh họ.
Điều này có nghĩa là khoa học thần kinh nhận thức thiết kế các thí nghiệm và thu thập dữ liệu ở tất cả các cấp độ phân tích. Các chương trình nghiên cứu trên toàn thế giới tìm cách nâng cao hiểu biết của chúng ta về thế giới tự nhiên thường xuyên thử nghiệm các giả định, hay giả thuyết, trong một loạt các thí nghiệm nhỏ được lập kế hoạch kỹ lưỡng. Các thí nghiệm này có xu hướng thăm dò các yếu tố cụ thể có thể ảnh hưởng hoặc không ảnh hưởng đến một kết quả trong khi giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài như môi trường, xu hướng tình dục, chủng tộc hoặc tình trạng kinh tế-xã hội.
Ví Dụ Một: Nghiên Cứu Giải Phóng Dopamine
Trong Khoa Học Thần Kinh Nhận Thức, dopamine thường được coi là một hợp chất "thích cảm giác tốt". Sự giải phóng của nó ở Hạch Nucleus Accumbens (NuAc) được kích hoạt bởi các hành vi hoặc những điều làm cho chúng ta có động lực hành động. Những điều này có thể bao gồm:
Ăn một bữa ăn ngon
Thời gian bên những người thân yêu
Tình dục
Đường
Giả sử chúng ta muốn tìm hiểu xem mức dopamine đỉnh ở NuAc xảy ra trước, trong hoặc sau khi tiếp xúc với một kích thích hình ảnh mong muốn hoặc quen thuộc. Chúng ta có thể sử dụng thiết kế thí nghiệm EEG được áp dụng từ nghiên cứu của Amatya Johanna Mackintosh. Chúng ta có thể giả thuyết rằng sự giải phóng dopamine xảy ra trong và đạt đỉnh ngay sau khi tiếp xúc với các kích thích hình ảnh quen thuộc hoặc mong muốn.
Bây giờ, điều quan trọng nhất, chúng ta lấy đối tượng thử nghiệm từ đâu?
Trong các tình huống thí nghiệm, "dân số" ám chỉ đến nhóm tổng thể lớn hơn đang được nghiên cứu. Thật không thực tế và khó khăn khi phòng thí nghiệm của bạn có thể nghĩ ra một kỹ thuật để tuyển mộ và thu thập dữ liệu về sự giải phóng dopamine ở hàng trăm nghìn hoặc triệu người.
Do đó, chúng ta sẽ cố gắng thu thập dữ liệu từ một nhóm đại diện nhỏ hơn hoặc mẫu để hiểu dân số. Để làm điều đó, chúng ta sẽ cần trả lời hai câu hỏi chính.
Cần bao nhiêu cá nhân được đưa vào mẫu của chúng ta?
Điều này liên quan như thế nào đến ý nghĩa thực tiễn và công suất thống kê?
Chúng ta hãy phân tích nó dưới đây.
Công Suất Thống Kê và Hiệu Ứng Thật
Công suất thống kê được định nghĩa là xác suất của một bài kiểm tra phát hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi sự khác biệt đó thực sự tồn tại. Nó cũng được gọi là hiệu ứng thật.
Hiệu ứng thật là nền tảng của thiết kế thí nghiệm. Báo cáo của Cohen năm 1988, nổi bật với những đóng góp của nó cho phương pháp khoa học, đã lý luận rằng một nghiên cứu nên được thiết kế để có 80% xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. 80% này đại diện cho thiết kế thí nghiệm có công suất cao (HP), trong khi bất kỳ giá trị nào gần 20% là thiết kế thí nghiệm có công suất thấp (LP).
Cohen đã gợi ý rằng các nghiên cứu nên luôn có ít hơn 20% xác suất xảy ra lỗi loại II, được biết đến là kết quả âm tính giả. Ông cũng sử dụng những khoảng hướng dẫn tương tự cho các phát hiện bị bỏ lỡ, xảy ra khi một nhà nghiên cứu báo cáo không có hiệu ứng đáng kể khi thực tế có sự khác biệt.
Tại Sao Công Suất Thống Kê Quan Trọng?
Hãy nghĩ về kịch bản này. Nếu một hiệu ứng thật tồn tại trong 100 nghiên cứu khác nhau với công suất 80%, các bài kiểm tra thống kê sẽ phát hiện một hiệu ứng thật trong 80 trong số 100. Tuy nhiên, khi một nghiên cứu có công suất nghiên cứu 20%, nếu có 100 hiệu ứng không null thật sự trong kết quả, các nghiên cứu này dự kiến chỉ phát hiện ra 20 trong số đó.
Những Hạn Chế của Công Suất Thống Kê trong Nghiên Cứu Thần Kinh
Không có gì ngạc nhiên, vì tính chất tiêu tốn nhiều tài nguyên của nghiên cứu thần kinh, lĩnh vực này có công suất thống kê trung bình khoảng 21% và dao động từ 8%-31%. Công suất thống kê thấp trong nghiên cứu thần kinh:
Khiến sự lặp lại của các phát hiện trở nên nghi ngờ.
Dẫn đến kích thước hiệu ứng bị phóng đại.
Giảm khả năng có các kết quả có ý nghĩa thống kê mà chính xác phản ánh hiệu ứng thật.
Vì vậy, tình trạng hiện tại của nghiên cứu thần kinh bị mắc kẹt bởi vấn đề công suất thống kê vì các giá trị này thấp hơn nhiều so với ngưỡng lý thuyết của Cohen.
Thiết Lập Một Nhóm Mẫu Đại Diện
Mục tiêu của Ví Dụ Một: Tránh các lỗi lấy mẫu và lỗi loại I và II trong thí nghiệm của chúng ta với việc lấy mẫu bao gồm và lớn.
Cần bao nhiêu quét não người phải được đưa vào tập mẫu của chúng ta nếu chúng ta muốn thí nghiệm có ý nghĩa thực tiễn? Ý nghĩa thực tiễn đề cập đến việc liệu kết quả từ một thí nghiệm có áp dụng cho thế giới thực hay không.
Công suất thống kê của một thí nghiệm khoa học thần kinh để xác định các hiệu ứng liên quan đến kích thước mẫu. Tiếp tục với các thông số của kịch bản 1, mục tiêu vẫn là thu thập đủ dữ liệu để có thể đánh giá thống kê xem có hiệu ứng thật trong thời gian giải phóng dopamine sau khi trình bày các kích thích hình ảnh có cảm xúc. Chúng ta cũng cần thiết lập tiêu chí cho việc đưa vào mẫu nhằm giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi lấy mẫu.
How to Avoid Sampling Errors
Hai thuật ngữ quan trọng cần hiểu trước khi tiến lên phía trước.
Lỗi lấy mẫu: Khi lấy mẫu, luôn có khả năng dữ liệu thu thập từ các cá nhân được chọn sẽ không đại diện cho dân số.
Ý Nghĩa Thống Kê: Ý nghĩa thống kê có nghĩa là dữ liệu của chúng ta và các hiệu ứng quan sát được có thể là những hiệu ứng thật. Trong hầu hết các khoa học y sinh, ý nghĩa thống kê được xác lập với mức ý nghĩa hoặc giá trị p là 0,05. Về cơ bản, điều này có nghĩa là các nhà khoa học tự tin 95% vào hiệu ứng được quan sát trong các thí nghiệm của họ.
Xem xét nếu dữ liệu cho thấy một mối quan hệ (tức là, giải phóng dopamine). Có 5% khả năng rằng hiệu ứng là do sự may rủi và không có liên quan đến biến số (kích thích hình ảnh). Đây sẽ là một lỗi loại I. Ngược lại, có 5% xác suất rằng dữ liệu thu thập được của chúng ta có thể không cho thấy mối quan hệ giữa giải phóng dopamine và kích thích hình ảnh khi, trên thực tế, có một hiệu ứng thật - một âm tính giả hoặc lỗi loại II.
Thiết lập tiêu chí đưa vào cẩn thận có ảnh hưởng hơn vì có một điểm mà lợi ích giảm dần sau một kích thước mẫu nhất định.
Chúng ta đang hy vọng thu thập dữ liệu đại diện cho tất cả con người và muốn kết luận của chúng ta là cả có ý nghĩa thực tiễn lẫn có ý nghĩa thống kê. Để thiết kế thành công tập mẫu của chúng ta, một lỗi lấy mẫu, lỗi loại I (dương tính sai) hoặc lỗi loại II (âm tính sai) phải được tính đến và tránh.
Thí nghiệm của chúng ta đang kiểm tra giả thuyết sau:
Giả thuyết vô hiệu - Không có mối quan hệ hoặc hiệu ứng giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc.
Giả thuyết - Có một mối quan hệ giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc, và sự giải phóng dopamine đạt đỉnh sau khi nhìn thấy các kích thích hình ảnh.
Có một mối quan hệ giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và các kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc. Khi dữ liệu không có ý nghĩa thống kê:
Giả thuyết của chúng ta bị từ chối.
Không tìm thấy hiệu ứng hoặc sự khác biệt nào thật sự.
Các hiệu ứng quan sát được của chúng ta cũng có thể là kết quả từ sự may rủi.
Hiểu Dân Số?
Các hạn chế thực tiễn trong thiết kế thí nghiệm.
Trong nghiên cứu thần kinh, một tiêu chí đưa vào chính thức thường cố gắng ngẫu nhiên hóa và/hoặc cân bằng khả năng đưa vào dân số để tránh các lỗi lấy mẫu. Chúng ta cần tránh chọn những cá nhân chỉ vì họ gần gũi hoặc dễ tiếp cận để thu thập dữ liệu, vì điều này là nguyên nhân dẫn đến lỗi lấy mẫu.
Cách tiếp cận tốt nhất để tạo ra tập mẫu là sử dụng tiêu chí đưa vào mà ngẫu nhiên hóa khả năng lựa chọn trên toàn bộ dân số. Ví dụ, bằng cách sử dụng dữ liệu dân số, chúng ta có thể nhận được thông tin liên lạc cho 50 cá nhân được chọn ngẫu nhiên ở mỗi quận của Ohio. Điều này sẽ giảm thiểu thiên lệch trong việc chọn vì các tên sẽ được chọn ngẫu nhiên một cách đồng đều từ tất cả các khu vực địa lý.
Việc thiết lập thiết kế thí nghiệm, tăng kích thước mẫu và thực hiện tiêu chí đưa vào không thiên lệch, ngẫu nhiên và đồng đều có thể nhanh chóng gặp phải những hạn chế thực tiễn. Đây là một vấn đề đối với nghiên cứu khoa học ở tất cả các cấp độ, từ các bài tập học thuật đến các trường đại học nghiên cứu hoàn chỉnh. Thông thường, các hạn chế về ngân sách và thời gian là những điều đầu tiên buộc phải thỏa hiệp. Tập hợp, những vấn đề này liên quan đến ý nghĩa thống kê vẫn là những lĩnh vực nghiên cứu đang hoạt động.
Kích Thước Hiệu Ứng Thật Là Gì?
Do công suất thống kê thấp của nghiên cứu thần kinh, chúng ta tend to overestimate kích thước hiệu ứng thật dẫn đến việc tái sản xuất thấp của nhiều nghiên cứu. Hơn nữa, tính phức tạp vốn có của nghiên cứu thần kinh khiến công suất thống kê trở nên quan trọng.
Một phương pháp mà lĩnh vực này có thể áp dụng là tăng cường công suất của một nghiên cứu bằng cách tăng kích thước mẫu. Điều này làm tăng xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. Việc chọn một kích thước mẫu thích hợp là rất quan trọng trong việc thiết kế nghiên cứu nhằm:
Tạo ra những phát hiện thực tiễn.
Tiến bộ trong hiểu biết về vô số quá trình trong não.
Phát triển các liệu pháp hiệu quả.
Vượt Qua Các Thách Thức Trong Nghiên Cứu Thần Kinh Đương Đại: Nền Tảng EmotivLAB
Thiết kế thí nghiệm của nghiên cứu thần kinh nên cố gắng thiết lập các nhóm mẫu lớn hơn và tiêu chí đưa vào tốt hơn để đạt được ý nghĩa thống kê đáng tin cậy. Với quyền truy cập vào nền tảng hỗ trợ cộng đồng như EmotivLAB, các nhà nghiên cứu được cung cấp quyền truy cập vào nhiều đối tượng phong phú hơn, đại diện hơn - cải thiện kích thước mẫu và tính bao trùm của tất cả các nhân khẩu học với nỗ lực logistics tối thiểu cho các nhóm nghiên cứu.
Nghiên cứu thần kinh hiện đại có thể phải đối mặt với các lỗi lấy mẫu do hạn chế về tài nguyên sẵn có để tuyển mộ một nhóm đa dạng cho tập mẫu thí nghiệm. Khái niệm "Nhóm WEIRD" tóm tắt vấn đề này. Hầu hết các nghiên cứu đại học được thực hiện với ngân sách hạn hẹp trên các đối tượng thí nghiệm mà nói chung là Tây phương, Được Giáo Dục, và từ các nước Công nghiệp, Giàu có và Dân chủ. Tuy nhiên, thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, giống như nền tảng EEG của EmotivLAB, cho phép các nhà nghiên cứu tiếp cận vượt ra ngoài khuôn viên đại học để tuyển mộ các nhóm mẫu phản ánh tốt hơn dân số.
Nền tảng EmotivLAB và thiết bị EEG từ xa không chỉ giúp các nhà nghiên cứu mở rộng sự đa dạng của các cá nhân được đưa vào các nhóm mẫu thí nghiệm. Nó cũng trung hòa các vấn đề liên quan đến kích thước mẫu tổng thể và khả năng tiếp cận địa lý vào các dân số mục tiêu.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi các hạn chế hiện tại và thay vào đó cho phép họ tập trung năng lượng vào việc thiết kế các thí nghiệm và phân tích kết quả. Nền tảng của chúng tôi kết hợp thí nghiệm với những cá nhân phù hợp nhất trong nhóm đối tượng. Không cần phải dành thời gian để tuyển mộ người tham gia, phối hợp và lên lịch cho họ, cũng như thực hiện thu thập dữ liệu trong phòng lab. Tất cả những gì cần thiết là chỉ ra nhóm dân số mong muốn trong nền tảng trực tuyến, và EmotivLAB sẽ làm cho thí nghiệm có sẵn cho những người đóng góp phù hợp nhất với các thông số mong muốn. Người tham gia có thể thực hiện các thí nghiệm trong chính ngôi nhà của họ, sử dụng thiết bị của riêng mình. Sự quen thuộc của họ với tai nghe loại bỏ nhu cầu các nhà nghiên cứu phải cung cấp hướng dẫn về cách sử dụng.
Hơn thế nữa, nền tảng EmotivLAB cung cấp kiểm soát chất lượng và đánh giá dữ liệu ghi âm EEG tự động. Số lượng lớn dữ liệu chất lượng thấp không giúp khắc phục các lỗi lấy mẫu hoặc thống kê trong thiết kế thí nghiệm. Tuy nhiên, việc có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ cung cấp một giải pháp giúp tránh lỗi trong:
Lấy mẫu
Dân số
Ý nghĩa thống kê
Bạn Muốn Tìm Hiểu Thêm Về Những Gì Nền Tảng EmotivLAB Có Thể Làm Cho Nghiên Cứu Của Bạn?
EmotivLABS cho phép bạn xây dựng thí nghiệm của mình, triển khai thí nghiệm một cách an toàn và bảo mật, tuyển mộ từ một bảng toàn cầu gồm các tham gia viên đã được xác minh, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao, tất cả từ một nền tảng duy nhất. Nhấn vào đây để tìm hiểu thêm hoặc yêu cầu một buổi trình diễn.
Ý Nghĩa Thống Kê: Quy Mô Mẫu & Công Suất Thống Kê - Để hiểu về thế giới xung quanh chúng ta, các nhà nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp khoa học như một cách để tách biệt sự thật bị nghi ngờ với những điều sai trái. Khoa học thần kinh nhận thức nhằm hiểu cách mà các hệ thống di truyền, thần kinh và hành vi hỗ trợ khả năng của một sinh vật trong việc cảm nhận, tương tác, điều hướng và suy nghĩ về thế giới xung quanh họ.
Điều này có nghĩa là khoa học thần kinh nhận thức thiết kế các thí nghiệm và thu thập dữ liệu ở tất cả các cấp độ phân tích. Các chương trình nghiên cứu trên toàn thế giới tìm cách nâng cao hiểu biết của chúng ta về thế giới tự nhiên thường xuyên thử nghiệm các giả định, hay giả thuyết, trong một loạt các thí nghiệm nhỏ được lập kế hoạch kỹ lưỡng. Các thí nghiệm này có xu hướng thăm dò các yếu tố cụ thể có thể ảnh hưởng hoặc không ảnh hưởng đến một kết quả trong khi giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài như môi trường, xu hướng tình dục, chủng tộc hoặc tình trạng kinh tế-xã hội.
Ví Dụ Một: Nghiên Cứu Giải Phóng Dopamine
Trong Khoa Học Thần Kinh Nhận Thức, dopamine thường được coi là một hợp chất "thích cảm giác tốt". Sự giải phóng của nó ở Hạch Nucleus Accumbens (NuAc) được kích hoạt bởi các hành vi hoặc những điều làm cho chúng ta có động lực hành động. Những điều này có thể bao gồm:
Ăn một bữa ăn ngon
Thời gian bên những người thân yêu
Tình dục
Đường
Giả sử chúng ta muốn tìm hiểu xem mức dopamine đỉnh ở NuAc xảy ra trước, trong hoặc sau khi tiếp xúc với một kích thích hình ảnh mong muốn hoặc quen thuộc. Chúng ta có thể sử dụng thiết kế thí nghiệm EEG được áp dụng từ nghiên cứu của Amatya Johanna Mackintosh. Chúng ta có thể giả thuyết rằng sự giải phóng dopamine xảy ra trong và đạt đỉnh ngay sau khi tiếp xúc với các kích thích hình ảnh quen thuộc hoặc mong muốn.
Bây giờ, điều quan trọng nhất, chúng ta lấy đối tượng thử nghiệm từ đâu?
Trong các tình huống thí nghiệm, "dân số" ám chỉ đến nhóm tổng thể lớn hơn đang được nghiên cứu. Thật không thực tế và khó khăn khi phòng thí nghiệm của bạn có thể nghĩ ra một kỹ thuật để tuyển mộ và thu thập dữ liệu về sự giải phóng dopamine ở hàng trăm nghìn hoặc triệu người.
Do đó, chúng ta sẽ cố gắng thu thập dữ liệu từ một nhóm đại diện nhỏ hơn hoặc mẫu để hiểu dân số. Để làm điều đó, chúng ta sẽ cần trả lời hai câu hỏi chính.
Cần bao nhiêu cá nhân được đưa vào mẫu của chúng ta?
Điều này liên quan như thế nào đến ý nghĩa thực tiễn và công suất thống kê?
Chúng ta hãy phân tích nó dưới đây.
Công Suất Thống Kê và Hiệu Ứng Thật
Công suất thống kê được định nghĩa là xác suất của một bài kiểm tra phát hiện sự khác biệt có ý nghĩa thống kê khi sự khác biệt đó thực sự tồn tại. Nó cũng được gọi là hiệu ứng thật.
Hiệu ứng thật là nền tảng của thiết kế thí nghiệm. Báo cáo của Cohen năm 1988, nổi bật với những đóng góp của nó cho phương pháp khoa học, đã lý luận rằng một nghiên cứu nên được thiết kế để có 80% xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. 80% này đại diện cho thiết kế thí nghiệm có công suất cao (HP), trong khi bất kỳ giá trị nào gần 20% là thiết kế thí nghiệm có công suất thấp (LP).
Cohen đã gợi ý rằng các nghiên cứu nên luôn có ít hơn 20% xác suất xảy ra lỗi loại II, được biết đến là kết quả âm tính giả. Ông cũng sử dụng những khoảng hướng dẫn tương tự cho các phát hiện bị bỏ lỡ, xảy ra khi một nhà nghiên cứu báo cáo không có hiệu ứng đáng kể khi thực tế có sự khác biệt.
Tại Sao Công Suất Thống Kê Quan Trọng?
Hãy nghĩ về kịch bản này. Nếu một hiệu ứng thật tồn tại trong 100 nghiên cứu khác nhau với công suất 80%, các bài kiểm tra thống kê sẽ phát hiện một hiệu ứng thật trong 80 trong số 100. Tuy nhiên, khi một nghiên cứu có công suất nghiên cứu 20%, nếu có 100 hiệu ứng không null thật sự trong kết quả, các nghiên cứu này dự kiến chỉ phát hiện ra 20 trong số đó.
Những Hạn Chế của Công Suất Thống Kê trong Nghiên Cứu Thần Kinh
Không có gì ngạc nhiên, vì tính chất tiêu tốn nhiều tài nguyên của nghiên cứu thần kinh, lĩnh vực này có công suất thống kê trung bình khoảng 21% và dao động từ 8%-31%. Công suất thống kê thấp trong nghiên cứu thần kinh:
Khiến sự lặp lại của các phát hiện trở nên nghi ngờ.
Dẫn đến kích thước hiệu ứng bị phóng đại.
Giảm khả năng có các kết quả có ý nghĩa thống kê mà chính xác phản ánh hiệu ứng thật.
Vì vậy, tình trạng hiện tại của nghiên cứu thần kinh bị mắc kẹt bởi vấn đề công suất thống kê vì các giá trị này thấp hơn nhiều so với ngưỡng lý thuyết của Cohen.
Thiết Lập Một Nhóm Mẫu Đại Diện
Mục tiêu của Ví Dụ Một: Tránh các lỗi lấy mẫu và lỗi loại I và II trong thí nghiệm của chúng ta với việc lấy mẫu bao gồm và lớn.
Cần bao nhiêu quét não người phải được đưa vào tập mẫu của chúng ta nếu chúng ta muốn thí nghiệm có ý nghĩa thực tiễn? Ý nghĩa thực tiễn đề cập đến việc liệu kết quả từ một thí nghiệm có áp dụng cho thế giới thực hay không.
Công suất thống kê của một thí nghiệm khoa học thần kinh để xác định các hiệu ứng liên quan đến kích thước mẫu. Tiếp tục với các thông số của kịch bản 1, mục tiêu vẫn là thu thập đủ dữ liệu để có thể đánh giá thống kê xem có hiệu ứng thật trong thời gian giải phóng dopamine sau khi trình bày các kích thích hình ảnh có cảm xúc. Chúng ta cũng cần thiết lập tiêu chí cho việc đưa vào mẫu nhằm giảm thiểu khả năng xảy ra lỗi lấy mẫu.
How to Avoid Sampling Errors
Hai thuật ngữ quan trọng cần hiểu trước khi tiến lên phía trước.
Lỗi lấy mẫu: Khi lấy mẫu, luôn có khả năng dữ liệu thu thập từ các cá nhân được chọn sẽ không đại diện cho dân số.
Ý Nghĩa Thống Kê: Ý nghĩa thống kê có nghĩa là dữ liệu của chúng ta và các hiệu ứng quan sát được có thể là những hiệu ứng thật. Trong hầu hết các khoa học y sinh, ý nghĩa thống kê được xác lập với mức ý nghĩa hoặc giá trị p là 0,05. Về cơ bản, điều này có nghĩa là các nhà khoa học tự tin 95% vào hiệu ứng được quan sát trong các thí nghiệm của họ.
Xem xét nếu dữ liệu cho thấy một mối quan hệ (tức là, giải phóng dopamine). Có 5% khả năng rằng hiệu ứng là do sự may rủi và không có liên quan đến biến số (kích thích hình ảnh). Đây sẽ là một lỗi loại I. Ngược lại, có 5% xác suất rằng dữ liệu thu thập được của chúng ta có thể không cho thấy mối quan hệ giữa giải phóng dopamine và kích thích hình ảnh khi, trên thực tế, có một hiệu ứng thật - một âm tính giả hoặc lỗi loại II.
Thiết lập tiêu chí đưa vào cẩn thận có ảnh hưởng hơn vì có một điểm mà lợi ích giảm dần sau một kích thước mẫu nhất định.
Chúng ta đang hy vọng thu thập dữ liệu đại diện cho tất cả con người và muốn kết luận của chúng ta là cả có ý nghĩa thực tiễn lẫn có ý nghĩa thống kê. Để thiết kế thành công tập mẫu của chúng ta, một lỗi lấy mẫu, lỗi loại I (dương tính sai) hoặc lỗi loại II (âm tính sai) phải được tính đến và tránh.
Thí nghiệm của chúng ta đang kiểm tra giả thuyết sau:
Giả thuyết vô hiệu - Không có mối quan hệ hoặc hiệu ứng giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc.
Giả thuyết - Có một mối quan hệ giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc, và sự giải phóng dopamine đạt đỉnh sau khi nhìn thấy các kích thích hình ảnh.
Có một mối quan hệ giữa thời gian giải phóng dopamine trong NAc và các kích thích hình ảnh có giá trị cảm xúc. Khi dữ liệu không có ý nghĩa thống kê:
Giả thuyết của chúng ta bị từ chối.
Không tìm thấy hiệu ứng hoặc sự khác biệt nào thật sự.
Các hiệu ứng quan sát được của chúng ta cũng có thể là kết quả từ sự may rủi.
Hiểu Dân Số?
Các hạn chế thực tiễn trong thiết kế thí nghiệm.
Trong nghiên cứu thần kinh, một tiêu chí đưa vào chính thức thường cố gắng ngẫu nhiên hóa và/hoặc cân bằng khả năng đưa vào dân số để tránh các lỗi lấy mẫu. Chúng ta cần tránh chọn những cá nhân chỉ vì họ gần gũi hoặc dễ tiếp cận để thu thập dữ liệu, vì điều này là nguyên nhân dẫn đến lỗi lấy mẫu.
Cách tiếp cận tốt nhất để tạo ra tập mẫu là sử dụng tiêu chí đưa vào mà ngẫu nhiên hóa khả năng lựa chọn trên toàn bộ dân số. Ví dụ, bằng cách sử dụng dữ liệu dân số, chúng ta có thể nhận được thông tin liên lạc cho 50 cá nhân được chọn ngẫu nhiên ở mỗi quận của Ohio. Điều này sẽ giảm thiểu thiên lệch trong việc chọn vì các tên sẽ được chọn ngẫu nhiên một cách đồng đều từ tất cả các khu vực địa lý.
Việc thiết lập thiết kế thí nghiệm, tăng kích thước mẫu và thực hiện tiêu chí đưa vào không thiên lệch, ngẫu nhiên và đồng đều có thể nhanh chóng gặp phải những hạn chế thực tiễn. Đây là một vấn đề đối với nghiên cứu khoa học ở tất cả các cấp độ, từ các bài tập học thuật đến các trường đại học nghiên cứu hoàn chỉnh. Thông thường, các hạn chế về ngân sách và thời gian là những điều đầu tiên buộc phải thỏa hiệp. Tập hợp, những vấn đề này liên quan đến ý nghĩa thống kê vẫn là những lĩnh vực nghiên cứu đang hoạt động.
Kích Thước Hiệu Ứng Thật Là Gì?
Do công suất thống kê thấp của nghiên cứu thần kinh, chúng ta tend to overestimate kích thước hiệu ứng thật dẫn đến việc tái sản xuất thấp của nhiều nghiên cứu. Hơn nữa, tính phức tạp vốn có của nghiên cứu thần kinh khiến công suất thống kê trở nên quan trọng.
Một phương pháp mà lĩnh vực này có thể áp dụng là tăng cường công suất của một nghiên cứu bằng cách tăng kích thước mẫu. Điều này làm tăng xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. Việc chọn một kích thước mẫu thích hợp là rất quan trọng trong việc thiết kế nghiên cứu nhằm:
Tạo ra những phát hiện thực tiễn.
Tiến bộ trong hiểu biết về vô số quá trình trong não.
Phát triển các liệu pháp hiệu quả.
Vượt Qua Các Thách Thức Trong Nghiên Cứu Thần Kinh Đương Đại: Nền Tảng EmotivLAB
Thiết kế thí nghiệm của nghiên cứu thần kinh nên cố gắng thiết lập các nhóm mẫu lớn hơn và tiêu chí đưa vào tốt hơn để đạt được ý nghĩa thống kê đáng tin cậy. Với quyền truy cập vào nền tảng hỗ trợ cộng đồng như EmotivLAB, các nhà nghiên cứu được cung cấp quyền truy cập vào nhiều đối tượng phong phú hơn, đại diện hơn - cải thiện kích thước mẫu và tính bao trùm của tất cả các nhân khẩu học với nỗ lực logistics tối thiểu cho các nhóm nghiên cứu.
Nghiên cứu thần kinh hiện đại có thể phải đối mặt với các lỗi lấy mẫu do hạn chế về tài nguyên sẵn có để tuyển mộ một nhóm đa dạng cho tập mẫu thí nghiệm. Khái niệm "Nhóm WEIRD" tóm tắt vấn đề này. Hầu hết các nghiên cứu đại học được thực hiện với ngân sách hạn hẹp trên các đối tượng thí nghiệm mà nói chung là Tây phương, Được Giáo Dục, và từ các nước Công nghiệp, Giàu có và Dân chủ. Tuy nhiên, thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, giống như nền tảng EEG của EmotivLAB, cho phép các nhà nghiên cứu tiếp cận vượt ra ngoài khuôn viên đại học để tuyển mộ các nhóm mẫu phản ánh tốt hơn dân số.
Nền tảng EmotivLAB và thiết bị EEG từ xa không chỉ giúp các nhà nghiên cứu mở rộng sự đa dạng của các cá nhân được đưa vào các nhóm mẫu thí nghiệm. Nó cũng trung hòa các vấn đề liên quan đến kích thước mẫu tổng thể và khả năng tiếp cận địa lý vào các dân số mục tiêu.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi các hạn chế hiện tại và thay vào đó cho phép họ tập trung năng lượng vào việc thiết kế các thí nghiệm và phân tích kết quả. Nền tảng của chúng tôi kết hợp thí nghiệm với những cá nhân phù hợp nhất trong nhóm đối tượng. Không cần phải dành thời gian để tuyển mộ người tham gia, phối hợp và lên lịch cho họ, cũng như thực hiện thu thập dữ liệu trong phòng lab. Tất cả những gì cần thiết là chỉ ra nhóm dân số mong muốn trong nền tảng trực tuyến, và EmotivLAB sẽ làm cho thí nghiệm có sẵn cho những người đóng góp phù hợp nhất với các thông số mong muốn. Người tham gia có thể thực hiện các thí nghiệm trong chính ngôi nhà của họ, sử dụng thiết bị của riêng mình. Sự quen thuộc của họ với tai nghe loại bỏ nhu cầu các nhà nghiên cứu phải cung cấp hướng dẫn về cách sử dụng.
Hơn thế nữa, nền tảng EmotivLAB cung cấp kiểm soát chất lượng và đánh giá dữ liệu ghi âm EEG tự động. Số lượng lớn dữ liệu chất lượng thấp không giúp khắc phục các lỗi lấy mẫu hoặc thống kê trong thiết kế thí nghiệm. Tuy nhiên, việc có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ cung cấp một giải pháp giúp tránh lỗi trong:
Lấy mẫu
Dân số
Ý nghĩa thống kê
Bạn Muốn Tìm Hiểu Thêm Về Những Gì Nền Tảng EmotivLAB Có Thể Làm Cho Nghiên Cứu Của Bạn?
EmotivLABS cho phép bạn xây dựng thí nghiệm của mình, triển khai thí nghiệm một cách an toàn và bảo mật, tuyển mộ từ một bảng toàn cầu gồm các tham gia viên đã được xác minh, và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao, tất cả từ một nền tảng duy nhất. Nhấn vào đây để tìm hiểu thêm hoặc yêu cầu một buổi trình diễn.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.
Giải pháp
Hỗ trợ
Công ty
© 2025 EMOTIV, Tất cả các quyền được bảo lưu.
Lựa Chọn Riêng Tư Của Bạn (Cài Đặt Cookie)
*Lưu ý – Sản phẩm EMOTIV được sử dụng cho các ứng dụng nghiên cứu và sử dụng cá nhân mà thôi. Sản phẩm của chúng tôi không được bán như là Thiết bị Y tế theo định nghĩa trong chỉ thị EU 93/42/EEC. Sản phẩm của chúng tôi không được thiết kế hoặc dự định để sử dụng cho việc chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.
Lưu ý về Dịch thuật: Các phiên bản không tiếng Anh của trang web này đã được dịch để thuận tiện cho bạn bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Mặc dù chúng tôi cố gắng đạt được độ chính xác, các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sắc thái khác với văn bản gốc. Để có thông tin chính xác nhất, vui lòng tham khảo phiên bản tiếng Anh của trang web này.