Ý nghĩa thống kê: Kích thước mẫu và sức mạnh thống kê
Quốc Minh Lai
Chia sẻ:
Ý Nghĩa Thống Kê: Kích Thước Mẫu và Công Suất Thống Kê - Để hiểu thế giới xung quanh chúng ta, các nhà nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp khoa học như một cách để phân tách những sự thật bị nghi ngờ khỏi những điều sai lệch. Khoa học Tâm thần học 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 chúng.
Điều này có nghĩa là khoa học tâm thần học 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 kiếm để nâng cao hiểu biết của chúng ta về thế giới tự nhiên thường xuyên kiểm tra các giả định, hay giả thuyết, trong một loạt các thí nghiệm nhỏ được lên kế hoạch tốt. Những thí nghiệm này thường nhằm tìm hiểu những yếu tố cụ thể có thể hoặc không thể ảnh hưởng đến kết quả trong khi giảm thiểu ảnh hưởng của những yếu tố bên ngoài như môi trường, xu hướng tình dục, chủng tộc hoặc tình trạng kinh tế xã hội.
Quy Tắc Một: Nghiên Cứu Phát Hành Dopamine
Trong Khoa học Tâm thần học Nhận thức, dopamine thường được coi là một hợp chất "làm ta vui vẻ". Sự phát hành của nó trong Nhân Bản Nucleus Acccumbens (NuAc) được kích hoạt bởi những hành vi hoặc điều gì đó khiến chúng ta có động lực hành động. Điều này có thể bao gồm:
Ăn một bữa ăn ngon
Thời gian bên những người thân yêu
Giao hợp
Đường
Giả sử chúng ta muốn tìm hiểu xem mức dopamine cao nhất trong NuAc xảy ra trước, trong hoặc sau khi tiếp xúc với một kích thích thị giác mong muốn hoặc quen thuộc. Chúng ta có thể sử dụng thiết kế thí nghiệm EEG từ nghiên cứu của Amatya Johanna Mackintosh nghiên cứu. Chúng ta có thể giả thuyết rằng sự phát hành dopamine xảy ra trong và đạt đỉnh ngay sau khi tiếp xúc với các kích thích thị giác quen thuộc hoặc mong muốn.
Bây giờ, điều quan trọng nhất, chúng ta lấy các đối tượng thử nghiệm từ đâu?
Trong các tình huống thí nghiệm, "dân số" ám chỉ nhóm lớn hơn, tổng thể mà đang được nghiên cứu. Thật không thực tế và khó khả thi để phòng thí nghiệm của bạn có thể thiết kế một kỹ thuật để chiêu mộ và thu thập dữ liệu về sự phát hành dopamine trên hàng trăm ngàn hoặc triệu người.
Do đó, chúng ta sẽ cố gắng thu thập dữ liệu từ một nhóm hoặc mẫu nhỏ hơn, đại diện để hiểu dân số. Để làm điều đó, chúng ta cần trả lời hai câu hỏi chính.
Số lượng cá nhân cần được bao gồm trong mẫu của chúng ta là bao nhiêu?
Điều này liên quan đến ý nghĩa thực tiễn và sức mạnh thống kê ra sao?
Hãy phân tích nó dưới đây.
Quyền Lực Thống Kê và Hiệu Ứng Thật
Quyền lực thống kê được xác định là xác suất một bài kiểm tra phát hiện sự khác biệt thống kê có ý nghĩa khi thật sự có sự khác biệt như vậy. 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 tiếng vì đã đóng góp cho phương pháp khoa học, đã lý luận rằng một nghiên cứu nên được thiết kế để có xác suất 80% phát hiện một hiệu ứng thật. 80% này đại diện cho một thiết kế thí nghiệm có quyền năng cao (HP), trong khi bất kỳ giá trị nào gần 20% được gọi là thiết kế thí nghiệm có quyền năng thấp (LP).
Cohen đã đề xuất rằng các nghiên cứu nên luôn có xác suất thấp hơn 20% trong việc mắc lỗi loại II, được gọi là âm tính giả. Ông cũng sử dụng những hướng dẫn này cho các khám phá bị bỏ lỡ, xảy ra khi một nhà nghiên cứu báo cáo không có hiệu ứng quan trọng khi thật sự có sự khác biệt.
Tại Sao Quyền Lực Thống Kê Quan Trọng?
Hãy nghĩ về tình huống này. Nếu có hiệu ứng thật trong 100 nghiên cứu khác nhau với 80% quyền năng, các bài kiểm tra thống kê sẽ phát hiện hiệu ứng thật trong 80/100. Tuy nhiên, khi một nghiên cứu có sức mạnh nghiên cứu 20%, nếu có 100 hiệu ứng không-null thực sự trong kết quả, các nghiên cứu này dự kiến chỉ phát hiện 20 cái trong số chúng.
Những Hạn Chế Về Quyền Lực Thống Kê Trong Nghiên Cứu Tâm Thần Học
Không có gì ngạc nhiên, do tính chất tốn kém về tài nguyên của nghiên cứu tâm thần học, lĩnh vực này có quyền lực thống kê trung bình khoảng 21% và dao động rộng từ 8%-31%. Quyền lực thống kê thấp trong nghiên cứu tâm thần học:
Đặt nghi ngờ về khả năng tái lập kết quả.
Dẫn đến kích thước hiệu ứng bị phóng đại.
Làm giảm khả năng có kết quả thống kê có ý nghĩa đại diện chính xác cho hiệu ứng thật.
Do đó, tình trạng hiện tại của nghiên cứu tâm thần học bị mắc kẹt bởi vấn đề quyền lực thống kê vì những giá trị này thấp hơn ngưỡng lý thuyết của Cohen.
Thiết Lập Một Nhóm Mẫu Đại Diện
Mục tiêu của Quy Tắc Một: Tránh sai số mẫu và các lỗi loại I và II trong thử nghiệm của chúng ta với mẫu đầy đủ và lớn.
Bao nhiêu quét não người cần được bao gồm trong bộ mẫu của chúng ta nếu chúng ta muốn thí nghiệm có ý nghĩa thực tiễn? Ý nghĩa thực tiễn ám chỉ đến việc kết quả từ một thí nghiệm có áp dụng cho thế giới thực hay không.
Khả năng xác định hiệu ứng (quyền lực thống kê) của một thí nghiệm khoa học thần kinh liên quan đến kích thước mẫu. Tiếp tục các thông số của kịch bản 1, mục tiêu vẫn là thu thập đủ dữ liệu để chúng ta có thể đánh giá thống kê xem có hiệu ứng thật trong thời gian phát hành dopamine sau khi hiển thị các kích thích thị giác có cảm xúc. Chúng tôi cũng cần thiết lập các tiêu chí để đưa vào mẫu nhằm giảm thiểu khả năng xảy ra sai số mẫu.
Cách Tránh Lỗi Mẫu
Hai thuật ngữ quan trọng cần hiểu trước khi tiến xa hơn.
Lỗi mẫu: Khi lấy mẫu, luôn có một khả năng rằng dữ liệu thu thập được 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 dường như là những hiệu ứng thật. Trong hầu hết các ngành khoa học y sinh, ý nghĩa thống kê được xác lập với mức ý nghĩa hay giá trị p là .05. Về cơ bản, điều này có nghĩa là các nhà khoa học tin tưởng 95% vào hiệu ứng quan sát trong các thí nghiệm của họ.
Xem xét nếu dữ liệu cho thấy một mối quan hệ (tức là, phát hành dopamine). Có 5% khả năng rằng hiệu ứng là từ ngẫu nhiên và không liên quan đến biến (kích thích thị giác). Đây sẽ là một lỗi loại I. Ngược lại, có 5% khả năng rằng dữ liệu thu thập được của chúng ta có thể cho thấy không có mối quan hệ giữa phát hành dopamine và kích thích thị giác khi, thực tế, có một hiệu ứng thật - một âm tính giả hoặc lỗi loại II.
Cẩn thận thiết lập tiêu chí bao gồm có ảnh hưởng hơn vì có một điểm hoàn vốn giảm dần sau một kích thước mẫu nhất định.
Chúng tôi hy vọng thu thập dữ liệu đại diện cho tất cả con người, và chúng tôi muốn kết luận của chúng tôi vừa có ý nghĩa thực tiễn vừa có ý nghĩa thống kê. Để thiết kế bộ mẫu của chúng tôi thành công, một lỗi mẫu, lỗi loại I (dương tính giả) hoặc lỗi loại II (âm tính giả) phải được tính đến và tránh.
Thí nghiệm của chúng tôi đang kiểm tra giả thuyết sau:
Giả thuyết vô hiệu - Không có mối quan hệ hoặc hiệu ứng giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và kích thích thị giác có giá trị cảm xúc.
Giả thuyết - Có MỘT mối quan hệ giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và kích thích thị giác có giá trị cảm xúc, và sự phát hành dopamine đạt đỉnh xảy ra sau khi nhìn thấy các kích thích thị giác.
Có một mối quan hệ giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và các kích thích thị giác có giá trị cảm xúc. Khi dữ liệu không có ý nghĩa thống kê:
Giả thuyết của chúng tôi bị bác bỏ.
Không tìm thấy hiệu ứng hoặc sự khác biệt thật sự.
Các hiệu ứng quan sát của chúng tôi cũng có thể xảy ra từ ngẫu nhiên.
Hiểu Dân Số?
Các hạn chế thực tiễn trong thiết kế thí nghiệm.
Trong nghiên cứu tâm thần học, một tiêu chí bao gồm chính thức thường cố gắng ngẫu nhiên hóa và/hoặc cân bằng khả năng bao gồm trong toàn bộ dân số để tránh sai số mẫu. Chúng ta cần tránh chọn các cá nhân chỉ vì họ là những người gần nhất hoặc dễ tiếp cận nhất để thu thập dữ liệu, vì điều này gây ra sai số mẫu.
Cách tiếp cận tốt nhất để tạo ra bộ mẫu là sử dụng các tiêu chí bao gồm mà ngẫu nhiên hóa khả năng lựa chọn trong toàn bộ dân số. Ví dụ, sử dụng dữ liệu điều tra dân số, chúng ta có thể lấy thông tin liên lạc cho 50 cá nhân được chọn ngẫu nhiên ở mỗi quận của Ohio. Điều này sẽ giảm thiểu sự thiên lệch lựa chọn vì các tên sẽ được chọn ngẫu nhiên từ tất cả các khu vực địa lý.
Thiết lập thiết kế thí nghiệm, tăng kích thước mẫu và hoàn toàn nhận thức các tiêu chí bao gồm không thiên lệch, ngẫu nhiên hóa và áp dụng một cách đồng đều có thể nhanh chóng đối mặt với những giới hạn thực tiễn. Đây là vấn đề cho nghiên cứu khoa học tại tất cả các cấp độ, từ các bài tập học thuật đến các trường đại học nghiên cứu thực thụ. Thường thì các giới hạn ngân sách và thời gian sẽ là những thứ đầu tiên buộc phải thỏa hiệp. Tập hợp tất cả, những vấn đề xung quanh ý nghĩa thống kê này là các lĩnh vực nghiên cứu tích cực.
Hiệu Ứng Thật
Do quyền lực thống kê thấp của nghiên cứu tâm thần học, chúng ta có xu hướng đánh giá quá cao kích thước hiệu ứng thật dẫn đến sự khó tái lập ở nhiều nghiên cứu. Hơn nữa, tính phức tạp vốn có của nghiên cứu tâm thần học làm cho quyền lực thống kê trở nên quan trọng.
Một phương pháp mà lĩnh vực này có thể áp dụng là tăng sức mạnh của một nghiên cứu bằng cách tăng kích thước mẫu. Điều này tăng xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. Việc chọn kích thước mẫu phù hợp là điều cần thiết để thiết kế nghiên cứu mà:
Tạo ra những khám phá thực tiễn.
Tiến bộ hiểu biết của chúng ta về vô số quá trình trong não.
Phát triển các liệu pháp hiệu quả.
Vượt Qua Những Thách Thức Trong Nghiên Cứu Tâm Thần Học Đương Đại: Nền Tảng EmotivLAB
Các thiết kế thí nghiệm trong nghiên cứu tâm thần học nên thúc đẩy việc thiết lập kích thước nhóm mẫu lớn hơn và tiêu chí bao gồm tốt hơn để đạt được sự ý nghĩa thống kê đáng tin cậy. Với quyền truy cập vào một nền tảng do đám đông hỗ trợ như EmotivLAB, các nhà nghiên cứu được cung cấp quyền truy cập vào nhiều cá nhân đa dạng hơn và đại diện hơn - cải thiện kích thước mẫu và tính bao gồm của tất cả các nhân khẩu học với ít nỗ lực logistics bổ sung cho các nhóm nghiên cứu.
Nghiên cứu tâm thần học hiện đại có thể dễ bị sai số mẫu do tài nguyên có sẵn hạn chế để chiêu mộ một nhóm đa dạng cho bộ mẫu thí nghiệm. Khái niệm "nhóm WEIRD" bao gồm vấn đề này. Hầu hết nghiên cứu tại các trường đại học được thực hiện trên một ngân sách eo hẹp với các chủ thể thí nghiệm thường là người phương Tây, được giáo dục và đến từ các nước công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ. Tuy nhiên, các thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, như nền tảng EEG của EmotivLAB, cho phép các nhà nghiên cứu tiếp cận vượt ra ngoài các khuôn viên trường đại học để chiêu mộ các nhóm mẫu phản ánh tốt hơn dân số.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi những hạn chế hiện tại và cho phép họ tập trung năng lượng vào việc thiết kế các thí nghiệm và phân tích kết quả.
Nền tảng EmotivLAB và thiết bị EEG từ xa không chỉ giúp các nhà nghiên cứu mở rộng sự đa dạng của những cá nhân được đưa vào các nhóm mẫu thí nghiệm. Nó cũng giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến kích thước mẫu tổng thể và phạm vi địa lý vào các dân số mục tiêu.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi những hạn chế hiện tại và 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 chiêu mộ người tham gia, phối hợp và lên lịch cho họ, và thực hiện việc thu thập dữ liệu trong phòng thí nghiệm. Tất cả những gì được yêu cầu là chỉ định nhóm nhân khẩu học mong muốn trên nền tảng trực tuyến, và EmotivLAB sẽ thực hiện thí nghiệm với những người đóng góp phù hợp nhất với các tham số mong muốn. Người tham gia có thể thực hiện các thí nghiệm tại nhà của họ, sử dụng thiết bị của riêng họ. Sự quen thuộc của họ với tai nghe giúp loại bỏ nhu cầu hướng dẫn về cách sử dụng nó cho các nhà nghiên cứu.
Hơn nữa, nền tảng EmotivLAB cung cấp kiểm soát và đánh giá chất lượng dữ liệu ghi chép EEG tự động. Lượng lớn dữ liệu có chất lượng thấp không giúp ích gì trong việc vượt qua các sai số mẫu hoặc thống kê trong các thiết kế thí nghiệm. Tuy nhiên, việc có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ cung cấp giải pháp giúp tránh sai sót trong:
Lấy mẫu
Dân số
Ý nghĩa thống kê
Bạn Có 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 của bạn một cách an toàn và bảo mật, chiêu mộ từ một nhóm toàn cầu các người tham gia đã được xác minh và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao, tất cả từ một nền tảng. Nhấn vào đây để tìm hiểu thêm hoặc yêu cầu một bản demo.
Ý Nghĩa Thống Kê: Kích Thước Mẫu và Công Suất Thống Kê - Để hiểu thế giới xung quanh chúng ta, các nhà nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp khoa học như một cách để phân tách những sự thật bị nghi ngờ khỏi những điều sai lệch. Khoa học Tâm thần học 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 chúng.
Điều này có nghĩa là khoa học tâm thần học 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 kiếm để nâng cao hiểu biết của chúng ta về thế giới tự nhiên thường xuyên kiểm tra các giả định, hay giả thuyết, trong một loạt các thí nghiệm nhỏ được lên kế hoạch tốt. Những thí nghiệm này thường nhằm tìm hiểu những yếu tố cụ thể có thể hoặc không thể ảnh hưởng đến kết quả trong khi giảm thiểu ảnh hưởng của những yếu tố bên ngoài như môi trường, xu hướng tình dục, chủng tộc hoặc tình trạng kinh tế xã hội.
Quy Tắc Một: Nghiên Cứu Phát Hành Dopamine
Trong Khoa học Tâm thần học Nhận thức, dopamine thường được coi là một hợp chất "làm ta vui vẻ". Sự phát hành của nó trong Nhân Bản Nucleus Acccumbens (NuAc) được kích hoạt bởi những hành vi hoặc điều gì đó khiến chúng ta có động lực hành động. Điều này có thể bao gồm:
Ăn một bữa ăn ngon
Thời gian bên những người thân yêu
Giao hợp
Đường
Giả sử chúng ta muốn tìm hiểu xem mức dopamine cao nhất trong NuAc xảy ra trước, trong hoặc sau khi tiếp xúc với một kích thích thị giác mong muốn hoặc quen thuộc. Chúng ta có thể sử dụng thiết kế thí nghiệm EEG từ nghiên cứu của Amatya Johanna Mackintosh nghiên cứu. Chúng ta có thể giả thuyết rằng sự phát hành dopamine xảy ra trong và đạt đỉnh ngay sau khi tiếp xúc với các kích thích thị giác quen thuộc hoặc mong muốn.
Bây giờ, điều quan trọng nhất, chúng ta lấy các đối tượng thử nghiệm từ đâu?
Trong các tình huống thí nghiệm, "dân số" ám chỉ nhóm lớn hơn, tổng thể mà đang được nghiên cứu. Thật không thực tế và khó khả thi để phòng thí nghiệm của bạn có thể thiết kế một kỹ thuật để chiêu mộ và thu thập dữ liệu về sự phát hành dopamine trên hàng trăm ngàn hoặc triệu người.
Do đó, chúng ta sẽ cố gắng thu thập dữ liệu từ một nhóm hoặc mẫu nhỏ hơn, đại diện để hiểu dân số. Để làm điều đó, chúng ta cần trả lời hai câu hỏi chính.
Số lượng cá nhân cần được bao gồm trong mẫu của chúng ta là bao nhiêu?
Điều này liên quan đến ý nghĩa thực tiễn và sức mạnh thống kê ra sao?
Hãy phân tích nó dưới đây.
Quyền Lực Thống Kê và Hiệu Ứng Thật
Quyền lực thống kê được xác định là xác suất một bài kiểm tra phát hiện sự khác biệt thống kê có ý nghĩa khi thật sự có sự khác biệt như vậy. 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 tiếng vì đã đóng góp cho phương pháp khoa học, đã lý luận rằng một nghiên cứu nên được thiết kế để có xác suất 80% phát hiện một hiệu ứng thật. 80% này đại diện cho một thiết kế thí nghiệm có quyền năng cao (HP), trong khi bất kỳ giá trị nào gần 20% được gọi là thiết kế thí nghiệm có quyền năng thấp (LP).
Cohen đã đề xuất rằng các nghiên cứu nên luôn có xác suất thấp hơn 20% trong việc mắc lỗi loại II, được gọi là âm tính giả. Ông cũng sử dụng những hướng dẫn này cho các khám phá bị bỏ lỡ, xảy ra khi một nhà nghiên cứu báo cáo không có hiệu ứng quan trọng khi thật sự có sự khác biệt.
Tại Sao Quyền Lực Thống Kê Quan Trọng?
Hãy nghĩ về tình huống này. Nếu có hiệu ứng thật trong 100 nghiên cứu khác nhau với 80% quyền năng, các bài kiểm tra thống kê sẽ phát hiện hiệu ứng thật trong 80/100. Tuy nhiên, khi một nghiên cứu có sức mạnh nghiên cứu 20%, nếu có 100 hiệu ứng không-null thực sự trong kết quả, các nghiên cứu này dự kiến chỉ phát hiện 20 cái trong số chúng.
Những Hạn Chế Về Quyền Lực Thống Kê Trong Nghiên Cứu Tâm Thần Học
Không có gì ngạc nhiên, do tính chất tốn kém về tài nguyên của nghiên cứu tâm thần học, lĩnh vực này có quyền lực thống kê trung bình khoảng 21% và dao động rộng từ 8%-31%. Quyền lực thống kê thấp trong nghiên cứu tâm thần học:
Đặt nghi ngờ về khả năng tái lập kết quả.
Dẫn đến kích thước hiệu ứng bị phóng đại.
Làm giảm khả năng có kết quả thống kê có ý nghĩa đại diện chính xác cho hiệu ứng thật.
Do đó, tình trạng hiện tại của nghiên cứu tâm thần học bị mắc kẹt bởi vấn đề quyền lực thống kê vì những giá trị này thấp hơn ngưỡng lý thuyết của Cohen.
Thiết Lập Một Nhóm Mẫu Đại Diện
Mục tiêu của Quy Tắc Một: Tránh sai số mẫu và các lỗi loại I và II trong thử nghiệm của chúng ta với mẫu đầy đủ và lớn.
Bao nhiêu quét não người cần được bao gồm trong bộ mẫu của chúng ta nếu chúng ta muốn thí nghiệm có ý nghĩa thực tiễn? Ý nghĩa thực tiễn ám chỉ đến việc kết quả từ một thí nghiệm có áp dụng cho thế giới thực hay không.
Khả năng xác định hiệu ứng (quyền lực thống kê) của một thí nghiệm khoa học thần kinh liên quan đến kích thước mẫu. Tiếp tục các thông số của kịch bản 1, mục tiêu vẫn là thu thập đủ dữ liệu để chúng ta có thể đánh giá thống kê xem có hiệu ứng thật trong thời gian phát hành dopamine sau khi hiển thị các kích thích thị giác có cảm xúc. Chúng tôi cũng cần thiết lập các tiêu chí để đưa vào mẫu nhằm giảm thiểu khả năng xảy ra sai số mẫu.
Cách Tránh Lỗi Mẫu
Hai thuật ngữ quan trọng cần hiểu trước khi tiến xa hơn.
Lỗi mẫu: Khi lấy mẫu, luôn có một khả năng rằng dữ liệu thu thập được 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 dường như là những hiệu ứng thật. Trong hầu hết các ngành khoa học y sinh, ý nghĩa thống kê được xác lập với mức ý nghĩa hay giá trị p là .05. Về cơ bản, điều này có nghĩa là các nhà khoa học tin tưởng 95% vào hiệu ứng quan sát trong các thí nghiệm của họ.
Xem xét nếu dữ liệu cho thấy một mối quan hệ (tức là, phát hành dopamine). Có 5% khả năng rằng hiệu ứng là từ ngẫu nhiên và không liên quan đến biến (kích thích thị giác). Đây sẽ là một lỗi loại I. Ngược lại, có 5% khả năng rằng dữ liệu thu thập được của chúng ta có thể cho thấy không có mối quan hệ giữa phát hành dopamine và kích thích thị giác khi, thực tế, có một hiệu ứng thật - một âm tính giả hoặc lỗi loại II.
Cẩn thận thiết lập tiêu chí bao gồm có ảnh hưởng hơn vì có một điểm hoàn vốn giảm dần sau một kích thước mẫu nhất định.
Chúng tôi hy vọng thu thập dữ liệu đại diện cho tất cả con người, và chúng tôi muốn kết luận của chúng tôi vừa có ý nghĩa thực tiễn vừa có ý nghĩa thống kê. Để thiết kế bộ mẫu của chúng tôi thành công, một lỗi mẫu, lỗi loại I (dương tính giả) hoặc lỗi loại II (âm tính giả) phải được tính đến và tránh.
Thí nghiệm của chúng tôi đang kiểm tra giả thuyết sau:
Giả thuyết vô hiệu - Không có mối quan hệ hoặc hiệu ứng giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và kích thích thị giác có giá trị cảm xúc.
Giả thuyết - Có MỘT mối quan hệ giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và kích thích thị giác có giá trị cảm xúc, và sự phát hành dopamine đạt đỉnh xảy ra sau khi nhìn thấy các kích thích thị giác.
Có một mối quan hệ giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và các kích thích thị giác có giá trị cảm xúc. Khi dữ liệu không có ý nghĩa thống kê:
Giả thuyết của chúng tôi bị bác bỏ.
Không tìm thấy hiệu ứng hoặc sự khác biệt thật sự.
Các hiệu ứng quan sát của chúng tôi cũng có thể xảy ra từ ngẫu nhiên.
Hiểu Dân Số?
Các hạn chế thực tiễn trong thiết kế thí nghiệm.
Trong nghiên cứu tâm thần học, một tiêu chí bao gồm chính thức thường cố gắng ngẫu nhiên hóa và/hoặc cân bằng khả năng bao gồm trong toàn bộ dân số để tránh sai số mẫu. Chúng ta cần tránh chọn các cá nhân chỉ vì họ là những người gần nhất hoặc dễ tiếp cận nhất để thu thập dữ liệu, vì điều này gây ra sai số mẫu.
Cách tiếp cận tốt nhất để tạo ra bộ mẫu là sử dụng các tiêu chí bao gồm mà ngẫu nhiên hóa khả năng lựa chọn trong toàn bộ dân số. Ví dụ, sử dụng dữ liệu điều tra dân số, chúng ta có thể lấy thông tin liên lạc cho 50 cá nhân được chọn ngẫu nhiên ở mỗi quận của Ohio. Điều này sẽ giảm thiểu sự thiên lệch lựa chọn vì các tên sẽ được chọn ngẫu nhiên từ tất cả các khu vực địa lý.
Thiết lập thiết kế thí nghiệm, tăng kích thước mẫu và hoàn toàn nhận thức các tiêu chí bao gồm không thiên lệch, ngẫu nhiên hóa và áp dụng một cách đồng đều có thể nhanh chóng đối mặt với những giới hạn thực tiễn. Đây là vấn đề cho nghiên cứu khoa học tại tất cả các cấp độ, từ các bài tập học thuật đến các trường đại học nghiên cứu thực thụ. Thường thì các giới hạn ngân sách và thời gian sẽ là những thứ đầu tiên buộc phải thỏa hiệp. Tập hợp tất cả, những vấn đề xung quanh ý nghĩa thống kê này là các lĩnh vực nghiên cứu tích cực.
Hiệu Ứng Thật
Do quyền lực thống kê thấp của nghiên cứu tâm thần học, chúng ta có xu hướng đánh giá quá cao kích thước hiệu ứng thật dẫn đến sự khó tái lập ở nhiều nghiên cứu. Hơn nữa, tính phức tạp vốn có của nghiên cứu tâm thần học làm cho quyền lực thống kê trở nên quan trọng.
Một phương pháp mà lĩnh vực này có thể áp dụng là tăng sức mạnh của một nghiên cứu bằng cách tăng kích thước mẫu. Điều này tăng xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. Việc chọn kích thước mẫu phù hợp là điều cần thiết để thiết kế nghiên cứu mà:
Tạo ra những khám phá thực tiễn.
Tiến bộ hiểu biết của chúng ta về vô số quá trình trong não.
Phát triển các liệu pháp hiệu quả.
Vượt Qua Những Thách Thức Trong Nghiên Cứu Tâm Thần Học Đương Đại: Nền Tảng EmotivLAB
Các thiết kế thí nghiệm trong nghiên cứu tâm thần học nên thúc đẩy việc thiết lập kích thước nhóm mẫu lớn hơn và tiêu chí bao gồm tốt hơn để đạt được sự ý nghĩa thống kê đáng tin cậy. Với quyền truy cập vào một nền tảng do đám đông hỗ trợ như EmotivLAB, các nhà nghiên cứu được cung cấp quyền truy cập vào nhiều cá nhân đa dạng hơn và đại diện hơn - cải thiện kích thước mẫu và tính bao gồm của tất cả các nhân khẩu học với ít nỗ lực logistics bổ sung cho các nhóm nghiên cứu.
Nghiên cứu tâm thần học hiện đại có thể dễ bị sai số mẫu do tài nguyên có sẵn hạn chế để chiêu mộ một nhóm đa dạng cho bộ mẫu thí nghiệm. Khái niệm "nhóm WEIRD" bao gồm vấn đề này. Hầu hết nghiên cứu tại các trường đại học được thực hiện trên một ngân sách eo hẹp với các chủ thể thí nghiệm thường là người phương Tây, được giáo dục và đến từ các nước công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ. Tuy nhiên, các thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, như nền tảng EEG của EmotivLAB, cho phép các nhà nghiên cứu tiếp cận vượt ra ngoài các khuôn viên trường đại học để chiêu mộ các nhóm mẫu phản ánh tốt hơn dân số.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi những hạn chế hiện tại và cho phép họ tập trung năng lượng vào việc thiết kế các thí nghiệm và phân tích kết quả.
Nền tảng EmotivLAB và thiết bị EEG từ xa không chỉ giúp các nhà nghiên cứu mở rộng sự đa dạng của những cá nhân được đưa vào các nhóm mẫu thí nghiệm. Nó cũng giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến kích thước mẫu tổng thể và phạm vi địa lý vào các dân số mục tiêu.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi những hạn chế hiện tại và 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 chiêu mộ người tham gia, phối hợp và lên lịch cho họ, và thực hiện việc thu thập dữ liệu trong phòng thí nghiệm. Tất cả những gì được yêu cầu là chỉ định nhóm nhân khẩu học mong muốn trên nền tảng trực tuyến, và EmotivLAB sẽ thực hiện thí nghiệm với những người đóng góp phù hợp nhất với các tham số mong muốn. Người tham gia có thể thực hiện các thí nghiệm tại nhà của họ, sử dụng thiết bị của riêng họ. Sự quen thuộc của họ với tai nghe giúp loại bỏ nhu cầu hướng dẫn về cách sử dụng nó cho các nhà nghiên cứu.
Hơn nữa, nền tảng EmotivLAB cung cấp kiểm soát và đánh giá chất lượng dữ liệu ghi chép EEG tự động. Lượng lớn dữ liệu có chất lượng thấp không giúp ích gì trong việc vượt qua các sai số mẫu hoặc thống kê trong các thiết kế thí nghiệm. Tuy nhiên, việc có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ cung cấp giải pháp giúp tránh sai sót trong:
Lấy mẫu
Dân số
Ý nghĩa thống kê
Bạn Có 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 của bạn một cách an toàn và bảo mật, chiêu mộ từ một nhóm toàn cầu các người tham gia đã được xác minh và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao, tất cả từ một nền tảng. Nhấn vào đây để tìm hiểu thêm hoặc yêu cầu một bản demo.
Ý Nghĩa Thống Kê: Kích Thước Mẫu và Công Suất Thống Kê - Để hiểu thế giới xung quanh chúng ta, các nhà nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp khoa học như một cách để phân tách những sự thật bị nghi ngờ khỏi những điều sai lệch. Khoa học Tâm thần học 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 chúng.
Điều này có nghĩa là khoa học tâm thần học 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 kiếm để nâng cao hiểu biết của chúng ta về thế giới tự nhiên thường xuyên kiểm tra các giả định, hay giả thuyết, trong một loạt các thí nghiệm nhỏ được lên kế hoạch tốt. Những thí nghiệm này thường nhằm tìm hiểu những yếu tố cụ thể có thể hoặc không thể ảnh hưởng đến kết quả trong khi giảm thiểu ảnh hưởng của những yếu tố bên ngoài như môi trường, xu hướng tình dục, chủng tộc hoặc tình trạng kinh tế xã hội.
Quy Tắc Một: Nghiên Cứu Phát Hành Dopamine
Trong Khoa học Tâm thần học Nhận thức, dopamine thường được coi là một hợp chất "làm ta vui vẻ". Sự phát hành của nó trong Nhân Bản Nucleus Acccumbens (NuAc) được kích hoạt bởi những hành vi hoặc điều gì đó khiến chúng ta có động lực hành động. Điều này có thể bao gồm:
Ăn một bữa ăn ngon
Thời gian bên những người thân yêu
Giao hợp
Đường
Giả sử chúng ta muốn tìm hiểu xem mức dopamine cao nhất trong NuAc xảy ra trước, trong hoặc sau khi tiếp xúc với một kích thích thị giác mong muốn hoặc quen thuộc. Chúng ta có thể sử dụng thiết kế thí nghiệm EEG từ nghiên cứu của Amatya Johanna Mackintosh nghiên cứu. Chúng ta có thể giả thuyết rằng sự phát hành dopamine xảy ra trong và đạt đỉnh ngay sau khi tiếp xúc với các kích thích thị giác quen thuộc hoặc mong muốn.
Bây giờ, điều quan trọng nhất, chúng ta lấy các đối tượng thử nghiệm từ đâu?
Trong các tình huống thí nghiệm, "dân số" ám chỉ nhóm lớn hơn, tổng thể mà đang được nghiên cứu. Thật không thực tế và khó khả thi để phòng thí nghiệm của bạn có thể thiết kế một kỹ thuật để chiêu mộ và thu thập dữ liệu về sự phát hành dopamine trên hàng trăm ngàn hoặc triệu người.
Do đó, chúng ta sẽ cố gắng thu thập dữ liệu từ một nhóm hoặc mẫu nhỏ hơn, đại diện để hiểu dân số. Để làm điều đó, chúng ta cần trả lời hai câu hỏi chính.
Số lượng cá nhân cần được bao gồm trong mẫu của chúng ta là bao nhiêu?
Điều này liên quan đến ý nghĩa thực tiễn và sức mạnh thống kê ra sao?
Hãy phân tích nó dưới đây.
Quyền Lực Thống Kê và Hiệu Ứng Thật
Quyền lực thống kê được xác định là xác suất một bài kiểm tra phát hiện sự khác biệt thống kê có ý nghĩa khi thật sự có sự khác biệt như vậy. 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 tiếng vì đã đóng góp cho phương pháp khoa học, đã lý luận rằng một nghiên cứu nên được thiết kế để có xác suất 80% phát hiện một hiệu ứng thật. 80% này đại diện cho một thiết kế thí nghiệm có quyền năng cao (HP), trong khi bất kỳ giá trị nào gần 20% được gọi là thiết kế thí nghiệm có quyền năng thấp (LP).
Cohen đã đề xuất rằng các nghiên cứu nên luôn có xác suất thấp hơn 20% trong việc mắc lỗi loại II, được gọi là âm tính giả. Ông cũng sử dụng những hướng dẫn này cho các khám phá bị bỏ lỡ, xảy ra khi một nhà nghiên cứu báo cáo không có hiệu ứng quan trọng khi thật sự có sự khác biệt.
Tại Sao Quyền Lực Thống Kê Quan Trọng?
Hãy nghĩ về tình huống này. Nếu có hiệu ứng thật trong 100 nghiên cứu khác nhau với 80% quyền năng, các bài kiểm tra thống kê sẽ phát hiện hiệu ứng thật trong 80/100. Tuy nhiên, khi một nghiên cứu có sức mạnh nghiên cứu 20%, nếu có 100 hiệu ứng không-null thực sự trong kết quả, các nghiên cứu này dự kiến chỉ phát hiện 20 cái trong số chúng.
Những Hạn Chế Về Quyền Lực Thống Kê Trong Nghiên Cứu Tâm Thần Học
Không có gì ngạc nhiên, do tính chất tốn kém về tài nguyên của nghiên cứu tâm thần học, lĩnh vực này có quyền lực thống kê trung bình khoảng 21% và dao động rộng từ 8%-31%. Quyền lực thống kê thấp trong nghiên cứu tâm thần học:
Đặt nghi ngờ về khả năng tái lập kết quả.
Dẫn đến kích thước hiệu ứng bị phóng đại.
Làm giảm khả năng có kết quả thống kê có ý nghĩa đại diện chính xác cho hiệu ứng thật.
Do đó, tình trạng hiện tại của nghiên cứu tâm thần học bị mắc kẹt bởi vấn đề quyền lực thống kê vì những giá trị này thấp hơn ngưỡng lý thuyết của Cohen.
Thiết Lập Một Nhóm Mẫu Đại Diện
Mục tiêu của Quy Tắc Một: Tránh sai số mẫu và các lỗi loại I và II trong thử nghiệm của chúng ta với mẫu đầy đủ và lớn.
Bao nhiêu quét não người cần được bao gồm trong bộ mẫu của chúng ta nếu chúng ta muốn thí nghiệm có ý nghĩa thực tiễn? Ý nghĩa thực tiễn ám chỉ đến việc kết quả từ một thí nghiệm có áp dụng cho thế giới thực hay không.
Khả năng xác định hiệu ứng (quyền lực thống kê) của một thí nghiệm khoa học thần kinh liên quan đến kích thước mẫu. Tiếp tục các thông số của kịch bản 1, mục tiêu vẫn là thu thập đủ dữ liệu để chúng ta có thể đánh giá thống kê xem có hiệu ứng thật trong thời gian phát hành dopamine sau khi hiển thị các kích thích thị giác có cảm xúc. Chúng tôi cũng cần thiết lập các tiêu chí để đưa vào mẫu nhằm giảm thiểu khả năng xảy ra sai số mẫu.
Cách Tránh Lỗi Mẫu
Hai thuật ngữ quan trọng cần hiểu trước khi tiến xa hơn.
Lỗi mẫu: Khi lấy mẫu, luôn có một khả năng rằng dữ liệu thu thập được 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 dường như là những hiệu ứng thật. Trong hầu hết các ngành khoa học y sinh, ý nghĩa thống kê được xác lập với mức ý nghĩa hay giá trị p là .05. Về cơ bản, điều này có nghĩa là các nhà khoa học tin tưởng 95% vào hiệu ứng quan sát trong các thí nghiệm của họ.
Xem xét nếu dữ liệu cho thấy một mối quan hệ (tức là, phát hành dopamine). Có 5% khả năng rằng hiệu ứng là từ ngẫu nhiên và không liên quan đến biến (kích thích thị giác). Đây sẽ là một lỗi loại I. Ngược lại, có 5% khả năng rằng dữ liệu thu thập được của chúng ta có thể cho thấy không có mối quan hệ giữa phát hành dopamine và kích thích thị giác khi, thực tế, có một hiệu ứng thật - một âm tính giả hoặc lỗi loại II.
Cẩn thận thiết lập tiêu chí bao gồm có ảnh hưởng hơn vì có một điểm hoàn vốn giảm dần sau một kích thước mẫu nhất định.
Chúng tôi hy vọng thu thập dữ liệu đại diện cho tất cả con người, và chúng tôi muốn kết luận của chúng tôi vừa có ý nghĩa thực tiễn vừa có ý nghĩa thống kê. Để thiết kế bộ mẫu của chúng tôi thành công, một lỗi mẫu, lỗi loại I (dương tính giả) hoặc lỗi loại II (âm tính giả) phải được tính đến và tránh.
Thí nghiệm của chúng tôi đang kiểm tra giả thuyết sau:
Giả thuyết vô hiệu - Không có mối quan hệ hoặc hiệu ứng giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và kích thích thị giác có giá trị cảm xúc.
Giả thuyết - Có MỘT mối quan hệ giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và kích thích thị giác có giá trị cảm xúc, và sự phát hành dopamine đạt đỉnh xảy ra sau khi nhìn thấy các kích thích thị giác.
Có một mối quan hệ giữa thời gian phát hành dopamine trong NAc và các kích thích thị giác có giá trị cảm xúc. Khi dữ liệu không có ý nghĩa thống kê:
Giả thuyết của chúng tôi bị bác bỏ.
Không tìm thấy hiệu ứng hoặc sự khác biệt thật sự.
Các hiệu ứng quan sát của chúng tôi cũng có thể xảy ra từ ngẫu nhiên.
Hiểu Dân Số?
Các hạn chế thực tiễn trong thiết kế thí nghiệm.
Trong nghiên cứu tâm thần học, một tiêu chí bao gồm chính thức thường cố gắng ngẫu nhiên hóa và/hoặc cân bằng khả năng bao gồm trong toàn bộ dân số để tránh sai số mẫu. Chúng ta cần tránh chọn các cá nhân chỉ vì họ là những người gần nhất hoặc dễ tiếp cận nhất để thu thập dữ liệu, vì điều này gây ra sai số mẫu.
Cách tiếp cận tốt nhất để tạo ra bộ mẫu là sử dụng các tiêu chí bao gồm mà ngẫu nhiên hóa khả năng lựa chọn trong toàn bộ dân số. Ví dụ, sử dụng dữ liệu điều tra dân số, chúng ta có thể lấy thông tin liên lạc cho 50 cá nhân được chọn ngẫu nhiên ở mỗi quận của Ohio. Điều này sẽ giảm thiểu sự thiên lệch lựa chọn vì các tên sẽ được chọn ngẫu nhiên từ tất cả các khu vực địa lý.
Thiết lập thiết kế thí nghiệm, tăng kích thước mẫu và hoàn toàn nhận thức các tiêu chí bao gồm không thiên lệch, ngẫu nhiên hóa và áp dụng một cách đồng đều có thể nhanh chóng đối mặt với những giới hạn thực tiễn. Đây là vấn đề cho nghiên cứu khoa học tại tất cả các cấp độ, từ các bài tập học thuật đến các trường đại học nghiên cứu thực thụ. Thường thì các giới hạn ngân sách và thời gian sẽ là những thứ đầu tiên buộc phải thỏa hiệp. Tập hợp tất cả, những vấn đề xung quanh ý nghĩa thống kê này là các lĩnh vực nghiên cứu tích cực.
Hiệu Ứng Thật
Do quyền lực thống kê thấp của nghiên cứu tâm thần học, chúng ta có xu hướng đánh giá quá cao kích thước hiệu ứng thật dẫn đến sự khó tái lập ở nhiều nghiên cứu. Hơn nữa, tính phức tạp vốn có của nghiên cứu tâm thần học làm cho quyền lực thống kê trở nên quan trọng.
Một phương pháp mà lĩnh vực này có thể áp dụng là tăng sức mạnh của một nghiên cứu bằng cách tăng kích thước mẫu. Điều này tăng xác suất phát hiện một hiệu ứng thật. Việc chọn kích thước mẫu phù hợp là điều cần thiết để thiết kế nghiên cứu mà:
Tạo ra những khám phá thực tiễn.
Tiến bộ hiểu biết của chúng ta về vô số quá trình trong não.
Phát triển các liệu pháp hiệu quả.
Vượt Qua Những Thách Thức Trong Nghiên Cứu Tâm Thần Học Đương Đại: Nền Tảng EmotivLAB
Các thiết kế thí nghiệm trong nghiên cứu tâm thần học nên thúc đẩy việc thiết lập kích thước nhóm mẫu lớn hơn và tiêu chí bao gồm tốt hơn để đạt được sự ý nghĩa thống kê đáng tin cậy. Với quyền truy cập vào một nền tảng do đám đông hỗ trợ như EmotivLAB, các nhà nghiên cứu được cung cấp quyền truy cập vào nhiều cá nhân đa dạng hơn và đại diện hơn - cải thiện kích thước mẫu và tính bao gồm của tất cả các nhân khẩu học với ít nỗ lực logistics bổ sung cho các nhóm nghiên cứu.
Nghiên cứu tâm thần học hiện đại có thể dễ bị sai số mẫu do tài nguyên có sẵn hạn chế để chiêu mộ một nhóm đa dạng cho bộ mẫu thí nghiệm. Khái niệm "nhóm WEIRD" bao gồm vấn đề này. Hầu hết nghiên cứu tại các trường đại học được thực hiện trên một ngân sách eo hẹp với các chủ thể thí nghiệm thường là người phương Tây, được giáo dục và đến từ các nước công nghiệp hóa, giàu có và dân chủ. Tuy nhiên, các thiết bị thu thập dữ liệu từ xa, như nền tảng EEG của EmotivLAB, cho phép các nhà nghiên cứu tiếp cận vượt ra ngoài các khuôn viên trường đại học để chiêu mộ các nhóm mẫu phản ánh tốt hơn dân số.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi những hạn chế hiện tại và cho phép họ tập trung năng lượng vào việc thiết kế các thí nghiệm và phân tích kết quả.
Nền tảng EmotivLAB và thiết bị EEG từ xa không chỉ giúp các nhà nghiên cứu mở rộng sự đa dạng của những cá nhân được đưa vào các nhóm mẫu thí nghiệm. Nó cũng giúp giải quyết các vấn đề liên quan đến kích thước mẫu tổng thể và phạm vi địa lý vào các dân số mục tiêu.
Nền tảng EmotivLAB giải phóng các nhà nghiên cứu khỏi những hạn chế hiện tại và 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 chiêu mộ người tham gia, phối hợp và lên lịch cho họ, và thực hiện việc thu thập dữ liệu trong phòng thí nghiệm. Tất cả những gì được yêu cầu là chỉ định nhóm nhân khẩu học mong muốn trên nền tảng trực tuyến, và EmotivLAB sẽ thực hiện thí nghiệm với những người đóng góp phù hợp nhất với các tham số mong muốn. Người tham gia có thể thực hiện các thí nghiệm tại nhà của họ, sử dụng thiết bị của riêng họ. Sự quen thuộc của họ với tai nghe giúp loại bỏ nhu cầu hướng dẫn về cách sử dụng nó cho các nhà nghiên cứu.
Hơn nữa, nền tảng EmotivLAB cung cấp kiểm soát và đánh giá chất lượng dữ liệu ghi chép EEG tự động. Lượng lớn dữ liệu có chất lượng thấp không giúp ích gì trong việc vượt qua các sai số mẫu hoặc thống kê trong các thiết kế thí nghiệm. Tuy nhiên, việc có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ cung cấp giải pháp giúp tránh sai sót trong:
Lấy mẫu
Dân số
Ý nghĩa thống kê
Bạn Có 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 của bạn một cách an toàn và bảo mật, chiêu mộ từ một nhóm toàn cầu các người tham gia đã được xác minh và thu thập dữ liệu EEG chất lượng cao, tất cả từ một nền tảng. Nhấn vào đây để tìm hiểu thêm hoặc yêu cầu một bản demo.
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.