The Scientific Importance of Experimental Data

The Scientific Importance of Experimental Data
Murray Sidman, 1960

Det er mange årsaker til at man innhenter vitenskaplige data
Det er problematisk om data fra eksperimentelle studier aksepteres eller forkastes på grunnlag av de årsaker som var tilstede for å gjennomføre eksperimentet. Data må kunne skilles fra årsakene til å innhente data.

Skinner sier: "There are doubtless many men whose curiosity about nature is less than their curiosity about the accuracy of their guesses ..."

Hvorfor utføre eksperimenter?
1. For å teste hypoteser 2. Grunnet nysgjerrighet 3. For å utprøve nye metoder eller teknikker 4. For å frembringe nye atferdsfenomener 5. For å utforske de betingelser fenomener forekommer under

1. Å utføre eksperimenter for å teste hypoteser
Innen visse typer vitenskapsfilosofi står hypotesetesting svært sentralt Dette kan sies å være en dominerende tankegang innen psykologi Hypotesetesting har generert mye fin data opp gjennom tidene

Sidman mener det vil være uheldig å utelukkende utføre eksperimenter for å teste hypoteser Data kommer fra mange andre kilder. Ofte overraskende kilder Bekreftelse av hypoteser trenger ikke føre forskning i en fruktbar retning. Tilsynelatende bekreftelse av hypoteser kan stoppe videre utforskning av fenomener

Data blir ikke mer avansert av at hypotesen din er avansert Overstadig fokus på hypotesetesting kan føre til at data innhentes som stort sett har som formål å fremme en gitt teoretisk posisjon. Det kan være viktigere å fremskaffe data som er av mer generell interesse Men data er nemlig utro. Data vil passer sammen med ulike teorier, og kan til og med være viktig uten å belyses av teori i det hele tatt

2. Å utføre eksperimenter fordi man er nysgjerrig
Vitenskaplig nysgjerrighet skiller seg fra dagliglivets nysgjerrighet ved å være mer opptatt av: hvordan man har komme fra til svaret på et spørsmål hva som er konsekvensene av svaret på et spørsmål. En kjedereaksjon

Det er selvsagt ingen motsetning mot å være nysgjerrig og det å ha hypoteser og teorier Og det er klart at selv den hardeste empirist genererer hypoteser om utfallet til eksperimenter Man kan trekke et skille mellom å ha en hypotese om hva som kan bli resultatet av et eksperiment gjennomføre eksperimenter for utelukkende for å teste en hypotese, med det resultat at eksperimentets suksess er knyttet til bekreftelse eller avvisning av denne hypotesen

Vitenskaplig psykologi er inne i en tidlig fase. Det er en viktig målsetting å jobbe mot en teoretisk integrering av kunnskap om atferd, men man har enda ikke nådd noen enighet om hva som er det sentrale datagrunnlaget som en slik teori må håndtere. Man vet ikke hva man skal se etter Store mengder atferd som ikke enda er brakt under eksperimentell kontroll i laboratoriet. Tilfeldigheter kan føre til store oppdagelser (serendipity) Er man ikke nysgjerrig vil man unnlate å føle opp tråder generert ved tilfeldigheter

Innvending: eksperimenter gjennomført en uten teoretisk føring aldri leder til mer enn en tilfeldig samling fakta. Det er klart at vitenskaplig virke ikke burde bestå av å bare katalogisere ulike fakta. Data må settes inn i et eller annet system for å kunne bidra til en vitenskap om atferd. Men hva er et orderly arrangement? Kan dette bare organiseres rundt teori?

Teorier blir bedømt ut fra ulike kriterier Inclusiveness Acccuracy Simplicity Etc. Psykologiske fenomen er komplekse og lite utforsket. Teorier omfavner derfor ofte et begrenset område. Skal man da utelukke forskning på andre fenomener?

To skoler for integrering av data: deduktiv og induktiv forskning Skiller seg ikke ved at den ene baseres på teori og den andre ikke Skille ligger i hvordan teori trekkes inn. Deduktiv: Hypotesetesting ut fra forutgående teori Induktiv: Eksperimenter først, trekk slutninger herfra. Disse slutningene blir til teori

Men hvordan skal den induktive forsker organisere data før viktige prinsipper kan sluttes ut fra data? Man vil starte en helhetlig undersøkelse innen et begrenset felt Sammenhenger mellom fenomener inne feltet vil åpenbare seg

Systematisering av data gjennom å avdekke likheter ved variabler sentrale for frambringelse av atferd. Orderly relations Det er også fra oppdagelsen av felles prosesser og variabler at kimen til enighet om hva som de relevate atferdsfenomener innen psykologien må komme fra Bare enorme mengder eksperimenter kan frembringe felles variabler og prosesser.

3. Å utføre eksperimenter for å utprøve nye metoder og teknikker
Forbedringer innen metoder for datainnsamling Mer sofistikert dataanalyse Spesialisert appartur Bruk av gammel teknikk på nye områder Men mest av alt, nye teknikker for kontroll av atferd

Interessante fenomener for en vitenskap er bare tilgjenglig gjennom ulike tekniske tilnærminger Data som er resultatet av disse ulike måtene å frembringe data har mulighet til å kunne integreres over større vitenskaplige områder Å utvikle ulike teknikker for kontroll over atferd er psykologiens fremste mål

Hvilke variabler er manipulert og hva var de atferdsmessige konsekvenser Det apparatur som ble benyttet er som oftest ikke det viktigste Et kriterium for å kunne kalle noe en ny teknikk er at den frembringer data man aldri har sett før

Eks. Ferster og Skinners eksperimenter med forsterkningsskjema og betinget forsterkning. Den betingete forsterkers effekt som funksjon av forsterkningsskjema som produserer den ubetingete forsterker Poeng: Teknikk i form av forsterkningsskjema gjorde det mulig å frembringe kontroll av atferd ved bruk av betingete forsterkere. Man fikk demonstrert en viktig atferdsprosess Forsterkningskjemaer har også også mange andre bruksområder

Andre eksempler Ny bruk av Bekesys audiometer Bruk av steady state responding innen medisinsk forskning

4. Å utføre eksperimenter for å frembringe nye atferdsfenomener
Noen vil mene at det å frembringe nye atferdsfenomener må sess på som eksplorerende vitenskap, En forundersøkelse på vei mot vitenskapen egentlige mål, som er å manipulere relevante variabler på en systematisk måte og sette resultatene inn i et konseptuelt rammeverk. Men en vitenskap må inkludere begge deler

Oppdagelsen av nye atferdsprosesser kan f. eks. være et resultat av eksperimenter med sitt utspring i: Observasjoner av atferd utenfor laboratoriet Prediksjoner fra teori Praktiske problemer

Oppdagelsen av nye atferdsprosesser kan være også være et resultat av systematisk eksperimentering på et begrenset felt Fordelen slike prosesser er ta de er lettere å manipulere, da grunnlaget allerede er lagt gjennom systematisk eksperimentering inn området

En utfordring knyttet til å forsøke å eksperimentelt frembringe nye atferdsfenomener i laboratoriet basert på fenomener observert utenfor, er den manglede detaljkunnskapen hverdagslige fenomener Antatte årsaker som inkluderer ofte hypotetiske variabler og andre unnødvendige komponeneter Eks. Hvilke variabler er egentlig ansvarlig for en psykose hos et menneske?

Poenget med dyrestudier er ikke å lage en analog til menneskelige fenomener i laboratoriet. Poenget er å oppnå tilstrekkelig kunnskap om både mennesker og rotter til å gjenkjenne atferdsprosesser felles for dem begge

Når nye atferdsprosesser frembringes som et resultat av systematisk eksperimentering på et begrenset felt kan dette til tider fremstå som en krise for forskeren om denne nye atferdsprosessen bryter med tidligere oppfatninger av hvilke prosesser som er sentrale Stimulusekvivalens En god forsker vil klare bør modnes i takt med sine data Forkaste game teknikker og oppfatninger når data krever dette

La deg som forsker gjerne inspirere av og samarbeid med andre fagfelter. Ideer til nye felter å systematisk eksperimentere på kommer gjerne fra uventet hold

Det nye fenomen må nemlig integreres med andre funn og teorier
5. Å utføre eksperimenter for å utforske de betingelser fenomener forekommer under Når en ny teknikk har blitt introdusert og nye atferdsfenomener frembrakt står man ovenfor en utfordring. Det nye fenomen må nemlig integreres med andre funn og teorier Man må finne de underliggende prosesser

5. Å utføre eksperimenter for å utforske de betingelser fenomener forekommer under
De fleste typer data er et resultat av det å forsøke å komme til bunns i hvilke betingelser fenomener forekommer under

Strenghten the internal consistency of science
5. Å utføre eksperimenter for å utforske de betingelser fenomener forekommer under Store deler av vitenskaplig aktivitet blir gjennomført for å etablere sammenhengende og rasjonelt system innen et område Strenghten the internal consistency of science Bare unntaksvis har vitenskaplige resultater noe praktisk anvendbarhet

Gjennomgående utforskning av kontrollvariabler kan også ha andre effekter en det å oppnå internal consistency innen et område Slik utforskning kan også lede til at man finne fellestrekk med andre omåder Den høyeste form for systematisering kan sies å finne sted når mange observasjoner kan bli forklart ut fra et sett av prinsipper Men andre typer relatering av fenomener kan også forekomme

Det første steg til tilstrekkelig systematisering av data, innebærer at man velger ut variabler som tilstrekkelig enkle til å kunne være fokus for integrasjon. Siden atferdsfenomener kan undersøkes på mange ulike måter, bør dermed dette være et kriterium for val av variabler å forske på

Å komme til bunns i hvilke uavhengige og avhengige variabler som vil være mest effektiv som et rammeverk for systematisering er et sentralt mål for psykologien som ikke har blitt oppnådd

Kjemi framsto ikke som en moderne vitenskap før vekt (istendenfor f. eks.) farge ble den sentrale variabel. Når fysikk satte likehet mellom masse og energi, ble de to grunnleggende variabler redusert til bare en

For å kunne fremvise at felles variabler er knyttet til ulike situasjoner er det nødvendig å utarbeide eksperimenter som undersøker et stort spekter av variabler relevant for et gitt fenomen. Man må gjerne at hensyn til teoretiske hensyn, men det er viktig å ikke bli bundet. Generell praksis bør innebære å undersøke mange variabler, selv om bare noen få av dem er viktig for bakenforliggende teori.

Dette vil gjøre det mulig å ta hensyn til andre former for integrasjon enn bare den integrasjonen som oppstår ved å bekrefte den teorien man har for hånden. Viktigheten av en variabel trenger ikke være åpenbar før andre variabler er avdekket i mange eksperimentelle situasjoner

Men hvor skal man eeegentlig starte å forske?
Ut fra teori Ut fra analoge liknenede fenomener som er mer utforsket eller beskrevet Ut fra mystiske grunner man ikke kan verbalisere (underbevisstheten?) Uansett hvilke utgangpunkt man har påvirker ikke dette de data som oppstår som et resultat av ditt arbeid.

Men man skal aldri bli så overbevist av de teorier man holder sitt hjerte nær at man overser data som oppstår fra andre kilder enn disse teoriene Man må makte å skifte retningen på sin forskning om ny utvikling innen feltet man forsker på oppstår.

Det som avgjør viktighetene av data er vitenskapens kumulative kunnskapsvekst fremover i tid.
Retningen fremtidig forskning tar er uviss, Fremtiden kan som kjent ingen spå……

The Scientific Importance of Experimental Data

Liknende presentasjoner

Presentasjon om: "The Scientific Importance of Experimental Data"— Utskrift av presentasjonen:

Liknende presentasjoner

Om prosjektet

Tilbakemelding

Logg inn

Logg deg på via sosiale nettverk:

The Scientific Importance of Experimental Data

Liknende presentasjoner

Presentasjon om: "The Scientific Importance of Experimental Data"— Utskrift av presentasjonen:

Liknende presentasjoner

Om prosjektet

Tilbakemelding