Jakimi problemami zajmuje się ogólna metodologia prowadzenia badań naukowych? 😉

Metodologia badań naukowych to dziedzina nauki zajmująca się badaniem procesu prowadzenia badań naukowych. Jej celem jest opracowanie i ustalenie zasad, technik, narzędzi i procedur, które pomagają naukowcom prowadzić badania w sposób skuteczny, rzetelny i wiarygodny. Metodologia badań naukowych pomaga określić, jakie kroki i etapy powinny być podejmowane w procesie badawczym, aby uzyskać wiarygodne wyniki. Oto kilka głównych kwestii, którymi zajmuje się metodologia badań naukowych:

  1. Określanie celów badania: Metodologia pomaga badaczom sformułować jasne problemy badawcze i hipotezy badawcze, które chcą rozwiązać.

  2. Wybór metod badawczych: Metodologia badań naukowych pomaga wybrać odpowiednie metody badawcze, techniki pomiarowe i narzędzia do zbierania danych, które najlepiej odpowiadają na postawione pytania badawcze.

  3. Planowanie badania: Pomaga w określeniu koncepcji badawczej, projektu badawczego oraz harmonogramu prac badawczych.

  4. Zbieranie i analizowanie danych: Metodologia dostarcza wskazówek dotyczących zbierania danych oraz analizy wyników. To obejmuje wybór odpowiednich technik statystycznych i narzędzi do przetwarzania danych.

  5. Etyka badawcza: Metodologia badań naukowych uwzględnia także kwestie związane z etyką badań, takie jak ochrona praw uczestników badań, rzetelność i uczciwość w prowadzeniu badań.

  6. Interpretacja wyników: Pomaga badaczom w interpretacji uzyskanych wyników oraz wyciąganiu racjonalnych wniosków na podstawie zebranych danych.

  7. Raportowanie i publikacja: Metodologia badań naukowych obejmuje także zasady tworzenia raportów badawczych i publikacji naukowych, które pozwalają na przekazywanie wyników innym naukowcom i społeczeństwu.

  8. Reprodukowalność i wiarygodność: Metodologia badań naukowych promuje praktyki, które umożliwiają innym naukowcom powtórzenie badań i zweryfikowanie ich wyników, co jest istotne dla rozwoju nauki.

Metodologia badań naukowych jest ważnym obszarem w nauce, ponieważ pomaga utrzymać wysoki standard i jakość badań oraz przyczynia się do postępu w rozumieniu świata. Jest stosowana w różnych dziedzinach nauki, takich jak nauki społeczne, nauki przyrodnicze, medycyna, psychologia, ekonomia i wiele innych.

Jakie szkolenia oferujemy?

Oferujemy kilka typów szkoleń które odzwierciedlają nasze osobliwe doświadczenie naukowe. Z pozoru mogą to być ze sobą zupełnie niepowiązane obszary, natomiast jest pomiędzy nimi więcej relacji niż się może wydawać.

Klasyczne badania eksperymentalne 🎻

O tym jak wywoływać przyczyny i mierzyć ich skutki opowiadamy na 8 lub 16 godzinnym szkoleniu, które jest zszyte pod osoby które chciałby zrobić poprawny eksperyment. Różnica w czasie trwania wynika z tego, że dłuższe szkolenie objęte jest analizą przykładowych danych w konkretnych problemach naukowych. Staramy się aby uczestnicy zrozumieli naturę maniupulacji eksperymentalnej, zmiennych zakłócających, siły efektu manipulacji eksperymentalnej oraz kanonu “jednej różnicy”. Szkolenie pozostawia uczestników z poczuciem umiejętności oceny, projektowania i analizy takich badań.

Projektowanie meta-analiz (w tym wielopoziomowych) 🏁

Ze względu kilka sukcesów związanych z publikacją meta-analiz, a także niedawną publikacją wielopoziomowej analizy, oferujemy szkolenie z wykonywania meta-analiz. Szczegółowo omawiamy standardy raportowania meta-analiz PRISMA, metody ekstrakcji sił efektów, a także obliczeń statystycznych związanych z meta-analizą. Dotyczy to takich tematów jak: meta regresja, analiza moderatorów, interakcja w regresji, ocena wariancji błędu, a także wariancji efektów wewnątrz i pomiędzy badaniami.

Analiza przyczynowości w badaniach w powtarzanym pomiarem ➡️

Bardzo ciekawym podejściem do analizy przyczynowości są badania o charakterze powtarzanego pomiaru. Dzięki analizie komponentów autoregresyjnych (np. agresja dzieci \(t_1\) → agresja dzieci \(t_2\)) i relacji cross-laggowych (np. agresja rodziców \(t_1\) → agresja dzieci \(t_2\) vs gresja dzieci \(t_1\) → agresja rodziców \(t_2\) ) możemy obserwować okoliczności w których przyczyna z przeszłości działa na skutek w przyszłości. Badania tego typu pozwalają również na rasowe analizy mechanizmów mediacyjnych. Aczkolwiek, jest szereg uwarunkowań metodologicznych które trzeba spełnić (lub dążyć do ich spełnienia), by takie badanie się nie rozjechało ⛕ Bardzo ciekawym wariantem analizy tego typu układów jest wielopoziomowy charakter danych, który również możemy omówić w trakcie szkolenia.

Pomiar i jego własności statystyczne (trafność wewnętrzna i różnicowa) 🍂 ≠ 🍃

Ze względu na ogrome problemy naszych klientów w kontekście psychometrii i właściwości statystycznych pomiarów które wykonują stwierdziliśmy, że dostarczymy łopatoligiczne wytłumaczenie problematyki trafniości wewnętrznej (wyjaśnionej wariancji pomiarów przez konstrukt) i różnicowej (odmienności informacyjnej pomiarów). Często się zdarza, że ogarnięci statystycznie recenzenci cofają/odrzucają artykuł ze względu na brak informacji o pełnych właściwościach pomiarowych testowanych zmiennych.

Bezradni klienci kierują zapytania do nas w sprawie weryfikacji tych własności i okazuje się, że narzędzia i metody jakie wykorzystali są słabe 🤒 lub niedopracowane należycie. Próby poskładania tego w rozsądną całość powodują często zmianę jakościową testowanych modeli statystycznych, co staje się głównym powodem odrzucenia artykułu, a co za tym idzie? Strata czasu, pieniędzy i nerwów.

Nasze szkolenie wyjaśnia kwestie niezbędne do tego by tworzyć dobre pomiary ilościowe, a także oceniać je w publikacjach innych badaczy. Sądzimy, że nawet osoby z długim stażem wykonywania badań ilościowych skorzystają z naszego doświadczenia i udoskonalą swoje podejście do planowania i realizacji swoich nowych badań. Natomiast osoby zielone w temacie, na pewno docenią słodki smak tej wiedzy.

Zachęcamy do składania zapytań.