Come evitare Ricercatore Bias Mentre Facendo un documento di ricerca

I ricercatori sia nel regno formativo e professionale vogliono la loro ricerca per essere una riflessione accurata della realtà e produrre risultati significativi . Un fattore che sarà sempre tentare di compromettere l'integrità della ricerca è ricercatore pregiudizi - un errore a causa di procedure improprie o permettendo convinzioni personali influenzano la sperimentazione . E 'quasi impossibile da rimuovere tutti i pregiudizi ricercatore di un documento dal momento che ci sono così tante variabili da considerare e di controllo . Eppure ci sono alcune operazioni da compiere per eliminare il più possibile pregiudizi personali . Istruzioni
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Determinare i tipi di pregiudizi che potrebbero compromettere la vostra ricerca . Anche prendere in considerazione le proprie convinzioni personali . Mentre ci sono vari tipi di pregiudizi che avete bisogno di guardare fuori per capire , qualsiasi influenza la vostra ricerca è suscettibile di aiuta a respingere un caso particolarmente eclatanti di parzialità . Ad esempio , quando si scrive un documento di ricerca che copre la questione molto controversa dell'aborto , essere consapevoli quando le vostre opinioni cominciano a prendere il controllo della ricerca . D'altra parte , un documento di ricerca sulla fisica quantistica è meno suscettibile di emozione. Polarizzazione quantitativa è più probabile colpevole .
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Confermare il bias di progettazione nella vostra ricerca . In primo luogo , cercare di includere il maggior numero di variabili possibili per ridurre gli effetti di distorsione design. In secondo luogo , capire che è quasi impossibile creare il documento di ricerca perfetto , imparziale non importa quanto duramente si tenta . Ridurre gli effetti di distorsione progetto riconoscendo il difetto della sperimentazione nel documento di ricerca . Questo dà ulteriore credibilità alla vostra carta .
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Include un gran numero di campioni per evitare bias di campionamento . Campionamento polarizzazione si verifica quando un ricercatore omette o over - include un tipo di variabile . Questo ondeggia i risultati . Campioni più grandi e più varia ridurre omissioni e over- inclusione pregiudizi .
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Leggi tutte le domande di intervista che avete con una parte indipendente per analizzare pregiudizi intervista . Il linguaggio in grado di guidare le vostre domande risposte in una particolare direzione o di indurre una risposta particolare . E ' difficile per la questione - estensore per vedere questo pregiudizio , quindi un'altra persona - preferibilmente qualcuno , senza una partecipazione nella ricerca - . Può guardare oltre le vostre domande e cercare il fraseggio di parte
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Dare periferico risultati l'attenzione appropriata . Alcune ricerche inevitabilmente produce uno o due risultati che non si adattano con il resto dei dati . Questi sono chiamati valori anomali . Questi valori anomali non devono essere sottovalutata in quanto questo produce quello che viene chiamato un , un tipo comune di falsi positivi di parzialità . I valori anomali devono essere debitamente notato e analizzati , ma mai ritratti come significativo .
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Controlla il modo in cui i dati vengono raccolti al fine di evitare distorsioni di misurazione . Bias di misurazione può compromettere la ricerca scientifica quantitativa attraverso una scala di misurazione povero . Questo , a sua volta , produce misurazioni strumentali pertinenti . Per i documenti di ricerca qualitativa , in considerazione che i soggetti del test hanno anche i loro pregiudizi . È effettivamente possibile proteggere la carta da pregiudizi un test del soggetto se si può prevedere con precisione che cosa parzialità o pregiudizi possono essere .