Зерттеу этикасындағы статистика
Зерттеу этикасы көбінесе қатысушылардың келісімі, деректердің құпиялылығы және зерттеушінің адалдығы тұрғысынан талқыланады. Дегенмен, зерттеу нәтижелерінің сапасы мен әділдігін анықтаудағы маңызды рөліне қарамастан, көбінесе назардан тыс қалатын бір сала - статистика. Статистика жай ғана «сандарды қысқартудың» құралы емес, керісінше, зерттеушілерге жауапты қорытынды жасауға көмектесетін ғылыми логиканың негізі болып табылады. Статистика дұрыс пайдаланылмаған кезде - білместіктен немесе қасақана - оның әсері техникалық қателіктерден тыс этикалық бұзушылықтарға, оқырмандарды, саясаткерлерді және тіпті кеңірек қоғамды адастыруға дейін жетеді.
Неліктен статистика этикамен тікелей байланысты?
Негізінен, зерттеу жарамды білім алуға бағытталған. Бұл жарамдылық деректердің қалай жиналатынына, талданатынына және есеп берілетініне байланысты. Статистика үш кезеңнің барлығында да рөл атқарады. Дұрыс емес үлгі дизайны, ақаулы талдау немесе манипуляциялық есеп беру қате зерттеу қорытындыларына әкелуі мүмкін. Этикалық тұрғыдан алғанда, бұл қателіктер қауіпті, себебі олар дұрыс емес шешімдерге әкелуі мүмкін: мысалы, тиімсіз медициналық терапияны таңдау, сәйкес келмейтін мемлекеттік саясат немесе деректерді біржақты түсіндіруге байланысты әлеуметтік стигма.
Статистикалық этика әділдікке де қатысты. Мысалы, зерттеу белгілі бір топтардың тиісті талдаусыз «қауіптілігі жоғары» немесе «артықшылығы аз» деген қорытындыға келгенде, статистика кемсітушілікті күшейтетін құралға айналуы мүмкін. Сондықтан зерттеушілер деректерді өңдеу бейтарап процесс емес екенін; ол әдіснамалық адалдық пен түсіндірмелі күтімді қажет ететінін түсінуі керек.
Жоспарлау кезеңіндегі этика: зерттеу дизайны және үлгі көлемі
Этикалық дилеммалар көбінесе деректер жиналғанға дейін де туындайды. Мысал ретінде үлгі мөлшерін анықтауды айтуға болады. Тым аз үлгі зерттеудің шынайы әсерді анықтауға жеткілікті күші болмауына әкелуі мүмкін. Нәтижесінде, зерттеушілер әсер болған кезде ешқандай әсер жоқ деген қорытындыға келуі мүмкін - бұл ғылыми даму мен практикалық шешімдерге зиян келтіруі мүмкін. Керісінше, тым үлкен үлгі, әсіресе қатысушылар үшін қауіп төндіретін зерттеулерде, этикалық тұрғыдан да проблемалы болуы мүмкін, себебі ол көбірек адамдарды қажетсіз тәуекелдерге ұшыратады.
Статистика тиімді және этикалық зерттеулерді қамтамасыз ету үшін қуатты талдау және үлгі мөлшерін есептеу сияқты құралдарды ұсынады. Негізінде, зерттеушілер ресурстарды ысырап етпей және қатысушыларды шамадан тыс тәуекелге ұшыратпай, зерттеу сұрағына жауап беру үшін «жеткілікті» зерттеулерді әзірлеуі керек.
Деректерді жинау кезеңіндегі этика: бейімділік және өлшеу сапасы
Деректерді нашар жинау тек «шулы» деректерге ғана емес, сонымен қатар әділетсіздік пен адалдықты да көрсетуі мүмкін. Мысалы, іріктеу кезіндегі бейімділік зерттеушілер тек өз гипотезаларын қолдайтын немесе оңай қолжетімді қатысушыларды ғана жинап, содан кейін нәтижелерді олар кеңірек халықты білдіретіндей етіп жалпылаған кезде пайда болады. Статистика нәтижелердің сенімділігін арттыру үшін репрезентативтік, кездейсоқтық және іріктеу әдістері ұғымдарын үйретеді.
Сонымен қатар, өлшеу құралының сапасы да өте маңызды. Жарамсыз немесе сенімсіз сауалнаманы пайдаланып, сонда да нақты қорытындылар жасау этикалық тұрғыдан мәселелі. Зерттеушілер құралдың жарамдылығы мен сенімділігін тексеруге немесе кем дегенде оның шектеулері туралы ашық болуға міндетті. Статистика ішкі сәйкестікті, өлшеу қателігін және деректердің өзгеруін тексеруге көмектеседі, бұл оқырмандарға берілген дәлелдемелердің беріктігін түсінуге мүмкіндік береді.
Талдау кезеңіндегі этика: p-хакерлік, HARKING және шие жинау
Жылдам жарияланымдар мен «маңызды» тұжырымдар жасауға қысым жасау дәуірінде статистикалық этиканың ең көп таралған бұзылуы - p-хакерлік. P-хакерлік статистикалық тұрғыдан «маңызды» p-мәні табылғанша бірнеше талдауларды, бірнеше айнымалыларды немесе деректерді өңдеудің бірнеше әдістерін қолданып көру тәжірибесін білдіреді. Бұл тәжірибе әдейі немесе бейсаналық түрде жасалуы мүмкін, бірақ нәтижесі бірдей: іс жүзінде кездейсоқтық болып табылатын «жаңалық» табу мүмкіндігін арттырады.
p-хакерліктен басқа, HARKING (нәтижелер белгілі болғаннан кейін гипотеза жасау) бар, ол нәтижелерді көргеннен кейін гипотеза қалыптастыруды және оны басынан бастап жоспарланғандай етіп хабарлауды қамтиды. Бұл оқырмандарды зерттеу нәтижелері шын мәнінде зерттеушілік болған кезде мұқият тексерілген деп ойлауға адастырады.
Шие жинау да проблемалы: зерттеушілер тек белгілі бір әңгімені қолдайтын айнымалыларды, кіші топтар мен уақыт кезеңдерін хабарлайды, ал қарама-қайшы деректерді жасырады. Этикалық тұрғыдан алғанда, ашықтық маңызды. Зерттеушілік талдаулар жақсы, бірақ оларды растаушы ретінде емес, зерттеушілік ретінде тану керек.
Түсіндіру этикасы: маңыздылық абсолютті шындық емес
Жалпы қателік - «маңызды» нәтижені себеп-салдарлық байланыстың орнатылғанының күшті дәлелі ретінде қарастыру. Дегенмен, статистикалық маңыздылық белгілі бір болжамдар бойынша нөлдік гипотеза дұрыс болса, алынған деректердің салыстырмалы түрде сирек кездесетінін көрсетеді. Бұл әсердің үлкен, маңызды немесе іс жүзінде маңызды екенін автоматты түрде білдірмейді.
Міне, сондықтан әсер өлшемдері мен сенімділік аралықтарын хабарлау этикалық мәселе болып табылады. Әсер өлшемдері әсердің шамасын көрсетеді, ал сенімділік аралықтары бағалаудың белгісіздігін көрсетеді. Бұл ақпаратсыз оқырмандарды тек p саны ғана адастыруы мүмкін. Мысалы, медициналық зерттеулерде статистикалық тұрғыдан маңызды әсер клиникалық тұрғыдан маңызды емес болып көрінуі мүмкін. Нәтижелерді жай ғана «әсері бар» немесе «жоқ» деп жеңілдету - адастыруы мүмкін азайту түрі.
Есеп беру этикасы: ашықтық, көшірмелеу және деректерге қол жеткізу
Статистикалық этика есеп беру әдістерінде де ашықтықты талап етеді. Зерттеушілер деректердің қалай тазартылғанын, ауытқулардың қалай өңделгенін, қандай болжамдар тексерілгенін және қандай статистикалық модельдер таңдалғанын және олардың негіздемесін түсіндіруі керек. Бұл тәжірибелер оқырмандарға зерттеудің сапасын бағалауға және қайталауға мүмкіндік береді.
Көптеген салаларда ашық ғылым қозғалысы этикалық стандарт ретінде танылуда. Деректерді бөлісу (құпиялылықты сақтай отырып), талдау кодын бөлісу және алдын ала тіркеу манипуляцияға күдік тудыруды азайтуы мүмкін. Дегенмен, ашықтық қатысушылардың жеке басын қорғаумен қатар жүруі керек, әсіресе денсаулық сақтау, саяси қалаулар немесе экономикалық жағдайлар сияқты құпия деректерге қатысты болған кезде.
Деректерді визуализациялаудағы этика: сандарды ұсынуда адал болу
Графиктер мен кестелердің сендіру күші бар. Сондықтан, адастыратын визуализациялар этикалық бұзушылық болып табылады. Мысалдарға айырмашылықтарды айқынырақ көрсету үшін бағаналы диаграммадағы осьтерді кесу, пропорционалды емес масштабты таңдау немесе графиктен белгілі бір деректер нүктелерін түсіндірместен алып тастау жатады. Визуализациялар оқырмандарға деректерді түсінуге көмектесуі керек, олардың пікірлерін манипуляциялық құралдар арқылы қалыптастыруға емес. Мұндағы этикалық қағида қарапайым: деректерді пропорционалды, анық және тексерілетін түрде ұсыну.
Мүдделер қақтығысы және басылымдарға қысым жасау
Статистика зерттеудің әлеуметтік контекстінен тәуелсіз өмір сүрмейді. Зерттеушілер демеушілердің, мекемелердің немесе басылым нысаналарының қысымына тап болуы мүмкін. Мүдделер қақтығысы аналитикалық таңдаулар мен түсіндірулерге әсер етуі мүмкін. Сондықтан, мүдделер қақтығысы туралы мәлімдемелер және аналитикалық тәуелсіздік зерттеу этикасының маңызды құрамдас бөліктері болып табылады. Мұндай жағдайларда статистика нәтижелерді күтілетін нәтижелерге сәйкестендіру үшін пайдаланылуы мүмкін. Сондықтан, зерттеу комитеттерінің этикалық бақылауы, сараптамалық шолу және салауатты ғылыми мәдениет дұрыс емес әрекеттерден қорғану шаралары ретінде қызмет етеді.
Статистикалық құзыреттілік пен ғылыми тұтастықты біріктіру
Түптеп келгенде, зерттеу этикасындағы статистика тек алаяқтықтан аулақ болу ғана емес, сонымен қатар құзыреттілік туралы. Әдістерді түсінбеу дұрыс емес қорытындыларға әкелуі мүмкін, оның салдары манипуляция сияқты ауыр. Сондықтан, тиісті статистикалық дайындық, статистиктермен кеңесу және модельдік болжамдарды тексеру әдеті зерттеушінің моральдық жауапкершілігінің бір бөлігі болып табылады.
Этикалық зерттеу деректерге адал, белгісіздікке ашық және қорытынды жасауда сақтық танытады. Статистика бұл белгісіздікті өлшенетін түрде білдіруге мүмкіндік береді. Дұрыс қолданылған кезде статистика ғылымның тұтастығын нығайтады. Дұрыс пайдаланылмаған кезде ол алдамшы құралға айналуы мүмкін. Сондықтан, статистиканы түсіну тек техникалық қажеттілік емес, сонымен қатар қоғамдық сенімді сақтау және алынған білімнің шынымен пайдалы болуын қамтамасыз етудің этикалық міндеттемесі болып табылады.
