ສະຖິຕິໃນຈັນຍາບັນການຄົ້ນຄວ້າ

ສະຖິຕິໃນຈັນຍາບັນການຄົ້ນຄວ້າ

ຈັນຍາບັນການຄົ້ນຄວ້າມັກຈະຖືກປຶກສາຫາລືໃນສະພາບການຂອງການຍິນຍອມຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ການຮັກສາຄວາມລັບຂອງຂໍ້ມູນ, ແລະ ຄວາມຊື່ສັດຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໜຶ່ງໃນຂົງເຂດທີ່ມັກຖືກມອງຂ້າມເຖິງວ່າຈະມີບົດບາດສຳຄັນໃນການກຳນົດຄຸນນະພາບ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳຂອງຜົນການຄົ້ນຄວ້າແມ່ນສະຖິຕິ. ສະຖິຕິບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຄື່ອງມືສຳລັບ "ການຄິດໄລ່ຕົວເລກ," ແຕ່ເປັນພື້ນຖານຂອງເຫດຜົນທາງວິທະຍາສາດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສະຫຼຸບໄດ້ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ເມື່ອສະຖິຕິຖືກນຳໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ - ບໍ່ວ່າຈະຜ່ານຄວາມບໍ່ຮູ້ ຫຼື ໂດຍເຈດຕະນາ - ຜົນກະທົບຈະເກີນຄວາມຜິດພາດທາງດ້ານເຕັກນິກໄປສູ່ການລະເມີດດ້ານຈັນຍາບັນ, ຜູ້ອ່ານທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດ, ຜູ້ວາງນະໂຍບາຍ, ແລະ ແມ່ນແຕ່ສາທາລະນະຊົນທີ່ກວ້າງຂວາງ.

ເປັນຫຍັງສະຖິຕິຈຶ່ງກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງກັບຈັນຍາບັນ?

ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ການຄົ້ນຄວ້າມີຈຸດປະສົງເພື່ອສ້າງຄວາມຮູ້ທີ່ຖືກຕ້ອງ. ຄວາມຖືກຕ້ອງນີ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບວິທີການເກັບກຳ, ວິເຄາະ ແລະ ລາຍງານຂໍ້ມູນ. ສະຖິຕິມີບົດບາດໃນທັງສາມຂັ້ນຕອນ. ການອອກແບບຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ເໝາະສົມ, ການວິເຄາະທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ຫຼື ການລາຍງານທີ່ຫຼອກລວງສາມາດນຳໄປສູ່ການສະຫຼຸບການຄົ້ນຄວ້າທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ. ໃນສະພາບການດ້ານຈັນຍາບັນ, ຄວາມຜິດພາດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນອັນຕະລາຍເພາະວ່າມັນສາມາດນຳໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ດີ: ຕົວຢ່າງ, ການເລືອກການປິ່ນປົວທາງການແພດທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ, ນະໂຍບາຍສາທາລະນະທີ່ບໍ່ເໝາະສົມ, ຫຼື ການອັບອາຍທາງສັງຄົມຍ້ອນການຕີຄວາມຂໍ້ມູນທີ່ມີອະຄະຕິ.

ຈັນຍາບັນທາງສະຖິຕິຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຍຸຕິທຳ. ຕົວຢ່າງ, ເມື່ອການສຶກສາສະຫຼຸບວ່າກຸ່ມບາງກຸ່ມ “ມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍກວ່າ” ຫຼື “ໄດ້ປຽບໜ້ອຍກວ່າ” ໂດຍບໍ່ມີການວິເຄາະທີ່ພຽງພໍ, ສະຖິຕິສາມາດກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເສີມສ້າງການຈຳແນກ. ດັ່ງນັ້ນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນບໍ່ແມ່ນຂະບວນການທີ່ເປັນກາງ; ມັນຕ້ອງການຄວາມຊື່ສັດທາງດ້ານວິທີການ ແລະ ການດູແລໃນການຕີຄວາມ.

ຈັນຍາບັນໃນຂັ້ນຕອນການວາງແຜນ: ການອອກແບບການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ຂະໜາດຕົວຢ່າງ

ບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນມັກຈະເກີດຂຶ້ນກ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຈະຖືກເກັບກຳ. ຕົວຢ່າງໜຶ່ງແມ່ນການກຳນົດຂະໜາດຕົວຢ່າງ. ຕົວຢ່າງທີ່ນ້ອຍເກີນໄປສາມາດເຮັດໃຫ້ການສຶກສາບໍ່ມີພະລັງພຽງພໍທີ່ຈະກວດພົບຜົນກະທົບທີ່ແທ້ຈິງ. ດັ່ງນັ້ນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າອາດຈະສະຫຼຸບວ່າບໍ່ມີຜົນກະທົບເມື່ອມີຜົນກະທົບ - ສິ່ງນີ້ສາມາດເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ການພັດທະນາທາງວິທະຍາສາດ ແລະ ການຕັດສິນໃຈໃນທາງປະຕິບັດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຕົວຢ່າງທີ່ໃຫຍ່ເກີນໄປຍັງສາມາດເປັນບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນໄດ້, ໂດຍສະເພາະໃນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ຍ້ອນວ່າມັນເຮັດໃຫ້ຜູ້ຄົນມີຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ຈຳເປັນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ສະຖິຕິສະໜອງເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການວິເຄາະພະລັງງານ ແລະ ການຄິດໄລ່ຂະໜາດຕົວຢ່າງເພື່ອຮັບປະກັນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ມີຈັນຍາບັນ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຕ້ອງອອກແບບການສຶກສາທີ່ "ພຽງພໍ" ເພື່ອຕອບຄຳຖາມການຄົ້ນຄວ້າໂດຍບໍ່ເສຍຊັບພະຍາກອນ ແລະ ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມມີຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ສົມສ່ວນ.

ຈັນຍາບັນໃນຂັ້ນຕອນການເກັບກຳຂໍ້ມູນ: ອະຄະຕິ ແລະ ຄຸນນະພາບການວັດແທກ

ການເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີບໍ່ພຽງແຕ່ສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຂໍ້ມູນທີ່ "ມີສຽງລົບກວນ" ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສາມາດສະທ້ອນເຖິງຄວາມບໍ່ຍຸຕິທຳ ແລະ ຄວາມບໍ່ຊື່ສັດ. ຕົວຢ່າງ, ອະຄະຕິໃນການຄັດເລືອກເກີດຂຶ້ນເມື່ອນັກຄົ້ນຄວ້າຮັບສະໝັກຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທີ່ສະໜັບສະໜູນສົມມຸດຕິຖານຂອງເຂົາເຈົ້າ ຫຼື ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ງ່າຍເທົ່ານັ້ນ, ຈາກນັ້ນຈຶ່ງສະຫຼຸບຜົນໄດ້ຮັບຄືກັບວ່າພວກມັນເປັນຕົວແທນຂອງປະຊາກອນທີ່ກວ້າງຂວາງ. ສະຖິຕິສອນແນວຄວາມຄິດຂອງຄວາມເປັນຕົວແທນ, ການສຸ່ມ, ແລະ ວິທີການເກັບຕົວຢ່າງເພື່ອເພີ່ມຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຜົນໄດ້ຮັບ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄຸນນະພາບຂອງເຄື່ອງມືວັດແທກກໍ່ມີຄວາມສຳຄັນເຊັ່ນກັນ. ການໃຊ້ແບບສອບຖາມທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ຍັງສາມາດສະຫຼຸບໄດ້ຢ່າງໜັກແໜ້ນແມ່ນບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນ. ນັກຄົ້ນຄວ້າມີພັນທະທີ່ຈະທົດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງເຄື່ອງມື, ຫຼືຢ່າງໜ້ອຍກໍ່ຕ້ອງໂປ່ງໃສກ່ຽວກັບຂໍ້ຈຳກັດຂອງມັນ. ສະຖິຕິຊ່ວຍທົດສອບຄວາມສອດຄ່ອງພາຍໃນ, ຄວາມຜິດພາດໃນການວັດແທກ, ແລະ ການປ່ຽນແປງຂໍ້ມູນ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ອ່ານເຂົ້າໃຈຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງຫຼັກຖານທີ່ສະໜອງໃຫ້.

ຈັນຍາບັນໃນຂັ້ນຕອນການວິເຄາະ: ການແຮັກ p, ການຫາເຫດຜົນ, ແລະ ການເລືອກ cherry-picking

ໃນຍຸກສະໄໝທີ່ມີການເຜີຍແຜ່ຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ມີຄວາມກົດດັນໃຫ້ຜະລິດຜົນການຄົ້ນພົບທີ່ “ສຳຄັນ”, ການລະເມີດຈັນຍາບັນທາງສະຖິຕິທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດແມ່ນການແຮັກຂໍ້ມູນແບບ p. ການແຮັກຂໍ້ມູນແບບ P ໝາຍເຖິງການປະຕິບັດການລອງວິເຄາະຫຼາຍຄັ້ງ, ຫຼາຍຕົວແປ, ຫຼື ຫຼາຍວິທີໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈົນກວ່າຈະພົບຄ່າ p ທີ່ “ສຳຄັນ” ທາງສະຖິຕິ. ການປະຕິບັດນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍເຈດຕະນາ ຫຼື ໂດຍບໍ່ຮູ້ຕົວ, ແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຄືກັນ: ເພີ່ມໂອກາດໃນການຊອກຫາ “ຜົນການຄົ້ນພົບ” ທີ່ຕົວຈິງແລ້ວເປັນພຽງເລື່ອງບັງເອີນ.

ນອກຈາກ p-hacking ແລ້ວ, ຍັງມີ HARKing (ການສົມມຸດຕິຖານຫຼັງຈາກຮູ້ຜົນໄດ້ຮັບ), ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງສົມມຸດຕິຖານຫຼັງຈາກເຫັນຜົນໄດ້ຮັບ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນລາຍງານມັນຄືກັບວ່າມັນຖືກວາງແຜນໄວ້ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ອ່ານເຂົ້າໃຈຜິດວ່າການຄົ້ນພົບດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບການທົດສອບຢ່າງເຂັ້ມງວດແລ້ວ ເມື່ອພວກມັນເປັນການຄົ້ນຫາຕົວຈິງ.

ການເລືອກຕົວຢ່າງກໍ່ເປັນບັນຫາເຊັ່ນກັນ: ນັກຄົ້ນຄວ້າລາຍງານພຽງແຕ່ຕົວແປ, ກຸ່ມຍ່ອຍ, ຫຼືໄລຍະເວລາທີ່ສະໜັບສະໜູນເລື່ອງລາວສະເພາະ, ໃນຂະນະທີ່ເຊື່ອງຂໍ້ມູນທີ່ຂັດແຍ້ງກັນ. ທາງດ້ານຈັນຍາບັນ, ຄວາມໂປ່ງໃສແມ່ນກຸນແຈສຳຄັນ. ການວິເຄາະແບບສຳຫຼວດແມ່ນດີ, ແຕ່ພວກມັນຄວນຈະຖືກຮັບຮູ້ວ່າເປັນການສຳຫຼວດ, ບໍ່ແມ່ນຂາຍເປັນການຢືນຢັນ.

ຈັນຍາບັນຂອງການຕີຄວາມໝາຍ: ຄວາມສຳຄັນບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິງຢ່າງແທ້ຈິງ

ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປແມ່ນການພິຈາລະນາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ "ສຳຄັນ" ເປັນຫຼັກຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງວ່າມີຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງສາເຫດ ແລະ ຜົນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມສຳຄັນທາງສະຖິຕິພຽງແຕ່ຊີ້ບອກວ່າຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບແມ່ນຫາຍາກຖ້າສົມມຸດຕິຖານທີ່ເປັນໂມຄະເປັນຄວາມຈິງ, ພາຍໃຕ້ສົມມຸດຕິຖານບາງຢ່າງ. ມັນບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າຜົນກະທົບນັ້ນໃຫຍ່ຫຼວງ, ສຳຄັນ, ຫຼື ກ່ຽວຂ້ອງໃນທາງປະຕິບັດ.

ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ການລາຍງານຂະໜາດຜົນກະທົບ ແລະ ຊ່ວງຄວາມໝັ້ນໃຈເປັນບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນ. ຂະໜາດຜົນກະທົບສະແດງເຖິງຂະໜາດຂອງຜົນກະທົບ, ໃນຂະນະທີ່ຊ່ວງຄວາມໝັ້ນໃຈຊີ້ບອກເຖິງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງການຄາດຄະເນ. ຖ້າບໍ່ມີຂໍ້ມູນນີ້, ຜູ້ອ່ານສາມາດຖືກຫຼອກລວງໄດ້ໂດຍຕົວເລກ p ຢ່າງດຽວ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດ, ຜົນກະທົບທີ່ມີຄວາມໝາຍທາງສະຖິຕິສາມາດມີຂະໜາດນ້ອຍຫຼາຍຈົນບໍ່ມີຄວາມໝາຍທາງດ້ານຄລີນິກ. ການງ່າຍດາຍຜົນໄດ້ຮັບພຽງແຕ່ "ມີຜົນກະທົບ" ຫຼື "ບໍ່ມີຜົນກະທົບ" ແມ່ນຮູບແບບຂອງການຫຼຸດຜ່ອນທີ່ສາມາດເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດໄດ້.

ຈັນຍາບັນການລາຍງານ: ຄວາມໂປ່ງໃສ, ການສຳເນົາຂໍ້ມູນ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ

ຈັນຍາບັນທາງສະຖິຕິຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມໂປ່ງໃສໃນວິທີການລາຍງານ. ນັກຄົ້ນຄວ້າຄວນອະທິບາຍວິທີການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ວິທີການປະຕິບັດກັບຂໍ້ມູນຜິດປົກກະຕິ, ສົມມຸດຕິຖານໃດທີ່ຖືກທົດສອບ, ແລະຮູບແບບສະຖິຕິໃດທີ່ຖືກເລືອກ ແລະ ເຫດຜົນຂອງພວກມັນ. ການປະຕິບັດເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ອ່ານປະເມີນຄຸນນະພາບຂອງການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ເຮັດໃຫ້ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້.

ໃນຫຼາຍໆຂົງເຂດ, ການເຄື່ອນໄຫວວິທະຍາສາດເປີດກຳລັງໄດ້ຮັບການຍອມຮັບວ່າເປັນມາດຕະຖານດ້ານຈັນຍາບັນຫຼາຍຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ (ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ), ການແບ່ງປັນລະຫັດການວິເຄາະ, ແລະການລົງທະບຽນລ່ວງໜ້າສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສົງໄສກ່ຽວກັບການຫຼອກລວງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມເປີດເຜີຍຕ້ອງມີການປົກປ້ອງຕົວຕົນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນເຊັ່ນ: ສຸຂະພາບ, ຄວາມມັກທາງການເມືອງ, ຫຼືສະພາບເສດຖະກິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ຈັນຍາບັນໃນການສະແດງພາບຂໍ້ມູນ: ການມີຄວາມຊື່ສັດໃນການນຳສະເໜີຕົວເລກ

ກຣາຟ ແລະ ຕາຕະລາງມີພະລັງໃນການຊັກຊວນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການເບິ່ງເຫັນພາບທີ່ເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດຈຶ່ງຖືວ່າເປັນການລະເມີດດ້ານຈັນຍາບັນ. ຕົວຢ່າງລວມມີການຕັດແກນໃນຕາຕະລາງແທ່ງເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງປະກົດຂຶ້ນຢ່າງໜ້າຕື່ນເຕັ້ນ, ການເລືອກມາດຕາສ່ວນທີ່ບໍ່ສົມສ່ວນ, ຫຼື ການລຶບຈຸດຂໍ້ມູນບາງຢ່າງອອກຈາກກຣາຟໂດຍບໍ່ມີຄຳອະທິບາຍ. ການເບິ່ງເຫັນພາບຄວນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ອ່ານເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນ, ບໍ່ແມ່ນການສ້າງຄວາມຄິດເຫັນຂອງເຂົາເຈົ້າຜ່ານວິທີການຫຼອກລວງ. ຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນງ່າຍດາຍ: ນຳສະເໜີຂໍ້ມູນໃນລັກສະນະທີ່ເປັນສັດສ່ວນ, ຊັດເຈນ, ແລະ ສາມາດກວດສອບໄດ້.

ຄວາມຂັດແຍ້ງທາງດ້ານຜົນປະໂຫຍດ ແລະ ຄວາມກົດດັນໃນການພິມເຜີຍແຜ່

ສະຖິຕິບໍ່ມີຢູ່ຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະຈາກສະພາບການທາງສັງຄົມຂອງການຄົ້ນຄວ້າ. ນັກຄົ້ນຄວ້າອາດຈະປະເຊີນກັບຄວາມກົດດັນຈາກຜູ້ສະໜັບສະໜູນ, ສະຖາບັນ, ຫຼືເປົ້າໝາຍການພິມເຜີຍແຜ່. ຄວາມຂັດແຍ້ງທາງດ້ານຜົນປະໂຫຍດສາມາດມີອິດທິພົນຕໍ່ການເລືອກ ແລະ ການຕີຄວາມໝາຍໃນການວິເຄາະ. ດັ່ງນັ້ນ, ການປະກາດຄວາມຂັດແຍ້ງທາງດ້ານຜົນປະໂຫຍດ ແລະ ຄວາມເປັນເອກະລາດໃນການວິເຄາະແມ່ນອົງປະກອບທີ່ສຳຄັນຂອງຈັນຍາບັນການຄົ້ນຄວ້າ. ໃນສະຖານະການດັ່ງກ່າວ, ສະຖິຕິສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອ "ແຕ່ງ" ຜົນໄດ້ຮັບໃຫ້ຕອບສະໜອງຄວາມຄາດຫວັງ. ດັ່ງນັ້ນ, ການກວດກາດ້ານຈັນຍາບັນຈາກຄະນະກໍາມະການຄົ້ນຄວ້າ, ການທົບທວນຄືນໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ແລະວັດທະນະທໍາວິທະຍາສາດທີ່ມີສຸຂະພາບດີເປັນມາດຕະການປ້ອງກັນການປະພຶດຜິດ.

ການລວມຄວາມສາມາດດ້ານສະຖິຕິ ແລະ ຄວາມສົມບູນທາງວິທະຍາສາດເຂົ້າກັນ

ໃນທີ່ສຸດ, ສະຖິຕິໃນຈັນຍາບັນການຄົ້ນຄວ້າບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການຫຼີກລ່ຽງການສໍ້ໂກງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດອີກດ້ວຍ. ການບໍ່ເຂົ້າໃຈວິທີການສາມາດນໍາໄປສູ່ການສະຫຼຸບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງຜົນສະທ້ອນຂອງມັນຮ້າຍແຮງຄືກັບການຫຼອກລວງ. ດັ່ງນັ້ນ, ການຝຶກອົບຮົມທາງສະຖິຕິທີ່ພຽງພໍ, ການປຶກສາຫາລືກັບນັກສະຖິຕິ, ແລະນິໄສການກວດສອບສົມມຸດຕິຖານຂອງຮູບແບບແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງດ້ານຈັນຍາບັນຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າ.

ການຄົ້ນຄວ້າດ້ານຈັນຍາບັນແມ່ນຄວາມຊື່ສັດຕໍ່ຂໍ້ມູນ, ເປີດເຜີຍຕໍ່ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະລະມັດລະວັງໃນການສະຫຼຸບ. ສະຖິຕິໃຫ້ພາສາສໍາລັບການສະແດງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນນີ້ໃນທາງທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້. ເມື່ອນໍາໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ສະຖິຕິຈະເສີມສ້າງຄວາມຊື່ສັດຂອງວິທະຍາສາດ. ເມື່ອໃຊ້ຜິດ, ມັນສາມາດກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຫຼອກລວງໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ, ການເຂົ້າໃຈສະຖິຕິບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຄວາມຈໍາເປັນທາງດ້ານເຕັກນິກເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ເປັນຄໍາໝັ້ນສັນຍາດ້ານຈັນຍາບັນໃນການຮັກສາຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງປະຊາຊົນ ແລະຮັບປະກັນວ່າຄວາມຮູ້ທີ່ຜະລິດອອກມານັ້ນມີປະໂຫຍດຢ່າງແທ້ຈິງ.