ഗവേഷണ നൈതികതയിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ

ഗവേഷണ എത്തിക്സിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ

പങ്കാളികളുടെ സമ്മതം, ഡാറ്റ രഹസ്യാത്മകത, ഗവേഷക സമഗ്രത എന്നിവയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിലാണ് ഗവേഷണ നൈതികത പലപ്പോഴും ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, ഗവേഷണ ഫലങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരവും ന്യായവും നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു മേഖല സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാണ്. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ കേവലം "സംഖ്യകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള" ഒരു ഉപകരണമല്ല, മറിച്ച് ഗവേഷകരെ ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരാൻ സഹായിക്കുന്ന ശാസ്ത്രീയ യുക്തിയുടെ അടിത്തറയാണ്. സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ദുരുപയോഗം ചെയ്യപ്പെടുമ്പോൾ - അജ്ഞതയിലൂടെയോ മനഃപൂർവ്വമോ ആകട്ടെ - സാങ്കേതിക പിശകുകൾക്കപ്പുറം ധാർമ്മിക ലംഘനങ്ങൾ, വായനക്കാരെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നവർ, നയരൂപീകരണക്കാർ, പൊതുജനങ്ങൾ എന്നിവരെ പോലും സ്വാധീനിക്കുന്നു.

എന്തുകൊണ്ടാണ് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ധാർമ്മികതയുമായി നേരിട്ട് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നത്?

അടിസ്ഥാനപരമായി, ഗവേഷണം സാധുവായ അറിവ് ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. ഈ സാധുത ഡാറ്റ എങ്ങനെ ശേഖരിക്കുന്നു, വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളിലും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒരു പങ്കു വഹിക്കുന്നു. അനുചിതമായ സാമ്പിൾ ഡിസൈൻ, പിഴവുള്ള വിശകലനം അല്ലെങ്കിൽ കൃത്രിമ റിപ്പോർട്ടിംഗ് എന്നിവ പിഴവുള്ള ഗവേഷണ നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഒരു ധാർമ്മിക പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഈ പിശകുകൾ അപകടകരമാണ്, കാരണം അവ മോശം തീരുമാനങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം: ഉദാഹരണത്തിന്, ഫലപ്രദമല്ലാത്ത മെഡിക്കൽ തെറാപ്പികളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, അനുചിതമായ പൊതുനയങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ പക്ഷപാതപരമായ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം മൂലമുള്ള സാമൂഹിക കളങ്കം.

സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ധാർമ്മികതയും നീതിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, മതിയായ വിശകലനം കൂടാതെ ചില ഗ്രൂപ്പുകൾ "കൂടുതൽ അപകടസാധ്യതയുള്ളവരാണ്" അല്ലെങ്കിൽ "കുറഞ്ഞ നേട്ടമുള്ളവരാണ്" എന്ന് ഒരു പഠനം നിഗമനം ചെയ്യുമ്പോൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വിവേചനത്തെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു ഉപകരണമായി മാറും. അതിനാൽ, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഒരു നിഷ്പക്ഷ പ്രക്രിയയല്ലെന്ന് ഗവേഷകർ മനസ്സിലാക്കണം; അതിന് രീതിശാസ്ത്രപരമായ സത്യസന്ധതയും വ്യാഖ്യാനപരമായ ശ്രദ്ധയും ആവശ്യമാണ്.

ആസൂത്രണ ഘട്ടത്തിലെ ധാർമ്മികത: ഗവേഷണ രൂപകൽപ്പനയും സാമ്പിൾ വലുപ്പവും

ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് മുമ്പുതന്നെ പലപ്പോഴും ധാർമ്മിക പ്രതിസന്ധികൾ ഉണ്ടാകാറുണ്ട്. ഒരു ഉദാഹരണം സാമ്പിൾ വലുപ്പം നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ്. വളരെ ചെറുതായ ഒരു സാമ്പിൾ ഒരു പഠനത്തിന് ഒരു യഥാർത്ഥ പ്രഭാവം കണ്ടെത്താനുള്ള ശേഷിയില്ലാതെയാകാൻ ഇടയാക്കും. തൽഫലമായി, ഒരു ഫലമുണ്ടെങ്കിൽ ഒരു ഫലവുമില്ലെന്ന് ഗവേഷകർ നിഗമനം ചെയ്തേക്കാം - ഇത് ശാസ്ത്രീയ വികസനത്തിനും പ്രായോഗിക തീരുമാനങ്ങൾക്കും ഹാനികരമാകും. നേരെമറിച്ച്, വളരെ വലുതായ ഒരു സാമ്പിൾ ധാർമ്മികമായി പ്രശ്‌നകരമാകാം, പ്രത്യേകിച്ച് പങ്കെടുക്കുന്നവർക്ക് അപകടസാധ്യതകൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ഗവേഷണങ്ങളിൽ, കാരണം അത് കൂടുതൽ ആളുകളെ അനാവശ്യമായ അപകടസാധ്യതകൾക്ക് വിധേയമാക്കുന്നു.

കാര്യക്ഷമവും ധാർമ്മികവുമായ ഗവേഷണം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് പവർ വിശകലനം, സാമ്പിൾ വലുപ്പ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ തുടങ്ങിയ ഉപകരണങ്ങൾ നൽകുന്നു. അടിസ്ഥാനപരമായി, ഗവേഷകർ വിഭവങ്ങൾ പാഴാക്കാതെയും പങ്കെടുക്കുന്നവരെ അനുപാതമില്ലാത്ത അപകടസാധ്യതയിലേക്ക് നയിക്കാതെയും ഗവേഷണ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ "പര്യാപ്തമായ" പഠനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യണം.

ഡാറ്റ ശേഖരണ ഘട്ടത്തിലെ ധാർമ്മികത: പക്ഷപാതവും അളവെടുപ്പ് ഗുണനിലവാരവും

മോശം ഡാറ്റ ശേഖരണം "ശബ്ദമുയർത്തുന്ന" ഡാറ്റയിലേക്ക് നയിക്കുക മാത്രമല്ല, അനീതിയും സത്യസന്ധതയില്ലായ്മയും പ്രതിഫലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗവേഷകർ അവരുടെ സിദ്ധാന്തത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന അല്ലെങ്കിൽ എളുപ്പത്തിൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന പങ്കാളികളെ മാത്രം റിക്രൂട്ട് ചെയ്യുകയും, തുടർന്ന് അവർ വിശാലമായ ജനസംഖ്യയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതുപോലെ ഫലങ്ങൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ സെലക്ഷൻ ബയസ് സംഭവിക്കുന്നു. ഫലങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് പ്രാതിനിധ്യം, ക്രമരഹിതമാക്കൽ, സാമ്പിൾ രീതികൾ എന്നിവയുടെ ആശയങ്ങൾ പഠിപ്പിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, അളക്കൽ ഉപകരണത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരവും നിർണായകമാണ്. അസാധുവായതോ വിശ്വസനീയമല്ലാത്തതോ ആയ ഒരു ചോദ്യാവലി ഉപയോഗിക്കുകയും അതേ സമയം ഉറച്ച നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുകയും ചെയ്യുന്നത് ധാർമ്മികമായി പ്രശ്‌നകരമാണ്. ഉപകരണത്തിന്റെ സാധുതയും വിശ്വാസ്യതയും പരിശോധിക്കാൻ ഗവേഷകർ ബാധ്യസ്ഥരാണ്, അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞത് അതിന്റെ പരിമിതികളെക്കുറിച്ച് സുതാര്യത പുലർത്തണം. ആന്തരിക സ്ഥിരത, അളവെടുപ്പ് പിശക്, ഡാറ്റ വ്യതിയാനം എന്നിവ പരിശോധിക്കാൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സഹായിക്കുന്നു, ഇത് വായനക്കാർക്ക് നൽകിയിരിക്കുന്ന തെളിവുകളുടെ ശക്തി മനസ്സിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

വിശകലന ഘട്ടത്തിലെ ധാർമ്മികത: പി-ഹാക്കിംഗ്, ഹാർക്കിംഗ്, ചെറി-പിക്കിംഗ്

ദ്രുതഗതിയിലുള്ള പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളുടെയും "പ്രധാനപ്പെട്ട" കണ്ടെത്തലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള സമ്മർദ്ദത്തിന്റെയും ഒരു കാലഘട്ടത്തിൽ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ നൈതികതയുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ ലംഘനം പി-ഹാക്കിംഗ് ആണ്. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ "പ്രധാനപ്പെട്ട" പി-മൂല്യം കണ്ടെത്തുന്നതുവരെ ഒന്നിലധികം വിശകലനങ്ങൾ, ഒന്നിലധികം വേരിയബിളുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒന്നിലധികം വഴികൾ പരീക്ഷിക്കുന്ന രീതിയെയാണ് പി-ഹാക്കിംഗ് എന്ന് പറയുന്നത്. ഈ രീതി മനഃപൂർവ്വമോ അബോധപൂർവ്വമോ ചെയ്യാം, പക്ഷേ ഫലം ഒന്നുതന്നെയാണ്: യഥാർത്ഥത്തിൽ യാദൃശ്ചികമായി മാത്രം സംഭവിക്കുന്ന ഒരു "കണ്ടെത്തൽ" കണ്ടെത്താനുള്ള സാധ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

പി-ഹാക്കിംഗിനു പുറമേ, ഹാർക്കിംഗ് (ഫലങ്ങൾ അറിയപ്പെട്ടതിനുശേഷം സിദ്ധാന്തം രൂപപ്പെടുത്തൽ) ഉണ്ട്, അതിൽ ഫലങ്ങൾ കണ്ടതിനുശേഷം ഒരു സിദ്ധാന്തം രൂപപ്പെടുത്തുകയും അത് തുടക്കം മുതൽ ആസൂത്രണം ചെയ്തതുപോലെ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. കണ്ടെത്തലുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ പര്യവേക്ഷണാത്മകമാകുമ്പോൾ അവ കർശനമായി പരീക്ഷിച്ചുവെന്ന് വായനക്കാരെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു.

ചെറി തിരഞ്ഞെടുക്കലും പ്രശ്‌നകരമാണ്: ഗവേഷകർ പരസ്പരവിരുദ്ധമായ ഡാറ്റ മറച്ചുവെച്ചുകൊണ്ട്, ഒരു പ്രത്യേക വിവരണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന വേരിയബിളുകൾ, ഉപഗ്രൂപ്പുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സമയ കാലയളവുകൾ മാത്രമേ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നുള്ളൂ. ധാർമ്മികമായി, സുതാര്യത പ്രധാനമാണ്. പര്യവേക്ഷണ വിശകലനങ്ങൾ നല്ലതാണ്, പക്ഷേ അവ പര്യവേക്ഷണാത്മകമായി അംഗീകരിക്കപ്പെടണം, സ്ഥിരീകരണമായി വിൽക്കരുത്.

വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ നൈതികത: പ്രാധാന്യം കേവല സത്യമല്ല.

ഒരു "പ്രധാന" ഫലത്തെ ഒരു കാരണ-ഫല ബന്ധം സ്ഥാപിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെന്നതിന്റെ ശക്തമായ തെളിവായി കണക്കാക്കുന്നത് ഒരു പൊതു തെറ്റാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ചില അനുമാനങ്ങൾക്ക് കീഴിൽ, ശൂന്യ സിദ്ധാന്തം ശരിയാണെങ്കിൽ ലഭിച്ച ഡാറ്റ താരതമ്യേന അപൂർവമാണെന്ന് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രാധാന്യം സൂചിപ്പിക്കുന്നു. പ്രഭാവം വലുതാണെന്നോ പ്രധാനപ്പെട്ടതാണെന്നോ പ്രായോഗികമായി പ്രസക്തമാണെന്നോ ഇത് യാന്ത്രികമായി അർത്ഥമാക്കുന്നില്ല.

അതുകൊണ്ടാണ് ഇഫക്റ്റ് വലുപ്പങ്ങളും കോൺഫിഡൻസ് ഇടവേളകളും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നത് ഒരു ധാർമ്മിക പ്രശ്നമാകുന്നത്. ഇഫക്റ്റ് വലുപ്പങ്ങൾ ആഘാതത്തിന്റെ വ്യാപ്തിയുടെ സൂചന നൽകുന്നു, അതേസമയം കോൺഫിഡൻസ് ഇടവേളകൾ എസ്റ്റിമേറ്റിന്റെ അനിശ്ചിതത്വത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ വിവരങ്ങളില്ലാതെ, വായനക്കാരെ p-നമ്പർ മാത്രം കൊണ്ട് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, മെഡിക്കൽ ഗവേഷണത്തിൽ, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ പ്രാധാന്യമുള്ള ഒരു പ്രഭാവം വളരെ ചെറുതായിരിക്കാം, അതിനാൽ ക്ലിനിക്കലിയിൽ അത് നിസ്സാരമായിരിക്കും. "ഒരു ഫലമുണ്ട്" അല്ലെങ്കിൽ "ഇല്ല" എന്ന് ലളിതമായി ഫലങ്ങൾ ലളിതമാക്കുന്നത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ഒരു തരം കുറയ്ക്കലാണ്.

റിപ്പോർട്ടിംഗ് നൈതികത: സുതാര്യത, പകർപ്പെടുക്കൽ, ഡാറ്റ ആക്‌സസ്

റിപ്പോർട്ടിംഗ് രീതികളിൽ സുതാര്യതയും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ധാർമ്മികത ആവശ്യപ്പെടുന്നു. ഡാറ്റ എങ്ങനെ വൃത്തിയാക്കി, ഔട്ട്‌ലയറുകൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്തു, ഏതൊക്കെ അനുമാനങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ചു, ഏതൊക്കെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ മോഡലുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്തു, അവയുടെ യുക്തി എന്നിവ ഗവേഷകർ വിശദീകരിക്കണം. ഈ രീതികൾ വായനക്കാരെ ഗവേഷണത്തിന്റെ ഗുണനിലവാരം വിലയിരുത്താനും പകർപ്പെടുക്കൽ പ്രാപ്തമാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

പല മേഖലകളിലും, തുറന്ന ശാസ്ത്ര പ്രസ്ഥാനം ഒരു ധാർമ്മിക മാനദണ്ഡമായി കൂടുതലായി അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റ പങ്കിടൽ (സ്വകാര്യത നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട്), വിശകലന കോഡ് പങ്കിടൽ, പ്രീ-രജിസ്ട്രേഷൻ എന്നിവ കൃത്രിമത്വത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സംശയം കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, തുറന്നതിനൊപ്പം പങ്കാളി ഐഡന്റിറ്റികളുടെ സംരക്ഷണവും ഉണ്ടായിരിക്കണം, പ്രത്യേകിച്ച് ആരോഗ്യം, രാഷ്ട്രീയ മുൻഗണനകൾ അല്ലെങ്കിൽ സാമ്പത്തിക സാഹചര്യങ്ങൾ പോലുള്ള സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുമ്പോൾ.

ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരണത്തിലെ ധാർമ്മികത: സംഖ്യകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിൽ സത്യസന്ധത പുലർത്തുക.

ഗ്രാഫുകൾക്കും പട്ടികകൾക്കും ബോധ്യപ്പെടുത്തൽ ശക്തിയുണ്ട്. അതിനാൽ, തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ ധാർമ്മിക ലംഘനങ്ങളാണ്. വ്യത്യാസങ്ങൾ കൂടുതൽ നാടകീയമായി ദൃശ്യമാക്കുന്നതിന് ഒരു ബാർ ചാർട്ടിലെ അച്ചുതണ്ടുകൾ മുറിക്കുക, അനുപാതമില്ലാത്ത സ്കെയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ വിശദീകരണമില്ലാതെ ഒരു ഗ്രാഫിൽ നിന്ന് ചില ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക എന്നിവ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ വായനക്കാർക്ക് ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കണം, കൃത്രിമ മാർഗങ്ങളിലൂടെ അവരുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തരുത്. ഇവിടെ ധാർമ്മിക തത്വം ലളിതമാണ്: ആനുപാതികവും വ്യക്തവും പരിശോധിക്കാവുന്നതുമായ രീതിയിൽ ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുക.

താൽപ്പര്യ വൈരുദ്ധ്യങ്ങളും പ്രസിദ്ധീകരണ സമ്മർദ്ദവും

ഗവേഷണത്തിന്റെ സാമൂഹിക പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നിലനിൽക്കുന്നില്ല. സ്പോൺസർമാരിൽ നിന്നോ സ്ഥാപനങ്ങളിൽ നിന്നോ പ്രസിദ്ധീകരണ ലക്ഷ്യങ്ങളിൽ നിന്നോ ഗവേഷകർക്ക് സമ്മർദ്ദം നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കാം. താൽപ്പര്യ വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ വിശകലന തിരഞ്ഞെടുപ്പുകളെയും വ്യാഖ്യാനങ്ങളെയും സ്വാധീനിച്ചേക്കാം. അതിനാൽ, താൽപ്പര്യ വൈരുദ്ധ്യ പ്രഖ്യാപനങ്ങളും വിശകലന സ്വാതന്ത്ര്യവും ഗവേഷണ നൈതികതയുടെ അവശ്യ ഘടകങ്ങളാണ്. അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ, പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി ഫലങ്ങൾ "വസ്ത്രധാരണം" ചെയ്യാൻ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാം. അതിനാൽ, ഗവേഷണ സമിതികളിൽ നിന്നുള്ള ധാർമ്മിക മേൽനോട്ടം, പിയർ അവലോകനം, ആരോഗ്യകരമായ ഒരു ശാസ്ത്ര സംസ്കാരം എന്നിവ ദുരുപയോഗത്തിനെതിരെയുള്ള സംരക്ഷണമായി വർത്തിക്കുന്നു.

സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് കഴിവും ശാസ്ത്രീയ സമഗ്രതയും ഏകീകരിക്കൽ

ആത്യന്തികമായി, ഗവേഷണ നൈതികതയിലെ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വഞ്ചന ഒഴിവാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല, മറിച്ച് കഴിവിനെക്കുറിച്ചും കൂടിയാണ്. രീതികൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നത് തെറ്റായ നിഗമനങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, അതിന്റെ അനന്തരഫലങ്ങൾ കൃത്രിമത്വം പോലെ തന്നെ ഭയാനകമാണ്. അതിനാൽ, മതിയായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് പരിശീലനം, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വിദഗ്ധരുമായുള്ള കൂടിയാലോചന, മാതൃകാ അനുമാനങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്ന ശീലം എന്നിവ ഒരു ഗവേഷകന്റെ ധാർമ്മിക ഉത്തരവാദിത്തത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്.

ധാർമ്മിക ഗവേഷണം ഡാറ്റയോട് സത്യസന്ധത പുലർത്തുകയും, അനിശ്ചിതത്വത്തിന് വിധേയമാവുകയും, നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുന്നതിൽ ജാഗ്രത പുലർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ അനിശ്ചിതത്വം അളക്കാവുന്ന രീതിയിൽ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നതിന് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒരു ഭാഷ നൽകുന്നു. ശരിയായി ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ശാസ്ത്രത്തിന്റെ സമഗ്രതയെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു. ദുരുപയോഗം ചെയ്യുമ്പോൾ, അത് ഒരു വഞ്ചനാപരമായ ഉപകരണമായി മാറിയേക്കാം. അതിനാൽ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് കേവലം ഒരു സാങ്കേതിക ആവശ്യകതയല്ല, മറിച്ച് പൊതുജന വിശ്വാസം നിലനിർത്തുന്നതിനും ഉൽ‌പാദിപ്പിക്കുന്ന അറിവ് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു ധാർമ്മിക പ്രതിബദ്ധതയാണ്.