1 / 48

Struktura, metodika i funkcioniranje znanstvenog rada

“n” . Struktura, metodika i funkcioniranje znanstvenog rada Logičke zakonitosti znastvenog rada i najčešće pogrješke. studeni 2008. Lancet 2007;370:1490. ne valja / valja. 2. Logičko zaključivanje. www.glasbergen.com/. Logika znanstvenoga rada.

krista
Download Presentation

Struktura, metodika i funkcioniranje znanstvenog rada

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. “n” •  Struktura, metodika i funkcioniranje znanstvenog rada Logičke zakonitostiznastvenog rada i najčešće pogrješke studeni 2008.

  2. Lancet 2007;370:1490 ne valja / valja

  3. 2. Logičko zaključivanje www.glasbergen.com/

  4. Logika znanstvenoga rada • uporaba logičkih pravila i logike uopće kao područja izraženih oblika valjane misli još je izrazitija i stroža u znanostima i filozofiji… • budući znanost prepoznajemo po spoznajnoj metodi i predmetu ili objektu istraživanja, nedvojbeno je logičnost nužna pretpostavka svake znanstvene metodologije… Mirko Jakić. Logika. Školska knjiga, Zagreb 2003.

  5. Logika znanstvenoga rada • posebice vidljivo u neprestanoj uporabi logičkih oblika misli kao što su sudovi, zaključci, definicije, razdiobe, dokazi itd. • logika izražava formalne uvjete valjanosti, neprestan je trud znanstvenika usklađivanje te nužne pretpostavke s metodologijskim uputstvima svrha kojih je otkrivanje istinitosti… Mirko Jakić. Logika. Školska knjiga, Zagreb 2003.

  6. Logika “znanstvenoga” rada

  7. Vrste logika www.cartoonstock.com

  8. 3. Neznanstveni postupci • ustrajnost(navika, stav, vjerovanje, inercija) • autoritet • intuicija (očiglednost)

  9. Neznanstveni postupci

  10. 4. Dokaz dokaz – sve prije nego jednostavna radnja

  11. 5. Istraživačka logika • deterministički model sustava • probabilistički model sustava • vjerojatnost događaja P(D) 0  P(D)  1

  12. 6. Vjerojatnost Machiavelli za početnike. Jesenki & Turk, Zagreb

  13. Vjerojatnost, pojam • izračun matematičke vrijednosti ostvarivanja nekog događaja • matematički  teorija vjerojatnosti • statistika • matematika • znanstvena metodologija • logika i filozofija • zaključivanje o ostvarivosti događaja

  14. Vjerojatnost • Girolamo Cardano, 1501.–1571.“poštena igraća kocka” • lat. probabilitas, P

  15. Vjerojatnost, izračun • vjerojatnost događaja, P (probability) • broj povoljnih mogućnostiP = ukupni broj mogućnosti • vrijednost u rasponu 0-1: • 0 – vjerojatnost nemogućegdogađaja • 1 – vjerojatnost sigurnogdogađaja

  16. Vjerojatnost vs. sreća www.cartoonstock.com

  17. Vjerojatnost, izraz • probability • vjerojatnost, mogućnost • possibility • mogućnost, vjerojatnost, izvedivost • likelihood • vjerojatnost, mogućnost • chance • mogućnost, prigoda, slučaj, slučajnost, vjerojatnost, sreća, povoljna prilika • odds • izgled, prednost, vjerojatnost, slučajnost

  18. 7. Statistika • izračun vjerojatnosti – P (probabilistički model sustava) • deskriptivna statistika • prikupljanje, obradba i prikaz podataka • statistička raščlamba • numeričko raščlanjivanje pojava i događaja • tumačenje odnosa • pronalaženje pravilnosti • zaključivanje • statistička teorija

  19. 8. Mjerenje9. Istraživanje SPOZNAJA O POPULACIJI populacija mjereno obilježje     ... pokazatelj = varijabla = (mjerno) obilježje

  20. 10. Pokazatelj • sve pokazatelje istraživanja • što više pokazatelja • pitanje kraja istraživanja • jednostavni  složeni (podatci) • preciznost iskaza vrijednosti • mjerne ljestvice

  21. 11. Mjerne ljestvice NOMINALNA ORDINALNA INTERVALNA OMJERNA

  22. 12. Pogreška mjerenja sustavna slučajna

  23. 13. Populacija SPOZNAJA O POPULACIJI populacija mjereno obilježje uzorak statistička obrada podataka UZORKOVANJE PROCJENA SPOZNAJA O UZORKU

  24. 14. Uzorak • dio populacije • pojmovna odrednica • vremenska odrednica • prostorna • veličina uzorka

  25. Uzorak • reprezentativan • mjerljiv • slučajni (probabilistički) • jednostavni • sustavni • slojevit (stratificirani) • skupovni (klasterirani) • neprobabilistički • prigodni

  26. Zavisni i nezavisni uzorci ZAVISNI NEZAVISNI

  27. 15. Uzorkovanje www.statehousereport.com

  28. Uzorkovanje • uzorkovanje – MedCalc(engl. sampling)

  29. 16. Pristranost (uzorkovanja) pristranost (iskrivljenje, engl. bias)

  30. Pristranost kao sustavna pogrješka uzorkovanja • prevalencijsko (Neymanovo) iskrivljenje • iskrivljenje stope primitka (Berksonova zabluda) • iskrivljenje odgovora • iskrivljenje pripadnosti • iskrivljenje odabira postupaka

  31. 17. Maskiranje • jednostruko • dvostruko • trostruko • četverostruko

  32. Pristranost tijekom maskiranja

  33. 18. Kontrolna skupina • kontrolna ili poredbena skupina • usporedba sa skupinom koja je nadzirana • pokus • Hawthorneov efekt • istraživanja bez kontrolne skupine • jedinka mijenja ponašanje samo stoga što zna da je obuhvaćena istraživanjem • jedinka se osjeća bolje samo stoga što je postala dio istraživanja

  34. 19. Hipoteza • put do dokaza • privremeno tumačenje • znanstvena hipoteza istraživanja • statistička hipoteza http://nhcs.k12.in.us/nhe/sciencefair/

  35. 20. Statistička hipoteza • elementarna tvrdnja • točna (istinita) ili netočna (neistinita) • provjera hipoteze traženje istine Kako je Potjeh tražio istinu Mladost, Zagreb; Albert Kinert, 1967.

  36. Statistička hipoteza • istina  stvarno, objektivno stanjeprobabilistički sustav:istina vjerojatnost • značajno  ono što se ostvaruje na svaki drugi način osim slučajno:iskaz vjerojatnosti razina značajnosti

  37. 21. Nulta hipoteza Nema razlike!

  38. 22. Dokazivanje statističke hipoteze • postavljanje hipoteze • odabir statističkog testa • određivanje razine značajnosti • izračunavanje statistike testa • zaključivanje

  39. 24. Pogrješke testiranja hipoteze PRAVO STANJE ZAKLJUČENO RAZLIKA RAZLIKA POSTOJI (H1) NE POSTOJI (H0) ISPRAVAN a-pogrješka RAZLIKA ZAKLJUČAK (I. vrste) POSTOJI (H0 odbaciti) b-pogrješka ISPRAVAN RAZLIKE (II. vrste) ZAKLJUČAK NEMA (H0 prihvatiti)

  40. 25. Programska potpora

  41. 26. Zaključivanje • mala vrijednost P– mala vjerojatnost neprihvaćanja (odbacivanja) istinitoga • zaključivanje: • P < a • vjerojatnost istinitosti H0 je mala • odbacujemo (ne prihvaćamo) nultu hipotezu • prihvaćamo alternativnu, H1 • potvrdimo je, iskažemo je, uz P=...

  42. koja se hipoteza dokazuje što se računa kako (što je temelj matematičkog izračunavanja) prednosti uvjeti koja su ograničenja 27. Što DA i što NE?

  43. y y y x x x Primjer 1: kada NE računati r

  44. Primjer 2: kada NE računati 2 hrana studenti studenti u kantini iz Zagreba izvan Zagreba dobra 10 31 loša 0 19 ukupno 10 50

  45. Primjer 3: kada NE zaključiti ovako Lupus 2004;14:426

  46. 28. Značajnost vs. 29. preciznost www.mathworks.com

  47. 30. Istina

  48. Prof. dr. Mladen Petrovečki Odjel za imunološke pretrage Klinički zavod za laboratorijsku dijagnostiku Klinička bolnica “Dubrava”, Zagreb www.kbd.hr/lab Katedra za medicinsku informatiku Medicinski fakultet Sveučilišta u Rijeci http://mi.medri.hr mp@kbd.hr

More Related