Les chercheurs tant dans le domaine éducatif et professionnel veulent que leur recherche soit un reflet fidèle de la réalité et produire des résultats significatifs. Un facteur qui sera toujours tenter de compromettre l`intégrité de la recherche est le biais de la recherche - une erreur due à des procédures irrégulières ou croyances personnelles permettant d`influer sur l`expérimentation. Il est presque impossible de supprimer tous les préjugés du chercheur d`un document car il y a tellement de variables à prendre en compte et de contrôle. Pourtant, il y a quelques mesures que vous devriez prendre pour éliminer autant que possible les préjugés personnels.
Déterminer les types de biais qui pourraient compromettre votre recherche. Également prendre en considération vos propres convictions personnelles. Bien qu`il existe différents types de partialité dont vous avez besoin pour regarder dehors pour, la compréhension des influences de votre recherche est susceptible d`aide à repousser un cas particulièrement flagrant de partialité. Par exemple, lors de la rédaction d`un document de recherche portant sur la question très controversée de l`avortement, il faut savoir quand vos propres opinions commencent à prendre le contrôle de la recherche. D`autre part, un document de recherche sur la physique quantique est moins sensible à l`émotion. partialité quantitative est un coupable plus probable.
Reconnaître le biais de la conception dans votre recherche. Tout d`abord, essayez d`inclure autant de variables que possible pour atténuer les effets du biais de la conception. Deuxièmement, comprendre qu`il est presque impossible de créer le document de recherche parfait, impartiale, peu importe combien vous essayez. Diminuez les effets du biais de la conception en reconnaissant la faiblesse de l`expérimentation dans le document de recherche. Cela donne une crédibilité supplémentaire à votre papier.
Inclure un grand nombre d`échantillons pour éviter un biais d`échantillonnage. Échantillonnage polarisation se produit lorsqu`un chercheur omet ou over-comprend un type de variable. Ce déhanche les résultats. des échantillons plus grands et plus variés réduisent les omissions et les plus-inclusion des biais.
Lisez toutes les questions d`entrevue que vous avez avec un tiers indépendant pour analyser le biais d`entrevue. La langue dans vos questions peut orienter les réponses dans une direction particulière ou susciter une réponse particulière. Il est difficile pour la question-drafter pour voir ce biais, donc une autre personne - de préférence quelqu`un sans une participation dans la recherche - peut regarder par-dessus vos questions et chercher le phrasé biaisée.
Donner des résultats aberrants l`attention appropriée. Certaines recherches produit inévitablement un ou deux résultats qui ne correspondent pas avec le reste des données. Ceux-ci sont appelés valeurs aberrantes. Ces valeurs aberrantes ne doit pas être surestimée, car cela produit ce qu`on appelle un, un type commun de faux positifs de partialité. Outliers devraient être dûment notées et analysées, mais jamais dépeints comme significatif.
Contrôle de la manière dont les données sont collectées afin d`éviter les biais de mesure. biais de mesure peut compromettre la recherche scientifique quantitative grâce à une échelle de mesure pauvres. Ceci, à son tour, produit de mauvaises mesures de l`instrument. Pour les papiers de recherche qualitative, considérer que les sujets de test ont également leurs propres préjugés. Vous pouvez protéger efficacement votre papier à partir de la partialité d`un sujet de test si vous pouvez prévoir avec précision ce que les préjugés ou les préjugés peuvent être.
