《實驗》嘅修訂比較
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{{otheruses|other=概率論嘅實驗|實驗 (概率論)}}
[[File:Chemical Experiments 3.jpg|thumb|300px|「條[[試管]]入面啲[[化學成份]]同[[溫度]]([[自變數|IV]])經已[[實驗操作|設好嗮]],我個[[科學理論|理論]]預測會發生嘅嗰場[[化學反應]]係咪真係會發生([[應變數|DV]])呢?」]]
<!--- 實證科學唔會講「證明」。 --->
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{{main|因果關係}}
{{see also|科學|研究|觀察}}
喺現代[[科學]]上,實驗係種用嚟驗證[[假說]]
想像家陣有位[[經濟學]]研究者想研究[[消費者]]嘅[[衝動買嘢]]行為,佢齋靠[[觀察]]做研究,佢觀察咗一大拃消費者之後,發覺一位消費者睇[[廣告]]嘅頻率(<math>X</math>)愈高,就愈容易出現衝動買嘢嘅行為(<math>Y</math>)-用[[統計學]]行話講,佢發現 <math>X</math> 同 <math>Y</math> 之間有正嘅[[統計相關]] <math>\operatorname{corr}(X,Y) > 0</math>,但就算佢搵到噉嘅結果,佢都唔知 <math>X</math> 同 <math>Y</math> 之間邊個係因邊個係果,因為有最少三個可能性可以解釋個結果,而且佢覺得三個可能性都係理論上有可能<ref>Sharma, B. K., Mishra, S., & Arora, L. (2018). Does social medium influence impulse buying of Indian buyers?. ''Journal of Management Research'', 18(1), 27-36.</ref><ref>Chen, J. V., Su, B. C., & Widjaja, A. E. (2016). Facebook C2C social commerce: A study of online impulse buying. ''Decision Support Systems'', 83, 57-69.</ref>:
*睇廣告睇得多會令人成日諗住[[買嘢]],令佢哋多咗衝動買嘢(<math>X</math> 引致 <math>Y</math>);
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位研究者喺場實驗入面操作咗「睇廣告」呢個變數([[自變數|IV]]),如果佢最後發覺 A 組「事後衝動買嘢嘅[[機率]]」([[應變數|DV]])高過 B 組嘅,佢就有理由'''否決'''「睇廣告'''唔'''能夠引起衝動買嘢行為」呢句假說,即係確立咗 <math>X</math> 係可以引致 <math>Y</math> 嘅-支撐到一句講明變數之間嘅因果關係嘅假說<ref group="註">不過呢場實驗並冇否決「<math>Y</math> 可以引致 <math>X</math>」或者「有第三個變數可以同時引致 <math>X</math> 同 <math>Y</math>」呢兩句假說。</ref>。
實驗喺[[自然科學]]同[[社會科學]]上都會用到-「如果我操控咗變數 <math>X</math> 就睇到變數 <math>Y</math> 跟住變,就知 <math>X</math> 可以引致 <math>Y</math>」呢條思路,無論研究對象係普遍嘅[[物質]]([[化學]])、[[生物]]([[生物學]])定係[[人類行為]]([[心理學]])都會成立<ref group="註">喺廿一世紀初,「因果關係嘅[[定義]]係乜」
==實驗設計==
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===多組實驗===
{{main|實驗組同對照組}}
實驗其中一種最簡單嘅做法係將[[樣本]]
*實驗組嘅受試者食隻新藥;
*對照組嘅受試者食隻[[安慰劑]](一隻已知冇效嘅藥),而且隻安慰劑特登整到外形上同隻新藥一樣;
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{{main|T 測試}}
{{see also|變異數分析}}
[[數學]]化啲噉睇,實驗組同對照組個諗頭可以用[[獨立樣本 t 測試]]
*上圖係表示「兩組冇乜太大差異」嘅情況-實驗組出現得最密嗰個值(設做 <math>\mu_1</math>;條線最高嗰點)係就係低過對照組嘅(<math>\mu_2</math>),但 <math>\mu_1 - \mu_2</math> 數值唔係咁大;
*下圖係表示「兩組有比較明顯嘅差異」嘅情況-<math>\mu_1</math> 同 <math>\mu_2</math> 之間嘅差異明顯大過上圖嘅;
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{{main|析因實驗}}
{{see also|雙因子變異數分析}}
[[析因實驗]]
*'''1a''':空樽 A 裝住咗嚿 {{chem|sub}},而個樽口冇任何嘢冚住(接觸到周圍環境);
*'''1b''':空樽 A 擺喺周圍有空氣嘅環境下擺 <math>t</math> 咁耐時間;
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====部份析因====
{{main|部份析因設計}}
喺現實嘅科研上仲有所謂嘅[[部份析因設計]]
*對照組受試者咩療法都唔受(0);
*有啲受試者淨係接受 a 療法(a);
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{{main|重複量數設計}}
{{see also|配對樣本 t 測試|重複量數變異數分析}}
[[重複量數設計]]
*搵咗班病人返嚟做受試者;
*將佢哋分做實驗組同對照組,實驗組食隻新藥,對照組食安慰劑;
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{{quote|'''Info<!-- in1 fou4 -->:重複量數嘅統計方法'''<br>
喺統計上,重複量數設計會用到[[配對樣本 t 測試]]
*獨立樣本 t 測試嘅情況,比較實驗組入面第一位受試者嘅 DV 值(DV<sub>exp 1</sub>)同對照組入面第一位受試者嘅 DV 值(DV<sub>con 1</sub>),假如兩位受試者都係[[隨機抽樣|隨機噉抽嚟做樣本]]嘅話,DV<sub>exp 1</sub> 同 DV<sub>con 1</sub> 呢兩個數(最少理論上)係可以獨立同分佈嘅;
*用配對樣本 t 測試比較兩組數值,第一組係班受試者食藥之前嘅 DV 值,第二組係佢哋食藥之後嘅 DV 值,攞第一位受試者食藥前嘅 DV 值(DV<sub>pre 1</sub>)比較佢食藥後嘅 DV 值(DV<sub>post 1</sub>),呢兩個數值必然係有關(DV<sub>post 1</sub> 係 DV<sub>pre 1</sub> 嘅[[函數]])嘅,因為兩個數值都係嚟自同一個人;
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===個人化實驗法===
{{main|單一個案設計}}
喺廿一世紀初嘅[[醫療]]領域上,唔少研究者就開始提倡比較「個人化」嘅實驗方法:人之間有個體差異,例如有啲人[[免疫系統]]勁啲冇咁易病,又有啲人免疫系統冇咁勁比較易病;想像 x 咁多劑量嘅藥,A 君食咗可能會完全好返嗮,但可能 B 君食咗就會因為劑量大得滯而唔舒服;不過傳統嘅實驗好多時都係追求'''一體適用'''
{{quote|'''Info<!-- in1 fou4 -->:N-of-1 試驗'''<br>
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==控制程度==
{{main|科學對照}}
實驗可以按
===受控實驗===
[[File:Chemistry Laboratory - Bench.jpg|thumb|300px|2009 年一間[[化學]][[實驗室]];間房入面啲檯櫈好乾淨(唔會有不明化學物質喺度)而且啲實驗用嘅化學物質全部都搵密封容器裝住嗮。]]
[[File:Two small test tubes held in spring clamps.jpg|thumb|300px|[[再現
{{main|實驗室}}
{{see also|混淆變數}}
一場實驗一定要有返咁上下'''受控'''
*搵 <math>n</math> 位有 A 病嘅受試者返嚟,將佢哋分做兩組;
*[[實驗組]]食咗隻新藥,而[[對照組]]食咗隻[[安慰劑]](IV:'''食嘅藥'''),新藥同安慰劑係特登整到望落一樣樣(控制咗'''藥嘅外形''');
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受控嘅考量係[[實驗室]]存在其中一個主因:喺現實嘅[[科學研究]]上,研究者做嘢嗰時實會盡力想確保有可能影響 IV 同 DV 嘅變數都受控,想排除混淆變數等因素嘅干擾;實驗室係俾人攞嚟做實驗嘅房,其中一個最重要嘅特徵係'''高度受控'''-例如一間做[[化學實驗]]嘅實驗室會將所有嘅檯櫈都整到乾乾淨淨,而且實驗用嘅[[化學物質]]冚唪唥都會攞密封嘅[[容器]]裝住,噉做其中一個重要嘅目的就係想防止做實驗嗰陣有啲意料之外嘅化學物質干擾研究緊嘅[[化學反應]];做[[醫學]]同[[生物學]]等領域嘅實驗室都係同一道理<ref>Alp, E., Haverkate, D., & Voss, A. (2006). Hand hygiene among laboratory workers. ''Infection Control & Hospital Epidemiology'', 27(9), 978-980.</ref><ref>Bisen, P. S. (2014). ''Laboratory protocols in applied life sciences''. CRC Press.</ref>。
====控制方法====
{{see also|隨機化實驗|雙盲實驗|再現
喺廿一世紀初嘅科學上,實驗控制嘅方法有好多:
*[[隨機化實驗|隨機化]]
*:[[Foreach]] 受試者,
*::隨機噉揀「實驗組」或者「對照組」,
*::將位受試者分落嗰組度;
**噉做可以避免實驗組同對照組之間有啲咩(實驗操作以外嘅)差異<ref>Caliński, Tadeusz & Kageyama, Sanpei (2000). ''Block designs: A Randomization approach, Volume I: Analysis. Lecture Notes in Statistics''. Vol. 150. New York: Springer-Verlag.</ref>。
*[[雙盲實驗|雙盲法]]
*[[
... 呀噉。
===實地實驗===
{{main|實地實驗}}
[[實地實驗]]
#人喺實驗室入面展現嘅使錢決策會點受廣告影響;同埋
#人喺實驗室以外展現嘅使錢決策會點受廣告影響;
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===自然實驗===
{{main|自然實驗}}
[[自然實驗]]
*經濟體 A 啱啱受咗場天災;
*經濟體 B 咩天災都冇,而且喺各方面([[人口]]同實驗前嘅 [[本地生產總值|GDP]] 呀噉)同經濟體 A 相約;
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==道德考量==
{{see also|人類研究}}
响廿一世紀初嘅科學界,用實驗做研究嘅人要守好多[[道德]]上嘅規定:响[[人類歷史]]上有唔少人都試過做一啲唔合乎人道嘅實驗,例如[[二戰]]期間嘅[[納粹德國]]就試過攞[[波蘭人]]同[[猶太人]]等嘅族裔嚟做[[納粹人體研究|人體研究]],包括研究「有冇方法可以令[[海水]]飲得」等嘅問題,仲捉咗啲人返嚟做實驗,迫佢哋除咗海水之外咩都唔准飲,期間搞到好多被迫參與呢啲實驗嘅人[[死亡]]或者身體嚴重受損<ref>Cohen, Baruch C. "''[http://www.jlaw.com/Articles/NaziMedEx.html The Ethics of Using Medical Data From Nazi Experiments] {{Webarchive|url=https://web.archive.org/web/20160313125644/http://www.jlaw.com/Articles/NaziMedEx.html |date=2016年3月13號 }}''". Jewish Law: Articles.</ref>;好似呢啲噉嘅實驗令到西方嘅科學界出咗「想確保實驗參與者嘅權益」噉嘅諗法,於是科學研究者(尤其係好似[[醫學]]同[[社科]]等成日會[[人類研究|攞人做研究]]嘅領域)就制定咗一套套嘅準則,要求做實驗嘅人要守-唔守嘅就輕則冇咗份工,重則俾人罰佢一世都冇得再參與研究工作<ref name="douglas2014">Douglas, Heather (2014). "The Moral Terrain of Science". ''Erkenntnis''. 79 (S5): 961-979.</ref>。
一般嚟講,廿一世紀初嘅人類實驗會受到好多限制<ref group="註">唔同領域喺規則嘅具體細節上會有異。</ref>:呢啲實驗最起碼要做[[知情同意]]
==簡史==
{{see also|科學史}}
「用實驗做科研」最早可以追溯到[[公元]] 10 世紀。當時[[阿拉伯人]]學者[[海什木]]
一般認為,現代科學實驗嘅[[科學哲學|哲學基礎]]係由 16 至 17 世紀嘅[[英格蘭]][[哲學家]][[培根]]
{{Cquote
|[[粵文]]翻譯:([[求知]]嘅方法)仲有簡單嘅[[體驗]]-如果係自然發生嘅就叫意外,如果係個人特登追求(令件體驗發生)嘅就叫'''實驗'''。真正嘅體驗方法首先點著支[[蠟燭]](假說),跟住靠支蠟燭睇清楚條路(安排場實驗以及知場實驗有咩限制);... 並且由呢個過程入面推理出[[公理]](理論),同埋由確立咗嘅公理度再做新嘅實驗。}}
响跟住打後嘅幾個世紀裏面,有好多科學家都靠實驗(操作 IV 嚟睇 DV 會受咩影響)嚟做研究,喺[[物理學]]、[[化學]]、[[生物學]]以至[[心理學]]等嘅領域上都出咗重大嘅[[創新]]。到咗廿世紀初,實驗喺自然科學上經已係常態,社會科學亦都開始睇重實驗,而統計學上仲有咗實驗設計等嘅諗頭,專門諗「要點樣分析實驗出嘅[[數據]]」噉嘅問題<ref name="ryan2007"/>。
{{clear}}
==註釋==▼
{{Reflist|group=註|3}}▼
==領域==
{{div col|style=column-count:
*[[物理學實驗]]
*[[化學實驗]]
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{{div col end}}
==睇埋==
{{div col|style=column-count:
*[[科學哲學]]
*[[科學方法]]
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*[[思想實驗]]
{{div col end}}
▲==註釋==
== 詞表 ==
{{reflist|group=英|
==引咗==
==文獻==
{{div col|style=column-count:
*Dunning, Thad (2012). ''Natural experiments in the social sciences : a design-based approach''. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 978-1107698000.
*Shadish, William R.; Cook, Thomas D.; Campbell, Donald T. (2002). ''Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference'' (Nachdr. ed.). Boston: Houghton Mifflin. ISBN 0-395-61556-9.
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{{div col end}}
▲{{reflist|3}}
==拎==
{{Commonscat|Experiments|實驗}}
*{{en}} [http://plato.stanford.edu/entries/physics-experiment/
{{研究}}
{{統計學}}
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