Du må være registrert og logget inn for å kunne legge ut innlegg på freak.no
X
LOGG INN
... eller du kan registrere deg nå
Dette nettstedet er avhengig av annonseinntekter for å holde driften og videre utvikling igang. Vi liker ikke reklame heller, men alternativene er ikke mange. Vær snill å vurder å slå av annonseblokkering, eller å abonnere på en reklamefri utgave av nettstedet.
  7 18522
Hva er vitenskap?
Vitenskap er ikke så lett å definere, men generelt sett kan man si at det er et system både for å forklare kunnskap og for å innhente ny kunnskap om verden rundt oss. Mens det definitivt finnes mange former for vitenskap vil jeg her først og fremst fokusere på naturvitenskap: Fysikk, matematikk, kjemi, medisin og så videre. Det finnes også mye vitenskaplig arbeid som faller under samfunnsfag, språk osv, men det vil jeg ikke dekke her.

Variasjonene innenfor hvordan vitenskap utføres er store, fra rigide fysiske eksperimenter ved CERN til antropologiske beskrivelser av stammekulturer. Det som er god metodikk i ett fag er ikke nødvendigvis det i et annet, og omvendt. Det er viktig at man husker at vitenskaplige metoder først og fremst er tilpasset svært spesifikke kriterier: Du ville neppe funnet noe interessant om elementærpartikler ved å bo sammen med dem i flere tiår, på samme måte som du antagelig ikke ville lært noe om en indianerstammes religiøse praksis ved å sende indianere inn i en partikkelakselerator.

Hva er den vitenskaplige metode?
Den vitenskaplige metode er naturvitenskapens mest sentrale komponent, og går i en ideell verden omtrent slik:
Man oppdager et fenomen, f.eks. at folk som spiser mye frukt ser ut til å være sunnere.
Deretter prøver man å finne en forklaring på hvorfor det er slik. Man prøver å formulere en hypotese, en ide som kan forklare observasjonene. Her kan man for eksempel gjette på at folk som spiser frukt er sunnere nettopp fordi spiser frukt og at dette skjer fordi det er mye vitaminer i frukten. En hypotese vil i denne sammenhengen være det mange i dagligtalen kaller en teori eller en ide.
Når man har en forklaring på virkemåte kan man formulere eksperimenter som undersøker om det er sant. For eksempel kan man gi folk vitaminer og se om de blir friskere over tid, og for slik å finne ut om hypotesen stemmer.
Man kan publisere resultatene og metodene man har brukt slik at resultatene kan kritiseres og reproduseres av andre vitenskapsfolk. Over tid vil hypotesen, støttet opp av bevis, bli til en teori. I vitenskap er en teori et svært solid resultat man kan stole på, så lenge man holder seg de velprøvde delene. Hvis man finner ut at doser av vitaminer funnet i frukt er forbundet med sunnhet betyr det ikke at store doser med vitaminer gjør deg enda sunnere. Store doser kan faktisk ta livet av deg! Man må holde seg innenfor teoriens rammer hvis man ikke vil begå eksperimenter selv.

Er det så lett?
Ja og nei. Alle disse stegene inngår i forskjellige former for vitenskaplig praksis, men det er sjeldent så lineært og pent som de fleste lærebøker fremstiller det. Mange typer forskning gjør gjerne eksperimenter uten å egentlig være i stand til å forklare hva som skjer, men resultatene er samtidig verdifulle. Mye medisinsk forskning er slik: Siden kroppen er enormt kompleks er det ingen som vet helt hvorfor bedøvelse virker, men vi har gode data på at bedøvelse virker allikevel! Samtidig er det mange eksperimentelle data som leder til nye hypoteser og så videre. Forskning er vanskelig, kreativt og uforutsigbart. Forsøk på å beskrive vitenskap er også en form for vitenskap, hvor modellene ikke nødvendigvis fanger opp alle tilfellene.
Hvordan forsker man på kompliserte temaer?
De fleste forskningsprosjekter handler om ting som ikke er lette å isolere i et laboratorium. Hvis man vil forske på virkning av legemidler vil pasientene ha mange forskjellige sykdommer og egenskaper uavhengig av sykdommen du ønsker å behandle. I store, kompliserte forsøk er det usikkerhet i målingene som gjøres og mange faktorer man ikke har kontroll over.

For å håndtere disse problemene brukes statistikk. Man samler inn data og gjør analyser for å finne ut usikkerheten i målingene og prøver å gjøre flere forsøk på en slik måte at dataene kan finne ut mest mulig informasjon med minst mulig feil. Dette er både komplisert og vanskelig, som vist i “raskere enn lyset”-nyheten som handlet først og fremst om statistisk analyse, siden nøytrinoer først og fremst kan måles statistisk. Usikkerheten i eksperimenter varierer veldig, fra studier om akupunktur hvor det er vanskelig å bli enige om virkningen, til fysiske konstanter som generelt sett er ekstremt nøyaktige.

Å teste hypoteser er vanskelig. Man benytter seg av mange ulike statistiske virkemidler for å forsøke å avdekke sannheten. Innen medisinsk forskning er det for eksempel vanlig å bruke kontrollgrupper (en gruppe får medisin, en får ingen medisin og en annen gruppe får en en annen medisin), blinding (folk vet ikke om de er i kontrollgruppe eller faktisk får medisin), tilfeldig valg av pasienter (slik at folk fordeles uten spesielle kriterier) og akkumulering av flere forsøk. Generelt sett er tilfeldighet vanskelig å forholde seg til, og derfor opererer man med signifikansnivåer. Ved å estimere variasjonen i eksperimentene man gjør kan man konstruere et såkalt konfidensintervall, som sier hvor sikker man er på resultatene. Ofte bruker man 95% konfidensintervaller, noe som betyr at hvis forsøket gjentas 20 ganger vil en av dem føre til feil konklusjon på grunn av tilfeldige variasjoner innad i forsøket (dette sier dog ingenting om systematisk variasjon, som kan ha langt større konsekvenser).

”Konklusjon”
Hvis du leser forskningsresultater bør du være obs på ting som dette. Var resultattolkningen planlagt før eksperimentet ble gjennomført? Av og til tilpasser man kriteriene for suksess ettersom resultatene blir dårligere enn forventet. Var det mange tester som ble gjennomført? Jo flere tester, jo større sjangse for at resultatene er riktige. Og så videre. Det er mange ting å tenke på.

Dette er en ekstremt kort tekst som prøver å gi litt innsikt i hvordan vitenskap fungerer. Det er kun noen bruddstykker av en veldig komplisert virkelighet og mens det er veldig mye jeg kunne skrevet om (og mange flere ting jeg ikke er kvalifisert til å skrive om) så håper jeg det oppklarer noen ting vi blir spurt om gang på gang her i dette underforumet.

Noen spørsmål?
Godt skrevet på en enkel og eksemplifisert måte slik at til og med jeg forstod det.
Sosietær maniker
Et godt eksempel på hvor forskjellig resultater kan tydes og, ikke minst, presenteres er Skeptical Sciences og Geocrafts håndtering av klimaspørsmålet.
Sist endret av SleekMinister; 12. januar 2012 kl. 21:44.
"Hvordan forsker man på kompliserte temaer?" skal vel settes i bold som en tittel til et nytt avsnitt?

Ellers veldig bra skrevet, men likevel vanskelig å fordøye alt på en gang.
Jeg mener også at kultur og tid kan spille inn her. F.eks diagnosering av det vi idag kaller ADHD. Jeg syns den type forskning innenfor medisinen er banal. Eller at homofili var en diagnose for 40 år siden og ikke minst at pedofili er en diagnose idag. Det er vel basert med samfunnsnormer som en faktor i forskningen. Vet ikke om jeg helt treffer tråden, men jeg mener dette med tid og kultur er en viktig brikke innen vestlig forskning.
Sitat av reklame Vis innlegg
Jeg mener også at kultur og tid kan spille inn her. F.eks diagnosering av det vi idag kaller ADHD. Jeg syns den type forskning innenfor medisinen er banal. Eller at homofili var en diagnose for 40 år siden og ikke minst at pedofili er en diagnose idag. Det er vel basert med samfunnsnormer som en faktor i forskningen. Vet ikke om jeg helt treffer tråden, men jeg mener dette med tid og kultur er en viktig brikke innen vestlig forskning.
Vis hele sitatet...
Men det at man har en fremgang på for eksempel kategorisering av avvikende seksuelle legninger som sykdommer, er jo et direkte resultat av vitenskap. At homofili ikke lenger anses som en sykdom skyldes at vi har fått bedre kunnskap om hva dette egentlig er – kunnskap anskaffet gjennom vitenskapelige metoder. Vitenskap tvinger en til å bryte opp dogmatikk og dårlig begrunnede vedtak og holdninger, og fremmer kritisk, logisk og bevisbasert tenkning. Homofili har gått fra å være syndig, ulovlig og til en psykisk lidelse, for så å bli akseptert som noe medfødt, naturlig og helt ufarlig, som et resultat av den vitenskapelige fremgangen om temaet. Man kan ikke være sikker på at man med velapplikert vitenskap får rett første gangen, men man kan være sikker på at man over tid får en fremgang.

Diagnostisering av ADHD er et komplisert og omstridt tema, men samtidig bruker man vitenskap for å følge nøye med på om diagnostiseringen og eventuelt medisineringen statistisk sett bedrer situasjonen for barna det gjelder eller ikke. Og det at det er omstridt er jo et av vitenskapens mange positive sider; alt er åpent for kritikk, og alle oppfatninger, hypoteser og teorier utfordres.
▼ ... over en uke senere ... ▼
Sitat av waf Vis innlegg
"Hvordan forsker man på kompliserte temaer?" skal vel settes i bold som en tittel til et nytt avsnitt?

Ellers veldig bra skrevet, men likevel vanskelig å fordøye alt på en gang.
Vis hele sitatet...
Kommer an på hva du mener med "kompliserte temaer" , men man ser gjerne etter tegn og mønster som vi gjenkjenner.
▼ ... noen måneder senere ... ▼
For å fylle på litt, så har jeg her laget en liten liste med forklaringer av en del uttrykk og prinsipper som ofte går igjen i en vitenskapelig sammenheng. Det engelske ordet står i parentes for beleilighetens skyld, og linker er lagt ved til mer omfattende forklaringer av hvert punkt. Enkelte ting kommer allerede godt frem i åpningsposten til ivioynar, men jeg har det med her for oversiktlighetens skyld. Det er bare å spørre om noe er uklart.

Fagfellevurdering (peer review)
Fagfellevurdering, i denne sammenhengen, er en form for kvalitetssikring av vitenskapelige rapporter eller publikasjoner. Det foregår ved at utvalgte eksperter innenfor området rapporten eller publikasjonen omhandler går gjennom den og verifiserer at kvaliteten er god nok. De fleste vitenskapelige journaler krever at det de skal publisere fagfellevurderes av godkjente eksperter. Det betyr ikke at publikasjonen da er garantert feilfri, men at den i det minste ikke har noen åpenbare og graverende svakheter eller feil.

http://en.wikipedia.org/wiki/Peer_review


Dobbeltblindtest (double-blind trial)
De fleste vet hva en blindtest er. La oss si du skal gjøre et eksperiment hvor du skal se hvor mange som klarer å si hvilken brus som er hvilken av Coca-Cola Light og Coca-Cola Zero. En (enkelt-) blindtest vil da være å maskere brusene, slik at de som drikker av koppene ikke kan se hvilken brus de drikker. Hvis du lager en dobbeltblindtest, så vil det si at personen som deler ut brusen heller ikke et hvilken som er hvilken – det kan for eksempel gjøres ved at en tredje person heller over i andre flasker og merker de med et urelatert nummer eller symbol. Kanskje utdeleren ubevisst, med tonefall, kroppsspråk og blikk, avslører subtile hint om hvilken brus testpersonen drikker som testpersonen videre ubevisst plukker opp, og som påvirker resultatet, og en dobbeltblinding forhindrer dette.

Det kan virke overdrevent med en dobbeltblindtest i et så enkelt forsøk som dette, men i medisinske forsøk hvor man gir placebo til en kontrollgruppe, så kan slike ting ha stor nok effekt til at man er nødt til å utelukke det.

http://en.wikipedia.org/wiki/Blind_e...e-blind_trials


Hypotese (hypothesis)
En hypotese er et forslag til forklaring av et fenomen eller en mulig sammenheng mellom flere fenomener eller observasjoner. Hvis hypotesen er testbar blir den som regel ansett som en vitenskapelig hypotese. Man kan for eksempel ha en hypotese om at de med rødt hår ofte blir raskere solbrent fordi de produserer mindre av en type melanin. Denne hypotesen er testbar ved at man kan undersøke i hvor stor grad en mengde mennesker med rødt hår produserer den typen melanin man sikter til etter å ha blitt utsatt for UV-stråling, sett i forhold til andre som ikke har rødt hår. Det er gjerne hypotese man egentlig mener når man i dagligtale snakker om at "man har en teori" om ett eller annet, mens teori i vitenskapelig terminologi er forbeholdt kraftigere skyts.

http://en.wikipedia.org/wiki/Hypothesis


Teori (theory)
Når en hypotese er grundig nok testet og ikke har vist seg å være feil, kan den få sin status opphøyet til teori. Det er ingen fastsatt grense på når noe får status som teori, men man opererer gjerne med strenge krav om omfattende og god testing. Det er gjerne i tillegg krav om at en teori skal være forholdsvis omfattende med tanke på hvor mye den skal forklare, så en hypotese som kun forklarer et knøttende lite fenomen vil sannsynligvis ikke anses som en teori før den blir slått sammen med andre hypoteser til én større teori. En vitenskapelig teori skal kunne både forklare og forutsi fenomener, samt at den skal være testbar på lik linje med vitenskapelige hypoteser.

http://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_theory


Falsifiserbarhet (falsifiability)
At noe er falsifiserbart vil si at det er mulig å motbevise med en observasjon eller med et eksperiment. For eksempel vil hypotesen "noen reinsdyr kan fly" ikke være falsifiserbar, fordi selv om du kaster ti tusen reinsdyr utfor et høyhus kan det hende at neste reinsdyr kan fly, eller at noen av de som deiset i bakken bare valgte å la være. Derimot er for eksempel hypotesen "det er umulig å akselerere partikler over lyshastigheten" falsifiserbar, fordi et eksperiment som entydig viser partikler som akselereres over lyshastigheten vil motbevise hypotesen.

http://en.wikipedia.org/wiki/Falsifiability


Konfirmasjonsbias (confirmation bias)
Konfirmasjonsbias er navnet på tendensen til å legge mer merke til og vekt på det som bekrefter våre antagelser enn det som tyder i mot de. Det betyr ikke at det ligger en bevisst uærlighet til grunn, og de aller fleste er ubevisst offer for dette i mange situasjoner. Derfor er det viktig å designe eksperimenter og benytte nøytrale statistiske metoder for tolkning av data, slik at ikke de involvertes konfirmasjonsbias gir feilaktige konklusjoner. Et nært beslektet fenomen som ikke bør forveksles er seleksjonsbias, som er når den faktiske metoden som benyttes i et forsøk for utvelgelse av grupper, individer eller resultater er dårlig slik at man får resultater som tenderer i en spesiell retning.

http://en.wikipedia.org/wiki/Confirmation_bias


Ad hoc-hypotese (ad hoc hypothesis)
En ad hoc-hypotese er en endring i en større hypotese eller teori med hensikt å unngå falsifisering. Noen ganger kan en slik endring være fornuftig og gi et korrekt resultat, men begrepet brukes som regel i negativ forstand for å omtale stadige endringer som gjør hypotesen usannsynlig, uhåndterlig, vanskeligere falsifiserbar og lite prediktiv.

http://en.wikipedia.org/wiki/Ad_hoc_hypothesis


Prediksjonskraft (predictive power)
En teori eller hypoteses prediksjonskraft avgjøres av hvor lett det er å skape testbare forutsigelser, eller prediksjoner, ut av den. En teori med høy prediksjonskraft er derfor lettere testbar, siden den forutsier flere resultater som kan testes eksperimentelt, og er dermed også mer til å stole på etterhvert som testene feiler i å falsifisere den. En hypotese som ikke er falsifiserbar har ingen prediksjonskraft – og omvendt.

http://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_power


Forklaringskraft (explanatory power)
Der prediksjonskraft handler om i hvilken grad en hypotese er et godt grunnlag for å forutsi resultater av et eksperiment, går forklaringskraft på i hvor stor grad en hypotese forklarer mye, helst på enkelt vis. En hypotese med veldig mye ad hoc-tillegg har for eksempel dårlig forklaringskraft fordi man kan gjøre så mange endringer i hypotesen for å tilpasse den nye observasjoner; mens en hypotese hvor små endringer har en tendens til å gjøre stor forskjell på hele hypotesen, og som forklarer en rekke observasjoner og samler en mengde observerbare fakta inn i en enkel forklaring, har stor forklaringskraft.

http://en.wikipedia.org/wiki/Explanatory_power


Empiriske data (empirical data)
Empiriske data er håndfaste resultater fra undersøkelser og observasjoner av virkeligheten.

http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical


Metaanalyse (meta analysis)
En metaanalyse er en analyse av analyser. Ofte en analyse av forskjellige forskningsrapporter fra forskjellige forsøk rundt samme tema eller fenomen. På grunn av ting som konfirmasjons- og seleksjonsbias, tilfeldigheter i forsøkene som har sneket seg gjennom og blitt tolket som ikke-tilfeldig, og liknende, kan forskjellige undersøkelser gjort av forskjellige forskere av det samme fenomenet (eller påståtte fenomenet) gi forskjellige konklusjoner. Gjør man en metaanalyse ser man på en mengde slike rapporter og konklusjoner, vekter de etter hvor god metoden var – har de dobbeltblindet, har de brukt gode metoder for tolkning av data, har de fjernet støy best mulig, har de stort nok utvalg, også videre – og analyserer sannsynlighetene for riktigheten av de forskjellige konklusjonene, slik at metaanalysen selv kan konkludere med hva som sannsynligvis er riktig.

Om metaanalyse har noe særlig for seg er regnet som omstridt, men en del mener de kan være hjelpsomme innen enkelte temaer. Likevel er vitenskapsfolk flest generelt enige i at de ikke er til å stole på for å etablere ekstraordinære fenomener – til det er kun flere uavhengige direkte forsøk som tydelig viser fenomenene slik de påstås å være.

http://en.wikipedia.org/wiki/Meta-analysis


Reproduserbarhet (reproducibility)
For å fastslå et fenomen er det kritisk at resultatet av eksperimentet er reproduserbart. Det vil si at andre forskere andre steder skal kunne gjenskape eksperimentet og få samme resultat. Hvis ikke dette lar seg gjøre, er det selvsagt ikke mulig å stole på det opprinnelige forsøket.

http://en.wikipedia.org/wiki/Reproducibility


Utvalgsstørrelse (sample size)
På grunn av at de fleste eksperimenter man kan gjøre innen de aller fleste grener av vitenskap medfører en eller annen form for støy, gjerne i form av at enkelttilfeller kan gi store avvik fra et gjennomsnitt eller en forventningsverdi, er det viktig å ha en stor nok utvalgsstørrelse. Dette er stort sett aktuelt i statistiske anslag og utregninger. Hvis du for eksempel skal fastslå hvorvidt bergensere liker Japp eller Snickers best, så er det viktig at du spør tilstrekkelig mange mennesker for å kunne forvente at de statistiske konklusjonene dine er nærmest mulig resultatet du hadde fått av å spørre absolutt alle. Det samme gjelder brus-eksempelet nevnt i starten, hvor du ikke kan få et pålitelig resultat med en altfor lav utvalgsstørrelse – spør du kun to stykker og begge klarer testen, så er det umulig å si om dette bare var flaks. Samtidig vil du få dårlig oppløsning i resultatet, ettersom du er begrenset til verdiene 0 prosent, 50 prosent og 100 prosent. Tester du derimot med en stor utvalgsstørrelse på for eksempel 10 000 stykker er resultatet mer å stole på.


Randomisert kontrollert studie (randomized controlled study/trial)
Hvis man skal gjøre tester av for eksempel medisiner er det viktig at man utelukker støy og seleksjonsbias, og måler resultatet opp mot noe man allerede vet hvor godt fungerer. Da er det randomiserte kontrollerte studier som gjelder. At den er randomisert vil si at utvalget av individene i de forskjellige gruppene er fullstendig tilfeldig, slik at man senker sannsynligheten for at noen grupper har andre tendenser enn andre grupper som kan påvirke resultatet i testen. At den er kontrollert vil si at resultatene kontrolleres opp mot noe annet, for eksempel en kjent behandling eller en placebobehandling; en gruppe som får en av disse to behandlingene kalles en kontrollgruppe.

http://en.wikipedia.org/wiki/Randomi...ntrolled_trial
http://nhi.no/livsstil/helsetjeneste...96.html?page=2


Occams razor
Occams razor, noen ganger kalt Occams barberblad på norsk, er et prinsipp om at den forklaringen som inneholder færrest ukjente eller unødvendige variabler, eller færrest antagelser om du vil, også har størst sannsynlighet for å være riktig. Dette har man både empiriske og teoretiske grunner for å akseptere. Intuitivt kan man forstå dette ved at en forklaring som inneholder flere ukjente avhenger av flere momenter for å være riktig enn en som inneholder færre, og derfor også har lavere sannsynlighet for å være korrekt. Merk at dette ikke betyr at den forklaringen med færrest ukjente variabler alltid er riktig, men at det i utgangspunktet er mer sannsynlig at den er riktig.

http://en.wikipedia.org/wiki/Occam%27s_razor