Replikasi dan Kebolehulangan Kajian

Satu kajian yang kemas boleh menghasilkan bukti penting, tetapi sains tidak bergantung pada satu hasil sahaja. Penyelidik perlu dapat memeriksa cara keputusan diperoleh dan menguji sama ada corak yang dilaporkan muncul lagi. Dua idea yang membantu proses ini ialah kebolehulangan analisis dan replikasi kajian.

Data yang sama dan data baharu menjawab soalan berbeza

Istilah ini digunakan secara berbeza antara bidang. Mengikut takrif khusus National Academies, kebolehulangan komputasi bermaksud memperoleh keputusan yang konsisten menggunakan data input, langkah pengiraan, kaedah, kod dan keadaan analisis yang sama. Replikasi pula menggunakan data baharu untuk menguji soalan saintifik yang sama dan menilai sama ada hasilnya konsisten dalam lingkungan ketidakpastian. Dalam sains pengukuran, repeatability dan reproducibility mempunyai penggunaan teknikal tersendiri. NIST membezakan hasil yang diperoleh dalam keadaan pengukuran yang sama daripada hasil yang diperoleh apabila keadaan seperti makmal, pengendali atau instrumen berubah. Oleh itu, pembaca perlu melihat definisi yang digunakan dalam sesuatu bidang dan bukan bergantung pada istilah semata-mata.

Ketelusan membolehkan analisis diperiksa

Data, kod, kaedah dan hasil perantaraan yang diterangkan dengan jelas membantu penyelidik lain mengesan kesilapan pengiraan atau memahami sebab keputusan berbeza. Namun analisis yang boleh diulang secara komputasi belum tentu membuktikan bahawa tafsiran saintifiknya betul; reka bentuk kajian, mutu pengukuran dan inferens masih perlu dinilai.

Pengulangan menguji kestabilan dalam satu kajian

Penyelidik boleh mengukur sampel atau keadaan yang sama beberapa kali. Pengulangan seperti ini membantu menganggarkan variasi dalam proses pengukuran dan menunjukkan sama ada sesuatu hasil stabil apabila prosedur yang sama digunakan. Banyak ulangan tidak membetulkan reka bentuk kajian yang lemah, tetapi dapat memberikan maklumat tentang variasi yang berlaku dalam keadaan tersebut.

Replikasi tidak menuntut nombor yang serupa sepenuhnya

Data dunia sebenar mengandungi variasi dan ketidakpastian. Oleh itu, kajian replikasi tidak semestinya menghasilkan nombor yang tepat sama dengan kajian asal. Penilaian perlu mempertimbangkan saiz kesan, julat ketidakpastian, reka bentuk kajian dan sejauh mana keadaan eksperimen benar-benar setara.

Replikasi yang tidak konsisten juga membawa maklumat

Satu replikasi yang tidak konsisten tidak dengan sendirinya membuktikan kajian asal salah. Perbezaan boleh timbul daripada variasi semula jadi, keadaan yang tidak dikenal pasti, batas alat, reka bentuk atau amalan analisis. Sebaliknya, satu replikasi yang berjaya juga tidak menjamin dakwaan asal benar untuk semua keadaan. Keyakinan dibina daripada keseluruhan bukti yang tersedia.

Replikasi membantu menentukan batas sesuatu tuntutan

Apabila hasil serupa diperoleh melalui kajian bebas, keyakinan bahawa corak itu bukan kebetulan yang khusus kepada satu pelaksanaan boleh meningkat. Apabila hasil berubah mengikut keadaan, perubahan itu juga memberikan maklumat kerana dapat menunjukkan syarat yang diperlukan untuk sesuatu kesan berlaku. Dengan cara ini, replikasi bukan sekadar ritual untuk mengesahkan kajian lama, tetapi alat untuk memperhalus pengetahuan.

Bagaimana kita mengetahui hal ini?