科学研究中的关键性问题
真实性和可靠性科学研究中的两大关键因素
真实性和可靠性科学研究中的两大关键因素在科学研究中，真实性和可靠性是两个至关重要的因素。
科学研究的目标是通过观察、实验证明或反驳假设，以推动知识的进步。
然而，如果研究结果不真实或不可靠，将会对学术界和社会产生负面的影响。
本文将探讨真实性和可靠性在科学研究中的重要性，并提供一些确保这两个因素的方法。
首先，真实性是科学研究中不可或缺的因素之一。
真实性是指研究结果与真实世界的关系一致，即所观察到的现象和结果是可信的，没有被人为操控或误导。
只有在结果的真实性得到保障的情况下，才能为学术界和社会提供可靠的信息和依据。
为确保真实性，科学研究必须遵循科学方法的原则和规范。
科学方法包括明确的研究问题、合适的研究设计、正确的数据采集和分析方法等。
此外，科学研究还需要遵循透明度和可复制性原则，即使他人能够重现研究并得到相似的结果。
然而，有些情况下，研究人员可能面临一些伦理和诱导性问题，这可能对真实性产生负面影响。
例如，在某些商业研究中，可能存在利益冲突，使得研究结果可能会被操纵或隐瞒。
在这种情况下，科学界需要倡导独立的、无偏的研究，并鼓励研究人员始终遵循职业道德和科学道德的原则。
另一方面，可靠性是科学研究中另一个重要的因素。
可靠性是指研究结果在不同的环境和条件下能够得到相似的结果。
科学研究必须具有可靠性，才能为学术界和社会提供一致的信息和依据。
为确保可靠性，科学研究需要进行多次重复实验和观察。
只有在多个实验或观察结果相一致的情况下，才能确认研究结果的可靠性。
此外，还需要确保实验和观察过程的标准化和准确性，以降低误差和偏差的影响。
除此之外，科学研究还需要进行同行评审，以确保研究过程和结果的可靠性。
同行评审是指将研究稿件交由同行专家进行评审，以确定其科学合理性和方法的可靠性。
这个过程有助于排除错误和偏见，并提高研究的可靠性。
然而，可靠性也存在一些挑战和限制。
科学研究可能面临统计学上的困难，比如样本大小、样本选择偏差等，这可能导致研究结果的泛化能力有限。
研究存在的主要问题与措施
研究存在的主要问题与措施研究存在的主要问题与措施引言科学研究是推动社会进步和提升人类生活质量的重要力量，但在实际研究过程中，我们也会面临一系列的问题和难题。
本文将探讨科学研究存在的主要问题，并提出相应的措施来解决这些问题。
一、研究主题选择困难科学研究的主题选择是一个关键环节，但往往也是一项具有挑战性的任务。
以下是一些常见的困难：1.1 缺乏研究灵感很多科研人员在开始一个新的研究项目时，往往会面临灵感不足的问题。
特别是在某些领域，已有的研究成果相对较多，很难找到一个具有独特性和创新性的研究方向。
1.2 研究主题过于狭隘或宽泛选择一个既不过于狭隘也不过于宽泛的研究主题是非常困难的。
太狭隘的研究主题可能无法产生重要性，而太宽泛的主题则难以做出深入和具体的研究成果。
解决方案：1. 树立跨学科研究意识：将不同学科的知识和方法融合起来，开展跨学科的研究，能够带来更多的创新思路和研究方向。
2. 增加国际合作：与国际上的优秀科研机构和学者合作，可以获得更广泛的科研资源和研究方向，并利用他们的经验和专业知识指导研究方向的选择。
二、数据收集和处理难题2.1 数据收集困难科学研究常常需要大量的数据来支撑结论的可靠性和有效性。
然而，数据的收集过程往往充满挑战，可能会面临以下问题：- 数据获取困难：某些数据可能需要通过实地调查、实验或长期观察才能获得，这需要投入大量的时间和资源。
- 数据质量问题：数据的质量直接影响到研究结论的准确性和可信度。
因此，科学研究者需要确保数据的准确性和完整性。
2.2 数据处理难题数据处理也是科学研究中的重要环节之一。
以下是一些常见的问题：- 数据分析方法不适用：不同的研究问题和数据类型需要不同的数据处理和分析方法。
科研人员需要选择合适的方法来处理和分析数据。
- 大数据处理问题：在现代科学研究中，大数据的处理成为一个重要的挑战。
处理大数据需要高性能的计算机和算法，但这在一些研究实验室和机构中可能不容易实现。
拟解决关键科学问题举例
拟解决关键科学问题举例科学研究是推动人类社会不断发展的重要力量。
在科学研究中，关键科学问题是指那些具有重大意义、难度较大、需要跨学科合作等特点的科学问题。
解决这些问题不仅可以推动科学进步，还能够为人类社会的发展带来深远的影响。
本文将以几个典型的关键科学问题为例，探讨科学研究的重要性和挑战。
一、量子计算量子计算是指利用量子力学的原理来进行计算的一种新型计算方式。
相比传统计算方式，量子计算具有计算速度更快、能够解决一些传统计算无法解决的问题等优点。
然而，目前量子计算仍然处于探索阶段，许多关键问题尚未解决。
其中最重要的问题之一是如何保持量子比特的稳定性。
量子比特的稳定性是量子计算能够正常运行的关键，而受到环境干扰等因素的影响，量子比特很容易失去稳定性，从而导致计算失败。
因此，如何保持量子比特的稳定性是解决量子计算的关键之一。
二、人工智能人工智能是指通过计算机模拟人类智能的一种技术。
人工智能已经在很多领域得到了广泛应用，例如自动驾驶、语音识别、图像识别等。
然而，目前人工智能仍然面临许多关键问题。
其中最重要的问题之一是如何解决人工智能的安全问题。
随着人工智能应用的不断扩大，人工智能的安全威胁也越来越严重。
例如，人工智能恶意攻击、人工智能误判等问题都可能对社会造成严重的危害。
因此，如何解决人工智能的安全问题是推动人工智能技术发展的关键之一。
三、生命科学生命科学是研究生命现象的科学，包括生物学、医学、生态学等多个学科。
生命科学的研究对于人类健康、环境保护等方面都具有重要的意义。
然而，生命科学中仍然存在许多关键问题。
其中最重要的问题之一是如何解决基因编辑的伦理问题。
基因编辑是指通过人工干预基因序列来改变生物的遗传特征。
这种技术可以用于治疗一些遗传性疾病，但也可能被用于改变人类的遗传特征，引起伦理、道德等方面的争议。
因此，如何解决基因编辑的伦理问题是推动生命科学研究的关键之一。
四、能源科学能源科学是研究能源的产生、转化、利用和保存等方面的科学。
科学研究中的关键性问题 PPT
Ex.
From: William M.K. Trochim of Cornell University
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效度问题
• 测量指标是否反映抽象概念：效度问题 • 理论概念效度/建构效度（construct validity）
– 概念效度依赖理论 – 一个概念出现在某个理论中时，它的测量“先
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ห้องสมุดไป่ตู้
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社会科学研究的关键问题
• 本讲所关心的社会科学研究：理论取向的 研究
• 研究的科学性问题
– 效度问题
– 信度问题
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科学性问题的关键：三个代表
• 科学方法与代表性问题 • 三个代表
1. 具体测量作为抽象概念的代表 2. 样本作为整体的代表 3. 数据作为现实的代表
认知成熟度vs. 人际沟通 1. 朋友圈子的大小 2. 是否愿意与自己观点不同的人聊天； 3. 与人争论时，是否充分了解对方的观点 4. 聊天过程中的移情感受
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Conceptualization & Measurement
• Concept & its indicators:
Abstract TV viewing
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概念定义中的影响因素
• 概念定义中的主观性
– 研究目的 – 研究场景/背景
• 例子：政治参与
– A well-defined concept contains its own measurement
– 例子：“人际沟通”。
临床科学研究中存在的问题
临床科学研究中存在的问题临床科学研究在推动医学进步和提高患者生活质量方面起着重要作用。
然而，在实践中，我们也面临一些问题和挑战。
本文将针对临床科学研究中存在的问题进行探讨，并提出可能的解决方案。
这些问题包括样本选择、伦理问题、研究设计、统计分析以及出版倾向性等方面。
1. 样本选择问题在临床科学研究中，样本的选择是一个至关重要的问题。
不恰当的样本选择可能导致结果的偏差和不准确性。
一般情况下，临床研究可能只是选择了特定种群的患者，而不能代表整个人群。
这种选取方式可能导致研究结果的局限性和推广性的问题。
解决方案：为了避免样本选择偏差，研究者可以采用多中心、多样本、随机抽样等方法来增加样本的代表性。
此外，还可以考虑进行横断面研究和纵向追踪研究，以全面了解研究对象的特点和变化趋势。
2. 伦理问题临床科学研究必须遵守一系列的伦理标准和原则。
然而，在某些情况下，研究者可能因为利益冲突或者其他原因而违反伦理规定，从而触犯研究对象的权益。
这种情况下，研究结果的可靠性和准确性也将受到质疑。
解决方案：为了确保临床研究的伦理性，研究者应该进行严格的伦理审查，并获得相关伦理委员会的批准。
此外，研究者应该尊重研究对象的知情权和自主权，确保其参与研究的自由意愿，同时保证研究过程的透明性和公正性。
3. 研究设计问题研究设计是临床科学研究中的关键环节。
不合理的研究设计可能导致结果的不可靠和不具有说服力。
有时候，研究者可能会在设计阶段忽略对照组、随机分组等基本要素，从而导致结果的偏差。
解决方案：为了解决研究设计问题，研究者应该充分考虑研究的目的、研究对象的特点以及可行性等因素，并选择合适的研究设计。
此外，在研究过程中，研究者还应该进行严谨的数据收集和记录，以确保研究结果的准确性和可信度。
4. 统计分析问题统计分析是临床科学研究中不可或缺的一部分。
然而，很多时候研究者在统计分析过程中存在着一些问题，比如样本量过小、分析方法不当等，从而导致结果的失真和不准确。
研究内容研究目标关键科学问题和创新点傻傻分不清楚看这里
研究内容研究目标关键科学问题和创新点傻傻分不清楚
看这里
在开题报告中，通常需要写研究内容、研究目标、拟解决的关键科学
问题和创新点。
但这四部分的内容不容易写好，因为这四方面的内容非常
相似，但是侧重点不同。
这篇文章就来分析一下这四个部分有什么区别：
一、研究内容
研究内容是做了什么，是表面的内容，做了哪些试验，用了哪些方法，建立了什么模型。
二、研究目标
研究目标是通过研究了上述内容后得到些什么。
试验得到了试件的破
坏模式、分析得到了试件承载力计算公式、理论模型等等。
三、关键科学问题
关键科学问题首先是个问题，其次要是个关键问题。
承载力计算不是
科学问题，建立公式不是关键问题，模型和机制是科学问题，其实可以这
样理解，拟解决的关键科学问题一般都包含以下关键字：性能，受力机理，计算模型，工作机制，构造，设计方法。
也就是关键科学问题要比表象要
更深一层，看起来更高大上，捉摸不透的。
四、创新点：
创新点体现在以下几点：一是旧的事物采用新的方法研究；二是新兴
事物采用传统方法研究；三是新兴事物采用新的方法研究。
创新点是前人没做过的点，是研究成果有哪些创新，而且得是内容里有的。
但是使用工具不算创新；做了数值模拟不算创新；建立了计算公式不算创新。
创新设计思路/创新结果（理论）是创新。
~~//~~大家在写自己的开题报告的时候，也可以多对照一下看看是否符合四方面的要点~。
课题研究的五个步骤 其中关键科学问题
课题研究的五个步骤引言课题研究是科研活动中的重要环节，通过对一个特定问题的深入分析和调查，为解决这一问题提供科学依据和解决方案。
在进行课题研究时，我们需要按照一定的步骤和方法来进行，以确保研究的科学性和有效性。
本文将介绍课题研究的五个步骤，并探讨其中的关键科学问题。
步骤一：明确研究的目的和范围在进行课题研究之前，我们首先需要明确研究的目的和范围。
研究的目的是指研究者想要解决的问题或达到的目标。
研究的范围则是指研究所涉及的领域和要研究的对象。
通过明确研究的目的和范围，可以帮助我们明确研究的重点和方向，从而更加有针对性地进行后续研究。
关键科学问题：在明确研究目的和范围时，我们需要回答的关键科学问题是“我们想要解决的问题是什么？研究的对象是什么？”只有明确了这两个问题，我们才能进一步进行研究的规划和设计。
步骤二：收集和整理相关文献在进行课题研究之前，我们需要收集和整理相关的文献。
这些文献可以是已有的研究报告、学术论文、专著等。
通过阅读这些文献，我们可以了解到已有的研究成果和进展，从而避免重复劳动，为研究提供参考依据。
关键科学问题：在收集和整理相关文献时，我们需要回答的关键科学问题是“已有的研究成果和进展是什么？有哪些问题还没有解决？”通过回答这两个问题，我们可以为自己的研究定位，避免走弯路。
步骤三：制定研究方案和方法在明确研究目的和范围，并了解已有的研究成果之后，我们需要制定研究方案和方法。
研究方案是指研究的整体设计和规划，包括研究的设计、实验的设置、数据的采集和处理等。
研究方法则是指具体的研究工具和技术，用于实现研究的目标和解决问题。
关键科学问题：在制定研究方案和方法时，我们需要回答的关键科学问题是“我们如何进行研究？采用什么样的研究方法和工具？”通过回答这两个问题，我们可以为研究的实施提供指导，确保研究的科学性和可行性。
步骤四：实施研究并分析结果在制定了研究方案和方法之后，我们需要开始实施研究并分析结果。
科学探究中应该重视的几个问题
科学探究中应该重视的几个问题1.发现问题“半亩方塘一鉴开，天光云影暗徘徊，问渠哪得清如许，为有源有活水来。
”这是宋朝著名的理学家、诗人朱熹的《观书有感》，大概意思就是，半亩大的一块水塘平静就象一面镜子，天上的霞光彩云在水面上荡漾，问一下水塘里的水为什么这样清亮，还不是因为有源源不断的清水流进来。
这首诗表明了诗人的一种治学态度，无论做什么，包括做学问，生命力是最重要的。
我们进行科学研究必须不断吸收新鲜的东西，才能保持自己的活力和进步。
一般来说，吸收新鲜的东西又有两条路径：一条是直接路径、一条是间接路径。
因为朱熹不愧为一个理学大师，采用的是一条间接路径，即从书本到书本。
但是我们做科学研究不仅要吸收书本的东西，掌握间接的知识，还更加应该从实际工作出发，从实践中发现问题。
因为真正的“活水”来自于实践，所以我们应该养成观察实践、观察世界的兴趣和习惯。
2.分析问题发现问题后，我们就要勤于思考，开始分析问题。
分析问题的目的就是揭示事物运动的机理，即根本性、本质性的规律。
因为影响某个事物，导致其现状“是这样而不是那样”的因素很多，往往千头万绪。
这就需要我们寻找影响事物的主要因素以及他们之间的关系，揭示事物运动的基本机理。
需要指出的是，影响事物运动基本机理的路径一般也有两种：一种是直接路径、一种是间接路径。
例如，影响甲事物运动的因素有A和B两个因素。
A→甲、B→甲属于直接路径，A→B→甲属于直接路径。
影响甲事物运动的因素可以是定量的，也可以是定性的。
3.提出问题提出问题就是指出我们要研究的课题，通俗来讲，就是给出论文的题目，如“某某与某某的研究”。
进行科学研究，只有进行分析问题、揭示事物运动的基本机理后，才能提出要研究的课题，否则就是盲目地提出问题，所以分体问题一定要前置于提出问题。
有人认为，“提出问题”应该放在“分析问题”的前面，这是非常错误的，因为没有揭示事物的基本矛盾，就不会做到心中有数，提出的问题就会无病呻吟。
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经典案例：克林顿是否应该下台？
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Errors produced during a sampling process
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误差
SE(p) p(100p) n
2 Nn2
x N1 n
非常简单随机抽样所需的最小样本量
置信度
90%
95%
99%
关系？ • 因果，相关关系 vs. 充分，必要条件
• “俗话说”的“智慧”：
– 八月十五云遮月，正月十五雪打灯（这次应验 了^_^）
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此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！
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其他几种判断效度
• 标准效度：根据基准
– 同时效度（concurrent validity）：考研题目的 筛选效果；GPA和“聪明”；
– 预测效度（predictive validity）：本科GPA和 研究生GPA
• 表面效度：
– 收看电视新闻vs. 政治兴趣：
• “对电视新闻的关注度” vs. “每天花多长时间收看 电视新闻”
郭中实：“从概念阐释到数据解读：传播学实证研究方法科学性简 介”，洪峻浩等编，《传播学》第15章，400-420页
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一、具体测量 vs. 抽象概念
• 核心概念在社会科学研究中的重要性 • 现象（现实对应物）、概念、测量指标
– 概念定义 – 操作定义
一些概念：
•人际沟通
•媒介消费
•媒介素养
•媒介公信力
社会科学研究中的关键性问题
金兼斌 2010-03-28
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研究范式中的社会科学取向
• 研究范式
– 何谓研究范式？ – 有哪些研究范式？
• 社会科学研究范式的特点
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2
社会科学研究的种类和目的
• 研究的种类
– 探索性 – 描述性 – 解释性
• 研究的目的
– 理解：个体 vs. 规律 – 预测 – 控制
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概念定义中的影响因素
• 概念定义中的主观性
– 研究目的 – 研究场景/背景
• 例子：政治参与
– A well-defined concept contains its own measurement
– 例子：“人际沟通”。
• 概念定义中的客观性：必须遵循的原则
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人际沟通vs. 政治参与 1. 与人交谈时政治话题的比例； 2. 谈论政治话题的频率； 3. 谈论政治话题平均时间的长短； 4. 与什么样的人谈论政治； 5. 谈论政治话题本身是否令其感到愉悦。
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三、数据作为现实的代表
• 数据的解读（data interpretation）问题 • 尼采的名言：There are no facts, only interpretations.
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一些案例解读
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如果……，那么……
• 日常话语中的“句式”背后的逻辑 • “如果-那么”句式，是相关关系还是因果
认知成熟度vs. 人际沟通 1. 朋友圈子的大小 2. 是否愿意与自己观点不同的人聊天； 3. 与人争论时，是否充分了解对方的观点 4. 聊天过程中的移情感受
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Conceptualization & Measurement
• Concept & its indicators:
Abstract TV viewing
Knowledge on Public Affairs
M.A.
M.A.
Concrete
Freq. of watching TV news shows
• Ways to measure • Levels of measurement
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Knowledge on events that led to and were related to the Persian Gulf War
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社会科学研究的关键问题
• 本讲所关心的社会科学研究：理论取向的 研究
• 研究的科学性问题
– 效度问题
– 信度问题
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科学性问题的关键：三个代表
• 科学方法与代表性问题 • 三个代表
1. 具体测量作为抽象概念的代表 2. 样本作为整体的代表 3. 数据作为现实的代表
最1
6806
9604 16641
大2
1702
2401
4160
容3
756
1067
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许4
425
600
1040
误5
272
384
666
差 %
6 7
189 139
Hale Waihona Puke 267 196462 340
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抽样策略
• 随机样本 • 非随机样本
• 辨证的看问题
– 随机抽样中“普遍代表性”的短处 – 非随机抽样中“典型性”的长处
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还有什么效度？
• 内容效度：测量指标的完整性
• 替代指标（surrogate indicator）
– 知识沟理论：用“受教育程度”代替“社会经 济地位”（social economic status, SES）
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二、样本作为整体的代表
• 无论调查、实验、深访、内容分析等，都 遵循类似的抽样原理和概率原则
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Ex.
From: William M.K. Trochim of Cornell University
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效度问题
• 测量指标是否反映抽象概念：效度问题 • 理论概念效度/建构效度（construct validity）
– 概念效度依赖理论 – 一个概念出现在某个理论中时，它的测量“先
天”地受到两大制约：内涵和外延 – 例子：知识沟