Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan bilimsel deney tasarımı hakkında bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, diyabet hastaları için geliştirilen bir ilaç örneği üzerinden deney tasarımı konusunu anlatmaktadır.
- Video, deney tasarımı temel kavramlarını açıklayarak başlıyor: açıklayıcı değişken, bağımlı değişken ve tepki değişkeni. Ardından deney grubu ve kontrol grubu oluşturma, plasebo kullanımı, kör deneyler ve çift kör deneyler anlatılıyor. Ayrıca rastgele örnekleme yöntemleri, blok tasarımı ve deney sonuçlarının yorumlanması konuları ele alınıyor. Video, bilimsel deneylerin önemini ve sonuçların belgelenmesinin gerekliliğini vurgulayarak sona eriyor.
- İlaç Deneyinde Değişkenler
- Bir ilaç şirketi diyabet hastaları için A1C seviyelerini düşürebilecek bir ilaç geliştirmek istiyor.
- A1C seviyesi, üç ay gibi uzun bir zaman zarfında yüksek kan şekeri olanların hemoglobin A1C seviyelerinin yüksek olduğu, düşük kan şekeri olanların ise düşük olduğu bir ölçümdür.
- Deneyde ilacı alıp almamak açıklayıcı değişken, A1C seviyesi ise bağımlı değişken veya tepki değişkeni olarak kullanılır.
- 01:18Deney Tasarımı
- Deneyde yüz kişilik bir grup, yarısı deney grubuna, yarısı kontrol grubuna ayrılır.
- Deney grubundaki insanların A1C seviyelerinin ilaç yüzünden düşüp düşmediği gözlemlenir.
- İki gruba da ilaç verilir ancak hiçbiri hangi ilacı kullandıklarını bilmez; deney grubuna gerçek ilaç, kontrol grubuna plasebo verilir.
- 02:51Kör Deneyler
- Bu tür deneylere kör ya da gözü kapalı deney adı verilir.
- Çift kör deneylerde sadece denekler değil, deneyi uygulayan doktor ya da uzmanlar da kimin hangi grupta olduğunu bilmezler.
- Üçlü kör deneylerde deney verisini inceleyen analistler de hangi grubun deney, hangi grubun kontrol grubu olduğunu bilmezler.
- 04:03Rastgele Örnekleme
- Deneyde A1C seviyeleri deneyden önce ve ilacı kullanmaya başladıktan üç ay sonra ölçülür.
- Denekleri gruplara rastgele dağıtmak önemlidir, aksi takdirde cinsiyet, yaş, ikamet yeri gibi değişkenler A1C seviyesindeki değişimleri açıklayabilir.
- Rastgele örnekleme için rastgele sayı üreten programlar kullanılabilir veya katmanlı örnekleme (blok tasarımı) yöntemi uygulanabilir.
- 06:26Deney Sonuçları ve Değerlendirme
- Grupların A1C seviyeleri arasında fark görülmezse, ilacın işe yarama olasılığının düşük olduğu düşünülebilir.
- Deneyleri yeterli sayıda denek üzerinde yapmak gerekir çünkü şanssızlık sonucu çok küçük de olsa bir başarısızlık söz konusu olabilir.
- A1C seviyelerinde düşüş görüldüğünde, bu düşüşün şansa bağlı olup olmadığına bakılmalıdır; şansa bağlı değilse ilacın başarılı olduğu söylenebilir.
- 07:22Bilimin Sınırları
- Bilimin işinin tamamen bittiğini söylemek mümkün değildir çünkü deneyin hesaba katmadığı başka değişkenler bulunabilir.
- Deneyi ne kadar iyi tasarlamış olursanız olun, şans sonucu yanlış pozitif veya yanlış negatif sonuçlar elde etme ihtimali vardır.
- Deneyleri çok iyi belgelemek gerekir ki aynı deneyi tekrarlamak isteyen insanlar deneyi yapabilsin ve uyumlu sonuçlar bulabilsin.