Jednostka analizy, jednostka obserwacji i poziom wnioskowania określają, czego dotyczą dane, obliczenia statystyczne i końcowe wnioski. Ich rozróżnienie pomaga uniknąć błędów agregacji, pseudoreplikacji i błędu ekologicznego.
Lekcja 015 pokazuje, dlaczego obserwowana zależność między dwiema zmiennymi nie musi oznaczać bezpośredniego związku. Omawiamy zmienne ukryte, zakłócające, mediatory, modyfikatory efektu, paradoks Simpsona oraz praktyczne sposoby poszukiwania alternatywnych wyjaśnień.
Korelacja opisuje współwystępowanie zmiennych, ale sama nie dowodzi, że jedna zmienna powoduje zmianę drugiej. Lekcja wyjaśnia różnicę między zależnością statystyczną a przyczynowością oraz pokazuje rolę zmiennych zakłócających, kierunku czasu, randomizacji i modeli przyczynowych.
Badania eksploracyjne służą odkrywaniu wzorców i generowaniu hipotez, natomiast badania konfirmacyjne sprawdzają wcześniej określone przewidywania. Lekcja wyjaśnia różnice między tymi podejściami, rolę prerejestracji, analiz post hoc oraz zasady rzetelnego raportowania wyników.
Lekcja 012 wyjaśnia różnice między replikowalnością, reprodukowalnością i powtarzalnością badań oraz pokazuje, jak oceniać wiarygodność wyników w medycynie, psychologii i naukach społecznych.
Falsyfikowalność i testowalność pomagają ocenić, czy hipoteza naukowa prowadzi do sprawdzalnych przewidywań. W lekcji wyjaśniamy, jak rozpoznawać twierdzenia naukowe, formułować ryzykowne przewidywania i unikać pozornej falsyfikacji.
Lekcja wyjaśnia, jak teoria, model, konstrukt i wskaźnik tworzą logiczny łańcuch prowadzący od abstrakcyjnego wyjaśnienia do pomiaru empirycznego.
Dedukcja, indukcja i abdukcja pełnią różne funkcje w badaniu naukowym. Poznaj ich schematy, ograniczenia oraz zastosowanie w medycynie, zdrowiu publicznym i analizie danych.
Wiedza potoczna pomaga orientować się w codzienności, ale wiedza naukowa wymaga systematycznego sprawdzania, jawnych procedur i krytycznej oceny dowodów. Lekcja pokazuje, dlaczego rozróżnienie tych dwóch sposobów poznawania ma zasadnicze znaczenie w badaniach medycznych, psychologicznych i społecznych.
Operacjonalizacja zmiennych polega na przełożeniu abstrakcyjnych pojęć, takich jak stres, jakość życia czy aktywność fizyczna, na jasno zdefiniowane i możliwe do zmierzenia wskaźniki.