AI论文指南|如何使用ChatGPT在论文写作过程中进行准实验设计?干货在这【建议收藏】

这篇内容参考中国人民大学刘东教授的AI写作书籍,结合实际操作跟宝子们进行分享!作用拥抱时代的新时代优秀青年学者,在AI工具的使用方面,更专业、更严谨!

准实验设计是一种实验设计,其中研究者对实验的某些但非所有方面进行控制。这通常是因为研究者无法随机分配实验对象到不同的实验条件中,或者无法控制所有可能影响结果的变量。在准实验设计中,研究者通常选择一个自然的或现有的条件然后对其进行干预或处理,以观察结果的变化。无法随机分配参与者到实验组和制组就意味着无法控制混杂变量。例如,如果研究者想要研究一个新的教学方法对学生学习成绩的影响,但无法随机分配学生到使用新教学方法的组和不使用新教学方法的组,那么这就可能是一个准实验研究。

1.研究策略



在准实验研究中,混杂变量(即与研究中的自变量和因变量都相关的变量)可能会对研究结果产生影响,导致研究者难以确定自变量对因变量的真正影响。这种情况很有可能发生,主要原因在于会产生选择效应。例如,我们试图通过观察数据来估计教育对收人的影响,但是更高的教育程度可能与许多其他也能影响收入的特征有关(如智力、社会阶层、地域等)。如果我们没有在分析中控制这些变量,就可能引人选择效应,从而导致我们关于教育对收人影响的估计出现偏误。尽管在准实验设计中,研究者可能无法完全通过随机分配实验单位来控制所有的混杂变量,但是有一些策略可以帮助减少混杂变量的影响。

(1)配对设计(Matching)在这种设计中,研究者会尽量将实验组的每个参与者与一个或多个具有相似特征的控制组参与者进行匹配。这些特征可能包括年龄性别、健康状况等与混杂变量相关的变量。配对设计可以帮助控制混杂变量的影响但是需要有足够数量的匹配参与者,且匹配过程可能相当复杂。

(2)协变量分析(AnalysisofCovariance,ANCOVA) ANCOVA是一种统计方法,可以在分析实验结果时控制一个或多个量化的混杂变量。通过将混杂变量作为协变量纳入模型,ANCOVA 可以减少混杂变量对结果的影响。

(3)倾向评分匹配(PropensityScore Matehing)倾向评分是指参与者接受特定处理的概率,它是观察研究中用于估计因果效应的一种方法。通过比较具有相似间评分的实验组和控制组参与者,研究者可以尽量减少混杂变量的影响

(4)中斯时间序列设计(Interrupted Time SeriesDesign)在这种设计中,研究者在干预之前和之后的多个时间点收集数据。通过比较干预之前和之后的趋势研究者可以尽量减少混杂变量的影响。

这些策略可以让研究者通过统计的方法控制选择效应,但同时也让研究设计和分析的部分变得更加复杂。ChatGPT的辅助可以让设计这些实验的难度变得更小我们下面采用一个具体的案例来展示如何使用ChatGP设计一个准实验研究。假如我们的研究假设是“采用ChatGPT学习英语的效率会更高”,我们需要来设计一个干预研究来验证这个假设。一般情况下,我们需要设计好实验的基本框架,比如我们需要一个干预组和一个控制组,然后采用倾向评分匹配的方式来控制混杂变量。这个时候,宝子们就可以利用ChatGPT来辅助我们确定这个准实验的细节部分。文字提示如下。

2.框架设计



设计准实验与干预研究的具体框架。

中文提示词:

我的研究假设是

大学生采用ChatGPT来学习英语的效率会更高。

我需要设计一个干预研究来验证这个假设。

干预设计中包含一个大一学生干预组一个大一学生控制组

然后采用倾向评分匹配的方式来控制混杂变量,帮我设计该干预研究的具体细节。


Prompt:

My research hypothesis is that college students using ChatGPT for learning English will achieve higher efficiency. l need to design an intervention study to test this hypothesis. The intervention design includes an intervention group of freshmen students and a control group of freshmen students. Propensity score matching will be used to control for confounding variables. Can you help me design the specific details of this intervention study?


ChatPDF反馈:

3.背景变量



设计准实验与干预研究进行倾向评分匹配所需要的背景变量。

中文提示词:

在实施干预之前,你需要收集所有参与者的背景信息来计算每个参与者的倾向评分,

请问在这个研究中需要搜集参与者的哪些背景信息?

要尽可能全面。

Prompt:

Before implementing the intervention, you need to collect

background information from all participants to calculatethe propensity scores for each participant. In this study

what background information should be collected fromthe participants? Please provide as comprehensive a list aspossible.


ChatPDF反馈:

4.细节设计



设计干预措施的具体细节。

中文提示词:

我想让你设计一下具体的干预措施,请详细描述。

Prompt:

I would like you to design specific intervention measures.

Please provide a detailed descrption.


ChatPDF反馈:

通过上面的关键词,宝子们可以很快设计出这个准实验研究中的细节部分。宝子们可以发现,无论是匹配分数所需要的背景变量,还是干预措施的细节部分,它都回答得比较好。宝子们可以基于它的回答,进一步生成准实验研究的方案细节。这里就不展开详细讨论啦。

书籍介绍



小编近期入手了中国人民大学刘东教授发布的《AI写作指南》,这本书非常棒,详细描述了AI工具在写作中的应用,合理全面并且指明了各类注意事项,给了小编非常多的启发。是一本非常值得入手的AI工具书。拥抱时代才是正确的选择,后续小编也会根据书中一些内容,整理成实战教程,详细给宝子们介绍一下论文写作过程中人大教授是如何合理指导大家使用AI工具的!

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“985”高校副教授、中国人民大学青年杰出学者

刘东

美国威斯康星大学-麦迪逊分校博士,中国人民大学新闻学院副教授,中国人民大学青年杰出学者。主攻量化研究方法,在心理学、新闻传播学、教育学、社会学等多个社会科学领域的国内外权威期刊上以第一作者身份发表SSCI论文20多篇,平均影响因子7分以上,谷歌学术被引次数超1000次。


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