Onderzoekers in zowel de studie- en beroepsdiploma rijk willen hun onderzoek worden een nauwkeurige afspiegeling van de werkelijkheid en zinvolle resultaten te produceren. Een factor die altijd proberen zal te manipuleren van de integriteit van het onderzoek is onderzoeker bias--een fout als gevolg van onjuiste procedures of persoonlijke overtuigingen beïnvloeden experimenten toe te staan. Het is bijna onmogelijk om alle onderzoeker bias verwijderen met een papier, omdat er zoveel variabelen te overwegen en te controleren. Toch zijn er enkele stappen die u nemen moet om te elimineren als veel persoonlijke bias mogelijk.
Het bepalen van de bestandstypen van vooroordelen die je onderzoek in gevaar kunnen brengen. Ook rekening houden met uw eigen persoonlijke overtuigingen. Hoewel er verschillende soorten bias u moet uitkijken voor, helpt begrip van alle invloeden die uw onderzoek is gevoelig voor weren van een bijzonder flagrante geval van vooringenomenheid. Bijvoorbeeld bij het schrijven van een research paper die betrekking hebben op de hoogst omstreden kwestie van abortus, Let erop bij het starten van uw eigen adviezen om de controle van het onderzoek. Aan de andere kant, is een onderzoeksartikel over kwantumfysica minder gevoelig voor emotie. Kwantitatieve bias is een meer waarschijnlijke boosdoener.
Erkennen van de ontwerp-bias in uw onderzoek. Probeer eerst zoveel variabelen opnemen zoveel mogelijk verminderen van de effecten van ontwerp bias. Ten tweede begrijp dat het bijna onmogelijk is te maken van de perfecte, onpartijdige onderzoek papier geen kwestie hoe hard u probeert. Verminderen van de effecten van ontwerp bias door de erkenning van de tekortkoming van de experimenten in het onderzoek papier. Dit geeft meer geloofwaardigheid aan uw papier.
Het opnemen van grote aantallen monsters die monsters te vermijden sampling bias. Bemonstering van bias treedt op wanneer een onderzoeker worden weggelaten of overdreven een type variabele bevat. Dit zwaait de resultaten. Grotere en meer gediversifieerde monsters verminderen omissies en overmatige opname vooroordelen.
Lees interview vragen bij een onafhankelijke partij hebt te analyseren interview bias. De taal in uw vragen kan antwoorden in een bepaalde richting sturen of vragen een bepaald antwoord. Het is moeilijk voor de vraag-tekenaar om te zien dit bias, zodat een andere persoon--bij voorkeur iemand zonder een belang in het onderzoek--kunt over uw vragen kijken en naar vooringenomen frasering zoeken.
Perifere resultaten de juiste aandacht geven. Wat onderzoek onvermijdelijk presteert een of twee die niet bij de rest van de gegevens passen. Deze worden uitschieters genoemd. Deze uitschieters moeten niet genoeg benadrukt worden aangezien dit produceert wat heet een vals positief, een gemeenschappelijk type van vooringenomenheid. Uitschieters moeten naar behoren opgemerkt en geanalyseerd, maar nooit gespeeld zo belangrijk.
Het bepalen van de wijze waarop gegevens worden verzameld om te voorkomen dat vooringenomenheid van de meting. Meting vooringenomenheid kan kwantitatieve wetenschappelijk onderzoek door middel van een arme metingsschaal in gevaar brengen. Dit, beurtelings, produceert slecht instrument metingen. Voor kwalitatieve onderzoeksdocumenten, kunt u overwegen dat proefpersonen ook hun eigen vooroordelen hebben. U kunt effectief uw papier te beschermen tegen een proefpersoon vooringenomenheid als u nauwkeurig wat voorspellen kan dat vooroordeel of vooroordelen kunnen zijn.