三个反对数据库回答

年代ixteen年前,美国国家科学院发表了一份报告的数据归档行为科学的资格分享研究数据。报告的大部分时间都在讨论反对行为科学家的数据库。在报告发表以来,努力创建数据档案对心理学一瘸一拐地在没有产生广泛的热情,和反对数据库保持不变。缺乏变化是显著的,因为经验的数据库已经形成已经证明可行的答案存在这些反对意见。

任何存储库数据库信息。这个词通常是交替使用的术语,“存档。“在这个系列的文章中,这些术语是指电子存储和访问存储库。理想情况下,这些存储库中包含的信息被认为是三种:从心理学研究原始数据;信息数据的性质(我们称为“元数据”;和数据库的独特的方面的信息(我们称为“列联表”。

下面是三种主要类型的问题的讨论,指出,重点回答这些反对意见。条款中描述的问题是问题的焦点领域,研究参与者,科学和科学家的职业生涯。

回应:这是一个严重的问题;保护机密信息是心理学研究中的一个关键元素。但不一定是保密和访问之间的权衡。几种方法维护保密证明是成功的。青少年健康调查(为进一步的信息,去www.cpc.unc.edu/addhealth)是一个很好的例子,通过物理机密性保护分离的标识符从数据。几年前的调查后五年的激烈的辩论在国会关于机密性和高度个人问题关于性行为中包含的青少年健康和其他方面的调查。虽然数据是公开的进一步分析,所有信息,可以用来把个人与他们的反应已被删除和数据分开存储。

第二种方法被引入控制误差到数据。在分析,错误可以弥补数学这样的结果并不是无可救药地扭曲。但是,实际上,可供分析的数据仅仅是基于参与者的反应。所有的数据集可能由每个参与者的反应,但它不是只由那些响应。数据集是真实的反应来自真实的人,但这也是虚拟的,没有响应集的完全准确表示任何参与者的反应研究。

这种巧妙的保密方法是由Willenborg Fienberg和de Waal统计方法在统计系的荷兰(Willenborg &德瓦尔,2001;Fienberg & Willenborg, 1998)。¹

的数据聚合第三种方法是保证机密性。这个方法使用了国家教育统计中心(NCES)以来数据集可以在cd - rom。顾名思义,这种方法结合了个人数据组数据。有水平的聚合。生均体系下,对数据的访问是受度。在大多数聚合级别,数据可以问任何人。访问聚合是由越来越少越来越大对用户的限制。至少聚合级别,用户必须证明需要的数据,必须签署法律文件同意使用条款,而且必须在人的办公室NCES为了使用在NCES人员监督下的数据。

并不是所有的挑战保密已经解决了。但有许多可能的解决方案。例如,当前的知情同意过程可能导致的问题提供对数据的访问,同时保留机密性。一些人认为知情同意协议的措辞排除了发布的数据除了主要调查人员即使不能追溯到个人的反应。解决这个问题可能保证监管变化;也许有必要修改有关规定为单独的访问数据的某些方面的保证保密在知情同意过程。未来能保证参与者同意协议,他或她的反应永远不会被跟踪,但也明确表示,其他人除了主要调查人员可能访问的数据研究。最可能的目标对于这样一个变化将会是一个文档被称为“一般规律”(代码的联邦法规,标题45、46一部分),阐述了用户的要求联邦机构的规则必须要求受让人使用人类参与者在他们的研究中。

第二个解决威胁保密与数据变得毫无用处,除非出现的某些方面参与者的身份是已知的。录像材料是一个很好的例子。发展心理学家们使用这些磁带在努力理解儿童的行为。面部表情是必不可少的行为指标,观察到的行为的适当的编码需要能够清楚地看到孩子的脸。

在短期内,把地点和时间标识符从数据很难发现参与者是谁,即使可以看到他们的脸。从长远来看,技术修复可能已经变得可用。例如,动画电影的生产者现在使用这一过程始于真人的动作和表情。这些动作和表情都忠实地转移到人物创造了电脑。现在这个过程是昂贵的。但它可能在未来的某一天有可能转移到阿凡达的所有科学有趣的行为捕获录像带的内容。

而保密的担忧可能是最经常对公开表示预订数据库在心理学中,很少有这样的担心,不能确实,尚未圆满解决。

回应:当meta-analysts第一次开始一起把尸体的研究和治疗结果就像一个巨大的研究中,在社区有很大的异议。人说,有的说,这是比较的结果,不能有效进行比较,因为数据收集-甚至那些从相关研究在不同时期,在不同的情况下,不同的人有不同的观点和不同的目的。

它应该不言而喻,尽管反对,这正是我们所做的每一天。我们没有提供的正确,可以访问原始数据而不仅仅是报道的结果。

有多少心理学纠纷,实际上,误解的细微差别的方法吗?多久结果工件的范例,而不是真正的指标因果基地的行为吗?目前,我们讨论这些问题的答案在真空中。只有报告结果的基础参数,我们阻碍了一般工作在心理科学构建一个可靠的知识。

数据库,无视对他们的批评,被证明是重要的测试床的方法提高一项研究的可比性。这里有两种情况:

在过去的二十年,约翰·j·麦卡德尔²弗吉尼亚大学的,一直在收集数据集管理能力和智力测试。从韦氏成人智力量表开始,他还是伍德科克·约翰逊认知能力测验最近增加了尺度数据库。

麦卡德尔已经积累了成千上万的数据库测试结果生成许多几十年的测试。在数据库中的项目规范化数据的一些最常用的测试能力,和测试结果群参与各种各样的纵向研究。这些数据是以前无法进入任何除了原始本金调查人员或人员测试开发公司。麦卡德尔一直使用这种丰富的档案创造革命性的新方法来分析数据集,以前认为是如此不同,藐视比较。他不仅是数据库继续组装它包含原始数据的值,但使用数据库来测试新方法数学比较心理科学家给重要的新的分析工具。

同样,发展心理学家已经整理存档记录孩子的行为。数据库开始为儿童听力录音的集合各种互动的设置。最近的录音与录像补充材料。

最初,发展开始分享这些数据,因为它是经济分享珍贵的资源;他们意识到有限的金融资源意味着一些难以获得的数据不能被收集新创每一次新研究员需要这些数据。但随着时间的推移,数据库用户发现他们可以使用录音作为一种手段来开发标准化的行为描述符。这是一个问题在孩子行为的观察研究,不同的研究者有不同的编码相同的行为从一个到另一个地方学习。半岛体育官方网址入口使用录音材料,发展心理学家已经开发标准化的编码程序,带来了前所未有的一致性研究孩子的行为。

远离主要领域为虚假的比较数据,数据库的经验我们从目前的工作表明,在右手,数据库变得手段实现更多可靠的比较,和更大的,而不是更少的协议从心理学研究对科学知识的有效性。

回应:这个问题已经在多种形式表达:“我努力工作为我的数据。我为什么要放弃它?“没有一个人没有在我的设计研究和决策分析的数据也会很好地理解数据正确使用它。“我的批评者会为了他们自己的目的而滥用我的数据,伤害我。”³

在科学界,心理学家是臭名昭著的怀疑彼此的工作。所以科学事业问题对数据库→文化心理学研究的核心是实施,因此最严重。但是,尽管我们的文化,滥用归档数据的问题不是唯一的心理学家。这是一个普遍问题已经解决在一个客观的科学水平和解决长期以来利用数据库。

解决这个问题的人指出,一个数据库不是简单的一组数据点。如果一个数据库是有用的辅助分析或回答新的科学问题应该有一个三重结构。它应该是由原始数据,meta-database,应急描述符。需要说的原始数据。他们是数字或调查结果或其他计量单位代理下的行为研究。然而,meta-database是心理学家所不熟悉的,虽然它不应该。这是放大版的《华尔街日报》一篇文章的方法部分。此方法的详细描述,假设,编码过程,分析决策等形成的一般参数数据收集。

应急描述符是特别指出,链接获得特定数据的一般方法。他们描述的独特方面等研究为什么有些数据从数据库中删除,或者为什么测试发生意想不到的变化。数据库结构以这种方式不仅允许二级数据的深入分析和评估;它还可以成为科学家最好的保证他或她的工作不会被误解。目前,争论的结果围绕结果发表在期刊上的报告,而不是在数据本身。bd体育在线app下载安卓三方数据库,这里所描述的那样,将提供普通groun研究员和评论家可能会不同意基于物质而不是误解。为什么?因为各方获得的原始数据,详细方法,和事件的描述可能扮演了一个角色在生产数据。一般的可用性数据,元数据和情况会使它更容易判断的地方更大的研究团体研究的整体工作纪律来增加理解人类行为的决定因素。

数据库有潜力做相反的批评者认为他们会做什么。他们可以保持机密性,与此同时,最大化访问数据。他们可以带来更大的集成科学知识而不是混乱承担错误的比较,他们可以是担保人,而不是意味着毁灭,科学和职业声誉。数据库是心理科学的快速发展的关键。最后,然而,它可能是担心自己,提供了数据库建设的最大障碍,而且大多数削弱了在心理学研究整合知识的追求。我们希望避免尴尬,继续目前只有我们的解释的结果,而不是背后的数据点这些结果可能剥夺的影响,迫切需要科学的工具。

下次:三种方法数据库建设。

Fienberg SE,马丁,我,Straf,毫升,eds。(1985)研究数据共享。国家
学院出版社,华盛顿特区
Fienberg, SE & Willenborg, l(1998)特殊问题”披露限制
统计数据的机密性保护的方法。“官方杂志
统计,14 (4),337 - 566。
Willenborg & de Waal t .(2001)统计信息披露控制的元素。
在155年的统计数据,课堂讲稿。纽约:斯普林格出版社。

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¹他们的大部分工作是可用的,至少在总结,在这个荷兰统计网站:www.cbs.nl /发展/。

²麦卡德尔是一个定量心理学家与一系列令人印象深刻的荣誉,包括社会的总统任期为多元实验心理学和行为的联盟,心理和认知科学。他目前社会科学理事会总统、部长评价研究委员会主席NIH科学中心的评审,并服务于国家研究委员会的机构审查委员会小组。

³引述一位著名研究员已经分析的数据是正确的,应该通过参与竞争来获得批准过程,而那些进行二次分析数据的其他人未经他们许可或监督的“投机者”。