איך מארגנים את פרק התוצאות?
כמעט בלתי אפשרי לענות על זה, כי זה כל כך שונה ממחקר למחקר.
בכל זאת, כמה עצות:
- להבחין בין עיקר לטפל, ולהתחיל מהעיקר. לא “לייבש” את הקורא עד שמגיעים לפואנטה.
- אם יש משהו מעניין אבל טפל (כלומר לא עונה על שאלת המחקר ולא משתלב בסיפור של המחקר) – לשקול להעביר לנספח.
אם יש הרבה מטלות – לחשוב אם רוצים לתאר אותן בשיטה או בתוצאות. אם תתארו בשיטה, פרק התוצאות ייצא קצר יותר ואולי קולח יותר. המחיר שתשלמו: עד שהקורא מגיע לפרק התוצאות, הוא כבר שכח מה היה כתוב בשיטה, ותצטרכו לחשוב איך להתמודד עם זה. - טעות נפוצה: לחשוב שבגלל שאנחנו בפרק התוצאות, העניין המרכזי פה הוא הניתוחים הסטטיסטיים והתוצאות שלהם. לא ולא!!! מה שאמרנו בתחילת המסמך הזה עדיין נכון: העניין המרכזי הוא הסיפור. הציר המארגן של פרק התוצאות צריך להיות הסיפור. זה אומר ש:
- בד”כ עדיף שכותרות הביניים ידברו על שאלות/מסקנות, לא על ניתוח סטטיסטי
- סדר הדברים יהיה לפי ההיגיון של הסיפור.
- לעולם, לעולם לא כותבים ממצא בלי לדבר על המשמעות/החשיבות שלו. אם תכתבו סדרת ממצאים בלי להסביר את משמעותם, לא תקבלו טקסט קוהרנטי אלא משהו שמרגיש כמו “רשימת קניות”: חסר משמעות, לא ברור ומשעמם.
משמעות הדבר היא שפרק התוצאות יכלול גם קטעים שדנים במשמעות התוצאות. ייתכן שבתואר הראשון למדתן שקטעים כאלה לא אמורים להיות כתובים בתוצאות אלא בדיון. זו טעות. מצד שני, לא להגזים: אם יש דיון רחב ומעמיק במשמעות התוצאות, כמעט תמיד תעדיפו לכתוב אותו בפרק הדיון ולא בפרק התוצאות, אלא אם כן זה פוגע בקוהרנטיות של פרק התוצאות.
- סיכומי ביניים זה דבר שמאד עוזר – זה מזכיר לקורא מה ששכח, ועוזר לשמור על הקונטקסט. אם יש פחות מדי, הטקסט לא מספיק ברור. אם יש יותר מדי, זה עלול להיות חפירה. אז איך יודעים? האם כתבתן יותר מדי סיכומי ביניים או פחות מדי? התשובה פשוטה: ב-99% מהמקרים, כתבתן פחות מדי. מה שכן, תכתבו אותם קצרים.
איך מנסחים תוצאות ניסוי / מטלה / ניתוח סטטיסטי
המבנה הקלאסי:
- שם. זוכר.ת שקודם אמרנו שחשוב לתת שם לכל ניסוי כדי שנוכל להתייחס אליו לפי השם? עכשיו הרגע לנצל את זה.
- תזכורת. אם תיארנו את הניסוי בפרק השיטה, לא נסמוך על זה שרק נזכיר את השם שלו והקורא ישר ייזכר בכל הפרטים. נזכיר לו את הפרטים המרכזיים של השיטה, ואת הרציונל.
אם הניסוי מתואר בפרק התוצאות (נפוץ במחקר נוירופסיכולוגי), כנראה אין מה להזכיר כי תיארתן אותו בפיסקה הקודמת. - תוצאות + מסקנה – סטטיסטיקה תיאורית. מצב נפוץ הוא שאנחנו רוצים לתאר גם את הכיוון של התוצאות (סטטיסטיקה תיאורית) וגם ניתוח סטטיסטי שבדק מובהקות. בכזה מצב – תמיד נתחיל מהסטטיסטיקה התיאורית, ונגיד – לפחות באופן תמציתי – מה המסקנה ממנה. גרפים/טבלאות יגיעו בד”כ בשלב הזה.
- ניתוח סטטיסטי + תוצאות + מסקנה. עכשיו הגענו לשלב הסטטיסטיקה ההיסקית. דבר ראשון – חשוב להזכיר את הניתוח הסטטיסטי, ובאופן די מפורט כי סביר להניח שאת זה הקורא ירצה לזכור בדיוק, לא רק בערך. למשל אם הרצתן ANOVA, לכתוב מה בדיוק היו הגורמים, אפילו אם כבר כתבתן בשיטה.
אחרי זה כותבים מה התוצאות, ומה המסקנה.
איך מדווחים על ממצא סטטיסטי? בדרך כלל נתאר את הממצא במילים, ובסוגריים נשים את הנתונים הסטטיסטיים. למשל:
- We found a significant correlation between the migration error rate and the participant’s age (r = .68, p = .02).
- As predicted, the error rate in condition A (45%) was higher than the error rate in condition B (23%, paired t(23) = 1.99, one-tailed p = .01).
הסברים אלטרנטיביים
עשינו ניסוי כדי לענות על שאלה תיאורטית. הניסוי הצליח! קיבלנו תוצאה שמצליחה לענות על השאלה. מבחינתנו, הניסוי הפריך את היפותזה א’ ותמך בהיפותזה ב’. למה? כי היפותזה ב’ יכולה להסביר יפה את תוצאות הניסוי, אבל היפותזה א’ לא.
למשל: בקריאת מספרים, איך מזהים את הספרות ואת סדרן? היפותזה א’: יש מנגנון אחד שעושה את 2 הדברים. היפותזה ב’: יש 2 מנגנונים. אם הניסוי שלנו הראה דיסוציאציה כפולה (למשל מישהו שעושה רק טעויות סדר ספרות אבל לא טעויות זהות, ומישהו שמראה את הדפוס ההפוך), אנחנו טוענים שהניסוי הזה הפריך את היפותזת המנגנון היחיד ותמך בהיפותזת 2 מנגנונים.
אבל רגע: האם זהו ההסבר היחיד? אולי בכל זאת היפותזה א’ היא הנכונה, יש רק מנגנון אחד, ואפשר להסביר את תוצאות הניסוי בדרך אחרת? אם יש דרך כזאת, היא תיקרא הסבר אלטרנטיבי. כדאי להשתמש במונח הספציפי הזה. בדרך כלל, נרצה לעשות ניתוח / ניסוי נוסף כדי להפריך את ההסברים האלטרנטיביים.
לא לערבב: קודם כל מתארים את הניסוי, הניתוח, המסקנות. רק אחרי זה מגיעים להסברים אלטרנטיביים. איך מתארים את ההסבר האלטרנטיבי וההפרכה שלו? בגדול, כמו שמתארים כל חלק אחר בתוצאות (ניסוי / ניתוח סטטיסטי).