vědecká práce vědec se ptá a hledá odpovědi když se zeptáte v hodině, neukazujete že jste hloupější než ostatní, ale že jste statečnější než ostatní

Věda systematický způsob poznání skutečnosti, jehož objektem mohou být předměty, události nebo lidé dříve používala latinu, dnes angličtinu soubor hypotéz (=domněnka, nabídnuté vysvětlení nějakého jevu) hypotézy nelze verifikovat, pouze falzifikovat! (mimo matematiku) (K. Popper) „všechna osobní auta mají 4 kola“ – najdu velorex a hypotéza je falzifikována Verifikace – potvrzení pravdivosti Falzifikace – vyvrácení pravdivosti

z toho vyplývá metoda příjímání hypotéz: formuluji hypotézu, o které myslím, že platí formuluji nulovou hypotézu (úplně obrácenou, měly by se navzájem vylučovat) falzifikuji nulovou hypotézu tím neverifikuji původní hypotézu, ale mohu ji přijmout jako platnou (než bude také vyvrácena  ) „Akceptovaná, správná“ hypotéza je ta, která úspěšně odolává opakovaným pokusům ji vyvrátit!

příklad: hypotéza, o které myslím, že platí: olovo je pro makaka jedovaté (tzn. když ho budu krmit olovem, pojde) nulová hypotéza: makak s olovem v potravě nepojde vytvořím experiment – některé makaky budu krmit potravou s olovem, jiné stejnou potravou bez olova makak s olovem pojde → zamítnu nulovou hypotézu → „moji, původní“ hypotézu přijmu jako platnou

Occamova břitva Ze dvou modelů (hypotéz), které stejně dobře vysvětlují podstatu nějakého jevu, nutno upřednostnit ten jednodušší Pokud pro nějaký jev existuje vícero vysvětlení, je lépe upřednostňovat to nejméně komplikované Pokud nějaká část teorie není pro dosažení výsledků nezbytná, do teorie nepatří.

jednotlivé hypotézy testuji pomocí statistických metod testuji, jak moc je pravděpodobné, že moje data jsou náhodná snažím se zamítnout nulovou hypotézu –v minulém příkladě: dejme tomu že jsem měl v každé skupině 20 zvířat. V první skupině uhynula 2, v druhé všechna. Teoreticky je možné, že to takhle vyšlo náhodně, pravděpodobnost je ale velmi malá (0, %) pokud je pravděpodobnost náhodnosti dat menší než stanovená hranice (v biologii většinou 5 %) – výsledek je statisticky významný - signifikantní - zamítám nulovou hypotézu (a tím „přijímám“ původní, alternativní)

observační studie (pozorování) pasivní sledování daného jevu potřebuji velké množství dat nikdy nemůžu výsledky observačních studií interpretovat jako kauzalitu! (příčinnost) 1) budu chodit po lokalitách, počítat rostliny a měřit srážky

závislost vypadá pěkně, ale stejně na základě těchto údajů nemůžu jednoznačně tvrdit, že voda je limitující faktor – mohou zde působit ještě další faktory (živiny, toxiny, býložravci,….)

observační studie (pozorování) pasivní sledování daného jevu potřebuji velké množství dat nikdy nemůžu výsledky observačních studií interpretovat jako kauzalitu! (příčinnost) 1) budu chodit po lokalitách, počítat rostliny a měřit srážky 2) budu sledovat počet čápů a narozených dětí

Čáp nosí děti Höfer, T. et al., 2004

observační studie (pozorování) relativní snadnost získávání dat použití při morfologických studiích (vnější popis organismů, struktur,…..) taxonomických studiích fylogenetických studiích inventarizačních průzkumech globální klima – pozor na interpretaci kauzality v médiích!

biologický experiment pokud manipuluji s nějakým faktorem – manipulativní experimenty mohu zjistit kauzalitu (příčina → důsledek) musím mít opakování (repliky) a kontrolu – předpokládám, že náhoda bude hrát podobnou roli v kontrole a manipulovaných replikách jak experiment „vypadá“ = design

biologický experiment klasicky testování léků – část pacientů užívá účinnou látku, druhá část placebo příklad s rostlinami – musel bych si jednu louku (± stejný vliv ostatních faktorů) rozdělit na několik „záhonů“ a ty různě zalévat (+odstranit srážky!). Potom porovnám počet rostlin v zalévaných záhonech a v záhonu kontrolním. příklad s čápy – musel bych v polovině okresů vystřílet čápy, sledovat porodnost a srovnat s okresy kontrolními. globální klima – musel bych mít několik zeměkoulí, kde bych reguloval CO 2, lesy, lidi,…

publikace výsledků dnes nejčastěji formou článku v odborném časopise kniha konference –poster –prezentace, referát, seminář diplomová práce

publikace výsledků odborné publikace (vč. DP) by měly vždy obsahovat: –úvod –materiál a metodika –výsledky –diskuse a závěr –seznam citované literatury

odborné časopisy většinou anglicky anonymní recenzní řízení podle počtu citací se počítá tzv. „Impact factor“ čím vyšší IF, tím vyšší pravděpodobnost citace pokus o hodnocení kvality časopisů z toho vyplývá i hodnocení kvality vědců a následně jejich financování! –publikuj nebo zemři diskutabilní, ale těžko najít objektivní způsob

Zdroje informací noviny, „běžné“ časopisy, zprávy, tiskové zprávy –viz např. zacala-stridat-partnery-bojuje-proti-vyhynuti-14f- /zahranicni.asp?c=A100319_184626_vedatech_velhttp://zpravy.idnes.cz/monogamni-peruanska-zaba- zacala-stridat-partnery-bojuje-proti-vyhynuti-14f- /zahranicni.asp?c=A100319_184626_vedatech_vel –a own_etal_2010_AmNat_evolution_of_monogamy.pdf own_etal_2010_AmNat_evolution_of_monogamy.pdf populárně vědecká média (Vesmír, Živa, ČR Leonardo) knihy a učebnice škola – základní, střední, vysoká odborné časopisy

Čemu věřit? jde o velké peníze???  nevěřit text začíná: „Američtí (japonští, čínští, němečtí,…) vědci zjistili, že…“  nevěřit nejsou uvedeny zdroje  nevěřit zdroje jsou uvedeny přibližně („vědci z Harwardské Univerzity tvrdí, že…“) – nutno ověřit jsou uvedena jména autorů – celkem důvěryhodné, ale pozor na „velkohubá prohlášení“ jsou přesně citovány zdroje – asi nejdůvěryhodnější, přesto je potřeba být opatrný – viz bod 1 a předchozí

Kde hledat důvěryhodné informace? databáze odborných časopisů – Web of Science, PubMed, Wiley InterScience, Eric,… pokud možno čerpat z více zdrojů ideálně si projít i metodiku výzkumu a na základě té (a výsledků) se rozhodnout, jestli budete zdroji věřit