Vardagslaboration om den vetenskapliga metoden

För några månader sedan berättade en vän till min sambo om en jättefånig hobby: plate spotting. Den går ut på att man spanar in nummerskyltar på bilar, och försöker hitta någon som har 001 som sifferkombination. När man gjort det börjar man leta efter 002, och så vidare.

Eftersom det var så jättefånigt kunde jag förstås inte låta bli att börja själv. (Jag letar för närvarande efter 003.)

Mitt spanande efter nummerskyltar har fått mig att tro att det är oproportionerligt få skyltar som börjar med en nolla. Och det har, i sin tur, fått mig att formulera en vardagslaboration som man skulle kunna använda för att belysa en del aspekter av hur den vetenskapliga metoden fungerar.

Första lärdomen: Hypoteser

Det första man kan lära sig av min misstanke är att det är viktigt, men inte alltid enkelt, att formulera en hypotes. En bra hypotes kan ge uppslag till undersökningsmetoder och gör det lättare att fundera kring det man vill undersöka, medan en olyckligt formulerad hypotes kan leda en vilse. Här är ett par hypoteser som inte är superbra:

  • ”Mindre än var tionde nummerskylt har noll som första siffra.” Det finns en del nummerskyltar som har egenvalda texter, och vi vill egentligen veta hur vanlig nollan är jämfört med andra inledningssiffror – inte jämfört med nummerskyltar totalt.
  • ”Det är ovanligare att nummerskyltar börjar på en nolla än på andra siffror.” Den här formuleringen är ganska bra, men svenska registreringsskyltar börjar med tre bokstäver – siffrorna kommer sist.

En hypotes jag gillar är: ”Nollor är ovanligare än andra siffror som första siffra på nummerskyltar.” Man skulle kunna förbättra hypotesen genom att lägga till att det är svenska registrerigsskyltar som avses. (Man kan också bygga ut den här lärdomen genom att prata om nollhypotesen, vilket i det här fallet skulle vara att nollan är minst lika vanlig som andra siffror.)

Andra lärdomen: Vikten av många mätningar

Om man vill ta reda på om nollor faktiskt är ovanligare som inledningssiffra är ju en möjlighet att kolla in bilar, och se hur ofta siffrorna börjar med en nolla. Ganska snart börjar man fundera över hur många registreringsskyltar man måste kolla på – räcker tio bilar? Kollar man på tio bilar borde ju nollan dyka upp en gång, om alla siffror är lika vanliga. Fast så är det ju inte. Inte säkert, i alla fall.

Så då kan vi kolla på hundra bilar. Eller kanske tusen.

Tredje lärdomen: Statistisk signifikans

Det dröjer inte länge förrän man inser att vi egentligen inte kan säga något säkert genom att titta på bilar. Om vi kollar på tio tusen bilar, och alla inledningssiffrorna är lika sannolika, kan vi ändå inte förvänta oss att varje inledningssiffra dyker upp tusen gånger. Tvärt om kan vi snarare förvänta oss att det inte blir exakt tusen av varje inledningssiffra.

Frågan blir då hur stor avvikelse vi måste kräva, för att säga att nollan faktiskt är ovanligare än andra inledningssiffror. Och då blir vi tvungna att prata om sannolikheter och statistisk signifikans.

Fjärde lärdomen: Tydliga mätinstruktioner och risken för systematiska fel

Om man skulle drista sig till att faktiskt kolla nummerskyltar på bilar – vilket man mycket väl kan göra om man har en klass (och tid) till förfogande – behöver man ställa upp tydliga riktilinjer för hur man kollar bilarnas nummerskyltar. Ett förslag till såna riktlinjer är:

  • Vi kollar bara bilar på gatan utanför skolan.
  • Vi kollar bara bilar som åker i ena riktningen på vägen.
  • Vi tar inte med bilar som inte har svensk skylt, eller som har anpassad text.
  • Vi tar bara med bilar som kör, inte bilar som är parkerade.

Utan riktlinjer finns risk att man, mer eller mindre medvetet, väljer att ta med eller utesluta bilar baserat på om inledningssiffran är en nolla eller inte. (Man kanske går förbi en parkerad bil, eller ser en bil på en tvärgata, eller nåt.)

Men även med dessa riktlinjer finns risk för snedvridning av datan. Om vi kollar på samma gata vid måndagar kl. 9.00–9.15 under tre veckors tid, lär vi få med bilar som brukar köra där vid den tiden. Om det bland de bilarna råkar finnas extra många (eller få) nollor som inledningssiffror, kommer de att bli överrepresenterade i vår data. Att använda samma mätmetod flera gånger riskerar att ett litet fel (eller snedvridning) förstoras – bättre är att ta olika platser och olika tidpunkter.

I den är lärdomen skulle man också ta med att det (väl?) inte är möjligt att ha perfekta instruktioner om hur mätning går till. (Vi kollar bara på bilar som kör åt ett visst håll, men hur gör vi om en bil backar? Och hur gör vi om det kommer en bogserbil – kollar vi skylt både på bogseringsbilen och bilen som bogseras? Vad gör vi med en lastbil som har tolv bilar på släp?) Målsättningen måste ändå vara att ha instruktioner som gör att mätningarna blir så lika som möjligt.

Femte lärdomen: Poängen med jättemånga mätningar

Jag misstänker (men vet inte) att det är en jämn fördelning av sifferkombinationer på (normala) svenska registreringsskyltar. Men jag har dessutom läst att kombinationen 000 är reserverad, och alltså inte används. Därmed borde det faktiskt vara lite ovanligare med inledningssiffran noll – men det skulle behövas en jättestor mätserie, med riktigt bra mätmetoder, för att bekräfta detta.

Bra mätmetoder och stora mätserier är avgörande för att hitta små avvikelser, inte bara bland nummerskyltar utan även när man lyssnar på signaler från rymden, tolkar data från partikelkollisioner, mäter elektronens laddning, eller bestämmer våglängden för natriumljus. Till exempel.

Sjätte lärdomen: Fördelar med forskningssamarbeten

Jag vet inte om det här har någon plats i gymnasiefysik, men om man är ute efter att spana på registreringsskyltar är det en klar fördel att vara en hel klass. Istället för att alla ställer sig på gatan utanför skolan skulle varje elev kunna kolla in bilar på ens egen gata – vilket kan ge mer data på kortare tid. (Kanske är det smart att vara två och två vid mätningar, för att öka mätsäkerheten.) På samma sätt kan det förstås vara användbart att ha hela forskarlag när man ska genomföra större forskningsprojekt.

 

Säg gärna till om du hittar fler sätt att använda den här lite fåniga vardagslaborationen för att få mer insikter om vetenskapligt arbetssätt!

Advertisements

Kommentera

Fyll i dina uppgifter nedan eller klicka på en ikon för att logga in:

WordPress.com Logo

Du kommenterar med ditt WordPress.com-konto. Logga ut / Ändra )

Twitter-bild

Du kommenterar med ditt Twitter-konto. Logga ut / Ändra )

Facebook-foto

Du kommenterar med ditt Facebook-konto. Logga ut / Ändra )

Google+ photo

Du kommenterar med ditt Google+-konto. Logga ut / Ändra )

Ansluter till %s