4.6 অ্যাডভাইস

আপনি নিজে নিজে কাজ করছেন বা কোন অংশীদারের সাথে কাজ করছেন কিনা, আমি চারটি পরামর্শ প্রদান করতে চাই, যা আমার নিজের কাজে বিশেষভাবে সহায়ক বলে প্রমাণিত হয়েছে। প্রথম দুটি টুকরা পরামর্শ কোনও পরীক্ষায় প্রয়োগ করে, যখন দ্বিতীয় দুটি ডিজিটাল-বয়স পরীক্ষায় আরো বেশি নির্দিষ্ট।

যখন আপনি একটি পরীক্ষা করছেন তখন আমার প্রথম পরামর্শের পরামর্শ হচ্ছে যে কোন তথ্য সংগ্রহ করা আগে আপনাকে যতটা সম্ভব মনে করা উচিত। এটি সম্ভবত পরীক্ষার চালনা করার জন্য গবেষকদের কাছে সুস্পষ্ট বলে মনে হয়, তবে যারা বড় তথ্য উৎসের সাথে কাজ করতে অভ্যস্ত তাদের পক্ষে এটি খুবই গুরুত্বপূর্ণ (অধ্যায় দেখুন 2)। যেমন উত্স দিয়ে আপনি কাজ করার পরে অধিকাংশ কাজ সম্পন্ন হয় , কিন্তু পরীক্ষার বিপরীত হয়: আপনি তথ্য সংগ্রহ করার আগে অধিকাংশ কাজ সম্পন্ন করা উচিত। আপনার তথ্য সংগ্রহ করার আগে সতর্কতা অবলম্বন করার সবচেয়ে ভাল উপায়গুলির মধ্যে একটি হল আপনার পরীক্ষার জন্য প্রাক-বিশ্লেষণের পরিকল্পনা তৈরি এবং নিবন্ধন করা যা আপনি মূলত বিশ্লেষণের বর্ণনা করেন যা আপনি পরিচালনা করবেন (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011; Lin and Green 2016) ।

আমার সাধারণ পরামর্শের দ্বিতীয় অংশটি হল যে কোন একক পরীক্ষা নিখুঁত হতে যাচ্ছে না, এবং এর কারণেই, আপনি একে অপরকে শক্তিশালী করে এমন পরীক্ষাগুলি তৈরি করতে বিবেচনা করতে হবে। আমি আর্মডা কৌশল হিসাবে বর্ণিত এই শুনেছি; বরং একটি বৃহত্তর যুদ্ধজাহাজ নির্মাণ করার চেষ্টা করার চেয়ে, আপনি পরিপূরক শক্তি সঙ্গে অনেক ছোট জাহাজ নির্মাণ করা উচিত। এই ধরনের বহু-গবেষণা অধ্যয়ন মনোবিজ্ঞান রুটিন, কিন্তু তারা অন্যত্র বিরল। সৌভাগ্যবশত, কিছু ডিজিটাল পরীক্ষার কম খরচে বহু-উপাদেয় পরীক্ষা সহজ করে তোলে।

যে সাধারণ পটভূমি দেওয়া, আমি এখন ডিজিটাল বয়স পরীক্ষা ডিজাইনের জন্য আরো নির্দিষ্ট দুটি পরামর্শের প্রস্তাব দিতে চাই: শূন্য ভেরিয়েবল খরচ তথ্য (বিভাগ 4.6.1) তৈরি করুন এবং আপনার নকশা (বিভাগ 4.6.2) মধ্যে নীতিমালা তৈরি করুন।