Ya sea que esté haciendo las cosas usted mismo o trabajando con un compañero, me gustaría ofrecerle cuatro consejos que he encontrado particularmente útiles en mi propio trabajo. Los dos primeros consejos se aplican a cualquier experimento, mientras que los dos primeros son mucho más específicos para los experimentos de la era digital.
Mi primer consejo para cuando estás haciendo un experimento es que debes pensar lo más posible antes de que se recopilen los datos. Esto probablemente parezca obvio para los investigadores acostumbrados a realizar experimentos, pero es muy importante para quienes están acostumbrados a trabajar con fuentes de big data (ver el capítulo 2). Con tales fuentes, la mayor parte del trabajo se realiza después de que usted tenga los datos, pero los experimentos son todo lo contrario: la mayor parte del trabajo debe realizarse antes de recopilar datos. Una de las mejores formas de forzarse a pensar detenidamente antes de recopilar datos es crear y registrar un plan de preanálisis para su experimento en el que describa básicamente el análisis que realizará (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011; Lin and Green 2016) .
Mi segundo consejo general es que ningún experimento va a ser perfecto y, por eso, debes considerar diseñar una serie de experimentos que se refuercen mutuamente. He escuchado esto descrito como la estrategia de la armada ; en lugar de intentar construir un barco de guerra masivo, deberías construir muchos barcos más pequeños con fortalezas complementarias. Este tipo de estudios de experimentos múltiples son rutinarios en psicología, pero son raros en otros lugares. Afortunadamente, el bajo costo de algunos experimentos digitales hace que los estudios multi-experimento sean más fáciles.
Teniendo en cuenta estos antecedentes generales, me gustaría ofrecer dos consejos que son más específicos para el diseño de experimentos de la era digital: crear datos con cero costos variables (sección 4.6.1) y crear ética en el diseño (sección 4.6.2).