4.6 Soovitused
Kas te teete seda ise või töötavad koos partneriga, tahaks pakkuda kaks nõuannet, et ma olen leidnud eriti kasulik minu enda tööd. Esiteks arvan, et nii palju kui võimalik, enne kui kõik andmed on kogutud. See nõuanne ilmselt ilmne, et teadlased harjunud töötab eksperimente, kuid see on väga oluline, et teadlased harjunud töötama suur andmeallikate (vt 2. peatükk). Mis suur andmeallikate suurema osa tööst juhtub pärast seda, kui on andmeid, kuid eksperimendid on vastupidine; suurema osa tööst peaks juhtuma, enne kui andmete kogumiseks. Üks parimaid viise, kuidas sundida ennast mõtlema hoolikalt oma disaini ja analüüsi on luua ja registreerida analüüsi plaani oma eksperimenti. Õnneks paljud häid tavasid analüüsi eksperimentaalsed andmed on vormistatud arvesse aruandluse suunised, ja need suunised on hea koht alustamiseks, kui luua oma analüüsi plaan (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .
Teine nõuanne on, et ühe katse saab olema täiuslik, ja sellepärast, siis peaks püüdma kujundada rea eksperimente, mis tugevdavad teineteist. Olen isegi kuulnud seda kirjeldada kui Armada strateegia; selle asemel, et ehitada üks suur lahingulaev, et sa võiksid olla paremad hoone palju väiksemaid laevu täiendavaid tugevaid külgi. Sellised multi-eksperiment uuringud on rutiinne psühholoogia, kuid nad on haruldased mujal. Õnneks odav mõned digitaalsed eksperimente teeb Sellised multi-eksperiment uurib lihtsamaks.
Samuti tahaks pakkuda kaks nõuannet, mis on vähem levinud nüüd aga on eriti oluline projekteerimine digitaalajastul eksperimendid: luua null piirkulu andmed ja ehitada eetika oma disain.
