4.1 परिचय

इस किताब को देख व्यवहार (अध्याय 2) और सवाल पूछने में अब तक कवर दृष्टिकोण में (अध्याय 3) -researchers क्या स्वाभाविक रूप से दुनिया में हो रहा है के बारे में डेटा इकट्ठा। दृष्टिकोण इस अध्याय से चल में कवर मौलिक रूप से अलग प्रयोगों में है। शोधकर्ताओं ने प्रयोगों चलाते हैं, वे व्यवस्थित दुनिया में हस्तक्षेप डेटा कि आदर्श कारण और प्रभाव के रिश्तों के बारे में सवालों का जवाब देने के लिए अनुकूल है बनाने के लिए।

कारण और प्रभाव के सवाल सामाजिक अनुसंधान के क्षेत्र में बहुत आम हैं, और उदाहरण के रूप में इस तरह बढ़ रही है शिक्षकों के वेतन सीखने छात्र को बढ़ाने के सवाल भी शामिल है? रोजगार दर पर न्यूनतम मजदूरी का प्रभाव क्या है? कैसे एक नौकरी आवेदक की दौड़ नौकरी मिलने की उसे मौका प्रभाव पड़ता है? इन स्पष्ट कारण प्रश्नों के अलावा, कभी कभी का कारण और प्रभाव सवाल कुछ प्रदर्शन मीट्रिक के अधिकतमकरण के बारे में अधिक सामान्य प्रश्नों में निहित हैं। उदाहरण के लिए, सवाल "क्या रंग बटन एक गैर सरकारी संगठन की वेबसाइट साइट पर दान को अधिकतम जाएगा?" वास्तव में दान पर अलग बटन रंगों के प्रभाव के बारे में बहुत सारे सवाल है।

एक तरीका यह कारण और प्रभाव के सवालों के जवाब देने के लिए मौजूदा डेटा में पैटर्न के लिए लग रही है। उदाहरण के लिए, स्कूलों के हजारों से डेटा का उपयोग कर, आप की गणना कर सकता है छात्रों को स्कूलों का प्रस्ताव है कि उच्च शिक्षक वेतन में अधिक जानने के लिए कि। लेकिन, इस संबंध दिखाता है कि उच्च वेतन छात्रों को और अधिक जानने के लिए कारण? बिलकूल नही। स्कूलों में जहां शिक्षकों को अधिक कमाते हैं कई मायनों में अलग हो सकता है। उदाहरण के लिए, उच्च शिक्षक वेतन के साथ स्कूलों में छात्रों अमीर परिवारों से आ सकता है। इस प्रकार, जैसे शिक्षकों का एक प्रभाव सिर्फ छात्रों की विभिन्न प्रकार की तुलना से आ सकता है क्या लग रहा है। छात्रों के बीच ये अपरिमेय मतभेद confounders कहा जाता है, और सामान्य रूप में, confounders की संभावना के शोधकर्ताओं ने मौजूदा डेटा में पैटर्न के लिए देख द्वारा कारण और प्रभाव के सवालों के जवाब देने की क्षमता पर तबाही।

confounders की समस्या का एक समाधान समूहों के बीच नमूदार मतभेद के लिए समायोजन करके निष्पक्ष तुलना करने की कोशिश है। उदाहरण के लिए, यदि आप सरकारी वेबसाइटों के एक नंबर से संपत्ति कर डेटा डाउनलोड करने में सक्षम हो सकता है। फिर, आप स्कूलों में जहां घर की कीमतें समान हैं, लेकिन शिक्षक वेतन अलग हैं में छात्र प्रदर्शन की तुलना कर सकता है, और आप अभी भी मिल सकता है छात्रों को उच्च शिक्षक वेतन के साथ स्कूलों में अधिक जानने के लिए कि। लेकिन, अभी भी कई संभव confounders हैं। हो सकता है कि इन छात्र के माता-पिता शिक्षा के अपने स्तर में मतभेद है या हो सकता है स्कूलों सार्वजनिक पुस्तकालयों के लिए उनकी निकटता में मतभेद है या हो सकता है उच्च शिक्षक वेतन के साथ स्कूलों में भी प्रिंसिपलों और मूलधन भुगतान के लिए उच्च वेतन के लिए है, न शिक्षक वेतन, वास्तव में क्या बढ़ती जा रही है छात्र सीखने। आप के रूप में अच्छी तरह से इन अन्य कारकों को मापने के लिए कोशिश कर सकते हो, लेकिन संभव confounders की सूची अनिवार्य रूप अंतहीन है। कई स्थितियों में, तुम सिर्फ मापने के लिए और सभी संभव confounders के लिए समायोजित नहीं कर सकते। यह दृष्टिकोण सिर्फ तुम इतनी दूर ले जा सकते हैं।

confounders की समस्या के लिए एक बेहतर समाधान प्रयोगों चल रहा है। प्रयोगों शोधकर्ताओं स्वाभाविक रूप से आदेश मज़बूती कारण और प्रभाव के सवाल का जवाब देने में डेटा होने वाली में सह-संबंध से परे ले जाने के लिए सक्षम हो। एनालॉग युग में, प्रयोगों अक्सर logistically मुश्किल और महंगा थे। अब, डिजिटल युग में, साजो बाधाओं धीरे-धीरे दूर लुप्त होती हैं। इतना ही नहीं यह आसान करने के लिए उन शोधकर्ताओं तरह के प्रयोगों के अतीत में किया गया है, यह अब प्रयोगों के नए प्रकार के चलाने के लिए संभव है।

मैं अब तक क्या लिखा है में मैं अपनी भाषा में थोड़ा ढीला किया गया है, लेकिन यह दो चीजों के बीच भेद करने के लिए महत्वपूर्ण है: प्रयोगों और बेतरतीब नियंत्रित प्रयोगों। एक प्रयोग में एक शोधकर्ता दुनिया में हस्तक्षेप करते हैं और फिर एक परिणाम के उपाय। मैं इस दृष्टिकोण के रूप में वर्णित सुना है, "उपद्रव और निरीक्षण करते हैं।" यह रणनीति प्राकृतिक विज्ञान में बहुत प्रभावी है, लेकिन चिकित्सा और सामाजिक विज्ञान में, वहाँ एक और दृष्टिकोण है कि बेहतर काम करता है। एक यादृच्छिक नियंत्रित प्रयोग में एक शोधकर्ता के कुछ लोगों के लिए और दूसरों के लिए नहीं हस्तक्षेप, और, समीक्षकों, शोधकर्ता जो लोग यादृच्छिकीकरण द्वारा हस्तक्षेप प्राप्त फैसला करता है (उदाहरण के लिए, एक सिक्का flipping)। यह प्रक्रिया सुनिश्चित करता है कि बेतरतीब नियंत्रित प्रयोगों दो समूहों के बीच निष्पक्ष तुलना बनाएँ: कि हस्तक्षेप और एक ही नहीं है कि प्राप्त हुआ है एक। दूसरे शब्दों में, यादृच्छिक नियंत्रित प्रयोगों confounders की समस्याओं का समाधान कर रहे हैं। प्रयोगों और बेतरतीब नियंत्रित प्रयोगों के बीच महत्वपूर्ण अंतर के बावजूद सामाजिक शोधकर्ताओं अक्सर दूसरे के स्थान पर इन शब्दों का उपयोग करें। मैं इस सम्मेलन का पालन करेंगे, लेकिन, कुछ बिंदुओं पर, मैं सम्मेलन randomization और एक नियंत्रण समूह के बिना प्रयोगों से अधिक यादृच्छिक नियंत्रित प्रयोगों के मूल्य पर जोर देना तोड़ दूँगा।

यादृच्छिक नियंत्रित प्रयोगों सामाजिक दुनिया के बारे में जानने के लिए एक शक्तिशाली तरीका होना सिद्ध कर दिया है, और इस अध्याय में, मैं तुम्हें कैसे अपने शोध में उन का उपयोग करने के बारे में अधिक सिखाना होगा। धारा 4.2 में, मैं विकिपीडिया पर एक प्रयोग का एक उदाहरण के साथ प्रयोग के बुनियादी तर्क देकर स्पष्ट कर देंगे। फिर, धारा 4.3 में, मैं प्रयोगशाला प्रयोगों और क्षेत्र प्रयोगों और एनालॉग और डिजिटल प्रयोगों प्रयोगों के बीच मतभेदों के बीच अंतर का वर्णन करेंगे। इसके अलावा, मैं बहस करेंगे कि डिजिटल क्षेत्र प्रयोगों पैमाने है कि पहले संभव नहीं था पर सबसे अच्छा अनुरूप प्रयोगशाला प्रयोगों की (तंग नियंत्रण), सुविधाओं और एनालॉग क्षेत्र प्रयोगों (यथार्थवाद) सभी की पेशकश कर सकते हैं। अगले, धारा 4.4 में, मैं तीन अवधारणाओं-वैधता, उपचार प्रभाव की विविधता, और तंत्र-कि अमीर प्रयोगों को डिजाइन करने के लिए महत्वपूर्ण हैं का वर्णन करेंगे। कि पृष्ठभूमि के साथ, मैं व्यापार-नापसंद डिजिटल प्रयोगों के संचालन के लिए दो मुख्य रणनीतियों में शामिल वर्णन करेंगे: यह अपने आप कर (धारा 4.5.1) या शक्तिशाली (धारा 4.5.2) के साथ साझेदारी। अंत में, मैं कैसे आप डिजिटल प्रयोगों (धारा 4.6.1) की वास्तविक शक्ति का लाभ ले सकते हैं के बारे में कुछ डिजाइन सलाह के साथ समाप्त होगा और जिम्मेदारी है कि उस शक्ति (धारा 4.6.2) के साथ आता है कुछ का वर्णन है। अध्याय गणितीय संकेतन और औपचारिक भाषा की एक न्यूनतम के साथ प्रस्तुत किया जाएगा; प्रयोगों के लिए एक और अधिक औपचारिक, गणितीय दृष्टिकोण में रुचि पाठकों को भी अध्याय के अंत में तकनीकी परिशिष्ट पढ़ना चाहिए।