4.1 Uvod

U pristupima dosad obrađene u ovoj knjizi-promatranje ponašanja (poglavlje 2) i postavljati pitanja (Poglavlje 3) -researchers prikupljati podatke o tome što je prirodno pojavljuje u svijetu. Pristup pokrivena u ovom poglavlju trčanje eksperimenata-fundamentalno različita. Kad su istraživači izvoditi pokuse, sustavno intervenira u svijetu za stvaranje podataka koji je idealan za odgovaranje na pitanja o uzročno-posljedičnih odnosa.

Uzročno-posljedične pitanja su vrlo česte u društvenim istraživanjima, a primjeri uključuju pitanja poput li povećanje plaće nastavnika povećati učenika u učenju? Koji je učinak minimalne plaće na stope zaposlenosti? Kako se utrka tražiteljima posla koji zahtjeva izvrši svoju šansu za dobivanje posla? Osim ovih izričito uzročnim pitanja, ponekad uzročno-posljedične pitanja kriju se u više općenita pitanja o maksimiziranja neke mjera uspješnosti. Na primjer, na pitanje: "Što obojenu tipku će povećati donacije na web stranicama stranicama NVO?" Stvarno brojna pitanja o učinku različitih gumb boja na donacije.

Jedan od načina odgovoriti na uzročno-posljedičnu pitanja je tražiti uzorke u postojećim podacima. Na primjer, na temelju podataka iz tisuće škola, možda su izračunali da učenici uče više u školama koje nude visoke plaće nastavnika. No, to korelacija pokazuju da veće plaće uzrokuju studenti saznati više? Naravno da ne. Škole u kojoj nastavnici zarađuju više mogu biti različiti na mnogo načina. Na primjer, učenici u školama s visokim plaćama nastavnika moglo doći iz bogatijih obitelji. Dakle, ono što izgleda kao posljedica nastavnika mogao samo doći iz usporedbe različitih tipova studenata. Ove neizmjerenog razlike između studenata su pozvani nusnalaz, i općenito, mogućnost Ëimbenike uništavao istraživača sposobnost odgovaranja na uzročno-posljedičnu pitanja u potrazi za uzorke u postojećim podacima.

Jedno rješenje za problem Ëimbenike je pokušati napraviti poštene usporedbe prilagodbom za vidljive razlike između skupina. Na primjer, možda ćete biti u mogućnosti to preuzimanje porez na imovinu podatke iz brojnih državnih web stranica. Zatim možete usporediti postignuća učenika u školama gdje su cijene kuća su slične, ali su plaće nastavnika su različiti, a vi još uvijek može naći da učenici uče više u školama s veće plaće nastavnika. No, još uvijek postoje mnogi mogući nusnalaz. Možda roditelji tih učenika razlikuju u stupnju obrazovanja ili možda škola se razlikuju u njihovoj bliskosti javnim knjižnicama ili možda škola s višim plaćama nastavnika također imaju veće plaće za ravnatelja i glavni plaću, a ne učitelj plaća, stvarno ono što je u porastu učenje studenata. Možete pokušati za mjerenje tih drugih faktora kao dobro, ali popis mogućih Ëimbenike je u biti beskrajan. U mnogim situacijama, da jednostavno ne mogu mjeriti i prilagoditi za sve moguće Ëimbenike. Ovaj pristup može odvesti samo do određene točke.

Bolje rješenje za problem Ëimbenike radi eksperimente. Eksperimenti omogućiti istraživačima da se presele izvan korelacija u prirodnim podatke kako bi se pouzdano odgovoriti na uzročno-posljedičnu pitanje. U analognom dobu, eksperimenti često su bili logistički teško i skupo. Sada, u digitalnom dobu, logistički ograničenja postupno nestajanje. Ne samo da je lakše raditi eksperimenti poput onih istraživača su učinili u prošlosti, to je sada moguće pokrenuti nove vrste eksperimenata.

U onome što sam do sada napisano da sam bio malo labav u svom jeziku, ali važno je razlikovati dvije stvari: eksperimentima i randomiziranih kontroliranih pokusa. U eksperimentu istraživač intervenira u svijetu, a zatim se mjeri ishod. Čuo sam ovaj pristup opisao kao "perturbacije i promatrati." Ova strategija je vrlo učinkovit u prirodnim znanostima, ali u zdravstvenim i socijalnim znanostima, postoji još jedan pristup koji funkcionira bolje. U randomiziranom kontroliranom pokusu istraživač intervenira za neke ljude, a ne za druge, i kritički, istraživač odluči koje ljudi primaju intervenciju randomizacije (npr bacanja novčića). Ovaj postupak osigurava da randomizirane kontrolirane pokuse stvaranje pravedne usporedbe između dvije skupine: one koja je primila intervenciju i onaj koji nije. Drugim riječima, randomizirane kontrolirane pokuse su rješenje za probleme Ëimbenike. Usprkos značajnim razlikama između eksperimenata i randomiziranih kontroliranih pokusa, društveni znanstvenici često koriste ove pojmove kao sinonimi. Ja ću pratiti ovu konvenciju, ali, na određenim mjestima, slomit ću konvenciju da naglasi vrijednost randomiziranih kontroliranih pokusa nad eksperimentima bez randomizacije i kontrolne skupine.

Randomizirani kontrolirani pokusi su dokazali da biti snažan način da uče o društvenom svijetu, te u tom poglavlju, ja ću vas naučiti više o tome kako ih koristiti u svom istraživanju. U odjeljku 4.2, ja ću ilustrirati osnovnu logiku eksperimentiranja s primjerom pokusa na Wikipediji. Zatim, u odjeljku 4.3, ja ću opisati razliku između laboratorijskih pokusa i eksperimenata na terenu i razlika između analogne i digitalne eksperimenata eksperimenata. Nadalje, ja ću tvrditi da su pokusi na digitalnom polju može ponuditi najbolje značajke analognih laboratorijskih pokusa (široka kontrola) i eksperimente analogna polja (realizam), a sve u mjerilu koje nije bilo moguće ranije. Dalje, u odjeljku 4.4, opisat ću tri koncepta-valjanost, heterogenost učinaka liječenja i mehanizmi-koje su kritične za izradu bogatih eksperimente. S tom pozadinom, ja ću opisati kompromisa uključenih u dvije glavne strategije za provođenje digitalne pokusa: to rade sami (točka 4.5.1) ili partnerstvo sa snažnim (Odjeljak 4.5.2). Na kraju ću zaključiti s nekim dizajn savjete o tome kako možete iskoristiti stvarne moći digitalnih pokusa (Odjeljak 4.6.1) i opisati neke od odgovornosti koja dolazi s tom snagom (točka 4.6.2). U poglavlju će biti predstavljen s najmanje matematičke notacije i formalnog jezika; Čitatelji zainteresirani za više formalni, matematički pristup eksperimentima trebaju pročitati i tehničku Dodatak na kraju poglavlja.