2.4.3 közelítő kísérletek
Mi lehet közelíteni a kísérleteket, amelyek nem tehetünk. Két megközelítés, hogy különösen előnyös a digitális kor illő és természetes kísérleteket.
Sok fontos tudományos és politikai kérdések okozati. Nézzük például a következő kérdést: vajon milyen hatása van egy munka képzési program a bérek? Az egyik módja annak, hogy erre a kérdésre válaszolni lenne egy randomizált, kontrollált kísérletben, ahol a munkások véletlenszerűen sem kapnak képzést, vagy nem kapnak képzést. Ezután a kutatók becsülhettem hatását képzése e résztvevők összehasonlításával a bérek az emberek, akik a képzést azoknak, akik nem kaptak meg.
Az egyszerű összehasonlítás érvényes, mert a dolog, ami történik, mielőtt az adatokat még gyűjteni: a véletlenszerűség. Anélkül véletlenszerűség, a probléma sokkal bonyolultabb. A kutató lehet összehasonlítani a bér, akik önként jelentkezett a képzésre, akik nem regisztrációt. Ez az összehasonlítás valószínűleg azt mutatják, hogy az emberek, akik a képzés szerzett több, de mennyi ez azért van, mert a képzés és mennyi ez azért van, mert az emberek, hogy regisztráljon a képzés eltérnek azoktól, amelyeket nem regisztráljon képzést? Más szóval, ez a tisztességes összehasonlítani a bérek a két csoport az emberek?
Ez az aggodalom a tisztességes összehasonlítás vezet egyes kutatók úgy vélik, hogy lehetetlen, hogy ok-okozati becslések kísérlet futtatása nélkül. Ez az állítás túl messzire megy. Bár igaz, hogy a kísérletek szolgáltatja a legerősebb bizonyítékot az oksági hatások, vannak más stratégiák, amely értékes okozati becsléseket. Ahelyett, hogy arra gondolt, hogy ok-okozati becslések sem könnyű (abban az esetben, kísérletek), vagy lehetetlen (abban az esetben, passzívan megfigyelt adatok), akkor jobb, ha úgy gondolja, a stratégiák készítésére okozati becslések mentén fekvő folytonosságot a legerősebb a leggyengébb (ábra 2.4). A legerősebb végén a kontinuum van randomizált, kontrollált kísérletek. De ezek gyakran nehéz csinálni társadalomkutatás mert sok kezelés megköveteli irreális mennyiségű együttműködés a kormányok vagy társaságok; egyszerűen sok kísérletet, hogy nem tudunk tenni. Fogok szentelni minden 4. fejezet mind az erősségek és gyengeségek randomizált, kontrollált kísérletek, és én azt állítják, hogy bizonyos esetekben, hogy erős erkölcsi érvek szólnak a megfigyeléses a kísérleti módszereket.
2.4 ábra: Continuum kutatási stratégiák becsült okozati hatásokat.
Mozog a kontinuum, vannak olyan helyzetek, amikor a kutatók nem kifejezetten véletlenszerűen. Azaz, a kutatók megpróbálják megtanulni kísérlet jellegű tudás meg nem is egy kísérlet; Természetesen, ez lesz bonyolult, de nagy adatok nagyban javítja a képességét, hogy ok-okozati becslések ezekben a helyzetekben.
Néha vannak olyan beállítások, ahol a véletlenszerűség a világban történik, hogy valami, mint egy kísérlet a kutatók számára. Ezek a tervek az úgynevezett természetes kísérleteket, és figyelembe kell venni a fejezetben részletesen 2.4.3.1. Két jellemző nagy adatforrások-a mindig-a természetre és a méretük, nagyban növeli, hogy képesek vagyunk tanulni természetes kísérleteket, ha azok előfordulnak.
Mozgó távolabb randomizált, kontrollált kísérletek, néha még csak nem is egy esemény a természetben, hogy tudjuk használni, hogy közelítse a természetes kísérlet. Ezekben a beállításokat, akkor gondosan építeni összehasonlítása során nem kísérleti adatok arra törekszik, hogy közelítse a kísérlet. Ezek a minták az illesztés, és figyelembe kell venni a fejezetben részletesen 2.4.3.2. Mint a természetes kísérletek egyezés olyan design is részesül a nagy adatforrások. Különösen a hatalmas méretű mind esetek száma és típusa információ per ügy nagyban megkönnyíti megfelelő. A legfontosabb különbség a természetes kísérletek és megfelelő az, hogy a természetes kísérletek a kutató tudja, hogy a folyamat, amelynek révén a kezelés jelöltek és úgy véli, hogy véletlen.
A koncepció a tisztességes összehasonlítást is motiválta a vágyak, hogy kísérleteket is szolgáló két lehetséges megközelítés: a természetes kísérletek és megfelelő. Ezek a megközelítések lehetővé teszi, hogy becsülni okozati hatásokat passzívan megfigyelt adatokat felfedezésével tisztességes összehasonlítás benn az adatok, hogy már van.
