Ihe ị gụrụ na-esote

• Okwu Mmalite (nkebi 2.1)

Otu ụdị ịchọta nke ahụ na-esiteghị n'isiakwụkwọ a bụ ethnography. Maka onu ogugu banyere Boellstorff et al. (2012) di iche iche di iche iche, lee Boellstorff et al. (2012) , na maka ihe ndị ọzọ banyere ụkpụrụ omume dị iche iche na nke anụ ahụ, lee Lane (2016) .

• Nnukwu data (ngalaba 2.2)

Enweghi nghota nkwekorita nke "data buru ibu," mana otutu okwu di ka elekwasiri anya na "3 V": olu, otutu, na ngwa (dika Japec et al. (2015) ). Lee De Mauro et al. (2015) maka nyochaa nkọwa.

Ntinye m nke data nchịkọta gọọmenti na ụdị nke data buru ibu bụ ihe dị iche iche, ọ bụ ezie na ndị ọzọ emeela ikpe a, gụnyere Legewie (2015) , Connelly et al. (2016) , na Einav and Levin (2014) . Maka ịmatakwu maka uru nke data nchịkọta gọọmenti maka nyocha, lee Card et al. (2010) , Adminstrative Data Taskforce (2012) , na Grusky, Smeeding, and Snipp (2015) .

Maka nyocha nke nhazi site na usoro nchịkọta akụkọ gọọmenti, karịsịa Ụlọ Ọrụ Na-ahụ Maka Ọgụgụ nke US, lee Jarmin and O'Hara (2016) . Maka nyocha akwụkwọ nke ogologo nyocha na nchịkọta akụkọ na Statistics Sweden, lee Wallgren and Wallgren (2007) .

N'isi nke isi, m dị nkenke iji nyocha akụkọ ọdịnala dịka General Social Survey (GSS) na ihe ndekọ data mgbasaozi dị ka Twitter. Maka nlezianya nke oma na nlezianya nyochaa n'agbata ihe omuma na omenala mgbasa ozi, lee Schober et al. (2016) .

• Ihe a na-emekarị nke nnukwu data (ngalaba 2.3)

Ejila ụdị ndị dị iche iche dị iche iche akọwa ụdị agwa iri a nke nnukwu data. Edere m echiche banyere nsogbu ndị a gụnyere Lazer et al. (2009) , Groves (2011) , Howison, Wiggins, and Crowston (2011) , boyd and Crawford (2012) , SJ Taylor (2013) , Mayer-Schönberger and Cukier (2013) , Golder and Macy (2014) , Ruths and Pfeffer (2014) , Tufekci (2014) , Sampson and Small (2015) , K. Lewis (2015b) , Lazer (2015) , Horton and Tambe (2015) , Japec et al. (2015) , na Goldstone and Lupyan (2016) .

N'ime isi akwukwo a, eji m okwu dibia di iche iche di iche iche , nke m chere na enweghi nnoo. Ihe ọzọ a na-ewu ewu maka ọdịdị dijitalụ bụ ihe mgbakwasị ụkwụ (Golder and Macy 2014) , ma dịka Hal Abelson, Ken Ledeen, na Harry Lewis (2008) ekwu, okwu kwesịrị ekwesị bụ ma ọ bụ nchịkọta akwụkwọ ntanetị . Mgbe ịmepụtara ụkwụ, ị maara nke ọma ihe na-eme ma agaghị enwe ike ịzọta ụkwụ gị n'onwe gị. Otu ihe ahụ abụghị eziokwu maka ọdịdị dijitalụ gị. N'ezie, ị na-ahapụ na-achọpụta oge niile ị nwere obere ihe ọmụma. Na, ọ bụ ezie na ndị a enweghị aha gị na ha, ha nwere ike na-ejikọta gị mgbe mgbe. N'ikwu ya n'ụzọ ọzọ, ha dị ka ihe mkpịsị aka: a na-ahụ anya ma na-akọwapụta n'onwe ya.

• Nnukwu (ngalaba 2.3.1)

Maka ihe ndị ọzọ kpatara ihe ntanetị dị ukwuu na-eme ka nsogbu nyocha dịgasị iche, lee M. Lin, Lucas, and Shmueli (2013) na McFarland and McFarland (2015) . Okwu ndị a kwesịrị iduga ndị nchọpụta ka ha lekwasị anya na ihe dị mkpa karịa iji ihe ndekọ aha.

Maka ihe ndị ọzọ banyere otú Raj Chetty na ndị ọrụ ibe ha si nweta akwụkwọ ndekọ ego, lee Mervis (2014) .

Nchịkọta akụkọ dị iche iche nwere ike ịmepụta nsogbu nchịkọta nke dị n'ozuzu ike nke otu kọmputa. Ya mere, ndị na-eme nchọpụta na-emepụta nchịkọta akụkọ na ọdụm dị ukwuu na-agbasakarị ọrụ n'elu ọtụtụ kọmputa, usoro a na - akpọkarị mmemme . Maka mmeghe na mmemme mmemme, karịsịa asụsụ a na-akpọ Hadoop, lee Vo and Silvia (2016) .

• Na-aga n'ihu (ngalaba 2.3.2)

Mgbe ị na-atụle data mgbe nile, ọ dị mkpa ịtụle ma ị na-atụnyere otu ndị ahụ kpọmkwem oge ma ọ bụ na ị na-atụle ụfọdụ ìgwè mgbanwe nke ndị mmadụ; lee ihe atụ, Diaz et al. (2016) .

• Na-adịghị ahụkebe (ngalaba ¿sec: ndị na-adịghị arụ ọrụ? )

Otu akwukwo kpochapu nke oma bu Webb et al. (1966) . Ihe omuma atu di n'akwukwo ahu bu oge dibia, ma ha ka na-acho. Maka ihe atụ nke ndị mmadụ na-agbanwe àgwà ha n'ihi nlekota nke nyocha, lee Penney (2016) na Brayne (2014) .

Mmeghachi omume nwere njikọ chiri anya na ihe ndị na-eme nnyocha na-akpọ mmetụta nke ịchọ (Orne 1962; Zizzo 2010) na mmetụta Hawthorne (Adair 1984; Levitt and List 2011) .

• Ezughị ezu (ngalaba 2.3.4)

Maka ihe ndị ọzọ na njikọ ndekọ, lee Dunn (1946) na Fellegi and Sunter (1969) akụkọ ihe mere eme na Larsen and Winkler (2014) (oge a). E mepụtawokwa ihe ndị dị otú ahụ na sayensị kọmputa dị n'okpuru aha ndị dị ka data denuplication, njirimara njirimara, nha aha, nchọpụta abụọ, na nchọpụta ihe ndekọ abụọ (Elmagarmid, Ipeirotis, and Verykios 2007) . Enwerekwa ihe nchebe na-echekwa usoro ịdekọ njikọ nke na-achọghị ịnyefe ozi nkeonwe (Schnell 2013) . Facebook emewokwara usoro iji jikọta ihe ndekọ ha na ịme ntuli aka; E mere nke a iji nyochaa nnwale nke m ga-agwa gị banyere isi nke 4 (Bond et al. 2012; Jones et al. 2013) .

Maka onu ozo maka iwuli ihe oma, lee isi 3 nke Shadish, Cook, and Campbell (2001) .

• Enweghị ihe ịga nke ọma (ngalaba 2.3.5)

Maka ihe ndị ọzọ gbasara akara ndekọ AOL, lee Ohm (2010) . M na-enye ndụmọdụ maka imekọrịta ya na ụlọ ọrụ na gọọmentị dị na isi 4 mgbe m kọwara nyocha. Ọtụtụ ndị dere ekwupụta nchegbu banyere nchọpụta nke na-adabere na data ndị na-enweghị ike ịchọta, lee Huberman (2012) na boyd and Crawford (2012) .

One ezi ụzọ na mahadum na-eme nnyocha iji nweta data ohere bụ na-arụ ọrụ a ụlọ ọrụ dị ka onye oru ma ọ bụ na ịga na-eme nchọpụta. Na mgbakwunye na-eme data ohere, nke a ga-enyekwara ndị na-eme nchọpụta mụta otú ahụ data e kere, nke dị mkpa maka analysis.

N'ihe banyere ịnweta ohere nke data gọọmenti, Mervis (2014) atụle otú Raj Chetty na ndị ọrụ ibe ha si nweta akwụkwọ ndekọ ụtụ ndị e ji mee nchọpụta ha na mmekọrịta mmadụ na ibe ya.

• Onye na-abụghị onye nnọchiteanya (sec: abụghị onye nnọchiteanya)

Maka nkọwa ndị ọzọ gbasara akụkọ "nnọchiteanya" dị ka echiche, lee Kruskal and Mosteller (1979a) , Kruskal and Mosteller (1979b) , Kruskal and Mosteller (1979c) , na Kruskal and Mosteller (1980) .

Nkọwa m banyere ọrụ Snow na ọrụ Doll na Hill dị nkenke. Maka ihe gbasara oru Snow na cholera, lee Freedman (1991) . Maka ihe ndị ọzọ gbasara ndị dọkịta na-ahụ maka ndị dọkịta na-ahụ maka Doll et al. (2004) na Keating (2014) .

Ọ ga-eju ọtụtụ ndị na-eme nchọpụta anya na ọ bụ ezie na Doll na Hill nakọtara data site na ndị dọkịta na ndị dọkịta na-erubeghị afọ 35, ha ji obi ha emeghị ihe ndekọ a na nyocha mbụ ha. Ka ha na-arụ ụka, sị: "Ebe ọ bụ na ọrịa cancer akwara dị ntakịrị na ndị inyom na ndị ikom 35, ọnụ ọgụgụ ndị bara uru enweghi ike inweta na ndị a maka afọ ole na ole. N'ihe ndekọ mbụ a, anyị mere ka anyị leba anya n'ebe ndị nwoke dị afọ 35 na n'elu nọ. " Rothman, Gallacher, and Hatch (2013) , nke nwere mkpali na-akpali agụụ mmekọahụ bụ" Ntak emi a ga-ezere nnọchiteanya, "mee ka esemokwu zuru ezu maka uru nke na-akpachapụ anya na-ekepụta data na-adịghị akọwapụta ihe.

N'ihe na-adịghị akọwapụta ihe bụ nsogbu dị mkpa maka ndị na-eme nchọpụta na ndị gọọmentị chọrọ ịnweta nkwupụta gbasara mmadụ dum. Nke a bụ obere nchegbu maka ụlọ ọrụ, nke a na-elekwasị anya na ndị ọrụ ha. Maka ihe ndi ozo banyere otu Buelens et al. (2014) Netherlands si lee okwu nke ihe omuma nke ihe omuma ahia ahia, lee Buelens et al. (2014) .

Maka ihe atụ nke ndị nchọpụta na-ekwupụta nchegbu gbasara ndị na-abụghị ndị nnọchiteanya nke nnukwu ihe ọmụma data, lee boyd and Crawford (2012) , K. Lewis (2015b) , na Hargittai (2015) .

Maka nkowa zuru oke nke ihe mgbaru ọsọ nke nyocha banyere mmadụ na nchọpụta banyere ọrịa mberede, lee Keiding and Louis (2016) .

Maka ihe gbasara mgbalị iji jiri Twitter mee ihe gbasara ndị nhoputa aka, karịsịa okwu ahụ site na nhoputa ndi Germany na 2009, lee Jungherr (2013) na Jungherr (2015) . N'ikpeazụ ka ọrụ nke Tumasjan et al. (2010) nchọpụta gburugburu ụwa ejiriwo ụzọ ndị nwere ike ịme ihe-dị ka iji nlezianya nke mmetụta uche chọpụta ọdịiche dị n'etiti nkwenye ziri ezi na okwu ọjọọ nke ndị ọzọ-iji mee ka ikike nke data Twitter nwee ike ịkọ ụdị ntuli aka dị iche iche (Gayo-Avello 2013; Jungherr 2015, chap. 7.) . Nke a bụ otú Huberty (2015) chịkọtara ihe si na mgbalị ndị a ịkọ ntuli aka:

"Usoro usoro mgbasa ozi a maara nke ọma dabere na mgbasa ozi ọha na eze adawo adaba mgbe a na-achọ ezi amụma ịkọ ntopụ n'ihu. Akwụsị ndị a na-egosi na ọ bụ n'ihi ihe ndị bụ isi nke mgbasa ozi ọha na eze, kama ịgbaso nsogbu usoro ma ọ bụ algorithmic. Na nkenke, mgbasa ozi ọha na eze adịghị, ọ ga-abụkwa na ọ gaghi eme, nyekwa ụlọ anụ ahụ, nke a na-enweghị mmasị na ya, ihe nnọchianya nke nnọchiteanya ahụ; na ihe dị mma nke usoro mgbasa ozi enweghị data zuru ezu iji dozie nsogbu ndị a mgbe ị na-aga. "

Na isi nke 3, m ga-akọwa nlele na nyocha na nkọwa dị ukwuu karị. Ọbụna ma ọ bụrụ na data abụghị ndị na-edeghị akwụkwọ, n'okpuru ụfọdụ ọnọdụ, ha nwere ike ịba uru iji mee atụmatụ dị mma.

• Drifting (ngalaba ¿sec: drifting? )

Ọhụụ usoro siri ike ịhụ site n'èzí. Otú ọ dị, ọrụ MovieLens (tụlere ihe dị na isi nke 4) ejiriwo ihe ọmụmụ ụlọ akwụkwọ nweta ihe karịrị afọ 15. Ya mere, ha enweela ike ide akwụkwọ ma kọọrọ ndị mmadụ banyere ụzọ usoro ahụ si gbasaa oge na otú nke a nwere ike isi metụta analysis (Harper and Konstan 2015) .

Ọtụtụ ndị ọkà mmụta na-elekwasị anya na-esegharị na Twitter: Liu, Kliman-Silver, and Mislove (2014) na Tufekci (2014) .

Otu ụzọ na-emeso ndị na-akpaghasị ndị mmadụ bụ ịmepụta otu ndị ọrụ, nke na-enye ohere ka ndị nchọpụta na-amụ otu ndị ahụ oge, lee Diaz et al. (2016) .

• Algorithmically confounded (ngalaba ¿sec: algorithmically-confounded? )

Mbụ nụ okwu ahụ bụ "algorithmically confounded" nke Jon Kleinberg ji kwuo okwu, mana ọ dị mwute na echeghị m mgbe ma ọ bụ ebe ekwuru okwu ahụ. Oge mbụ m hụrụ okwu a na-ebipụta bụ Anderson et al. (2015) , nke bụ mkparịta ụka na-adọrọ mmasị banyere otú algọridim eji eme ihe site na mkpakọrịta nwoke na nwaanyị nwere ike ime ka ndị nchọpụta nwee ike iji data sitere na ebe nrụọrụ weebụ ndị a na-amụ ihe gbasara mmadụ. Echiche nke a bụ K. Lewis (2015a) na- K. Lewis (2015a) na - azaghachi Anderson et al. (2014) .

Na mgbakwunye na Facebook, Twitter na-atụkwa ndị mmadụ ume maka ndị ọrụ ịgbaso dabere na echiche nke mmechi atọ; lee Su, Sharma, and Goel (2016) . Ya mere ogo nke imechi atọ na Twitter bụ ngwakọta nke ọchịchọ ụmụ mmadụ na njedebe triadic na ụfọdụ omume algorithmic iji kwalite mmechi triadic.

Maka ihe ndi ozo n'oru oru-n'ekpere nke oma na ufodu ihe omuma sayensi ndi ozo bu "ihe eji adighi ese foto" (ya bu, ha kpoo uwa karia ikwu ya) - lee Mackenzie (2008) .

• Ntuchi (ngalaba 2.3.9)

Ụlọ ọrụ nchịkọta akụkọ nke gọọmentị na-akpọ data nhicha ndekọ nchịkọta akụkọ . De Waal, Puts, and Daas (2014) kọwaa usoro nhazi ndekọ data na-emepụta maka data nyocha ma nyochaa ókè ha na-adabara na nnukwu data data, na Puts, Daas, and Waal (2015) enye ụfọdụ echiche ndị ahụ maka ndị na-ege ntị n'ozuzu.

Maka nchịkọta nke bọọlụ mmadụ, lee Ferrara et al. (2016) . Maka ihe omuma atu nke omumu nke ichotara inweta ihe ojoro na Twitter, lee Clark et al. (2016) na Chu et al. (2012) . N'ikpeazụ, Subrahmanian et al. (2016) kọwaa ihe DARPA Twitter Bot Challenge na-eme, otu mmekọrịta ọnụ iji kwado ụzọ maka ịchọpụta bọtịnụ na Twitter.

• Mmetụta (ngalaba 2.3.10)

Ohm (2015) nyochaa nyocha mbụ banyere echiche nke ihe ọmụma dị nro ma nye otu ule ọtụtụ ihe. Ihe anọ ọ na-atụ aro bụ mmerụ nke nsogbu, ihe gbasara nke puru imebi, mmekọrịta nke nzuzo, na ma ihe ize ndụ ọ na-egosipụta nchegbu isi.

• Ịgụ ihe (ngalaba 2.4.1)

Nyocha taxi nke Farber na New York dabeere na nchọpụta mbụ nke Camerer et al. (1997) nke jiri ihe atọ dị iche iche dị iche iche dị iche iche dị mma. Nnyocha a gara aga chọpụtara na ndị ọkwọ ụgbọala yiri ka ọ bụ ndị na-enweta ego: ha na-arụ ọrụ obere ụbọchị na ụgwọ ọrụ ha dị elu.

N'ọrụ ọrụ ndị ọzọ, Eze na ndị ọrụ ibe gị nyochaala nyocha online na China (King, Pan, and Roberts 2014, [@king_how_2016] ) . Maka uzo ndi ozo dika ugbua iji tinye nyocha nke ntaneti na China, lee Bamman, O'Connor, and Smith (2012) . Maka onu ogugu di iche iche dika usoro eji eme ihe na King, Pan, and Roberts (2013) iji kwue echiche nke nde oru iri na otu, lee Hopkins and King (2010) . Maka ihe ndị ọzọ gbasara ọzụzụ ndị nlekọta, lee James et al. (2013) (obere ọrụaka) na Hastie, Tibshirani, and Friedman (2009) (ndị ọzọ na ụzụ).

• Ịkọwapụta na ugbu a na-ekwu okwu (ngalaba 2.4.2)

Nkọwapụta bụ akụkụ buru ibu nke sayensị data sayensi (Mayer-Schönberger and Cukier 2013; Provost and Fawcett 2013) . Otu ụdị amụma nke ndị na-eme nchọpụta mmadụ na-emekarị bụ ịkọ amụma igwe mmadụ; lee, dịka ọmụmaatụ, Raftery et al. (2012) .

Ụgwọ Ụgwọ Google abụghị ọrụ mbụ iji jiri data ọchụchọ mee ka ọnụ ọgụgụ ndị na-egbu egbu ghara ịba ụba. N'eziokwu, ndị nchọpụta na United States (Polgreen et al. 2008; Ginsberg et al. 2009) na Sweden (Hulth, Rydevik, and Linde 2009) achọpụtala na ụfọdụ okwu ọchụchọ (dịka "flu") buru amụma banyere nlekọta ahụike ọha na eze. data tupu e wepụta ya. N'ikpeazụ ọtụtụ, ọtụtụ ọrụ ndị ọzọ agbalịrị iji data nyochaa dijitalụ maka nchọpụta nyocha ọria; lee Althouse et al. (2015) maka nyocha.

Na mgbakwunye na iji data trace data ịkọwapụta ahụike, enwekwara nnukwu ọrụ site na iji data Twitter gosi amụma ntuli aka; maka nlele anya hụ Gayo-Avello (2011) , Gayo-Avello (2013) , Jungherr (2015) (isi 7), na Huberty (2015) . Ugbua ihe ngosi nke aku na uba, di ka onu ogugu uzo di iche iche (GDP), bu kwa ihe di na etiti etiti, lee Bańbura et al. (2013) . okpokoro 2.8 gunyere ihe omuma atu di iche iche nke omumu nke ji uzo dijiri di iche iche kpoo ihe omuma atu n'uwa.

N'ikpeazụ, Jon Kleinberg na ndị ọrụ ibe ya (2015) egosiwo na nsogbu amụma na-adaba n'ụdị dị iche iche abụọ, nke dị iche iche na ndị ọkà mmụta sayensị na-elekwasị anya na otu na-eleghara ibe ha anya. Chee echiche otu onye na-eme iwu, Aga m akpọ ya Ana, onye na-eche ụkọ mmiri ozuzo ma kpebie ma ọ ga-akwụ onye shaman mmiri iji mee mmiri ozuzo iji mee ka mmiri zoo. Onye ọzọ na-eme iwu, m ga - akpọ ya Betty, ga - ekpebi ma ọ ga - eji nche anwụ rụọ ọrụ iji zere ịṅụ mmiri na ala ịla. Ma Anna na Betty nwere ike ime mkpebi ka mma ma ọ bụrụ na ha ghọtara ihu igwe, mana ha kwesịrị ịma ihe dị iche iche. Anna kwesịrị ịghọta ma mmiri ozuzo na-eme ka mmiri zoo. N'aka nke ọzọ, Betty adịghị mkpa ịghọta ihe ọ bụla banyere ihe kpatara ya; ọ chọrọ naanị amụma ziri ezi. Ndị na-eme nnyocha banyere ọha na eze na-elekwasịkarị anya na nsogbu dịka Anna-nke Kleinberg na ndị ọrụ ibe na-akpọ "nsogbu mmiri na-agba" dị ka "nsogbu mmiri-n'ihi na ha gụnyere ajụjụ banyere nsogbu. Ajụjụ dịka nke Betty-nke Kleinberg na ndị ọrụ ibe ya na-akpọ "nsogbu nchedo" dịka nke nsogbu - nwere ike ịdị ezigbo mkpa, ma enweghi nlezianya site na ndị na-eme nchọpụta mmadụ.

• Ihe dị mkpa (ngalaba 2.4.3)

Akwụkwọ akụkọ bụ PS Political Science nwere nkwurịta okwu banyere nnukwu data, ntinye uche, na ihe ọmụmụ, na Clark and Golder (2015) achikota onyinye ọ bụla. Akwụkwọ akụkọ bụ Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America nwere usoro mkparịta ụka na ntinye aka na nnukwu data, na Shiffrin (2016) achikota onyinye ọ bụla. Maka mmụta igwe na-abịakwute na ịnwa iji chọpụta ihe ndị dị n'ime nnukwu ihe ọmụma data, lee Jensen et al. (2008) , Sharma, Hofman, and Watts (2015) , na Sharma, Hofman, and Watts (2016) .

N'ihe banyere ihe ndị e kere eke, Dunning (2012) enye ntinye, nyocha akwụkwọ ogologo oge na ọtụtụ ihe atụ. Maka echiche na-enweghị obi abụọ banyere ihe ndị e kere eke, lee Rosenzweig and Wolpin (2000) (akụnụba) ma ọ bụ Sekhon and Titiunik (2012) (sayensị ndọrọ ndọrọ ọchịchị). Deaton (2010) na Heckman and Urzúa (2010) arụ ụka na ilekwasị anya n'ihe ndị e kere eke nwere ike iduga ndị nchọpụta ilekwasị anya na ịtụle mmetụta ndị na-adịghị mkpa; Imbens (2010) atụle arụmụka ndị a na-atụle nchekwube banyere uru nke nyocha anụ ahụ.

Mgbe ị na-akọwa otú onye na-eme nchọpụta pụrụ isi kwuo atụmatụ nke ịbụ onye edepụtara maka mmetụta nke ije ozi, m na-akọwa otu usoro a na-akpọ ụda ogwe aka . Imbens and Rubin (2015) , n'isiakwụkwọ nke 23 na nke 24, nye mmeghe na iji batrị agba dị ka ihe atụ. A na - akpọkarị mmetụta nke ọrụ agha na ndị na - arụ ọrụ na - arụ ọrụ dị ka ọkpụkpụ mmetụta (CacE) na mgbe ụfọdụ, mmetụta ọgwụgwọ mpaghara (LATE). Sovey and Green (2011) , Angrist and Krueger (2001) , na Bollen (2012) enye nyocha maka iji ngwá ọrụ aka na nkà mmụta sayensị, akụ na ụba, na mmekọrịta ọha na eze, na Sovey and Green (2011) enye "ndepụta ndebanye akwụkwọ" maka na-enyocha ọmụmụ ihe site na iji ụda akụrụngwa.

Ọ na - egosi na ịgba ịgba agba nke 1970 abụghị, n'eziokwu, ọ bụghị nke ọma; e nwere obere ihe dị iche iche na-adịghị ọcha (Fienberg 1971) . Berinsky and Chatfield (2015) arụrịta ụka na obere nhichapu a abụghị ihe dị mkpa ma na-ekwurịta mkpa ọ dị nchịkọta nke ọma.

N'ihe gbasara nha anya, lee Stuart (2010) maka nyochaa nchekwube, na Sekhon (2009) maka nlele anya. Maka onu ogugu dika ubocha, lee Ho et al. (2007) . Ịchọta otu egwuregwu zuru oke maka onye ọ bụla na-esikarị ike, nke a na-ewepụta ọtụtụ mgbagwoju anya. Nke mbu, mgbe enweghi uzo kwesiri, ndi oru nyocha choro ikpebi uzo esi tisa uzo di n'agbata nkeji abuo ma oburu na uzo di anya di nso. Ihe mgbagwoju abuo obula ma oburu na ndi nyocha choro iji otutu okwu maka okwu obula n'ime ndi ozo, ebe nke a nwere ike iduba onu ogugu. A na-akọwa ihe abụọ a, yana ndị ọzọ, na isi 18 nke Imbens and Rubin (2015) . Hụkwa Nkebi II nke ( ??? ) .

Lee Dehejia and Wahba (1999) maka ihe atụ ebe usoro aka ha nwere ike ịmepụta atụmatụ yiri nke ahụ site na nyocha a na-achịkwa. Ma, lee Arceneaux, Gerber, and Green (2006) na Arceneaux, Gerber, and Green (2010) maka ihe atụ ebe usoro aka na-adabaghị ịmepụta akara nyocha.

Rosenbaum (2015) na Hernán and Robins (2016) enye ndụmọdụ ndị ọzọ maka ịchọta ihe atụ bara uru n'ime nnukwu isi mmalite data.