4.1 Okwu Mmalite

Na-eru nso kpuchie otú anya n'akwụkwọ a-edebe ihe omume (Isi nke 2) na-ajụ ha ajụjụ (Isi nke 3) -researchers anakọta data banyere ihe na-adịkarị na-ewere ọnọdụ n'ụwa. The obibia kpuchie ke ibuot emi-agba ọsọ nwere-bụ fundamentally dị iche iche. Mgbe na-eme nnyocha na-agba ọsọ nwere, ha n'usoro itinye onu na ụwa ike data na kwesịrị ruru eru na-aza ajụjụ banyere ihe kpatara-and-mmetụta mmekọrịta.

-Eme ka-na-isi kwuo ajụjụ dị nnọọ nkịtị na-elekọta mmadụ nnyocha, na ihe atụ ndị na-agụnye ajụjụ ndị dị otú ahụ dị ka ọ na-amụba nkụzi 'ụgwọ ọnwa dịkwuo amụrụ amụ? Gịnị bụ mmetụta nke opekempe ụgwọ na-arụ ọrụ udu? Olee otú a ọrụ ocho oru si agbụrụ mmadụ ya ohere nke na a ọrụ? Tụkwasị na nke a n'ụzọ doro anya causal ajụjụ, mgbe ụfọdụ ime ka-na-isi kwuo ajụjụ ndị pụtara ìhè karị n'ozuzu ajụjụ banyere maximization nke ụfọdụ arụmọrụ metric. Dị ka ihe atụ, ajụjụ "Gịnị na agba button ga jirichaa onyinye na ihe NGO website saịtị?" Bụ n'ezie nza ajụjụ banyere mmetụta nke dị iche iche button na agba na onyinye.

Otu ụzọ zaa akpata-ọ na-mmetụta ajụjụ bụ anya n'ihi na ihe nakawa etu esi na ẹdude data. Dị ka ihe atụ, na-eji data site na ọtụtụ puku n'ụlọ akwụkwọ, i nwere ike gbakọọ na ụmụ akwụkwọ-amụta ihe n'ụlọ akwụkwọ na-enye elu nkụzi ụgwọ ọnwa. Ma, ka nke a na mmekọrịta na-egosi na elu ụgwọ ọnwa eme ka ụmụ akwụkwọ na-amụta ihe? Ọ bụghị n'ezie. Ụlọ akwụkwọ ebe ndị nkụzi irite ihe nwere ike ịdị iche n'ọtụtụ ụzọ. Dị ka ihe atụ, ụmụ akwụkwọ na ụlọ akwụkwọ na elu nkụzi ụgwọ ọnwa nwere ike na-abịa site nwee ezinụlọ. N'ihi ya, ihe anya dị ka mmetụta nke ndị nkụzi nwere ike na-abịa site atụnyere dị iche iche nke ụmụ akwụkwọ. Ndị a unmeasured ọdịiche dị n'etiti ụmụ akwụkwọ na-akpọ confounders, na n'ozuzu, na o na-confounders wreaks mbibi na-eme nnyocha ike zaa akpata-ọ na-mmetụta ajụjụ site achọ ihe nakawa etu esi na ẹdude data.

One ngwọta nke nsogbu nke confounders bụ ịgbalị ime ka ngosi atụnyere site n'ịgbanwe n'ihi ịhụ anya iche n'etiti iche iche. Dị ka ihe atụ, unu nwere ike ibudata onwunwe tax data site na a ọnụ ọgụgụ nke ọchịchị weebụsaịtị. Mgbe ahụ, ị ​​pụrụ iji tụnyere amụrụ arụmọrụ n'ụlọ akwụkwọ ebe obibi ahịa ndị yiri ma onye nkụzi ụgwọ ọnwa dị iche iche, na ị ka nwere ike ịchọpụta na ụmụ akwụkwọ-amụta ihe n'ụlọ akwụkwọ na elu nkụzi ụgwọ. Ma, a ka nwere ọtụtụ ekwe omume confounders. Ma eleghị anya, ndị nne na nna nke ndị a na-amụrụ dị iche na ha larịị nke muta ma ọ bụ ma eleghị anya na ụlọ akwụkwọ dị iche na ha ịnọkwu ọbá akwụkwọ ọha ma ọ bụ ma eleghị anya, n'ụlọ akwụkwọ na elu nkụzi ụgwọ nwekwara elu akwụ ụgwọ maka principals na isi na-akwụ, ọ bụghị onye nkụzi na-akwụ, n'ezie ihe na-amụba -amụrụ mmụta. I nwere ike ime ka tụọ ndị a ihe ndị ọzọ dị ka nke ọma, ma na ndepụta nke o kwere omume confounders bụ nnoo-adịghị agwụ agwụ. N'ọtụtụ ọnọdụ, ị apụghị iru na ịgbanwe ihe niile na-ekwe omume confounders. Nke a na obibia nwere ike na-ewe gị nnọọ.

A mma ngwọta nke nsogbu nke confounders na-agba ọsọ nwere. Nwere nwee na-eme nnyocha ịkwaga n'ofè correlations na-adịkarị na-ewere ọnọdụ data iji reliably aza-akpata-ọ na-mmetụta ajụjụ. Na analọg afọ, nwere ndị na-esikarị logistically siri ike na oké ọnụ. Ugbu a, na dijitalụ afọ, logistical constraints na-eji nwayọọ nwayọọ na-adakpọ pụọ. Ọ bụghị nanị na mfe ime nwere dị ka ndị na-eme nnyocha mere n'oge gara aga, ọ bụ ugbu a ga-ekwe omume na-agba ọsọ ọhụrụ iche iche nke nwere.

Na ihe m na e dere otú anya m na a bit rụrụ na m asụsụ, ma ọ dị mkpa ịmata ọdịiche dị n'etiti ihe abụọ: nnwale na enweghị usoro-achịkwa nwere. Na nnwale a na-eme nchọpụta na-eme ihe ndị dị n'ụwa na mgbe ahụ na ihe ọtụtụ a ihe ahụ. M nụrụ nke a ji kọwara dị ka "perturb na-edebe ihe." Nke a atụmatụ dị irè na-eke na sayensị, ma na ọgwụ na ahụ ike na-elekọta mmadụ na sayensị, ọ dị ihe ọzọ obibia na-arụ ọrụ ka mma. Na a enweghị usoro na-achịkwa nnwale a na-eme nchọpụta na-eme ihe n'ihi na ụfọdụ ndị na ọ bụghị maka ndị ọzọ, na, oké, na-eme nchọpụta kpebie ndị nke na-enweta aka site randomization (eg, ịpịgharị a na mkpụrụ ego). Nke a na usoro ana achi achi na enweghị usoro na-achịkwa nwere ike mma tụnyere abụọ dị iche iche: onye na-natara aka na onye nwere ọ bụghị. Yabụ, enweghị usoro na-achịkwa nwere ndị a ihe ngwọta nye nsogbu nke confounders. N'agbanyeghị dị mkpa iche n'etiti nnwale na enweghị usoro-achịkwa nwere, na-elekọta mmadụ na-eme nnyocha na-eji usoro ndị a notu mgbe. M ga-eso mgbakọ a, ma, mgbe ụfọdụ ihe, m ga-akwatu nke mgbakọ mesie uru nke enweghị usoro na-achịkwa nwere ihe nwere na-enweghị randomization na a akara otu.

Enweghị usoro na-achịkwa nwere na pụtara ịbụ a dị ike isi mụta banyere elekọta mmadụ n'ụwa, na n'isi akwụkwọ a, m ga-ezi unu ihe banyere otú iji ha na gị nnyocha. Ná Nkebi nke 4.2, Aga m atụ ndị bụ isi ezi uche nke experimentation na ihe atụ nke nnwale on Wikipedia. Mgbe ahụ, ná Nkebi nke 4.3, Aga m na-akọwa ihe dị iche n'etiti ụlọ nyocha nwere na ubi nwere na ọdịiche dị n'etiti ndị analọg nwere na dijitalụ nwere. Ọzọkwa, Aga m arụ ụka na dijitalụ ubi nwere ike na-enye ihe kasị mma atụmatụ nke analọg lab nwere (uko akara) na analọg ubi nwere (nsiridi), niile na a ọnụ ọgụgụ na bụ ekwe omume na mbụ. Ọzọ, ná Nkebi nke 4.4, Aga m na-akọwa atọ banye n'eluigwe-ndaba, heterogeneity ọgwụgwọ mmetụta, na usoro-na-oké egwu maka emebe ọgaranya nwere. Na na ndabere, Aga m na-akọwa ahia-offs abuana ke isi ihe abụọ azum n'ihi na-eduzi digital nwere:-eme ya onwe gị (Nkebi 4.5.1) ma ọ bụ partnering ahụ dị ike na (Nkebi 4.5.2). N'ikpeazụ, m ga-ekwubi na ụfọdụ imewe ndụmọdụ banyere otú ị nwere ike iri uru nke ihe ihe ike nke dijitalụ nwere (Nkebi 4.6.1) na-akọwa ụfọdụ n'ime ibu ọrụ na-abịa na na ike (Nkebi 4.6.2). The isi ga-ọkọnọ na a kacha nta nke mgbakọ na mwepụ notation na iwu asụsụ; -agụ akwụkwọ nwere mmasị na a ọzọ iwu, mgbakọ na mwepụ obibia nwere kwesịkwara agụ na ụzụ Odide Ntụkwasị na njedebe nke isi.