Tilraunir mæla hvað gerðist. Aðferðir útskýra hvers vegna og hvernig það gerðist.
Þriðja lykilhugmyndin til að flytja út fyrir einfaldar tilraunir er aðferðir . Kerfi segja okkur hvers vegna eða hvernig meðferð olli áhrifum. Ferlið við að leita að aðferðum er stundum kallað að leita að millibili breytur eða miðla breytur . Þó að tilraunir séu góðar til að meta orsakatengsl, eru þau oft ekki hönnuð til að sýna leiðir. Stafrænar tilraunir geta hjálpað okkur að bera kennsl á kerfi á tvo vegu: (1) þau gera okkur kleift að safna fleiri aðferðargögnum og (2) þau gera okkur kleift að prófa margar tengdar meðferðir.
Vegna þess að kerfi eru erfiður að skilgreina formlega (Hedström and Ylikoski 2010) , ætla ég að byrja með einfalt dæmi: lím og skyrbjúgur (Gerber and Green 2012) . Á átjándu öldinni höfðu læknar góðan skilning á því að þegar sjómenn átu lím, fengu þeir ekki skyrbjúgu. Scurvy er hræðileg sjúkdómur, svo þetta var öflugur upplýsingar. En þessi læknar vissu ekki afhverju limar hindruðu svitahola. Það var ekki fyrr en 1932, næstum 200 árum síðar, að vísindamenn gætu áreiðanlega sýnt fram á að C-vítamín væri ástæðan fyrir því að kalk hindra skyrbjúg (Carpenter 1988, 191) . Í þessu tilviki er C-vítamín það kerfi þar sem limar koma í veg fyrir skörbungu (mynd 4.10). Að sjálfsögðu er að greina vélbúnaðurinn einnig mjög mikilvægur vísindalega mikið af vísindum er um að skilja hvers vegna hlutirnir gerast. Þekkingaraðferðir eru einnig mjög mikilvægar nánast. Þegar við skiljum hvers vegna meðferð virkar, getum við hugsanlega þróað nýjar meðferðir sem virka enn betur.
Því miður er einangrunarkerfi mjög erfitt. Ólíkt limum og skyrbu, í mörgum félagslegum stillingum, starfar meðferðir líklega með mörgum tengdum ferlum. Hins vegar hafa vísindamenn reynt að einangra aðferðir með því að safna vinnsluferlum og prófunar tengdar meðferðir þegar um er að ræða félagsleg viðmið og orkunotkun.
Ein leið til að prófa mögulegar aðferðir er að safna gögnum um hvernig meðferðin hafi áhrif á mögulegar leiðir. Til dæmis, muna að Allcott (2011) sýndi að heimilisskýrslur ollu fólki að lækka raforkunotkun sína. En hvernig lækkaði þessi skýrsla rafmagnsnotkun? Hvað voru aðferðirnar? Í eftirfylgni rannsókn, Allcott and Rogers (2014) samstarf við raforkufyrirtæki sem, með endurgreiðsluáætlun, höfðu fengið upplýsingar um hvaða neytendur uppfærðu tæki sínar á orkusparandi líkan. Allcott and Rogers (2014) komust að því að örlítið fleiri fólk sem fengu heimili orku skýrslur uppfærðu tæki þeirra. En þessi munur var svo lítill að hann gæti aðeins gert grein fyrir aðeins 2% af fækkun orkunotkunar í meðhöndluðum heimilum. Með öðrum orðum, að uppfæra tæki var ekki ríkjandi vélbúnaður þar sem heimilisskýrslan minnkaði raforkunotkun.
Önnur leið til að læra aðferðir er að keyra tilraunir með aðeins mismunandi útgáfum af meðferðinni. Til dæmis, í tilrauninni af Schultz et al. (2007) og allar tilraunir í orkuspjaldshópnum, voru þátttakendur fengnir með meðferð sem átti tvær meginþættir (1) ábendingar um orkusparnað og (2) upplýsingar um orkunýtingu sína miðað við jafnaldra þeirra (mynd 4.6). Þannig er hugsanlegt að orkusparandi ráðleggingar væru það sem olli breytingunni, en ekki jafningi. Til að meta möguleikann á því að ábendingarnar einir hafi verið nóg, Ferraro, Miranda, and Price (2011) samstarf við vatnafyrirtæki nálægt Atlanta, Georgia, og stóð í tengslum við tilraunir varðandi vatnsvernd þar sem um 100.000 heimili voru. Það voru fjórar aðstæður:
Rannsakendur komust að því að meðferðarspurningin hafi engin áhrif á vatnsnotkun á stuttum tíma (einu ári), miðlungs (tvö ár) og langur (þriggja ára) tíma. Ábendingarin auk áfrýjunarmeðferðar ollu þátttakendum að minnka vatnsnotkun, en aðeins til skamms tíma. Að lokum drógu ábendingar og ábendingar til meðferðar við fræðsluefni af minni notkun á stuttum, miðlungs og langtíma (mynd 4.11). Þessar tilraunir með óbundnum meðferðum eru góð leið til að reikna út hvaða hluti af meðferðinni eða hvaða hlutum saman eru þau sem veldur áhrifunum (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . Til dæmis sýnir tilraunin hjá Ferraro og samstarfsmönnum okkar að vatnsleysandi ráðleggingar einir séu ekki nóg til að draga úr vatnsnotkun.
Helst myndi maður fara út fyrir lagagerð hluti (ábendingar, ábendingar auk áfrýjunar, ráðleggingar auk áfrýjunar og jafningjaupplýsinga) í heildarstefnuhönnunar-einnig stundum kallað \(2^k\) staðreyndarhönnun - þar sem hver möguleg samsetning af þremur þættir eru prófaðir (tafla 4.1). Með því að prófa allar mögulegar samsetningar af íhlutum, geta vísindamenn að fullu metið áhrif hvers þáttar í einangrun og í samsetningu. Til dæmis sýna tilraunin frá Ferraro og samstarfsfólki ekki hvort samsæriskenningin jafnt væri nóg til að leiða til langtíma breytinga á hegðun. Í framhaldi af þessu hafa þessar fullyrðingarfræðilegar hönnun verið erfitt að hlaupa vegna þess að þeir þurfa fjölda þátttakenda og þurfa rannsóknaraðilar að geta nákvæmlega stjórnað og afhent fjölda meðferða. En í sumum tilvikum fjarlægir stafræn aldur þessar skipulagsbundnar þvinganir.
Meðferð | Einkenni |
---|---|
1 | Control |
2 | Ábendingar |
3 | Áfrýjun |
4 | Peer Upplýsingar |
5 | Ábendingar + höfða |
6 | Ábendingar + upplýsingar um jafningja |
7 | Appeal + jafningi upplýsingar |
8 | Ábendingar + höfða + upplýsingar um jafningja |
Í stuttu máli, leiðir aðferðirnar - þar sem meðferðin hefur áhrif - eru mjög mikilvæg. Rannsóknir á stafrænu aldri geta hjálpað vísindamönnum að læra um aðferðir með (1) að safna vinnsluferlum og (2) gera fullar staðreyndarhugmyndir. Aðferðirnar sem leiðbeinandi eru með þessum aðferðum má síðan prófa beint af tilraunum sem eru sérstaklega hönnuð til að prófa aðferðir (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .
Alls eru þessi þrjú hugtök - gildi, ólíkleiki meðferðaráhrifa og aðferðir - að veita öflugt sett af hugmyndum til að hanna og túlka tilraunir. Þessar hugmyndir hjálpa vísindamenn að fara út fyrir einfaldar tilraunir um það sem "vinnur" að ríkari tilraunum sem hafa strangari tengsl við kenningu, sem sýna hvar og hvers vegna meðferðir virka, og það gæti jafnvel hjálpað vísindamönnum að hanna skilvirkari meðferðir. Í ljósi þessa huglægu bakgrunns um tilraunir, mun ég nú snúa við því hvernig þú getur raunverulega gert tilraunir þínar að gerast.