4.4簡単な実験を超えて移動します

のは、簡単な実験を越えて移動してみましょう。妥当性、治療効果の不均一性、および機構:三概念が豊富な実験のために有用です。

実験に新しく追加された研究者は、しばしば非常に特定の、狭い質問に焦点を当てる:この治療 "仕事"をしますか?例えば、ボランティアからの電話は、投票する人を奨励していますか?緑の増加のクリックスルー率に青からウェブサイトのボタンを変更していますか?残念ながら、「働く」ことについてルーズな言い回しは、治療が一般的な意味で「動作する」かどうかを狭く焦点を当てた実験は本当にあなたを教えていない事実をあいまいにしています。この時点で、参加者のこの集団のために、この特定の実装で、この特定の治療法の平均効果は何である:むしろ、狭く集中した実験は、はるかに具体的な質問に答えますか?私はこの狭い質問簡単な実験に焦点を当てた実験を呼ぶことにします。

簡単な実験は、貴重な情報を提供することができますが、それらは以下のような重要で興味深いの両方である多くの質問に答えることができない:治療を大きくしたり小さく効果を持っていた誰のためにそこに何人かの人々があるの?;より効果的であろう別の治療法はあり?;そして、どのようにこの実験は、より広範な社会的な理論に関連していますか?

簡単な実験を越えて移動するの値を表示するためには、のは、私のお気に入りのアナログフィールド実験の1、P.ウェスリー・シュルツや社会規範とエネルギー消費の関係上、同僚による研究を検討してみましょう(Schultz et al. 2007)シュルツらはサンマルコス、カリフォルニア州の300世帯にdoorhangersを掛けられ、これらdoorhangersは、省エネを奨励するために設計されたさまざまなメッセージを伝えました。そして、シュルツらは、両方の1週間と3週間後に、電力消費量にこれらのメッセージの効果を測定しました。実験計画のより詳細な説明については、図4.3を参照してください。

図4.3:シュルツらからのデザインの概略図。 (2007年)。フィールド実験は、8週間にわたりサンマルコス、カリフォルニア州で5回、約300世帯を訪問して関与しました。それぞれに手動で研究者を訪問し、家の電力計からの読みを取りました。訪問の2に研究者は、エネルギーの使用状況に関するいくつかの情報を提供し、家にdoorhangersを置きました。研究課題は、これらのメッセージの内容は、エネルギー使用量に影響を与える方法でした。

図4.3:からのデザインの概略Schultz et al. (2007) 。フィールド実験は、8週間にわたりサンマルコス、カリフォルニア州で5回、約300世帯を訪問して関与しました。それぞれに手動で研究者を訪問し、家の電力計からの読みを取りました。訪問の2に研究者は、エネルギーの使用状況に関するいくつかの情報を提供し、家にdoorhangersを置きました。研究課題は、これらのメッセージの内容は、エネルギー使用量に影響を与える方法でした。

実験は二つの条件がありました。最初の状態では、世帯が一般的な省エネのヒントを受けた(例えば、使用の代わりにエアコンのファン)とその近傍のエネルギー使用量の平均値と比較し、その家庭のエネルギー使用状況に関する情報。シュルツとその近傍のエネルギー使用についての情報は一般的な動作(すなわち、記述的規範)に関する情報を提供しているため、記述規範的な条件これを呼ば同僚。シュルツらは、このグループで生じるエネルギーの使用状況を見ると、治療はどちらか短期的または長期的に、影響を及ぼさないように見えました。言い換えれば、治療は「仕事」(図4.4)には思えませんでした。

しかし、幸いなことに、 Schultz et al. (2007) 、この単純な分析のために解決しませんでした。実験の前に、彼らは平均かもしれない彼らの消費を削減し、電気-人々の光、ユーザーが下に平均かもしれない、実際に彼らの消費を増加させる上記電気-人のヘビーユーザーと推論し始めました。彼らはデータを見ると、それは彼らが(図4.4)が見つかりましたまさにです。したがって、どのような影響を与えないた治療のように見えたことは実際には二つの相殺効果を持っていた治療法でした。研究者は、ライトユーザーブーメラン効果のうち、この非生産増加と呼ばれます。

図4.4:シュルツらからの結果。 (2007年)。最初のパネルは、説明ノルム処理は、推定ゼロ平均治療効果を有することを示しています。しかし、第二のパネルは、この平均治療効果は、実際には2つの相殺効果により構成されていることを示しています。ヘビーユーザーの場合、治療は、使用量を減少したが、ライトユーザーのために、治療は、使用を増加させました。最後に、第3のパネルは、記述および差止命令による規範を使用する第二の処理は、ヘビーユーザーにほぼ同じ効果を持っていたが、ライトユーザーにブーメラン効果を緩和することを示しています。

図4.4:結果からSchultz et al. (2007) 。最初のパネルは、説明ノルム処理は、推定ゼロ平均治療効果を有することを示しています。しかし、第二のパネルは、この平均治療効果は、実際には2つの相殺効果により構成されていることを示しています。ヘビーユーザーの場合、治療は、使用量を減少したが、ライトユーザーのために、治療は、使用を増加させました。最後に、第3のパネルは、記述および差止命令による規範を使用する第二の処理は、ヘビーユーザーにほぼ同じ効果を持っていたが、ライトユーザーにブーメラン効果を緩和することを示しています。

さらに、シュルツらはこの可能性を予想し、そして第二の条件では、それらはわずかに異なる治療、明示的にブーメラン効果を排除するために設計された1つを導入しました。第二の条件での世帯は彼らの近所-と1小さなほかに比べてまったく同じ処理 - 一般的な省エネのヒントやその家庭のエネルギー使用量に関する情報を受信:以下の平均消費量を持つ人々のために、研究者は:)を追加し、ために上記の平均消費量を持つ人々は、彼らが:(を追加しました。これらの絵文字は、研究者が差止規範と呼ばれるものをトリガするように設計されていた。差止命令による規範は、一般的に承認された(と不承認)されているものの認識を参照して説明的規範が一般的に行われているものの認識を指すのに対し、 (Reno, Cialdini, and Kallgren 1993)

この1小さな絵文字を追加することで、研究者は劇的にブーメラン効果(図4.4)を減少させました。したがって、この1つの簡単な変更-抽象的な社会心理学の理論によって動機付けられた変化させることにより(Cialdini, Kallgren, and Reno 1991) -the研究者が、その一つに動作していないようでした1からプログラムを有効にすることができました働いていた、そして、同時に、彼らは社会規範が人間の行動にどのような影響を与えるかの一般的な理解に貢献することができました。

この時点で、しかし、あなたは何かがこの実験について少し異なっていることに気づくかもしれません。具体的には、シュルツ博士らの実験は、実際に実験を行う無作為化と同じ方法で、対照群を持っていません。このデザインとRestivoの設計とバン・デ・Rijt間の比較は、研究者によって使用される2つの主要な設計間の違いを示します。このようなRestivoとバン・デ・Rijtとして被験者間デザインでは、治療群と対照群があり、 被験者内での処理の前と後の参加者の行動が比較される設計 (Greenwald 1976; Charness, Gneezy, and Kuhn 2012)各参加者が自身の対照群として機能しているかのように対象内の実験です。デザインを施す間、強度が(I先に説明したように)、それは交絡因子に対する保護を提供し、被験者内実験の強度を推定精度を増加することです。各参加者が自分のコントロールとして作用すると、間、参加者の変動は、(技術的付録を参照)が除去されます。私はデジタル実験の設計に関するアドバイスを提供したときに、後で来ること予示するには、最終的なデザインがあり、被験者内デザインと被験者間デザインの交絡に対する保護の精度向上を組み合わせた混合設計と呼ばれます。

図4.5:3つの実験デザイン。標準では、制御された実験では、被験者間のデザイン使用無作為化。被験者間デザインの例はRestivoで、barnstarsとウィキペディアへの貢献にバン・デ・Rijtの(2012)の実験:治療群と対照群への研究者のランダム分割の参加者を、治療群の参加者バーンスター、および2のための比較の結果を与えましたグループ。設計の第二のタイプは、被験者内デザインです。社会規範上の2つのシュルツでの実験や同僚の(2007)の研究およびエネルギー使用は、被験者内のデザインを示しています。研究者は、治療前および治療を受けた後、参加者の電力使用を比較しました。被験者内デザインは、対象の分散(技術付録を参照)の間に除去することによって、改善された統計精度を提供していますが、彼らは可能な交絡因子(例えば、治療前と治療期間の間、天候の変化)(グリーンワルド1976年に開かれている。Charness、Gneezy、およびクーン2012)。被験者内デザインはまた時々反復測定のデザインと呼ばれています。最後に、混合デザインは、被験者内の設計の精度向上と被験者間デザインの交絡に対する保護を兼ね備えています。混合設計では、研究者は、治療群と対照群における人々のための成果の変化を比較します。多くのデジタル実験でそうであるように、研究者は既に、前処理情報を持っている場合、混合デザインは(技術的付録を参照)ので、精度の向上の被験者間の設計に好適です。

図4.5:3つの実験デザイン。標準では、制御された実験では、被験者間のデザイン使用無作為化。被験者間デザインの例はRestivoで、バン・デ・Rijtの(2012) barnstarsとウィキペディアへの拠出に関する実験:治療群と対照群への研究者のランダム分割の参加者を、治療群の参加者バーンスター、および2のための比較の結果を与えましたグループ。設計の第二のタイプは、 被験者内デザインです。 2シュルツでの実験や同僚の(2007)社会規範に関する研究およびエネルギー利用は、被験者内のデザインを示しています。研究者は、治療前および治療 ​​を受けた後、参加者の電力使用を比較しました。被験者内デザインは、対象の分散(技術付録を参照)の間に除去することによって、改善された統計精度を提供していますが、彼 ​​らは可能な交絡因子(例えば、治療前と治療期間の間、天候の変化)に開放されています(Greenwald 1976; Charness, Gneezy, and Kuhn 2012)被験者内デザインはまた時々反復測定のデザインと呼ばれています。最後に、 混合デザインは、被験者内の設計の精度向上と被験者間デザインの交絡に対する保護を兼ね備えています。混合設計では、研究者は、治療群と対照群における人々のための成果の変化を比較します。多くのデジタル実験でそうであるように、研究者は既に、前処理情報を持っている場合、混合デザインは(技術的付録を参照)ので、精度の向上の被験者間の設計に好適です。

全体的に、デザインとの結果Schultz et al. (2007)簡単な実験を越えて移動するの値を示しています。幸いなことに、あなたはこのような実験を作成するには天才である必要はありません。治療効果の1)妥当性、2)不均一性、および3)のメカニズム:社会科学者はより豊かで創造的な実験に向けてご案内します3のコンセプトを開発しました。それはあなたがあなたの実験を設計しているときに念頭に置いて、これらの3アイデアを続ければ、あなたは自然に、より便利で興味深い実験を作成します、です。アクションでこれらの3のコンセプトを説明するために、私はエレガントなデザインとエキサイティングな結果に構築されたフォローアップ部分的にデジタルフィールド実験の数説明しますSchultz et al. (2007) 。あなたが見るように、より慎重に設計、実装、分析、および解釈を通じて、あなたも簡単な実験を越えて移動することができます。