Ing cedhak dijamin supaya adoh ing prilaku iki buku-ngisi (Chapter 2) lan takon pitakonan (Chapter 3) -researchers ngumpulake data bab apa wis alami ing donya. Pendekatan dijamin ing bab-mlaku iki nyobi-dhasar beda. Nalika peneliti mbukak nyobi, padha runtut ngalangi ing donya kanggo nggawe data sing wis saenipun cocog kanggo njawab pitakonan bab sesambetan sabab-lan-efek.
Awit-lan-efek pitakonan sing umum banget ing riset sosial, lan conto kalebu pitakonan kayata Ora nambah upah guru nambah mahasiswa learning? Apa efek saka minimal blanja ing tarif Employment? Carane ora lomba proyek pelamar kang efek kasempatan dheweke njupuk proyek? Saliyane iki pitakonan tegas Indonésia, kadang nimbulaké-lan-efek pitakonan sing iso dilacak ing pitakonan sing luwih umum bab maximization saka sawetara kinerja meter. Contone, pitakonan "Apa tombol werna nggedhekake sumbangan ing situs web NGO?" Punika saestu persil saka pitakonan bab efek saka werna tombol beda ing sumbangan.
Salah siji cara kanggo njawab pitakonan sabab-lan-efek kanggo katon pola ing data sing wis ana. Contone, nggunakake data saka ewu sekolah, sampeyan bisa ngetung sing siswa sinau luwih ing sekolah sing kurban upah guru dhuwur. Nanging, ora gathukane iki nuduhake yen luwih dhuwur upah nimbulaké mahasiswa kanggo mangerteni sing luwih lengkap? Mesthi ora. Sekolah ngendi guru entuk liyane uga beda cara akeh. Contone, siswa ing sekolah karo upah guru dhuwur bisa teka saka kulawargané Pulsa. Mangkono, apa katon kaya efek saka guru mung bisa teka saka mbandingaken macem-macem jinis mahasiswa. Iki beda unmeasured antarane mahasiswa sing disebut confounders, lan ing umum, sing kamungkinan saka confounders wreaks kacilakan ing kemampuan kanggo riset njawab pitakonan sabab-lan-efek dening looking for pola ing data sing wis ana.
Salah solusi kanggo masalah confounders kanggo nyoba kanggo nggawe bandingaken padha kanthi ngatur kanggo beda katon antarane kelompok. Contone, sampeyan uga bisa kanggo download data tax situs saka sawetara situs pemerintah. Banjur, sampeyan bisa mbandhingaké kinerja mahasiswa ing sekolah ngendi prices ngarep sing padha nanging upah guru sing beda, lan sampeyan isih bisa nemokake sing siswa sinau luwih ing sekolah karo pituwas guru luwih. Nanging, isih ana akeh bisa confounders. Mungkin tuwane mahasiswa iki beda-beda ing tingkat pendidikan utawa Mungkin sekolah beda-beda ing closeness sing kanggo perpustakaan umum utawa Mungkin sekolah karo pituwas guru luwih uga duwe upah kang luwih kanggo kepala lan pituwas principal, ora guru pituwas, iku dudu apa mundak learning mahasiswa. Sampeyan bisa nyoba kanggo ngukur iki faktor liyane uga, nanging dhaptar bisa confounders ateges telas. Ing akeh kahanan, sampeyan mung ora bisa ngukur lan nyetel kanggo kabeh confounders bisa. pendekatan mung bisa njupuk sampeyan supaya adoh.
A solusi sing luwih apik kanggo masalah confounders mlaku nyobi. Nyobi ngaktifake peneliti kanggo mindhah ngluwihi ubungan ing alami data supaya andal njawab pitakonan sabab-lan-efek. Ing umur analog, nyobi padha kerep logistically angel lan larang. Saiki, ing umur digital, alangan logistik sing mboko sithik rowo adoh. Ora mung iku luwih gampang kanggo nindakake nyobi kaya sing peneliti wis rampung ing sasi, iku saiki bisa kanggo mbukak jinis anyar saka nyobi.
Apa aku wis ketulis adoh aku wis dadi dicokot ngeculke ing basa, nanging iku penting kanggo mbedakake antarane loro iku: nyobi lan randomized nyobi kontrol. Ing eksprimen peneliti intervenes ing donya lan banjur ngukur lan kasil. Aku wis krungu pendekatan diterangake minangka "perturb lan mirsani." Strategi iki banget efektif ing èlmu alam, nanging ing èlmu medical lan sosial, ana pendekatan liyane sing dianggo luwih. Ing èksperimèn kontrol randomized peneliti intervenes kanggo sawetara wong lan ora kanggo wong, lan, kritis, peneliti nemtokaken kang wong nampa melu-melu dening randomization (eg, flipping duwit receh). Iki prosedur agawé randomized nyobi kontrol nggawe bandingaken padha antarane rong golongan: siji sing wis ditampa melu-melu lan salah siji sing wis ora. Ing tembung liyane, randomized nyobi kontrol sing solusi kanggo masalah confounders. Senadyan penting beda antarane nyobi lan randomized nyobi kontrol, peneliti sosial kerep nggunakake istilah iki interchangeably. Aku bakal tindakake konvènsi iki, nanging, ing TCTerms tartamtu, aku bakal break konvènsi kanggo nandheske ing Nilai saka nyobi kontrol randomized liwat nyobi tanpa randomization lan kelas kontrol.
Randomized nyobi kontrol wis buktiaken dadi cara kuat kanggo mangerteni donya sosial, lan ing bab iki, aku bakal ngene sampeyan liyane babagan carane nggunakake mau ing riset. Ing bagean 4.2, aku bakal ilustrasi logika dhasar saka pacobèn karo conto eksprimen ing Wikipedia. Banjur, ing bagean 4.3, aku bakal njlèntrèhaké prabédan antarane nyobi Lab lan nyobi lapangan lan pabédan nyobi analog lan nyobi digital. Luwih, aku bakal argue sing nyobi lapangan digital bisa kurban fitur paling apik nyobi Lab analog (kontrol nyenyet) lan nyobi lapangan analog (aliran realisme), kabeh ing ukuran sing ora bisa sadurunge. Sabanjure, ing bagean 4.4, aku bakal njlèntrèhaké konsèp-sah, beda-beda saka efek perawatan, lan mekanisme-sing wigati kanggo ngrancang nyobi sugih. Kanthi latar mburi, aku bakal njlèntrèhaké perdagangan-offs melu loro Sastranegara utama kanggo nganakake nyobi digital: mengkono iku dhewe (Section 4.5.1) utawa partnering karo kuat (Section 4.5.2). Akhire, aku bakal nganakke karo sawetara saran desain babagan carane sampeyan bisa njupuk kauntungan saka daya nyata nyobi digital (Section 4.6.1) lan njlèntrèhaké sawetara saka tanggung jawab sing nerangake karo daya sing (Section 4.6.2). Bab bakal diwenehi minimal notasi matématika lan basa formal; nonton interested in a liyane formal, pendekatan matematika kanggo nyobi uga kudu maca Lampiran Technical ing mburi bab.