4.6 რჩევები

თუ თქვენ აკეთებთ იგი საკუთარ თავს ან მუშაობის პარტნიორი, მინდა შემოგთავაზოთ ორი ცალი რჩევებს, რომ მე ი განსაკუთრებით სასარგებლოა ჩემს მუშაობა. პირველ რიგში, ვფიქრობ მაქსიმალურად ადრე ნებისმიერი მონაცემები უკვე შეგროვილი. ეს რჩევა ალბათ ცხადია, მკვლევარები მიჩვეული გაშვებული ექსპერიმენტი, მაგრამ ეს არის ძალიან მნიშვნელოვანი მკვლევარები მიჩვეული მუშაობის დიდი მონაცემები (თავი 2). დიდი მონაცემთა წყაროების უმეტესობა სამუშაოს ხდება მას შემდეგ, თქვენ გაქვთ მონაცემები, მაგრამ ექსპერიმენტი საპირისპირო; ყველაზე მუშაობა უნდა მოხდეს, სანამ მონაცემთა შეგროვებას. ერთ-ერთი საუკეთესო საშუალებაა, რათა აიძულოს თავს ყურადღებით იფიქრეთ თქვენს დიზაინი და ანალიზის შექმნა და რეგისტრაცია ანალიზი გეგმა თქვენი ექსპერიმენტი. საბედნიეროდ, ბევრი საუკეთესო პრაქტიკა, ანალიზი ექსპერიმენტული მონაცემები უკვე გაფორმდება შევიდა ანგარიშების, და ეს სახელმძღვანელო არის დიდი ადგილი უნდა დაიწყოს, როდესაც შექმნის თქვენი ანალიზი გეგმა (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .

მეორე რჩევაა, რომ არავის ექსპერიმენტი იქნება სრულყოფილი, და იმის გამო, რომ თქვენ უნდა ვეცადოთ, რათა შეიმუშავონ რიგი ექსპერიმენტები, რომ გაძლიერდეს ერთმანეთს. მე კი გავიგე, ეს აღწერილია, როგორც armada სტრატეგია; ვიდრე ცდილობს ააშენოს ერთი მასიური Battleship, ალბათ უკეთესი იქნება, შენობა უამრავი პატარა გემების ძლიერი მხარეები. ამ სახის მრავალ ექსპერიმენტი კვლევები სიტუაციიდან ფსიქოლოგიის, მაგრამ ისინი ძალიან იშვიათია სხვაგან. საბედნიეროდ, დაბალი ღირებულება რამდენიმე ციფრული ექსპერიმენტი რაც ამ სახის მრავალ ექსპერიმენტი სწავლობს ადვილია.

გარდა ამისა, მე მინდა შემოგთავაზოთ ორი ცალი რჩევებს, რომლებიც ნაკლებად გავრცელებული, მაგრამ განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია დიზაინის ციფრული ასაკი ექსპერიმენტი: შექმნა ნულოვანი ზღვრული ღირებულება მონაცემები და ავაშენოთ ეთიკის თქვენი დიზაინი.