4.1 შესავალი

მიდგომების დაფარული აქამდე ამ წიგნის აკვირდებიან ქცევის (თავი 2) და სვამს კითხვებს (თავი 3) -researchers მონაცემების შეგროვება, თუ რა არის ბუნებრივად ხდება მსოფლიოში. მიდგომა დაფარული ამ თავში გაშვებული ექსპერიმენტი-ძირეულად განსხვავდება. როდესაც მკვლევარებმა აწარმოებს ექსპერიმენტი, ისინი სისტემატურად ჩაერიოს მსოფლიოს შექმნას მონაცემები, რომელიც იდეალურად შეეფერება პასუხობდა კითხვებს მიზეზი და ეფექტი ურთიერთობები.

მიზეზი და ეფექტი კითხვები ძალიან გავრცელებული სოციალური კვლევის და მაგალითები მოიცავს ისეთ საკითხებს, როგორიცაა თუ არა ზრდის პედაგოგთა ხელფასების გაზრდის სტუდენტი სწავლის? რა არის ეფექტი მინიმალური ხელფასის დასაქმების განაკვეთები? როგორ ამჯამად სამუშაო განმცხადებლის რასის მოქმედებს მისი შანსი მიღების საქმეს? გარდა ამისა, ეს მკაფიოდ მიზეზობრივი კითხვები, ზოგჯერ იწვევს და ეფექტი კითხვები არის დაფარული, უფრო ზოგადი შეკითხვები მაქსიმიზაცია ზოგიერთი შესრულების მეტრულ. მაგალითად, კითხვაზე, "რა ფერის ღილაკს მაქსიმალურად შემოწირულობების არასამთავრობო ორგანიზაცია საიტის?" მართლაც უამრავი შეკითხვები ეფექტი სხვადასხვა ღილაკს ფერები შემოწირულობების.

ერთი გზა, რათა უპასუხოს მიზეზი და ეფექტი კითხვები უნდა ვეძებოთ ნიმუშების არსებული მონაცემები. მაგალითად, გამოყენებით მონაცემების ათასობით სკოლები, თქვენ შეიძლება გამოვთვალოთ, რომ სტუდენტები სწავლობენ უფრო სკოლებში, რომელიც გთავაზობთ მაღალი მასწავლებლის ხელფასი. მაგრამ, ჯერ ეს კორელაცია აჩვენებს, რომ მაღალი ხელფასი გამოიწვიოს სტუდენტები უფრო მეტი? რათქმაუნდა არა. სკოლები, სადაც მასწავლებლები მიიღოთ მეტი შეიძლება იყოს განსხვავებული მრავალი გზა. მაგალითად, სტუდენტები სკოლებში მაღალი მასწავლებლის ხელფასი შეიძლება მოდის შეძლებულ ოჯახებს. ასე რომ, რა ჰგავს ეფექტი პედაგოგთა უბრალოდ მოდის შედარებით სხვადასხვა ტიპის სტუდენტებს. ეს შემთხვევითი განსხვავებები სტუდენტები უწოდებენ confounders და ზოგადად, შესაძლებლობა confounders wreaks Havoc წლის მკვლევარები უნარი უპასუხოს მიზეზი და ეფექტი კითხვებს ეძებს ნიმუშების არსებული მონაცემები.

ერთი გამოსავალი პრობლემა confounders ცდილობენ, რათა სამართლიანი შედარება მიერ მორგება შემოწმებადი განსხვავებები. მაგალითად, თქვენ შესაძლოა ჩამოტვირთოთ ქონების გადასახადის მონაცემები მთელი რიგი სამთავრობო საიტებზე. ამის შემდეგ, თქვენ ვერ შევადარებთ სტუდენტი შესრულება სკოლებში, სადაც მთავარი ფასები მსგავსია, მაგრამ მასწავლებლის ხელფასი სხვადასხვა, და თქვენ ჯერ კიდევ შეიძლება, რომ სტუდენტები სწავლობენ უფრო სკოლებში პედაგოგების ანაზღაურება. მაგრამ, ჯერ კიდევ არსებობს უამრავი შესაძლო confounders. შესაძლოა მშობლებს ამ სტუდენტი განსხვავდება მათი განათლების დონე ან იქნებ სკოლები განსხვავდება მათი სიახლოვე საჯარო ბიბლიოთეკების ან იქნებ სკოლების პედაგოგების ანაზღაურება ასევე უმაღლესი ანაზღაურებისა დირექტორები და ძირითადი ანაზღაურება, არ მასწავლებლის ხელფასი, მართლაც, რაც უფრო იზრდება სტუდენტის სწავლის. თქვენ შეიძლება ცდილობენ გავზომოთ ეს სხვა ფაქტორები, ისევე, მაგრამ სიაში შესაძლო confounders არსებითად უსასრულო. ბევრ სიტუაციაში, თქვენ უბრალოდ ვერ შევაფასებთ და შეცვალოს ყველა შესაძლო confounders. ეს მიდგომა შეიძლება მხოლოდ მიიღოს თქვენ ჯერჯერობით.

უკეთესი გამოსავალი პრობლემის confounders გაშვებული ექსპერიმენტი. ექსპერიმენტი საშუალებას მკვლევარები შემოიფარგლონ კორელაციები ბუნებრივად მონაცემები, რათა საიმედოდ პასუხი მიზეზი და ეფექტი კითხვა. In ანალოგური ასაკის, ექსპერიმენტი იყო ხშირად ლოჯისტიკური რთული და ძვირადღირებული. ახლა კი, ციფრულ ერაში, მატერიალურ-ტექნიკური შეზღუდვები თანდათან ქრება. ეს არ არის მხოლოდ ადვილია ამის გაკეთება ექსპერიმენტი ისეთი, როგორიც მკვლევარებმა გააკეთა წარსულში, ეს არის გამორიცხული, რომ აწარმოებს ახალი სახის ექსპერიმენტი.

რა მე დაწერილი ჯერჯერობით მე ცოტა ფხვიერი ჩემს ენაზე, მაგრამ ეს მნიშვნელოვანია, რომ განასხვავოს ორი რამ: ექსპერიმენტი და რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი. ექსპერიმენტი მკვლევარი ერევა მსოფლიოში და მაშინ ზომავს შედეგს. მე მოვისმინე ეს მიდგომა აღწერილია, როგორც "perturb და დაიცვან". ეს სტრატეგია არის ძალიან ეფექტური საბუნებისმეტყველო მეცნიერებათა, მაგრამ სამედიცინო და სოციალური მეცნიერებების, არსებობს კიდევ ერთი მიდგომა, რომელიც მუშაობს უკეთესად. In რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი მკვლევარი ერევა ზოგიერთი ადამიანი და არა სხვები, და, კრიტიკულად, მკვლევარი გადაწყვეტს, რომელიც ხალხს მიიღოს ჩარევამდე randomization (მაგალითად, flipping მონეტა). ეს პროცედურა უზრუნველყოფს, რომ რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი შექმნა სამართლიანი შედარება ორ ჯგუფად: ერთი, რომ მიიღო ინტერვენცია და ერთი, რომ არ აქვს. სხვა სიტყვებით, რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი გამოსავალი პრობლემების confounders. მიუხედავად იმისა, რომ მნიშვნელოვანი განსხვავებები ექსპერიმენტი და რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი, სოციალური მკვლევარები ხშირად იყენებენ ამ თვალსაზრისით interchangeably. მე მიჰყევით ამ კონვენციის, მაგრამ გარკვეული რაოდენობა, მე დაარღვიოს კონვენციის აღვნიშნო ღირებულება რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი მეტი ექსპერიმენტი გარეშე randomization და საკონტროლო ჯგუფში.

რანდომიზებული კონტროლირებადი ექსპერიმენტი არ დაამტკიცა, რომ ძლიერი გზა გაეცნობიან სოციალური სამყაროს, და ამ თავში, მე გასწავლით, თუ როგორ უნდა გამოიყენონ მათ თქვენი კვლევა. სექცია 4.2, მე ასახავს ძირითადი ლოგიკა ექსპერიმენტების მაგალითია ექსპერიმენტი Wikipedia. ამის შემდეგ, 4.3, მე აღწერს განსხვავება ლაბორატორია ექსპერიმენტი და საველე ცდების და განსხვავებები ანალოგი ექსპერიმენტი და ციფრული ექსპერიმენტი. გარდა ამისა, მე ამტკიცებენ, რომ ციფრული სფეროში ექსპერიმენტი შეგვიძლია შემოგთავაზოთ საუკეთესო თვისებები ანალოგი ლაბორატორია ექსპერიმენტი (მჭიდრო კონტროლი) და ანალოგური სფეროში ექსპერიმენტი (რეალიზმი), ყველა იმ მასშტაბის, რომ შეუძლებელი იყო. შემდეგი, სექცია 4.4, მე აღწერს სამი ცნებები-მოქმედების, განსხვავებულ მკურნალობის ეფექტი, და მექანიზმები, რომ კრიტიკული შექმნასა მდიდარი ექსპერიმენტი. რომ ფონზე, მე აღწერს სავაჭრო ღ ჩართული ორი ძირითადი სტრატეგიები ჩატარების ციფრული ექსპერიმენტი: აკეთებს იგი საკუთარ თავს (სექცია 4.5.1) ან პარტნიორი ერთად ძლიერი (სექცია 4.5.2). და ბოლოს, მე დადოს გარკვეული დიზაინი რჩევებს, თუ როგორ შეგიძლიათ ისარგებლოს რეალური ძალა ციფრული ექსპერიმენტი (სექცია 4.6.1) და აღწერს ზოგიერთი პასუხისმგებლობა გააჩნია, რომ ძალა (სექცია 4.6.2). თავი წარმოდგენილი იქნება მინიმუმ მათემატიკის ნოტაცია და ფორმალური ენა; დაინტერესებული მკითხველისათვის უფრო ფორმალური, მათემატიკური მიდგომა ექსპერიმენტი უნდა წაიკითხოთ ტექნიკური დანართი ბოლოს თავი.