Be metodų iki šiol, kuriems šioje knygoje-stebint elgesį (2 skyrius) ir klausinėti (3 skyrius) -researchers rinkti duomenis apie tai, kas natūraliai pasaulyje. Požiūris apima šiame skyriuje-veikia eksperimentus-iš esmės skiriasi. Kai mokslininkai vykdyti eksperimentus, jie sistemingai įsikišti pasaulyje sukurti duomenų, kad idealiai tinka atsakyti į klausimus apie priežastis ir pasekmės santykius.
Priežastis ir pasekmės klausimai yra labai paplitusi socialinių tyrimų, ir pavyzdžiai apima tokius klausimus kaip ir didinant mokytojų atlyginimus didinti mokinių mokymąsi? Kas yra minimalaus darbo užmokesčio poveikis užimtumo? Kaip darbas pareiškėjo Rasės įtaka jai galimybę gauti darbą? Be šių aiškiai priežastinius klausimus, kartais gali sukelti ir poveikio klausimai yra numanoma bendresnių klausimų apie maksimizavimo kai našumo metrika. Pavyzdžiui, į klausimą "Kokios spalvos mygtuką, bus padidinti dovanas NVO svetainės svetainėje?" Yra tikrai daug klausimų apie įvairių mygtukų spalvų poveikį donorystę.
Vienas iš būdų atsakyti į priežastis ir pasekmės klausimus yra ieškoti modelių esamais duomenimis. Pavyzdžiui, naudojant duomenis iš tūkstančių mokyklų, galite apskaičiuoti, kad mokiniai mokosi daugiau mokyklų, kurios siūlo aukštos mokytojų atlyginimus. Bet, ar tai koreliacija rodo, kad didesni atlyginimai sukelti studentams sužinoti daugiau? Žinoma ne. Mokyklos, kuriose mokytojai uždirba daugiau gali skirtis įvairiais būdais. Pavyzdžiui, mokiniai mokyklose, kuriose daug mokytojų atlyginimai gali ateiti iš turtingesni šeimoms. Taigi, kas atrodo kaip mokytojų poveikis gali tiesiog ateiti iš lyginant skirtingus studentų. Šie neišmatuoto skirtumai tarp studentų yra vadinami suklydimo, ir apskritai, painiojimą galimybė nuniokoja apie mokslininkų gebėjimą atsiliepti į priežastis ir pasekmės klausimus, ieškant raštų esamais duomenimis.
Vienas sprendimas dėl painiojimą problema yra pabandyti padaryti tinkamai palyginti koreguojant dėl stebimų skirtumų tarp grupių. Pavyzdžiui, jums gali būti suteikta galimybė atsisiųsti turto mokesčio duomenis iš valdžios institucijų tinklavietes, skaičiaus. Tada galite palyginti besimokančiųjų rezultatus mokyklose, kur namų kainos yra panašios, tačiau mokytojų atlyginimai yra skirtingi, ir jūs vis dar gali rasti, kad mokiniai mokosi daugiau mokyklų, turinčių aukštąjį mokytojų darbo užmokesčio. Tačiau vis dar yra daug galimų suklydimo. Gal Šių studentas tėvai skiriasi jų išsilavinimo lygį, o gal mokyklos skiriasi jų artumą viešųjų bibliotekų, o gal mokyklos, turintys aukštąjį mokytojų darbo užmokesčio, taip pat turi aukštąjį mokėti už vadovų ir vyriausiųjų darbo užmokesčio, o ne mokytojas užmokestis, yra tikrai ką didėja mokinių mokymąsi. Galite pabandyti išmatuoti tų kitų veiksnių, taip pat, tačiau galimi painiojimą sąrašas iš esmės yra begalinis. Daugeliu atvejų, jūs tiesiog negali matuoti ir reguliuoti visų galimų painiojimą. Šis metodas gali būti tik jums iki šiol.
Geresnis sprendimas dėl painiojimą problemos veikia eksperimentus. Eksperimentai įgalinti tyrinėtojus peržengti Koreliacija natūraliai duomenis, kad būtų patikimai atsakyti į priežastis ir pasekmės klausimą. Analogas amžiaus, eksperimentai dažnai buvo logistiniu sunku ir brangu. Dabar, skaitmeniniame amžiuje, logistikos apribojimai palaipsniui nyksta. Ne tik tai lengviau padaryti eksperimentai, pavyzdžiui, tų mokslininkų padarei praeityje, dabar galima paleisti naujų rūšių eksperimentus.
Be to, ką aš iki šiol parašyta Aš buvau šiek tiek laisvas, mano kalba, tačiau svarbu atskirti du dalykus: eksperimentų ir randomizuotų kontroliuojamų eksperimentų. Be eksperimento mokslininkas įsikiša pasaulyje ir tada matuoja rezultato. Girdėjau, aprašytą kaip šį metodą "jaudinti ir stebėti." Ši strategija yra labai veiksminga gamtos mokslų, bet medicinos ir socialinių mokslų, yra dar vienas metodas, kuris veikia geriau. Atsitiktinių imčių kontroliuojamo eksperimento mokslininkas įsikiša, kai kuriems žmonėms, o ne kitiems, ir, kritiškai, tyrėjas nusprendžia, kuriuos žmonės gauna Randomizacijos įsikišimas (pvz, prakeiktas monetos). Ši procedūra užtikrina, kad atsitiktinių imčių kontroliuojamų eksperimentų sukurti sąžiningas lyginti dvi grupes: viena, kad gavo intervenciją ir vienas, kad nėra. Kitaip tariant, atsitiktiniu būdu kontroliuojamos eksperimentai yra tirpalo į iškraipymus problemų. Nepaisant svarbių skirtumų tarp eksperimentų ir randomizuotų kontroliuojamų eksperimentų, socialiniai mokslininkai dažnai naudoja šiuos terminus sinonimiškai. Aš sekite šią konvenciją, bet tam tikru taškų, aš pertrauka konvenciją pabrėžti randomizuotų kontroliuojamų eksperimentų vertė per eksperimentus be tikimybių ir kontrolinės grupės.
Randomizuotų kontroliuojamų eksperimentai įrodė, kad yra puikus būdas sužinoti apie socialinio pasaulio, ir šiame skyriuje, aš išmokyti jus daugiau apie tai, kaip juos naudoti savo mokslinius tyrimus. 4.2 skirsnyje, aš iliustruoja pagrindinę logiką eksperimentuoti su eksperimento Vikipedijos pavyzdyje. Tada, 4.3 skirsnyje, aš aprašyti tarp laboratorinių eksperimentų ir lauko eksperimentų ir tarp analoginių eksperimentų ir skaitmeninių eksperimentų skirtumą. Be to, aš teigti, kad skaitmeniniai lauko bandymai gali pasiūlyti geriausias savybes analogas lab eksperimentai (stora valdymas) ir analoginis lauko eksperimentai (realizmas), Visuose masto, kad nebuvo įmanoma anksčiau. Kitas, 4.4 skirsnyje, aš apibūdinti tris sąvokas-galiojimą, heterogeniškumas gydymo poveikį ir mechanizmus-kurie yra labai svarbūs kuriant turtingą eksperimentus. Su šia fone, aš aprašyti kompromisus dalyvauja dviejų pagrindinių strategijų atlikti skaitmeninių eksperimentų: tai daro patys (4.5.1 skirsnis) arba Bendradarbiaudami su galinga (4.5.2 skirsnis). Galiausiai, aš sudaryti su tam tikru dizaino patarimų apie tai, kaip galite pasinaudoti realią galią skaitmeninių eksperimentų (4.6.1 skirsnis) ir aprašyti kai kurie iš atsakomybės, kuri ateina su ta galia (4.6.2 skirsnis). Skyriuje bus pateikiamas kartu su matematinės žymėjimo ir formalia kalba minimali; skaitytojai domisi labiau formalaus, matematinio požiūrio į eksperimentus taip pat turėtų perskaityti Techniniai priedėlį skyriaus pabaigoje.