2.4.3 приближната експерименти

Ние може да пледира на експерименти, кои не можат да сторат. Два пристапи кои особено имаат корист од дигиталната ера се појавување и физички експерименти.

Многу важни научни и политички прашања се причинител. Ајде да го разгледаме, на пример, на прашањето: Кој е ефектот на програма за обука за работа на платите? Еден начин да се одговори на ова прашање ќе биде со рандомизирани контролирани експеримент каде што работниците беа случајно доделен на или да добијат обука или не добиваат обука. Потоа, истражувачите можеле да се процени ефектот на обука за овие учесници со едноставно споредување на плати на луѓе кои добиле обука за оние кои не ја прими.

Од едноставна споредба е валидна бидејќи на нешто што се случува пред податоци се уште се собираат: на рандомизација. Без рандомизација, проблемот е многу сложени да ја формира. Еден истражувач може да се спореди платите на оние кои доброволно се пријавиле за обука за оние кои не го пријавите. Таа споредба, најверојатно, ќе се покаже дека луѓето кои добиле обука заработи повеќе, но колку од тоа е затоа што на обука и колку од ова е затоа што луѓето кои се пријавите за обука се различни од оние кои не се пријавите за обука? Со други зборови, тоа е фер да се споредуваат платите на овие две групи на луѓе?

Оваа загриженост за фер споредби води некои истражувачи да верувам дека тоа е невозможно да се процени причинска без трчање експеримент. Ова тврдење оди предалеку. Иако е точно дека експериментите обезбеди најсилниот доказ за причинско-последична ефекти, постојат и други стратегии кои може да обезбеди вредни проценки причинител. Наместо да се размислува дека проценките причинска се или лесно (во случај на експерименти) или невозможно (во случај на пасивно забележани податоци), тоа е подобро да се мисли на стратегии за правење причинска проценки лежи по континуумот од најсилните најслабата (Слика 2.4). Во најсилната крај на континуумот се рандомизирани контролирани експерименти. Но, тие се често е тешко да се направи во социјални истражувања, бидејќи многу третмани бараат нереални суми на соработка од страна на владите или компании; едноставно постојат многу експерименти, кои не можат да сторат. Јас ќе се посвети на сите од Глава 4 до и на предностите и слабостите на рандомизирани контролирани експерименти, а јас ќе тврдат дека во некои случаи, постојат силни етички причини да е насочен на набљудување на експериментални методи.

Слика 2.4: Континуум на истражување стратегии за проценува причинска ефекти.

Движејќи се по континуум, постојат ситуации каде што научниците не се експлицитно случаен. Тоа е, истражувачите се обидуваат да научат експеримент како знаење, без всушност прави експеримент; Се разбира, тоа се случува да биде незгодно, но големи податоци во голема мера ја подобрува нашата способност да се направи причинска проценки во овие ситуации.

Понекогаш постојат поставувања, каде што случајноста во светот се случува да се создаде нешто како експеримент за истражувачите. Овие дизајни се нарекуваат природни експерименти, и тие ќе бидат детално разгледани во оддел 2.4.3.1. Две карактеристики на големите извори, нивните податоци секогаш на природата и нивната големина, во голема мера ја подобрува нашата способност да учат од природни експерименти кога ќе се појават.

Оддалечува од рандомизирани контролирани експерименти, понекогаш не постои дури и еден настан во природата што може да се користат да се приближи природен експеримент. Во овие поставки, ние внимателно да се изгради споредби не се експериментални податоци, во обид да се приближат експеримент. Овие дизајни се нарекуваат појавување, и тие ќе бидат детално разгледани во оддел 2.4.3.2. Како природни експерименти, за појавување е дизајн кој исто така има корист од големите извори на податоци. Особено, масивна големина и во однос на бројот на случаи и видот на информации по случај-голема мера го олеснува појавување. Клучната разлика помеѓу природни експерименти и за појавување е дека во природни експерименти истражувачот знае процес преку кој се доделени од третманот и смета дека тоа да биде случаен.

Концептот на фер споредби што ги мотивирало желби да се направи експерименти, исто така, лежи во основа на два алтернативни пристапи: природни експерименти и појавување. Овие пристапи ќе ви овозможи да се процени причинска ефекти од пасивно забележани податоци од страна на откривање фер споредби седи во внатрешноста на податоците кои веќе ги имаш.