4.6 सल्लाह

चाहे तपाईं यसलाई आफैलाई गरिरहेको वा साझेदार संग काम गर्दै छन्, म मेरो आफ्नै काममा विशेष उपयोगी फेला गर्नुभएको दुई सल्लाह टुक्रा प्रस्ताव गर्न चाहन्छु। पहिलो, कुनै पनि डाटा सङ्कलन गरिएको छ पहिले सकेसम्म धेरै लाग्छ। यो सल्लाह शायद चलिरहेको प्रयोगहरू गर्न accustomed अनुसन्धानकर्ताहरूले गर्न स्पष्ट देखिन्छ, तर यो ठूलो डाटा स्रोतहरु संग काम गर्न accustomed अनुसन्धानकर्ताहरूले लागि धेरै महत्त्वपूर्ण छ (अध्याय 2 हेर्नुहोस्)। तपाईं डाटा पछि ठूलो डाटा स्रोतहरु संग काम भन्दा हुन्छ, तर प्रयोगहरू विपरीत छन्; तपाईं डाटा सङ्कलन अघि काम भन्दा हुनुपर्छ। आफ्नो डिजाइन र विश्लेषण राम्ररी सोच्न आफैलाई जबरजस्ती गर्न सबै भन्दा राम्रो एक बनाउन र दर्ता तपाईँको प्रयोग लागि एक विश्लेषण योजना छ। खुसीको कुरा, प्रयोगात्मक डाटा को विश्लेषण लागि सबै भन्दा राम्रो-अभ्यासहरू धेरै रिपोर्टिङ निर्देशन मा formalized गरिएका छन्, र यी निर्देशन तपाईंको विश्लेषण योजना सिर्जना गर्दा सुरु गर्न ठूलो ठाउँ हो (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011)

सल्लाह दोस्रो टुक्रा कुनै एक प्रयोग सिद्ध हुन भनेर, किनभने त्यो को, प्रत्येक अन्य सुदृढ गर्ने प्रयोगपरिक्षणहरू को एक श्रृंखला डिजाइन गर्ने प्रयास गर्नुपर्छ छ। म पनि यो अरमाडा रणनीति रूपमा वर्णन सुनेको; बरु एक विशाल जंगी जहाज निर्माण गर्न प्रयास भन्दा, तपाईंले सानो जहाज पूरक तागत संग को राम्रो भवन धेरै हुन सक्छ। बहु-प्रयोग अध्ययन यी प्रकार मनोविज्ञान मा नियमित छन्, तर तिनीहरू अन्यत्र दुर्लभ हो। खुसीको कुरा, केही डिजिटल प्रयोगहरू को कम लागत यी बहु-प्रयोग को तरिका सजिलो अध्ययन बनाउँछ।

साथै, म हो कि कम साधारण अब तर डिजिटल उमेर प्रयोगहरू डिजाइन गर्न को लागि महत्वपूर्ण छन् दुई सल्लाह टुक्रा प्रस्ताव गर्न चाहन्छु: शून्य हाशिये लागत डाटा सिर्जना र आफ्नो डिजाइन मा नैतिकता निर्माण।