4.4.3 ਢੰਗ

ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੀ ਹੋਇਆ. ਢੰਗ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਇਸੇ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਹੋਇਆ.

ਸਾਧਾਰਣ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਪਰ੍ਹੇ ਜਾਣ ਦਾ ਤੀਜਾ ਅਹਿਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਾਰਜਵਿਧੀ . ਮਸ਼ੀਨੀਕਰਨ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਲਾਜ ਜਾਂ ਇਲਾਜ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਵਿਧੀ ਲੱਭਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿਚ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿਚ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ . ਹਾਲਾਂਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਉਣ ਲਈ ਚੰਗੇ ਹਨ, ਪਰੰਤੂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ. ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸਾਨੂੰ ਦੋ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਿਧੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: (1) ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ (2) ਉਹ ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ.

ਕਿਉਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ (Hedström and Ylikoski 2010) ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ (Hedström and Ylikoski 2010) , ਮੈਂ ਇਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹਾਂ: ਲਾਈਮਸ ਅਤੇ ਸਕੁਰਵੀ (Gerber and Green 2012) . ਅਠਾਰਵੀਂ ਸਦੀ ਵਿਚ, ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੇ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਭਾਸ਼ਣ ਦਿੱਤਾ ਸੀ ਕਿ ਜਦੋਂ ਖੰਭੇ ਖਾਂਦੇ ਸਨ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਕੁਰਵੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ ਸੀ. ਸਕੁਰਵੀ ਇੱਕ ਭਿਆਨਕ ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੀ. ਪਰੰਤੂ ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਸਨ ਕਿ ਕਿਉਂ ਚੱਕਰ ਨੇ ਸਕੁਰਵੀ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਹੈ. ਇਹ ਤਕਰੀਬਨ 200 ਸਾਲ ਬਾਅਦ 1 9 32 ਤਕ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਕਿ ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਖਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ ਕਿ ਵਿਟਾਮਿਨ ਸੀ ਕਾਰਨ ਸੀ ਕਿ ਚੂਰਾ ਚਾਕਰਾਂ (Carpenter 1988, 191) ਰੋਕ ਨਹੀਂ ਸਕਿਆ. ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਵਿਟਾਮਿਨ ਸੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਚੂਰਾ ਸਕੁਰਵੀ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਚਿੱਤਰ 4.10). ਬੇਸ਼ੱਕ, ਵਿਧੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਵੀ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ- ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਗਿਆਨ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੇ ਲਈ ਹੈ ਕਿ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ. ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਇਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੋਈ ਇਲਾਜ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਸੰਭਾਵਤ ਰੂਪ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਇਲਾਜ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਚਿੱਤਰ 4.10: ਲਾਈਨਾਂ ਸਕੁਰਵੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਵਿਟਾਮਿਨ ਸੀ

ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਬਹੁਤ ਹੀ ਔਖੀਆਂ ਹਨ. ਲਾਈਮਸ ਅਤੇ ਸਕੁਰਵੀ ਦੇ ਉਲਟ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਲਾਜ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਬੰਧਿਤ ਮਾਰਗਾਂ ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਮਾਜਿਕ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਲਾਜਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ.

ਸੰਭਵ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਇਕ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਡਾਟਾ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਨਾਲ ਇਲਾਜ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਤੰਤਰ ਕਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਯਾਦ ਕਰੋ ਕਿ Allcott (2011) ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਹੋਮ ਊਰਜਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ. ਪਰ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਘੱਟ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਕੀ ਸਨ? ਫਾਲੋ-ਅਪ ਅਧਿਐਨ ਵਿਚ, Allcott and Rogers (2014) ਨੇ ਇਕ ਪਾਵਰ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕੀਤੀ ਸੀ ਕਿ Allcott and Rogers (2014) ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਰਾਹੀਂ, ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਕਿ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਉਪੱਰਤਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਊਰਜਾ-ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ. Allcott and Rogers (2014) ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਘਰਾਂ ਦੀਆਂ ਊਰਜਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਉਪਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਹੈ. ਪਰ ਇਹ ਫਰਕ ਇੰਨਾ ਛੋਟਾ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਘਰਾਂ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਦੇ ਸਿਰਫ 2% ਦਾ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿਚ, ਉਪਕਰਣ ਅਪਗਰੇਡ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਹੀਂ ਸਨ ਜਿਸ ਰਾਹੀਂ ਹੋਮ ਊਰਜਾ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿਚ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਘਟ ਗਈ.

ਵਿਧੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦਾ ਦੂਜਾ ਤਰੀਕਾ ਇਲਾਜ ਦੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Schultz et al. (2007) ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ Schultz et al. (2007) ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਸਾਰੇ ਘਰੇਲੂ ਊਰਜਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦੋ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ (1) ਊਰਜਾ ਦੀ ਬੱਚਤ ਬਾਰੇ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ (2) ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਥੀਆਂ (ਚਿੱਤਰ 4.6) ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਊਰਜਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਊਰਜਾ ਬਚਾਉਣ ਦੇ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਹੋਈ, ਨਾ ਪੀਅਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ. ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਸੁਝਾਅ ਇਕੱਲੇ ਹੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, Ferraro, Miranda, and Price (2011) ਨੇ ਐਟਲਾਂਟਾ, ਜਾਰਜੀਆ ਦੇ ਨੇੜੇ ਇੱਕ ਪਾਣੀ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 100,000 ਘਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਸੰਭਾਲ 'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾਇਆ. ਚਾਰ ਸ਼ਰਤਾਂ ਸਨ:

• ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜਿਸ ਨੇ ਪਾਣੀ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ
• ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜਿਸ ਨੇ ਪਾਣੀ ਬਚਾਉਣ ਬਾਰੇ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਅਪੀਲ ਕੀਤੀ
• ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜਿਸ ਨੇ ਪਾਣੀ ਬਚਾਉਣ ਬਾਰੇ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਸੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਅਪੀਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਸੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਸੀ
• ਇੱਕ ਕੰਟਰੋਲ ਸਮੂਹ

ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਟਿਪਸ ਇਕਲੌਤੇ ਇਲਾਜ ਦਾ ਸ਼ਾਰਟ (ਇੱਕ ਸਾਲ), ਮੱਧਮ (ਦੋ ਸਾਲ) ਅਤੇ ਲੰਬੇ (ਤਿੰਨ ਸਾਲ) ਦੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਕੋਈ ਅਸਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ. ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਅਪੀਲ ਦੇ ਇਲਾਜ ਨੇ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਣੀ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਾਇਆ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਥੋੜੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਅਪੀਲ ਦੇ ਪਲੱਸ ਪੀਅਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇਲਾਜ ਕਾਰਨ ਥੋੜੇ, ਮੱਧਮ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ (ਚਿੱਤਰ 4.11) ਵਿੱਚ ਘਟਦੀ ਗਈ ਵਰਤੋਂ. ਅਣ-ਬੰਡਲ ਇਲਾਜ ਨਾਲ ਇਹੋ ਜਿਹੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਜਾਂ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ-ਉਹ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹਨ (Gerber and Green 2012, sec. 10.6) . ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਫਿਰਰੋ ਅਤੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਦਾ ਤਜ਼ਰਬਾ ਸਾਨੂੰ ਵਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪਾਣੀ ਬਚਾਉਣ ਦੇ ਸੁਝਾਅ ਹੀ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਹਨ.

ਚਿੱਤਰ 4.11: Ferraro, Miranda, and Price (2011) ਨਤੀਜੇ ਇਲਾਜ 21 ਮਈ, 2007 ਨੂੰ ਭੇਜੇ ਗਏ ਸਨ, ਅਤੇ 2007, 2008, ਅਤੇ 2009 ਦੇ ਗਰਮੀ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਸੀ. ਇਲਾਜ ਦੇ ਅਟੁੱਟ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰਜਵਿਧੀ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ. ਸਿਰਫ ਸੁਝਾਅ-ਇਕਮਾਤਰ ਇਲਾਜ ਦਾ ਛੋਟਾ ਰੂਪ (ਇਕ ਸਾਲ), ਮੱਧਮ (ਦੋ ਸਾਲ) ਅਤੇ ਲੰਬਾ (ਤਿੰਨ ਸਾਲ) ਦੀ ਮਿਆਦ ਵਿਚ ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਸੀ. ਟਿਪਸ ਅਤੇ ਅਪੀਲ ਦੇ ਅਪ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਾਰਨ ਸਹਿਭਾਗੀਆਂ ਨੇ ਪਾਣੀ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਸੀ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਥੋੜੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚ. ਸਲਾਹ ਅਤੇ ਅਪੀਲ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਪੀਅਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇਲਾਜ ਕਾਰਨ ਸਹਿਭਾਗੀਆਂ ਨੂੰ ਥੋੜੇ, ਮੱਧਮ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਵਰਟੀਕਲ ਬਾਰਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅੰਤਰਾਲ. ਅਸਲ ਅਧਿਐਨ ਸਾਮੱਗਰੀ ਲਈ Bernedo, Ferraro, and Price (2014) ਦੇਖੋ. Ferraro, Miranda, and Price (2011) , ਟੇਬਲ 1 ਤੋਂ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ.

ਆਦਰਸ਼ਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪੂਰਨ ਤੱਥ ਦੀ ਡਿਜੀਟਲ - ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ \(2^k\) ਫ਼ੈਕਟਰੀਅਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ - ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਸੰਯੋਗਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਇੱਕ ਸੰਭਵ ਮੇਲ ਤਿੰਨ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ (ਸਾਰਣੀ 4.1). ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੇ ਹਰ ਸੰਭਵ ਮਿਸ਼ਰਨ ਦੀ ਪਰਖ ਕਰਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਕੱਲੇ ਅਲੱਗ-ਅਲੱਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਸੰਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫੇਰਾਨੋ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਦਾ ਤਜ਼ਰਬਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕੱਲੇ ਸਾਥੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਸੀ. ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪੂਰੇ ਕਾਰਖਾਨੇਦਾਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਗਏ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਕਾਰਾਂ ਦੀ ਬਹੁਤ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਇਲਾਜ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਵਾ ਸਕਣ. ਪਰ, ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਉਮਰ ਇਹਨਾਂ ਸਾਜੋ-ਸਮੱਰਥਾ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ.

ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿਚ, ਕਾਰਜ-ਵਿਧੀਆਂ-ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਰਾਹਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕਿਸੇ ਇਲਾਜ ਦਾ ਅਸਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ-ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ. ਡਿਜੀਟਲ-ਉਮਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ (1) ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ (2) ਪੂਰੇ ਫ਼ੈਕਟਰੀਅਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਤੰਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ਤੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

ਕੁੱਲ ਮਿਲਾਕੇ, ਇਹ ਤਿੰਨੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ-ਵੈਧਤਾ, ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਦੀਆਂ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ-ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਦੁਭਾਸ਼ੀਆ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਥਿਊਰੀ ਦੇ ਸਖ਼ਤ ਲਿੰਕਾਂ ਵਾਲੇ ਅਮੀਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ "ਕਾਰਜ" ਬਾਰੇ ਸੌਖੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਲਾਜ ਕਿੱਥੇ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਇਲਾਜਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਦੇ ਬਾਰੇ ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਪਿੱਠਭੂਮੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦਿਆਂ, ਮੈਂ ਹੁਣ ਇਸ ਗੱਲ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ.