ਤਜ਼ਰਬੇ ਨੂੰ ਮਾਪ ਕੀ ਹੋਇਆ. ਢੰਗ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਇਸੇ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਹੋਇਆ.
ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪਰੇ ਹਿਲਾਉਣ ਲਈ ਤੀਜੀ ਕੁੰਜੀ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਵਿਧੀ ਹੈ. ਢੰਗ ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ ਿਕ ਜ ਇੱਕ ਇਲਾਜ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਰਨ. ਢੰਗ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੀ ਕਈ ਵਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਆਪਸੀ ਜ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿਚੋਲਗਿਰੀ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਹੈ. ਪਰ ਪ੍ਰਯੋਗ causal ਪ੍ਰਭਾਵ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਈ ਚੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਢੰਗ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਡਿਜੀਟਲ ਉਮਰ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਨੇ ਸਾਡੇ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਢੰਗ ਦੀ ਪਛਾਣ: 1) ਉਹ ਹੋਰ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਯੋਗ ਅਤੇ 2) ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਬੰਧਿਤ ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਸਮਰੱਥ.
ਇਸ ਕਰਕੇ ਢੰਗ ਰਸਮੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਛਲ ਹਨ (Hedström and Ylikoski 2010) , ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ: limes ਅਤੇ scurvy (Gerber and Green 2012) . 18 ਸਦੀ ਵਿਚ ਡਾਕਟਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਲਾਹ limes ਖਾਧਾ ਉਹ scurvy ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਾ ਕੀਤਾ ਇੱਕ ਪਰੈਟੀ ਚੰਗਾ ਭਾਵਨਾ ਸੀ. Scurvy ਇੱਕ ਭਿਆਨਕ ਰੋਗ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੀ. ਪਰ, ਇਹ ਡਾਕਟਰ ਪਤਾ ਨਾ ਸੀ, ਇਸੇ limes scurvy ਰੋਕਿਆ. ਇਹ 1932, ਜਦ ਤੱਕ ਲਗਭਗ 200 ਸਾਲ ਬਾਅਦ ਨਾ ਸੀ,, ਵਿਗਿਆਨੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਿਟਾਮਿਨ C ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਚੂਨਾ scurvy ਰੋਕਦਾ ਸੀ (Carpenter 1988, p 191) . ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਵਿਟਾਮਿਨ C ਢੰਗ, ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ limes scurvy (ਚਿੱਤਰ 4.9) ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਹੈ. ਬੇਸ਼ੱਕ, ਵਿਧੀ ਪਛਾਣ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨਕ-ਲਾਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਇਸੇ ਵਾਪਰ ਬਾਰੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਢੰਗ ਪਛਾਣ ਲਗਭਗ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਕਿ ਇਲਾਜ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਨਵ ਇਲਾਜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੀ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਢੰਗ ਵੱਖਰਾ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ. limes ਅਤੇ scurvy ਦੇ ਉਲਟ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਇਲਾਜ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ interrelated ਤਰੀਿੇ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਲਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਢੰਗ ਦੀ ਅਲਗ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਪਰ, ਸਮਾਜਿਕ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਵਰਤਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿਚ, ਖੋਜਕਾਰ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਤ ਇਲਾਜ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕੇ ਢੰਗ ਅਲੱਗ ਥਲੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ.
ਇਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਸੰਭਵ ਢੰਗ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਲਾਜ ਸੰਭਵ ਢੰਗ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਬਾਰੇ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਕੇ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਯਾਦ ਹੈ ਕਿ Allcott (2011) ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਖ ਊਰਜਾ ਰਿਪੋਰਟ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰਨ. ਪਰ, ਇਹ ਰਿਪੋਰਟ ਹੇਠਲੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਢੰਗ ਕੀ ਸਨ? ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਾਲੋ-ਅੱਪ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, Allcott and Rogers (2014) ਪਾਵਰ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਇੱਕ ਛੋਟ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੁਆਰਾ, ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਿਸ 'ਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਨੂੰ ਹੋਰ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਪਕਰਣ ਅੱਪਗਰੇਡ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਸੀ ਨਾਲ partnered. Allcott and Rogers (2014) ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਮੁੱਖ ਊਰਜਾ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਉਪਕਰਣ ਅੱਪਗਰੇਡ. ਪਰ, ਇਸ ਨੂੰ ਫਰਕ ਇਸ ਲਈ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਦਾ ਇਲਾਜ ਘਰ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਦੇ 2% ਲਈ ਖਾਤਾ ਸਕਦਾ ਸੀ. ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, ਉਪਕਰਣ ਅੱਪਗਰੇਡ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਢੰਗ, ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਮੁੱਖ ਊਰਜਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਘੱਟ ਨਾ ਸਨ.
ਢੰਗ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੂਜਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਦੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖ ਵਰਜਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਵਿਚ Schultz et al. (2007) ਅਤੇ ਸਭ ਬਾਅਦ ਮੁੱਖ ਊਰਜਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਯੋਗ, ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇਲਾਜ ਦੇ ਦੋ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ 1) ਊਰਜਾ ਬੱਚਤ ਬਾਰੇ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ 2) ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਹਾਣੀ (ਚਿੱਤਰ 4.6) ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਊਰਜਾ ਵਰਤਣ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਾਲ ਮੁਹੱਈਆ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ. ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਊਰਜਾ ਬਚਾਉਣ ਸੁਝਾਅ ਕਿਹੜੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਪੀਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਾਰਨ ਹਨ. ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਕੱਲੇ ਸੁਝਾਅ ਕਾਫ਼ੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਇਜ਼ਾ ਕਰਨ ਲਈ, Ferraro, Miranda, and Price (2011) , Atlanta, GA ਨੇੜੇ ਇਕ ਪਾਣੀ ਦੀ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ partnered ਹੈ, ਅਤੇ 100,000 ਬਾਰੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਪਾਣੀ ਦੀ ਸੰਭਾਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਬੰਧਿਤ ਤਜਰਬੇ ਭੱਜ ਗਿਆ. ਚਾਰ ਹਾਲਾਤ ਸਨ:
ਖੋਜਕਾਰ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸੁਝਾਅ ਸਿਰਫ ਇਲਾਜ ਲਈ ਆਉਣ ਵਾਲੇ (ਇੱਕ ਸਾਲ) ਵਿੱਚ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋ, ਮੱਧਮ (ਦੋ ਸਾਲ), ਅਤੇ ਲੰਬੇ (ਤਿੰਨ ਸਾਲ) ਦੀ ਮਿਆਦ 'ਤੇ ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਿਆ. ਸੁਝਾਅ + ਅਪੀਲ ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਹਿੱਸਾ ਕਾਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਸਿਰਫ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਵਿੱਚ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸੁਝਾਅ + ਅਪੀਲ + ਪੀਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਾਰਨ ਇਲਾਜ (ਚਿੱਤਰ 4.10) ਛੋਟਾ, ਮੱਧਮ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਮਿਆਦ ਦੇ ਕਮੀ. Unbundled ਇਲਾਜ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਇਹ ਕਿਸਮ ਦਾ ਇਲਾਜ-ਜ, ਜੋ ਕਿ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਹਿੱਸਾ ਬਾਹਰ ਦਾ ਿਹਸਾਬ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੋਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਕੱਠੇ-ਹੁੰਦੇ ਹਨ (Gerber and Green 2012, Sec. 10.6) . ਮਿਸਾਲ ਲਈ, Ferraro ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਾਣੀ ਦੀ ਬੱਚਤ ਸੁਝਾਅ ਕੁੜੀ ਨੂੰ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀ ਹਨ.
ਅਬਾਉਟ, ਇੱਕ ਭਾਗ ਦੇ ਲੇਅਿਰੰਗ ਪਰੇ ਜਾਣ ਜਾਵੇਗਾ (ਸੁਝਾਅ; ਸੁਝਾਅ + ਅਪੀਲ; ਸੁਝਾਅ + ਅਪੀਲ + ਪੀਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ) ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ-ਨੂੰ ਵੀ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ \ (2 ^ K \) ਕਹਿੰਦੇ ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਡਿਜ਼ਾਇਨ-, ਜਿੱਥੇ ਦੇ ਹਰ ਸੰਭਵ ਸੁਮੇਲ ਤਿੰਨ ਤੱਤ (ਟੇਬਲ 4.1) ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਭਾਗ ਦੀ ਹਰ ਸੰਭਵ ਸੁਮੇਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕੇ, ਖੋਜਕਾਰ ਪੂਰੀ ਇਕੱਲਤਾ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਸੁਮੇਲ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇੱਕ ਭਾਗ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, Ferraro ਅਤੇ ਸਾਥੀ ਦੇ ਤਜਰਬੇ ਪ੍ਰਗਟ ਨਾ ਕਰਦਾ ਪੀਅਰ ਕੁੜੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿਹਾਰ ਵਿੱਚ ਲੰਮੀ ਮਿਆਦ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੋਣਾ ਸੀ ਕਿ ਕੀ. ਅਤੀਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਪੂਰੀ ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਕੇ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਲੈਣ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਖੋਜਕਾਰ ਠੀਕ ਠੀਕ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਲੋੜ ਹੈ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ. ਪਰ, ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਦੀ ਉਮਰ ਕੁਝ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸਬੰਧੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਹਟਾ.
ਇਲਾਜ | ਅੰਗ |
---|---|
1 | ਕੰਟਰੋਲ |
2 | ਸੁਝਾਅ |
3 | ਅਪੀਲ |
4 | ਪੀਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ |
5 | ਸੁਝਾਅ + ਅਪੀਲ |
6 | ਸੁਝਾਅ + ਪੀਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ |
7 | ਅਪੀਲ + ਪੀਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ |
8 | ਸੁਝਾਅ + ਅਪੀਲ + ਪੀਅਰ ਜਾਣਕਾਰੀ |
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਢੰਗ-ਤਰੀਿੇ ਹੈ ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਇਲਾਜ ਦਾ ਇੱਕ ਹੈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ. ਡਿਜੀਟਲ ਉਮਰ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਖੋਜਕਾਰ) 1 ਦੇ ਕੇ ਢੰਗ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ 2) ਪੂਰਾ ਫੈਕਟੋਰੀਅਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਯੋਗ. ਇਹ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸੁਝਾਅ ਢੰਗ ਫਿਰ ਕੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਖਾਸ ਢੰਗ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕੇ ਸਿੱਧੇ ਹੀ ਟੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .
ਕੁੱਲ, ਇਹ ਤਿੰਨ ਸੰਕਲਪ-ਵੈਧਤਾ ਵਿੱਚ; ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸੰਸਿਤੀ; ਅਤੇ ਵਤਆਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਦੇ ਢੰਗ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਮਦਦ ਖੋਜਕਾਰ ਕੀ ਹੈ ਹੋਰ ਅਮੀਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਥਿਊਰੀ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਲਿੰਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਤੇ ਇਸੇ ਇਲਾਜ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ "ਕੰਮ" ਬਾਰੇ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪਰੇ ਜਾਣ, ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਖੋਜਕਾਰ ਹੋਰ ਅਸਰਦਾਰ ਇਲਾਜ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਬਾਰੇ ਇਸ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਪਿੱਠਭੂਮੀ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਮੈਨੂੰ ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਵਾਪਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਲੱਗੇਗਾ.