4.1 ਪਛਾਣ

ਇਸ ਕਿਤਾਬ-ਦੇਖ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ (ਅਧਿਆਇ 2) ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਲਈ ਹੁਣ ਤੱਕ ਕਵਰ ਤਰੀਕੇ ਵਿਚ (ਅਧਿਆਇ 3) -researchers ਦਾ ਕੀ ਕੁਦਰਤੀ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਪਰਨ ਬਾਰੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਪਹੁੰਚ ਇਸ ਅਧਿਆਇ-ਚੱਲ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵੱਖ ਪ੍ਰਯੋਗ-ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਖੋਜਕਾਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਜਦ, ਉਹ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਦਖਲ ਡਾਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਦਰਸ਼ਕ ਕਾਰਨ-ਅਤੇ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਰਿਸ਼ਤੇ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਜਵਾਬ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ.

ਕਾਰਨ-ਅਤੇ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਆਮ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਿਸਾਲ ਅਜਿਹੇ ਵਧ ਹੈ ਅਧਿਆਪਕ 'ਤਨਖਾਹ ਸਿੱਖਣ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਸਵਾਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ? ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੀ ਦਰ 'ਤੇ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਤਨਖ਼ਾਹ ਦਾ ਕੀ ਅਸਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਇਕ ਨੌਕਰੀ ਬਿਨੈਕਾਰ ਦੀ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੌਕਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਉਸ ਦੇ ਮੌਕਾ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ? ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ causal ਸਵਾਲ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਈ ਵਾਰ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ-ਅਤੇ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਕੁਝ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮੀਟਰਿਕ ਦੇ ਵੱਡਾ ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਵਾਲ "ਕੀ ਰੰਗ ਨੂੰ ਬਟਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਨਜੀਓ ਦੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਦਾਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਹੋਵੇਗਾ?" ਅਸਲ ਦਾਨ' ਤੇ ਵੱਖ ਵੱਖ ਬਟਨ ਨੂੰ ਰੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਲਾਟ ਹੈ.

ਇਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰਨ-ਅਤੇ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਵਿਚ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਸਕੂਲ ਦੇ ਹਜ਼ਾਰ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਕੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਿਸਾਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਕੂਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉੱਚ ਅਧਿਆਪਕ ਤਨਖਾਹ ਵਿਚ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ. ਪਰ, ਇਸ ਸਬੰਧ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਧ ਤਨਖਾਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਾਰਨ? ਬਿਲਕੁੱਲ ਨਹੀਂ. ਸਕੂਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਅਧਿਆਪਕ ਹੋਰ ਕਮਾਈ ਦੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਵਿਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਉੱਚ ਅਧਿਆਪਕ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੂਲ ਵਿਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਮੀਰ ਪਰਿਵਾਰ ਤੱਕ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ, ਵਰਗੇ ਅਧਿਆਪਕ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਤੱਕ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਵੇਖਦਾ ਹੈ. ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ unmeasured ਅੰਤਰ confounders ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਮ ਵਿੱਚ, confounders ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਖੋਜਕਾਰ ਮੌਜੂਦਾ ਡਾਟਾ ਵਿਚ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕੇ ਕਾਰਨ-ਅਤੇ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ 'ਤੇ ਖ਼ੂਨੀ.

confounders ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਇਕ ਹੱਲ ਹੈ ਗਰੁੱਪ ਵਿਚਕਾਰ ਦੇਖਿਆ ਅੰਤਰ ਲਈ ਠੀਕ ਕੇ ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਰਕਾਰ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਤੱਕ ਸੰਪਤੀ ਟੈਕਸ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਫਿਰ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਕੂਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਘਰ ਦੇ ਭਾਅ ਵੀ ਇਸੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਧਿਆਪਕ ਨੂੰ ਤਨਖਾਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਵਿਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਉੱਚ ਅਧਿਆਪਕ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੂਲ ਵਿਚ ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ. ਪਰ, ਉਥੇ ਅਜੇ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ confounders ਹਨ. ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਮਾਪੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਆਪਣੇ ਪੱਧਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਜ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਸਕੂਲ ਪਬਲਿਕ ਲਾਇਬਰੇਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਵਿਚ ਵੱਖਰੇ ਜ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਵੱਧ ਅਧਿਆਪਕ ਤਨਖਾਹ ਦੇ ਨਾਲ ਸਕੂਲ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਤਨਖਾਹ ਲਈ ਉੱਚ ਤਨਖਾਹ ਹੈ, ਨਾ ਅਧਿਆਪਕ ਤਨਖਾਹ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਿੱਖਣ. ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਇਹ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸੰਭਵ confounders ਦੀ ਸੂਚੀ ਜਰੂਰੀ ਬੇਅੰਤ ਹੈ. ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੁਣੇ ਹੀ ਮਾਪ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ confounders ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀ ਕਰ ਸਕਦੇ. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਿਰਫ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਹੁਣ ਤੱਕ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ.

confounders ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਹੱਲ ਹੈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਤਜ਼ਰਬੇ ਖੋਜਕਾਰ ਕੁਦਰਤੀ ਕ੍ਰਮ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕਾਰਨ-ਅਤੇ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਵਾਪਰਨ ਵਿਚ ਪਰਸਪਰ ਸੰਬੰਧ ਪਰੇ ਜਾਣ ਲਈ ਯੋਗ ਕਰੋ. ਐਨਾਲਾਗ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਕਸਰ logistically ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਸਨ. ਹੁਣ, ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਦੀ ਉਮਰ ਵਿੱਚ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸਬੰਧੀ ਸੀਮਿਤ ਹੌਲੀ ਦੂਰ ਫੇਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਨਾ ਸਿਰਫ ਇਸ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨ ਦੀ ਜਿਹੜੇ ਖੋਜਕਾਰ ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪਿਛਲੇ ਵਿੱਚ ਕੀਤਾ ਹੈ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੁਣ ਤਜ਼ਰਬੇ ਦੇ ਨਵ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸੰਭਵ ਹੈ.

ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਲਈ ਹੁਣ ਤੱਕ ਦਾ ਕੀ ਲਿਖਿਆ ਹੈ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂੰ ਮੇਰੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿੱਟ ਢਿੱਲੀ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਦੋ ਕੰਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ: ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰਯੋਗ. ਇੱਕ ਤਜਰਬੇ ਵਿਚ ਇਕ ਖੋਜਕਾਰ ਸੰਸਾਰ ਵਿਚ ਦਖ਼ਲ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ. ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਦੱਸਿਆ ਸੁਣਿਆ ਹੈ, "perturb ਅਤੇ ਪਾਲਨਾ." ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਕੁਦਰਤੀ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੈਡੀਕਲ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਉੱਥੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਹੁੰਚ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਕੰਟਰੋਲ ਤਜਰਬੇ ਵਿਚ ਇਕ ਖੋਜਕਾਰ ਕੁਝ ਲੋਕ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਲਈ ਨਾ ਦਖ਼ਲ ਹੈ, ਅਤੇ, ਗੰਭੀਰ, ਖੋਜਕਾਰ, ਜੋ ਲੋਕ randomization ਕੇ ਦਖਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਿੱਕਾ ਤਬਦੀਲੀ). ਇਹ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੋ ਗਰੁੱਪ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਪੱਖ ਤੁਲਨਾ ਬਣਾਓ: ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦਖਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਇੱਕ. ਹੋਰ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ, ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਕੰਟਰੋਲ ਤਜ਼ਰਬੇ confounders ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਹਨ. ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਨਾਲ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਸਮਾਜਿਕ, ਖੋਜਕਾਰ ਅਕਸਰ interchangeably ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਵਰਤਦੇ ਹਨ. ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸੰਮੇਲਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਲੱਗੇਗਾ, ਪਰ, ਕੁਝ ਖਾਸ ਅੰਕ 'ਤੇ, ਮੈਨੂੰ ਸੰਮੇਲਨ randomization ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਬਗੈਰ ਪ੍ਰਯੋਗ' ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਮੁੱਲ ਜ਼ੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤੋੜ ਲੱਗੇਗਾ.

ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸਮਾਜਿਕ ਸੰਸਾਰ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੋਣ ਲਈ ਸਾਬਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਅਧਿਆਇ ਵਿਚ, ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਸਿਖਾਉਣ ਦੀ ਲੱਗੇਗਾ. ਹਿੱਸਾ 4.2 ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਵਿਕੀਪੀਡੀਆ 'ਤੇ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਰਕ ਮਿਸਾਲ ਹੋਵੋਗੇ. ਫਿਰ, ਹਿੱਸਾ 4.3 ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਖੇਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਐਨਾਲਾਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਦਾ ਵਰਣਨ ਹੋਵੋਗੇ. ਹੋਰ, ਮੈਨੂੰ ਬਹਿਸ ਲੱਗੇਗਾ, ਜੋ ਕਿ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਪੈਮਾਨੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੀ ਸੰਭਵ ਨਹੀ ਸੀ ਤੇ ਵਧੀਆ ਐਨਾਲਾਗ ਲੈਬ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੇ (ਤੰਗ ਕੰਟਰੋਲ), ਫੀਚਰ ਅਤੇ ਐਨਾਲਾਗ ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਯੋਗ (ਯਥਾਰਥਵਾਦ) ਸਭ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਅੱਗੇ, ਹਿੱਸਾ 4.4 ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਤਿੰਨ ਸੰਕਲਪ-ਵੈਧਤਾ, ਇਲਾਜ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਸੰਸਿਤੀ, ਅਤੇ ਢੰਗ-ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਮੀਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਹੋਵੋਗੇ. ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿੱਠਭੂਮੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਨੂੰ ਵਪਾਰ-ਆਫ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਦੋ ਮੁੱਖ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਦਾ ਵਰਣਨ ਹੋਵੋਗੇ: ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਰ (ਹਿੱਸਾ 4.5.1) ਜ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ (ਹਿੱਸਾ 4.5.2) ਦੇ ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੈ (ਹਿੱਸਾ 4.6.1) ਦੇ ਅਸਲੀ ਤਾਕਤ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਲਾਹ ਨਾਲ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਹੋਵੋਗੇ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਹੈ (ਹਿੱਸਾ 4.6.2) ਦੇ ਨਾਲ ਆਇਆ ਹੈ ਕੁਝ ਦਾ ਵਰਣਨ. ਅਧਿਆਇ ਗਣਿਤ ਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰਸਮੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਇੱਕ ਘੱਟੋ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ; ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਰਸਮੀ, ਗਣਿਤ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਪਾਠਕ ਨੂੰ ਵੀ ਅਧਿਆਇ ਦੇ ਅੰਤ 'ਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਅੰਤਿਕਾ ਪੜ੍ਹੋ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.