Fie că sunteți faci singur sau colaborarea cu un partener, aș dori să ofere două bucăți de sfaturi pe care le-am găsit deosebit de util în propria mea muncă. În primul rând, cred că la fel de mult posibil, înainte de toate datele au fost colectate. Acest sfat, probabil, pare evident cercetătorilor obișnuiți cu desfășurarea unor experimente, dar este foarte important pentru cercetătorii obișnuiți să lucreze cu surse mari de date (a se vedea capitolul 2). Cu surse de date mari , majoritatea muncii se întâmplă după ce au datele, dar experimentele sunt opuse; majoritatea muncii ar trebui să se întâmple înainte de a colecta date. Una dintre cele mai bune moduri de a te forța să se gândească cu atenție la proiectarea și analiza dvs. este de a crea și înregistra un plan de analiză pentru experiment. Din fericire, multe dintre cele mai bune practici pentru analiza datelor experimentale au fost formalizate în liniile directoare de raportare, iar aceste orientări sunt un loc minunat pentru a începe atunci când creați planul de analiză (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .
Cea de a doua piesă de consiliere este faptul că nimeni nu experiment va fi perfectă, și din cauza asta, ar trebui să încercați să proiecteze o serie de experimente, care se susțin reciproc. Am auzit chiar și acest lucru s-a descris ca strategia armada; mai degrabă decât încercarea de a construi un singur vas de război masiv, s-ar putea fi mai bine de construcție o mulțime de nave mai mici, cu punctele forte complementare. Aceste tipuri de studii multi-experiment sunt de rutină în psihologie, dar acestea sunt rare în altă parte. Din fericire, costul redus al unor experimente digitale face ca acest tip de multi-experiment de studii mai ușor.
De asemenea, aș dori să ofere două bucăți de sfaturi, care sunt mai puțin frecvente, dar acum sunt deosebit de importante pentru proiectarea experimentelor de vârstă digitale: crearea unor date de la zero costuri marginale și de a construi etica în design-ul.