තවදුරටත් විස්තර විචාරය

මෙම කොටස, සැඳහුම ලෙස භාවිතා කිරීමට නිර්මාණය කර ඇති ආඛ්යානයන් ලෙස ගත කිරීමට වඩා ඇත.

• හැඳින්වීම (වගන්තිය 4.1)

සමාජ පර්යේෂණ causality පිළිබඳ ප්රශ්න බොහෝ විට සංකීර්ණ හා සියුම් වේ. පොදු ප්රස්තාර මත පදනම් causality කිරීමට පදනම් ප්රවේශය සඳහා, බලන්න Pearl (2009) , සහ අනාගත ප්රතිඵල මත පදනම් වූ පදනම් ප්රවේශය සඳහා, බලන්න Imbens and Rubin (2015) (හා මෙම පරිච්ඡේදයේ තාක්ෂණික උපග්රන්ථයක්). මේ ප්රවේශ දෙක අතර සංසන්දනය කිරීම සඳහා, බලන්න Morgan and Winship (2014) . එය confounder නිර්වචනය කිරීමට විධිමත් ප්රවේශයක් සඳහා, බලන්න VanderWeele and Shpitser (2013) .

එම පරිච්ඡේදයේ දී, මම පර්යේෂණාත්මක හා රාජ්ය නොවන අත්හදා දත්ත පොදු තක්සේරු කිරීම් සඳහා ඇති අපේ හැකියාව අතර දීප්තිමත් රේඛාවක් මෙන් පෙණුනු නිර්මාණය. යථාර්ථය නම්, මම වෙනස blurrier කියලා මම හිතනවා. උදාහරණයක් ලෙස, සෑම දුම් පානය අප ජනතාව දුම් පානය කිරීමට බලකරනු බව සසම්බාවී පාලනය අත්හදා කවදාවත් සිදු කර ඇත නමුත් පිළිකාව බව පිළිගනියි. -පර්යේෂණාත්මක නොවන දත්ත පොදු ඇස්තමේන්තු කර ගැනීම සඳහා විශිෂ්ට කෘතියක් දිග ප්රතිකාර සඳහා බලන්න Rosenbaum (2002) , Rosenbaum (2009) , Shadish, Cook, and Campbell (2001) , සහ Dunning (2012) .

1 සහ 2 පරිච්ඡේද Freedman, Pisani, and Purves (2007) පර්යේෂණ, පාලිත පරීක්ෂණ, සහ සසම්බාවී පාලනය අත්හදා බැලීම් අතර වෙනස්කම් බවට පැහැදිලි හඳුන්වා ඔප්පු.

Manzi (2012) මෙයද සසම්බාවී පාලනය පර්යේෂණ දාර්ශනික හා සංඛ්යානමය යටි පිළිබඳ සිත්ගන්නා සුළු, කියවිය හැකි හැඳින්වීමක් ද සපයයි. එය ද ව්යාපාර අත්හදා බැලීම බලය රසවත් සැබෑ ලෝකය උදාහරණ සපයයි.

• අත්හදා බැලීම් මොනවාද? (වගන්තිය 4.2)

Casella (2008) , Box, Hunter, and Hunter (2005) , Athey and Imbens (2016b) හොඳ හැඳින්වීමක් පර්යේෂණාත්මක නිර්මාණ හා විශ්ලේෂණ සංඛ්යානමය අංශ ලබා දෙයි. ආර්ථික විද්යාව: තවද, බොහෝ විවිධ ක්ෂේත්රවල පර්යේෂණ භාවිතය විශිෂ්ට ප්රතිකාර තියෙනවා (Bardsley et al. 2009) , සමාජ විද්යාව (Willer and Walker 2007; Jackson and Cox 2013) , මනෝ විද්යාව (Aronson et al. 1989) , දේශපාලන විද්යාව, (Morton and Williams 2010) , සහ සමාජ ප්රතිපත්ති (Glennerster and Takavarasha 2013) .

සහභාගී බඳවා (උදා, නියැදීම්) වැදගත්කම යටතේ-අගය කළ පර්යේෂණාත්මක බොහෝ විට ය. කෙසේ වෙතත්, ප්රතිකාර බලපෑම ජනගහනය තුල විවිධ ගෝති්රකයන් වේ නම්, නියැදීම් විවේචනාත්මක. ය Longford (1999) ඔහු හිතුමතයේ නියැදීම් සමග සමීක්ෂණය සඳහා පර්යේෂණ කල්පනා පර්යේෂකයන් සඳහා පෙනී සිටී විට පැහැදිලිව මේ අවස්ථාවේදී කරයි.

• අත්හදා බැලීම් එකඟතාවයන් දෙක: පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය-ක්ෂේත්රය සහ ඇනලොග්-ඩිජිටල් (වගන්තිය 4.3)

මම පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය හා ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ අතර ඉදිරිපත් කරන ලියන්නම් ටිකක් සරල වේ. ඇත්ත වශයෙන්ම, සෙසු පර්යේෂකයන් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ වල විවිධ වූ ආකෘති වෙන් එම සුවිශේෂී අය තුළ, වඩාත් සවිස්තරාත්මක typologies යෝජනා කර තිබේ (Harrison and List 2004; Charness, Gneezy, and Kuhn 2013) . තවද, පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය හා ක්ෂේත්ර ලියන්නම් බවට පිළිවෙලට ගැලපෙන නොවන බව සමාජ විද්යාඥයන් විසින් සිදු කරන පරීක්ෂණ වෙනත් වර්ග දෙකක් තිබේ: සමීක්ෂණය පර්යේෂණ හා සමාජ පර්යේෂණ සමීක්ෂණ පරීක්ෂණ පවත්නා සමීක්ෂණ යටිතල පහසුකම් භාවිතා පර්යේෂණ වන අතර විකල්ප සංස්කරණය සඳහා ප්රතිචාර බලන්න. එම ප්රශ්න (සමහර සමීක්ෂණය පර්යේෂණ 3 වන පරිච්ඡේදය ඉදිරිපත් කර ඇත); සමීක්ෂණය පර්යේෂණ පිළිබඳ වැඩි බලන්න Mutz (2011) . ප්රතිකාර රජය මගින් පමණක් ක්රියාත්මක කළ හැකි බව සමහර සමාජ ප්රතිපත්ති කොහෙද සමාජ පර්යේෂණ අත්හදා බැලීම් වේ. සමාජ පර්යේෂණ වැඩසටහන ඇගයීම ඉතා ආසන්නව සබැඳිව පවතී. ප්රතිපත්ති පර්යේෂණ ගැන තවත් විස්තර සඳහා, බලන්න Orr (1998) , Glennerster and Takavarasha (2013) , සහ Heckman and Smith (1995) .

පත්ර ගණනාවක් වියුක්ත විද්යාගාරයක් සහ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ සසඳා ඇත (Falk and Heckman 2009; Cialdini 2009) හා දේශපාලන විද්යාව විශේෂ පරීක්ෂණ ප්රතිඵල අනුව (Coppock and Green 2015) , ආර්ථික විද්යාව (Levitt and List 2007a; Levitt and List 2007b; Camerer 2011; Al-Ubaydli and List 2013) හා මනෝවිද්යාව (Mitchell 2012) . Jerit, Barabas, and Clifford (2013) පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය හා ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ ප්රතිඵල සංසන්දනය ට කදිම පර්යේෂණ සැලසුම් ඉදිරිපත් කරයි.

ඔවුන් සමීපව නිරීක්ෂණය කරනු ලැබේ දන්නා නිසා ඔවුන්ගේ හැසිරීම් රටාව වෙනස් සහභාගී පිළිබඳව ප්රශ්න ඇතැම් විට ඉල්ලුම බලපෑම් කැඳවා ඇත, ඔවුන් මනෝවිද්යාව අධ්යයනයන් සිදු කර තිබේ (Orne 1962) සහ ආර්ථික (Zizzo 2009) . බොහෝ විට පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය පර්යේෂණ හා සම්බන්ධ වුවත්, මෙම එකම කරුණු මෙන්ම ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ සඳහා ප්රශ්න ඇති කළ හැක. ඇත්ත වශයෙන්ම, ඉල්ලුම බලපෑම ද ඇතැම් විට හොව්තොන් ප්රයෝග, කැඳවනු ලැබේ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණය, බස්නාහිර විද්යුත් සමාගමේ හොව්තොන් වැඩ දී 1924 දී ආරම්භ වූ විශේෂයෙන් ප්රසිද්ධ ආලෝකය පර්යේෂණ උපද්දවා බව කාලීන (Adair 1984; Levitt and List 2011) . ඉල්ලුම ප්රයෝග සහ Hawthorn බලපෑම් දෙකම සමීපව 2 වන පරිච්ඡේදය සාකච්ඡා ප්රතික්රියාශීලී මිනුම් අදහස සම්බන්ධ නොමැත (ද බලන්න Webb et al. (1966) ).

ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ ඉතිහාසයේ ආර්ථික විස්තර කර ඇත (Levitt and List 2009) , දේශපාලන විද්යාව, (Green and Gerber 2003; Druckman et al. 2006; Druckman and Lupia 2012) , මනෝ විද්යාව (Shadish 2002) , සහ රාජ්ය ප්රතිපත්ති (Shadish and Cook 2009) . ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ ඉක්මනින් ප්රමුඛ වී ඇති සමාජ විද්යාව එක් ප්රදේශයක ජාත්යන්තර සංවර්ධනය කිරීමයි. ආර්ථික විද්යාව තුළ වැඩ ක ධනාත්මක සමාලෝචනය සඳහා බලන්න Banerjee and Duflo (2009) , සහ විවේචනාත්මක ඇගයීම සඳහා බලන්න Deaton (2010) . දේශපාලන විද්යාව මෙම වැඩ සමාලෝචනය සඳහා බලන්න Humphreys and Weinstein (2009) . අවසාන වශයෙන්, ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ සමග සම්බන්ධ සදාචාරාත්මක අභියෝග දේශපාලන විද්යාව ගවේෂණය කර කර (Humphreys 2015; Desposato 2016b) හා සංවර්ධන ආර්ථික විද්යාව (Baele 2013) .

එම පරිච්ඡේදයේ දී, මම පෙර ප්රතිකාර තොරතුරු ඇස්තමේන්තු ප්රතිකාර බලපෑම් නිරවද්යතාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා යොදා ගත හැකි බව යෝජනා, නමුත් මෙම ප්රවේශය ගැන සමහර වාද විවාද පවතියි: Freedman (2008) , Lin (2013) , සහ Berk et al. (2013) ; බලන්න Bloniarz et al. (2016) වැඩි විස්තර සඳහා.

• සරල පරීක්ෂණ (වගන්තිය 4.4) ඔබ්බට ගමන්

වලංගු, ප්රතිකාර බලපෑම් heterogeneity, සහ යාන්ත්රණය: මම සංකල්ප මත අවධානය යොමු කිරීමට තෝරාගෙන ඇත. මෙම සංකල්ප විවිධ ක්ෂේත්රවල විවිධ නම් තියෙනවා. උදාහරණයක් ලෙස, මනෝ තැරැව්කාර සහ කරණු පිළිබඳව අවධානය යොමු කිරීම තුළින් සරල පරීක්ෂණ ඔබ්බට ගමන් කිරීමට නැඹුරු (Baron and Kenny 1986) . මැදිහත්කරුවන් අදහස මම යාන්ත්රණ හඳුන්වන දේ විසින් අල්ලා, හා ඒවා ප්රමිතිකරණය යන අදහස මම බාහිර වලංගු (එය වෙනස් තත්වයන් තුළ ක්රියාත්මක කළේ නම් උදා, මේ පරීක්ෂණයට ප්රතිඵල වෙනස් විය හැකි) සහ ප්රතිකාර බලපෑම් heterogeneity (හඳුන්වන දේ හසු කර ඇත උදා: අනික් මිනිස්සුන්ට වඩා සමහර අය සඳහා බලපෑම් විශාල) ය.

යන අත්හදා Schultz et al. (2007) ඵලදායී මැදිහත්වීම නිර්මාණය කිරීම සඳහා භාවිතා කල හැක න්යායන් ආකාරය සමාජ පෙන්වයි. ඵලදායී මැදිහත්වීම නිර්මාණය න්යාය භූමිකාව ගැන වඩා පොදු තර්කය සඳහා, බලන්න Walton (2014) .

• වලංගු (වගන්තිය 4.4.1)

අභ්යන්තර හා බාහිර වලංගු සංකල්ප හඳුන්වා ඇති මුල් Campbell (1957) . බලන්න Shadish, Cook, and Campbell (2001) වැඩි විස්තර ඉතිහාසය හා සංඛ්යා ලේඛන නිගමනය වලංගු, අභ්යන්තර වලංගු, වලංගු ඉදිකිරීමට, සහ බාහිර වලංගු ප්රවේශමෙන් විස්තාරනය කිරීම සඳහා.

අත්හදා සංඛ්යාන නිගමනය වලංගු සම්බන්ධ ගැටළු පිළිබඳ දළ විශ්ලේෂණයක් සඳහා බලන්න Gerber and Green (2012) (අ සමාජ විද්යාව ඉදිරිදර්ශනය සඳහා) සහ Imbens and Rubin (2015) (අ සංඛ්යානමය ඉදිරිදර්ශනය සඳහා). සමඟ අමුත්තන් ක්ෂේත්රයේ අත්හදා විශේෂයෙන් මතුවන සංඛ්යාන නිගමනය වලංගු සමහර ප්රශ්න එවැනි රඳා දත්ත සමඟ විශ්වාසය පරාසය නිර්මාණය කිරීම සඳහා, පරිගණකමය කාර්යක්ෂම ක්රම ලෙස ගැටලු ඇතුළත් (Bakshy and Eckles 2013) .

අභ්යන්තර වලංගු සංකීර්ණ වූ මෙම ක්ෂේත්රයේ අත්හදා සහතික කිරීමට අපහසු විය හැක. , උදාහරණයක් ලෙස, බලන්න Gerber and Green (2000) , Imai (2005) , සහ Gerber and Green (2005) ඡන්ද ගැන සංකීර්ණ වූ මෙම ක්ෂේත්රයේ අත්හදා ක්රියාත්මක කිරීම පිළිබඳ විවාදය සඳහා. Kohavi et al. (2012) හා Kohavi et al. (2013) සමඟ අමුත්තන් ක්ෂේත්රයේ අත්හදා පරතරය වලංගු අභියෝග පිළිබඳව හඳුන්වා ලබා දෙයි.

අභ්යන්තර වලංගු සමග එක් ප්රධාන උත්සුකය සසම්භාවී ලෙස ගැටළු වේ. හැකියාවෙන් සසම්භාවී ලෙස ගැටළු හඳුනාගැනීමට හැකි එක් ක්රමයක් නම්, නිරීක්ෂණය ගති ලක්ෂණ මත ප්රතිකාර හා පාලනය කණ්ඩායම් සංසන්දනය කිරීමයි. සාපේක්ෂව මේ ආකාරයේ ශේෂ පිරික්සුම ලෙස හැඳින්වේ. බලන්න Hansen and Bowers (2008) චෙක්පත් තුලනය කිරීමට සංඛ්යානමය ප්රවේශය සඳහා, බලන්න Mutz and Pemantle (2015) ඉතිරි චෙක්පත් පිළිබඳව ප්රශ්න සඳහා. උදාහරණයක් ලෙස, ශේෂය පරීක්ෂා භාවිතා Allcott (2011) මෙම සසම්භාවී ලෙස මෙම OPower පර්යේෂණ (; අඩවි 2, 6, 8 ව ව 2 බලන්න) සමහර අත්හදා බැලීම්වල තුනක් නිවැරදිව ක්රියාත්මක නොවන බව සමහර සාක්ෂි ඇති බව සොයාගෙන ඇත. තවත් ක්රම සඳහා, බලන්න Imbens and Rubin (2015) , 21 වන පරිච්ඡේදය.

අභ්යන්තර වලංගු සම්බන්ධ අනෙකුත් ප්රධාන කනස්සල්ල: ප්රතිකාර කණ්ඩායමේ සෑම දෙනාම ඇත්තටම ප්රතිකාර ලබා ඇති 1) එක පැත්තකට නොවන අනුකූලතාවය,, 2) දෙකක් ප්රතිකාර කණ්ඩායමේ සෑම දෙනාම ප්රතිකාර හා සමහර ලැබෙන තැන නොවන අනුකූලතාවය, පැත්ත පාලනය පිරිසක් ජනතාව ප්රතිඵල සමහර සඳහා සහභාගි මැනිය නොහැකි කොහෙද ප්රතිකාර, 3) පිටු බලය, සහ 4) මැදිහත්වීමත්, ප්රතිකාර පාලනය තත්ත්වය ජනතාවට ප්රතිකාර තත්ත්වය ජනතාවගෙන් වැඩි ඉහිරී එහිදී ලැබේ. බලන්න Gerber and Green (2012) මෙම කරුණු එක් එක් වැඩි පරිච්ඡේද 5, 6, 7, සහ 8.

ඉදිකිරීමක් වලංගු ගැන තවත් විස්තර සඳහා, බලන්න Westen and Rosenthal (2003) මහා දත්ත මූලාශ්රයන් තුල, සහ ඉදිකිරීමක් වලංගු වැඩි කිරීම සඳහා Lazer (2015) සහ මෙම පොතේ 2 වන පරිච්ඡේදයේ.

බාහිර වලංගු එක් අංශයක් මැදිහත් වීමක් පරීක්ෂා කරනු ලබන සැකසුමකි. Allcott (2015) වෙබ් අඩවිය තෝරා නැඹුරුව ප්රවේශමෙන් න්යායික සහ ආනුභවික ප්රතිකාර සපයයි. මෙම ප්රශ්නය ද සාකච්ඡාවට ලක් වේ Deaton (2010) . බොහෝ ස්ථාන වල මෙම විදුසුව e වීමට අමතරව, මුල් පිටුව බලශක්ති වාර්තාව මැදිහත් වීම ද ස්වාධීනව බහු පර්ෙය්ෂණ කණ්ඩායම් (උදා, විසින් අධ්යයනය කර ඇති Ayres, Raseman, and Shih (2013) ).

• ප්රතිකාර බලපෑම් (වගන්තිය 4.4.2) ක Heterogeneity

ක්ෂේත්ර පර්යේෂණ ප්රතිකාර බලපෑම් heterogeneity ක විශිෂ්ට දළ විශ්ලේෂණයක් සඳහා, වන පරිච්ඡේදයේ 12 බලන්න Gerber and Green (2012) . වෛද්ය පරීක්ෂණ ප්රතිකාර බලපෑම් heterogeneity කිරීමට හැඳින්වීමක් සඳහා, බලන්න Kent and Hayward (2007) , Longford (1999) , සහ Kravitz, Duan, and Braslow (2004) . ප්රතිකාර බලපෑම් Heterogeneity සාමාන්යයෙන් පෙර ප්රතිකාර ලක්ෂණ පදනම් වෙනස්කම් පිළිබඳ අවධානය යොමු. ඔබ පශ්චාත් ප්රතිකාර ප්රතිඵල මත පදනම් heterogeneity ගැන සැලකිලිමත් වන්නේ නම්, එවිට වඩාත් සංකීර්ණ approachs එවැනි ප්රධාන පහත් භේද ලෙස අවශ්ය (Frangakis and Rubin 2002) ; බලන්න Page et al. (2015) සමාලෝචනය සඳහා.

බොහෝ පර්යේෂකයන් උදාහරණයක් රේඛීය ප්රතිපායන භාවිතා ප්රතිකාර බලපෑම heterogeneity ඇස්තමේන්තු, නමුත් නව ක්රම යන්ත්රය ඉගෙනුම් මත රඳා, Green and Kern (2012) , Imai and Ratkovic (2013) , Taddy et al. (2016) , සහ Athey and Imbens (2016a) .

එහි බලපෑම් heterogeneity සොයා ගැනීම් ගැන සමහර සැක සහිත බව නිසා බහු සාපේක්ෂව ගැටළු හා වේ බහු සාපේක්ෂව ගැන ලිපි පිලිබඳ උපකාර කළ හැකි සංඛ්යා ලේඛන ප්රවේශයන් විවිධ ඇත 'ධීවර. " (Fink, McConnell, and Vollmer 2014; List, Shaikh, and Xu 2016) . 'ධීවර' ගැන සැලකිලිමත් සඳහා එක් ප්රවේශයක් මනෝවිද්යාව වඩ වඩාත් පොදු බවට පත් වෙමින් තිබේ ෙපර ලියාපදිංචි වේ (Nosek and Lakens 2014) , දේශපාලන විද්යාව, (Humphreys, Sierra, and Windt 2013; Monogan 2013; Anderson 2013; Gelman 2013; Laitin 2013) , සහ ආර්ථික (Olken 2015) .

අධ්යයනය Costa and Kahn (2013) නව අත්හදා බැලීම සඳහා කුටුම්භ භාගයක් පමණ පමණක් ජනවිකාශ තොරතුරු සම්බන්ධ විය යුතු ගැනීමට හැකි විය. මෙම විශ්ලේෂනය සමග විස්තර හා හැකි ගැටළු ගැන උනන්දුවක් පාඨකයන් මුල් කඩදාසි වෙත යොමු වන්න යුතුය.

• යාන්ත්රණ (වගන්තිය 4.4.3)

යාන්ත්රණ ඇදහිය නොහැකි තරම් වැදගත් වේ, නමුත් ඔවුන් අධ්යයනය කිරීමට ඉතා දුෂ්කර විය වෙත හැරී. සමීපව මනෝවිද්යාව මැදිහත්කරුවන් අධ්යයනය කිරීමට අදාළ යාන්ත්රණයක් ගැන පර්යේෂණ (නමුත් බලන්න VanderWeele (2009) අදහස් දෙක අතර නිවැරදි සැසඳීම් සඳහා). එවැනි දියුණු ලෙස දුරවබෝධ යාන්ත්රණ සොයා ගැනීමට සංඛ්යාන ප්රවේශයන්, Baron and Kenny (1986) , ඉතාමත් ජනප්රිය වේ. අවාසනාවකට මෙන්, එය එම ක්රියා පටිපාටි කිහිපයක් ශක්තිමත් උපකල්පන මත රඳා පවතින බව හැරෙනවා (Bullock, Green, and Ha 2010) , එක් මෙවැනි බොහෝ බලාපොරොත්තු විය ලෙස හා බහුවිධ යාන්ත්රණ ඇති විට දුක් (Imai and Yamamoto 2013; VanderWeele and Vansteelandt 2014) . Imai et al. (2011) හා Imai and Yamamoto (2013) සමහර වැඩිදියුණු සංඛ්යානමය ක්රම ලබා දෙයි. තවද, VanderWeele (2015) සංවේදීතා විශ්ලේෂණයක් කිරීමට පරිපූර්ණ ඇතුළු වැදගත් ප්රතිඵල ගණනාවක් සමග පොතක් තරම් දිග ප්රතිකාර ලබා දෙයි.

වෙනම ප්රවේශයක් (නාවිකයන් විටමින් C ලබා උදා,) යාන්ත්රනය සෘජුවම හැසිරවීමට උත්සාහ කරන අත්හදා බැලීම් පිළිබඳව අවධානය යොමු කරයි. අවාසනාවකට මෙන්, බොහෝ සමාජ විද්යාව සැකසීම් තුළ බහු යාන්ත්රණ බොහෝ විට පවතින අතර එය අන් අය වෙනස් නොකර එක් වෙනස් බව ප්රතිකාර සැලසුම් කිරීමට දුෂ්කර ය. පරීක්ෂනාත්මකව යාන්ත්රණ වෙනස් කිරීමට සමහර ප්රවේශයන් විස්තර කරයි Imai, Tingley, and Yamamoto (2013) , Ludwig, Kling, and Mullainathan (2011) , සහ Pirlott and MacKinnon (2016) .

අවසාන වශයෙන්, විසින් විස්තර කර ඇති පරිදි යාන්ත්රණ ද විද්යාවේ දර්ශනය පිළිබඳ දීර්ඝ ඉතිහාසයක් Hedström and Ylikoski (2010) .

• දැනට පවතින පරිසරය (වගන්තිය 4.5.1.1) භාවිතා කරමින්

වෙනස්කම් මැනීම සඳහා ලිපි අධ්යයන හා විගණන අධ්යයන භාවිතය ගැන තවත් විස්තර සඳහා බලන්න Pager (2007) .

• ඔබේ ම අත්හදා බැලීම (වගන්තිය 4.5.1.2) ගොඩනගනු

ඔබ ඉදි පරීක්ෂනයන් කිරීමට සහභාගී බඳවා ගැනීම සඳහා වඩාත් පොදු ක්රමයක් ඇමේසන් යාන්ත්රික ටර්ක් (MTurk) වේ. නිසා සාම්ප්රදායික පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය, ජනතාව නිදහස්-බොහෝ පර්යේෂකයන් දැනටමත් සාම්ප්රදායික වඩා වැඩි වේගයකින් හා මිල අඩු දත්ත රැස් නිසා මිනිස් විෂයන් අත්හදා සහභාගී ලෙස Turkers (MTurk මත කම්කරුවන්) භාවිතා කරමින් ආරම්භ කර ඇත සඳහා ඔවුන් කළ නොහැකි බව කාර්යයන් සම්පූර්ණ කිරීම සඳහා අත්හදා බැලීම්-ගෙවීමට MTurk mimics අංශ විශ්වවිද්යාල පරිශ්රය තුල පිහිටි රසායනාගාර පරීක්ෂණ (Paolacci, Chandler, and Ipeirotis 2010; Horton, Rand, and Zeckhauser 2011; Mason and Suri 2012; Rand 2012; Berinsky, Huber, and Lenz 2012) .

MTurk බඳවා සහභාගි වූවන් සමග පර්යේෂණ විශාලතම ශක්තිය සැපයුම් වේ: ඔවුන් පර්යේෂකයන් ඉතා ඉක්මනින් හා අවශ්ය පරිදි සහභාගී බඳවා ගැනීමට ඉඩ ලබා දේ. පරිගණක පුහුණු මධ්යස්ථානය පර්යේෂණ ක්රියාත්මක කිරීමට සති ගත හැකි සහ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ පිහිටුවා මාස ගත හැකි බැවින්ද, MTurk බඳවා සහභාගි වූවන් සමග අත්හදා බැලීම් දින තුළ ක්රියාත්මක කළ හැකිය. උදාහරණයක් ලෙස, Berinsky, Huber, and Lenz (2012) යනු විනාඩි 8 අත්හදා සහභාගී වීමට එක් දිනක් විෂයයන් 400 බඳවා ගැනීමට හැකි විය. තවද, මෙම සහභාගී (3 සහ 5 වන පරිච්ඡේද සාකච්ඡා ලෙස, සමීක්ෂණ හා මහා එක්ව ඇතුළුව) පාහේ ඕනෑම අයෙකුට ඕනෑම කාර්යයක් සඳහා බඳවා ගත හැක. බඳවා ගැනීම මේ පහසුවෙන් පර්යේෂකයන් වේගවත් අඛණ්ඩව අදාළ පර්යේෂණ අනුපිළිවෙලවල් ධාවනය කළ හැකි බවයි.

ඔබේ ම පර්යේෂණ සඳහා MTurk සහභාගි බඳවා පෙර, දැන ගැනීමට වැදගත් දේවල් හතරක් තිබේ. පළමුව, බොහෝ පර්යේෂකයන් Turkers සම්බන්ධ පර්යේෂණ නිශ්චිත-නොවන සංශයවාදය ඇත. මෙම සැක සහිත බව නිශ්චිත නැති නිසා, එය සාක්ෂි හරස් කිරීමට දුෂ්කර ය. කෙසේ වෙතත්, Turkers භාවිතා අධ්යයන වසර කිහිපයකට පසුව, අප දැන් මෙම සැක සහිත බව විශේෂයෙන් අවශ්ය නොවන බව නිගමනය කළ හැකියි. වෙනත් ගහනයන් හා අනෙකුත් ජනගහනය සිට එම ප්රතිඵල Turkers සමඟ පර්යේෂණ ප්රතිඵල සංසන්දනය බොහෝ අධ්යයන Turkers යන ජන විකාශන සංසන්දනය බොහෝ අධ්යයන සිදු වී ඇත. මේ සියලු කටයුතු හේතුවෙන්, මම ඔබට ඒ ගැන හිතන්න කිරීම සදහා හොදම ක්රමය Turkers බොහෝ සිසුන් මෙන් සාධාරණ පහසුව නියැදි නමුත් මදක් වැඩි විවිධ බව බව සිතා (Berinsky, Huber, and Lenz 2012) . මේ අනුව, හුදෙක් සිසුන් සියලු පර්යේෂණාත්මක සමහර නමුත් සඳහා සාධාරණ ජනගහනයෙන් ලෙස, Turkers සමහර නමුත් සියලු පර්යේෂණ නොවන සඳහා සාධාරණ ජනගහනය වේ. ඔබ Turkers සමග වැඩ කිරීමට යන්නේ නම්, එය මෙම තුලනාත්මක අධ්යයනයන් බොහෝ කියවීමට සහ ඔවුන්ගේ එළඹීමේදී තේරුම් ගැනීමට තේරුමක්.

දෙවනුව, පර්යේෂකයන් ටර්ක් පර්යේෂණ අභ්යන්තර වලංගු වැඩි කිරීම සඳහා හොඳම පරිචයන් නිර්මාණය කර, ඔබ ගැන ඉගෙනගන්න මේ හොඳම පරිචයන් අනුගමනය කළ යුතුය (Horton, Rand, and Zeckhauser 2011; Mason and Suri 2012) . උදාහරණයක් ලෙස, Turkers භාවිතා පර්යේෂකයන් කිට්ටු අවධානයක් සහභාගී ඉවත් කිරීමට screeners භාවිතා කිරීමට උනන්දු කරනු ලැබේ (Berinsky, Margolis, and Sances 2014; Berinsky, Margolis, and Sances 2016) (නමුත් බලන්න DJ Hauser and Schwarz (2015b) සහ DJ Hauser and Schwarz (2015a) ). ඔබ කිට්ටු අවධානයක් සහභාගී ඉවත් නොවන්නේ නම්, එවිට ප්රතිකාර කිසිදු බලපෑමක් කිට්ටු අවධානයක් සහභාගී හදුන්වා ශබ්ද මගින් සෝදා ගත හැකි අතර ප්රායෝගිකව කිට්ටු අවධානයක් සහභාගි වන සංඛ්යාව සැලකිය යුතු විය හැක. හියුබර් හා සගයන් වන පරීක්ෂණයක දී (2012) සහභාගි වන 30% ක් පමණ වන මූලික අවධානය screeners අසාර්ථක විය. තවත් ප්රශ්නයක් Turkers සමඟ පොදු-වරදක් නොවන සහභාගී වේ (Chandler et al. 2015) .

තෙවනුව, ඩිජිටල් පර්යේෂණ සමහර වෙනත් ආකාරයේ සාපේක්ෂව, MTurk පර්යේෂණ පරිමාණයට නොහැකි; Stewart et al. (2015) ඕනෑම අවස්ථාවක MTurk මත 7000 දෙනෙකුට පමණක් පවතින බව ඇස්තමේන්තු කර තිබේ.

අවසන් වශයෙන්, ඔබ MTurk එහි ම නීති රීති සහ සම්මතයන් සමග ප්රජා බව දැන ගත යුතු (Mason and Suri 2012) . ඔබ ඔබේ පර්යේෂණ ක්රියාත්මක කිරීමට යන්නේ රටක් සංස්කෘතිය ගැන සොයා ගැනීමට උත්සාහ කරන බව මේ ආකාරයෙන් ම, ඔබ Turkers සංස්කෘතිය හා සම්මතයන් පිළිබඳ වැඩි විස්තර සෙවීම සඳහා උත්සාහ කළ යුතුයි (Salehi et al. 2015) . හා, ඔබ නුසුදුසු හෝ සදාචාර විරෝධී දෙයක් කරන්න නම් ඔබ Turkers ඔබේ අත්හදා ගැන කතා කරන බව දැන ගත යුතු (Gray et al. 2016) .

MTurk වැනි, ඔවුන් විද්යාගාරයක් වැනි; යන්න එතුමා සඳහන් කරන්ෙනහිද, ඔබේ පර්යේෂණ කිරීමට සහභාගී බඳවා ගැනීමට ඇදහිය නොහැකි තරම් පහසු ක්රමයකි Huber, Hill, and Lenz (2012) වැනි හෝ ඊට වඩා වැඩි ක්ෂේත්රයේ-මෙන් Mason and Watts (2009) , Goldstein, McAfee, and Suri (2013) , Goldstein et al. (2014) , Horton and Zeckhauser (2016) , සහ Mao et al. (2016) .

• ඔබගේ නිෂ්පාදන (වගන්තිය 4.5.1.3) ගොඩනගනු

ඔබ ඔබගේ නිෂ්පාදන නිර්මාණය කිරීමට උත්සාහ කල්පනා කරන්නේ නම්, මම ඔබ කියවා තුළ දක්නට ඇති MovieLens පිරිසක් විසින් දෙනු ලබන උපදෙස් නිර්දේශ Harper and Konstan (2015) . ඔවුන්ගේ අත්දැකීම් වලින් ප්රධාන අවබෝධයක් සෑම සාර්ථක ව්යාපෘතිය සඳහා තවත් බොහෝ අසාර්ථක පවතින බව ය. උදාහරණයක් ලෙස, MovieLens කණ්ඩායමක් මුළුමනින්ම අසාර්ථක වූ බව GopherAnswers වැනි වෙනත් නිෂ්පාදන හඳුන්වා (Harper and Konstan 2015) . නිෂ්පාදනයක් ඉදි කිරීමට උත්සාහ දරන අතර අසමත් පර්යේෂකයෙක් තවත් උදාහරණයක් Arden නමින් සමඟ අමුත්තන් ක්රීඩාව ගොඩනැගීම සඳහා එඩ්වඩ් Castronova උත්සාහයකි. අරමුදල් $ 250,000 තිබිය දී ම, ව්යාපෘතිය සැපට විය (Baker 2008) . GopherAnswers හා Arden වැනි ව්යාපෘති අවාසනාවකට වඩා පොදු ලක්ෂණයක් MovieLens මෙවැනි ව්යාපෘති වඩා ඇත. අවසාන වශයෙන්, මම මෙතන නැවත නැවතත් අත්හදා බැලීම සඳහා නිෂ්පාදන සාර්ථකව ඉදි කළ බව වෙනත් කිසිදු පර්යේෂකයන් දන්නේ නැති බව පැවසූ විට මගේ නිර්ණායක වේ: 1) සහභාගී නිසා එය ඔවුන්ට (උදා: සපයයි දේ නිෂ්පාදනය භාවිතා කරන අතර, ඔවුන් ගෙවූ නොමැත ඔවුන් නැති ) විද්යාව උදව් ස්වේච්ඡා සහ 2 වශයෙන් සඳහන් වන) නිෂ්පාදන එකකට වඩා වෙනස් අත්හදා (විවිධ සහභාගී තටාක සමග එනම්, එම අත්හදා බැලීම නොවේ කිහිපවතාවක්) සඳහා භාවිතා කර ඇත. ඔබ තවත් උදාහරණ දන්නේ නම්, මට දන්වන්න.

• බලගතු (4.5.2 වැනි වගන්තිය) සමග සම්බන්ධ

මම පාස්චර් විසින් Quadrant අදහස තාක්ෂණික සමාගම් නිතර සාකච්ඡා අසා ඇත්තෙමි, සහ එය Google හි පර්යේෂණ කටයුතු සංවිධානය උපකාරී වේ (Spector, Norvig, and Petrov 2012) .

බොන්ඩි හා සගයන් 'අධ්යයනය (2012) ද ඔවුන් ලැබූ අයගේ මිතුරන් මත මෙම ප්රතිකාර බලපෑම හඳුනා ගැනීමට උත්සාහ දරයි. නිසා මේ පරීක්ෂණයට එම සැලසුම, මෙම spillovers cleanly අනාවරණය කර ගැනීම දුෂ්කර ය; උනන්දුවක් දක්වන පාඨකයන්ට බැලිය යුතුය Bond et al. (2012) වඩාත් ගැඹුරු සංවාදයක් සඳහා. මෙම අත්හදා බැලීම ඡන්දය දිරිමත් කිරීමට දරන උත්සාහයන් දේශපාලන විද්යාව පර්යේෂණ පිළිබඳ දීර්ඝ සම්ප්රදායක් කොටසක් (Green and Gerber 2015) . ඔවුන් පාස්චර් විසින් Quadrant ඇති නිසා මේ දේවල් ලබා පිටතට-the-ඡන්ද පර්යේෂණ කොටසක් බහුලව සිදු වේ. ඡන්දය සහ ඡන්ද වැඩි කිරීමට දිරි ගැන්වුණු බොහෝ අය චර්යාත්මක වෙනසක් සහ සමාජ බලපෑම ගැන වඩා පොදු න්යායන් පරීක්ෂා කිරීමට සිත්ගන්නා හැසිරීම විය හැකි වේ ය.

වෙනත් පර්යේෂකයන් මේ වගේ දේශපාලන පක්ෂ ලෙස සංවිධාන, රාජ්ය නොවන සංවිධාන, සහ ව්යාපාර සමඟ ක්ෂේත්ර පරීක්ෂණ ධාවනය ගැන උපදෙස් ලබා දී තිබේ (Loewen, Rubenson, and Wantchekon 2010; List 2011; Gueron 2002) . තවත් සමහරු සංවිධාන සමග සහයෝගීතාවයන් පර්යේෂණ සැලසුම් බලපෑම් ඇති කළ හැකි ආකාරය පිළිබඳ උපදෙස් ඉදිරිපත් කර තිබේ (Green, Calfano, and Aronow 2014; King et al. 2007) . හවුල් ද සදාචාරාත්මක ප්රශ්න ඇති විය හැක (Humphreys 2015; Nickerson and Hyde 2016) .

• නිර්මාණ උපදෙස් (වගන්තිය 4.6)

ඔබ ඔබේ අත්හදා ධාවනය පෙර විශ්ලේෂණය සැලැස්මක් නිර්මාණය කරන්නේ නම්, මම ඔබට වාර්තා මාර්ගෝපදේශ කියවීම මගින් ආරම්භ කරන බවයි. මෙම ජයන්තිට (නඩු විභාගය ඒකාබද්ධ සම්මත වාර්තාකරණ) මාර්ගෝපදේශ වෛද්ය දියුණු කරන ලදී (Schulz et al. 2010) සහ සමාජ පර්යේෂණ සඳහා නිර්මාණය කරන ලද ෙහෝ ෙවනස්කරන (Mayo-Wilson et al. 2013) . මාර්ගෝපදේශ හා සම්බන්ධ කට්ටලයක් පර්යේෂණාත්මක දේශපාලන විද්යා ජර්නලය සංස්කාරකවරුන් විසින් නිෂ්පාදනය කර ඇති (Gerber et al. 2014) (ද බලන්න Mutz and Pemantle (2015) සහ Gerber et al. (2015) ). අවසාන වශයෙන්, වාර්තා මාර්ගෝපදේශ මනෝවිද්යාව සංවර්ධනය කර ඇත කර (Group 2008) , සහ ද බලන්න Simmons, Nelson, and Simonsohn (2011) .

ඔබ විශ්ලේෂණය සැලැස්මක් නිර්මාණය නම්, ඔබ පෙර-ලියාපදිංචි අන් අය ඔබේ ප්රතිඵල කෙරෙහි තබා ඇති විශ්වාසය වැඩි වනු ඇත නිසා එය පෙර ලියාපදිංචි සලකා බැලිය යුතුය. තවද, ඔබ සහකරු හෝ සහකාරිය සමග වැඩ කරන්නේ නම්, එය ප්රතිඵල දැකීමෙන් පසුව විශ්ලේෂණය වෙනස් කිරීමට ඔබේ සහකරු හැකියාව සීමා කරනු ලැබේ. මනෝ විද්යාව පෙර ලියාපදිංචි වඩ වඩාත් පොදු බවට පත් වෙමින් තිබේ (Nosek and Lakens 2014) , දේශපාලන විද්යාව, (Humphreys, Sierra, and Windt 2013; Monogan 2013; Anderson 2013; Gelman 2013; Laitin 2013) , සහ ආර්ථික (Olken 2015) .

ඔබගේ පෙර-විශ්ලේෂණය සැලැස්ම නිර්මාණය කිරීම අතරතුර ඔබ ද සමහරක් පර්යේෂකයන් ඇස්තමේන්තුගත ප්රතිකාර බලපෑම නිරවද්යතාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ප්රතිපායන සහ ඒ හා අදාළ ප්රවේශයන් භාවිතා කරන අතර, මෙම ප්රවේශය ගැන සමහර විවාදය ඇති බව දැනුවත් විය යුතුය: Freedman (2008) , Lin (2013) , සහ Berk et al. (2013) ; බලන්න Bloniarz et al. (2016) වැඩි විස්තර සඳහා.

විශේෂයෙන් සමඟ අමුත්තන් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ සඳහා නිර්මාණ උපදෙස් ද ඉදිරිපත් කර ඇත Konstan and Chen (2007) හා Chen and Konstan (2015) .

• ශුන්ය විචල්ය පිරිවැය දත්ත (වගන්තිය 4.6.1) නිර්මාණය

මෙම MusicLab පරීක්ෂණ ගැන තවත් විස්තර සඳහා, බලන්න Salganik, Dodds, and Watts (2006) , Salganik and Watts (2008) , Salganik and Watts (2009b) , Salganik and Watts (2009a) , සහ Salganik (2007) . ජයග්රාහකයා-ගත-සියලු වෙලඳපොලවල් මත වැඩි කාලයක්, බලන්න Frank and Cook (1996) . වඩා පොදුවේ untangling වාසනාව හා කුසලතා වැඩි කාලයක්, බලන්න Mauboussin (2012) , Watts (2012) , සහ Frank (2016) .

සොල්දාදුවන් බඳවා ගැනීම: පර්යේෂකයන් අවවාදය සමග භාවිතා කළ යුතු බව සහභාගී ගෙවීම් ඉවත් කිරීමට තවත් ප්රවේශයක් නොමැත. බොහෝ සමඟ අමුත්තන් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ වලදී සහභාගී මූලික වශයෙන් පර්යේෂණ බවට සකස් කවදා වත් වන්දියක් ඇත. මෙම ප්රවේශය සඳහා උදාහරණ Restivo හා වෑන් ද Rijt ගේ ඇතුළත් (2012) විකිපීඩියා, නිදහස් විශ්වකෝෂය හා බැදුම්කර දී ත්යාග සහ සගයෝ මත අත්හදා (2012) ඡන්දය ප්රකාශ කිරීමට ජනතාව උනන්දු අත්හදා. මෙම පර්යේෂණ ඇත්තටම ශුන්ය විචල්ය පිරිවැය නැහැ, ඔවුන් පර්යේෂකයන් ශුන්ය විචල්ය පිරිවැය තියෙනවා. මෙම පර්යේෂණ බොහෝ වියදම සෑම සහභාගී කිරීම අතිශයින් කුඩා වුවත්, කුඩා වියදම් සහභාගී අතිවිශාල සංඛ්යාවක් වේගයෙන් එකතු කළ හැකි පැනවීය. දැවැන්ත සමඟ අමුත්තන් පර්යේෂණ ධාවනය පර්යේෂකයන් බොහෝ විට බොහෝ මිනිසුන් අයදුම් කළ විට මෙම කුඩා බලපෑම් වැදගත් බවට පත් විය හැකි බව පවසමින් කුඩා ඇස්තමේන්තුගත ප්රතිකාර බලපෑම් ඇති වැදගත්කම යුක්ති සහගත. හරියටම සමාන සිතුවිලි පර්යේෂකයන් සහභාගී මත පැටවීමට බව වියදම් වලට අදාළ වේ. ඔබේ පර්යේෂණ එක් මිනිසුන් මිලියන එක් බිරිදක් නාස්ති කිරීමට හේතු නම්, අත්හදා බැලීම යම් විශේෂිත පුද්ගලයෙකුට ඉතා හානිකර නැත, නමුත් සමස්ත එය කාලය වසර දෙකකට ආසන්න නාස්ති කර ඇත.

සහභාගී ශූන්ය විචල්ය පිරිවැය ගෙවීම් නිර්මාණය කිරීමට තවත් ප්රවේශයක් ලොතරැයි ද සමීක්ෂණය පර්යේෂණ සඳහා භාවිතා කර ඇති බව ප්රවේශයක් භාවිතා කිරීමයි (Halpern et al. 2011) . අවසාන වශයෙන්, ප්රීතියෙන් පරිශීලක-අත්දැකීම් නිර්මාණය ගැන වැඩි විස්තර සඳහා බලන්න Toomim et al. (2011) .

• ආදේශ කරන්න, පිරිපහදු සහ (4.6.2 වැනි වගන්තිය) අඩු

මෙන්න තුන් ආර්, සිට මුල් අර්ථකථන Russell and Burch (1959) :

"ආදේශන insentient ද්රව්ය දැනුවත් ජීවත් උසස් සතුන් සඳහා ආදේශ කිරීමයි. අඩු දෙන මුදල හා නිරවද්යතාව පිළිබඳ තොරතුරු ලබා ගැනීම සඳහා යොදා සතුන් සංඛ්යා අඩු බවයි. ශෝධනයක් අමානුෂික ක්රියා පටිපාටි පිලිබඳ සිද්ධීන් හෝ අලාභයේ ඕනෑම අඩුවීමක් තවමත් භාවිතා කිරීමට ඇති එම සතුන් අදාළ වේ. "

ආර් තුනක් ගේ මම, 6. වන පරිච්ඡේදය විස්තර ඒ වෙනුවට ආචාර ධර්මීය මූලධර්ම අබිබවා යා ඔවුන් වඩාත් විස්තර කළේය අනුවාදය එම ප්රතිපත්ති-ආධාර-විශේෂයෙන් මානව පර්යේෂණ පිහිටුවීමේ එක් කෙනෙක් ම ය නැහැ මා යෝජනා කරනවා කියලා.

මානසික වසංගතය සාකච්ඡා කරන විට, මෙම අත්හදා අර්ථ නිරූපණ විට මතක තබා ගැනීමට තුනක සදාචාරාත්මක නොවන ගැටලූ තිබෙනවා. පළමුව, එය අත්හදා බැලීම සඳහා සත්ය වශයෙන් විස්තර න්යායික හිමිකම් සම්බන්ධ ආකාරය පැහැදිලි නැත; වෙනත් වචනවලින් කිවහොත්, ඉදිකිරීමක් වලංගු ගැන ප්රශ්න තියෙනවා. එය) නිසා 1) එය ජනතාව පළ කරන වචන තමන්ගේ හැඟීම් සහ 2 හොඳ දර්ශකයක් බව පැහැදිලි නැත, ධනාත්මක සහ ඍණාත්මක වචන චෝදනා ඇත්තටම සහභාගි වන මානසික රාජ්ය හොඳ දර්ශකයක් බව පැහැදිලි නැත එය පැහැදිලි නැත පර්යේෂකයන් විසින් භාවිතා කරන ලද විශේෂ මනෝභාවය විශ්ලේෂණය තාක්ෂණය විශ්වාසවන්ත කටයුතු හැඟීම් දැක්වීමට හැකි (Beasley and Mason 2015; Panger 2016) . වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, පක්ෂග්රාහී සංඥා නරක පියවරක් තිබිය හැක. දෙවනුව, අත්හදා බැලීම නිර්මාණය හා විශ්ලේෂණය අපට කුමක් යාන්ත්රණයක් විය හැකි වඩාත් යහපත් බලපෑම් කළ ගැන කිසිවක් (එනම්, ප්රතිකාර බලපෑම් heterogeneity කිසිදු විශ්ලේෂණය නොවෙයි) කියනවා. මේ අවස්ථාවේ දී, පර්යේෂකයන් සහභාගී ගැන තොරතුරු විශාල තිබුණු නමුත්, ඔවුන් ඒවා අත්යවශ්යයෙන්ම විග්රහයේ දී විජට් ලෙස සලකනු ඇත. තුන්වනුව මෙම අත්හදා බලපෑම ප්රමාණය ඉතා කුඩා විය; ප්රතිකාර හා පාලනය කොන්දේසි අතර ඇති වෙනස 1 1000 ගැන වචන වේ. ඔවුන්ගේ පත්රිකාවේ, Kramer හා සගයන් මෙම ප්රමාණය බලපෑමක් වැදගත් බව ජනතාව මිලියන සිය ගණනක් තම පුවත් එක් එක් දිනකට සංග්රහ ප්රවේශ නිසා මෙම නඩුව කරන්න. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, ඔවුන් සමස්ත ලොකු වේ එක් එක් පුද්ගලයාට සඳහා කුඩා බව බලපෑම් පවා බව ඔවුහු තර්ක කරති. ඔබ මෙම තර්කය පිළිගැනීමට සහභාගී වුවත්, එය තවමත් නැහැ පැහැදිලි මෙම ප්රමාණය බලපෑමක් මානසික වසංගතය ගැන වඩා පොදු විද්යාත්මක ප්රශ්නය පිළිබඳව වැදගත් නම් වේ. කුඩා බලපෑම් වැදගත් කොහෙද තත්ත්වයන් ගැන තවත් විස්තර සඳහා බලන්න Prentice and Miller (1992) .

පළමු ආර් (ආදේශන), එම මානසික වසංගතය අත්හදා සසඳා අනුව (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) හා මානසික වසංගතය ස්වාභාවික අත්හදා (Coviello et al. 2014) සිට ගමන් සමඟ සම්බන්ධ වෘත්තීය දැමීම්, ගැන සමහර සාමාන්ය පාඩම් ඉදිරිපත් කරයි ස්වභාවික පර්යේෂණ (හා,-පර්යේෂණාත්මක නොවන දත්ත පර්යේෂණ ආසන්න කිරීමට 2 වන පරිච්ඡේදය බලන්න ඒ උත්සාහය හා ගැලපෙන වෙනස්වීම් වැනි අනෙකුත් ප්රවේශයන්) වෙත පරීක්ෂණ. ආචාර ධර්මීය ප්රතිලාභ, පර්යේෂණාත්මක සිට-පර්යේෂණාත්මක නොවන අධ්යයන මාරු ද ඔවුන් සංවිධානාත්මක යෙදවීමට අසමත් වන බව ප්රතිකාර අධ්යයනය කිරීමට පර්යේෂකයන් හැකියාව ලැබෙනවා. මෙම සදාචාරාත්මක හා සැපයුම් ප්රතිලාභ කෙසේ වෙතත්, වියදමින් එන්න. ස්වභාවික පරීක්ෂණ සමග පර්යේෂකයන් සහභාගී බඳවා වගේ දේවල් ගැන අඩු පාලනය, සසම්භාවී ලෙස, සහ ඖෂධ ප්රතිකාර ස්වභාවය තියෙනවා. උදාහරණයක් ලෙස, ප්රතිකාර ලෙස වර්ෂාපතනය එක් සීමාවකින් ඒ දෙකම positivity වැඩි සහ නිශේධනයක් අඩු බව ය. මෙම පර්යේෂණාත්මක අධ්යයනයක් තුළ, කෙසේ වෙතත්, Kramer හා සගයන් ස්වාධීනව positivity හා නිශේධනයක් වෙනස් කිරීම සඳහා හැකි විය.

විසින් භාවිතා කරන විශේෂිත ප්රවේශ Coviello et al. (2014) වැඩිදුරටත් විස්තර කරන ලදී Coviello, Fowler, and Franceschetti (2014) . හෙබවූයේ විචල්යයන් සඳහා හැඳින්වීමක් බලන්න Angrist and Pischke (2009) (අඩු විධිමත්) හෝ Angrist, Imbens, and Rubin (1996) (වඩා විධිමත්). හෙබවූයේ විචල්යයන් සැක සහිත තක්සේරුවක් බලන්න Deaton (2010) , සහ දුර්වල උපකරණ සහිත හෙබවූයේ විචල්යයන් සඳහා හඳුන්වා දීම සඳහා (වැසි දුර්වල උපකරනයක්), බලන්න Murray (2006) .

වඩා පොදුවේ, ස්වාභාවික පර්යේෂණ කිරීමට හොඳ හඳුන්වා ඇත Dunning (2012) , සහ Rosenbaum (2002) , Rosenbaum (2009) , සහ Shadish, Cook, and Campbell (2001) පර්යේෂණ තොරව පොදු බලපෑම් තක්සේරු කිරීම ගැන හොඳ අදහස් ඉදිරිපත්.

දෙවන ආර් (ශෝධනයක්) වන වගන්තිය අනුව, තනතුරු ඉහල දැමීම සඳහා තනතුරු අවහිර සිට මානසික වසංගතය නිර්මාණය වෙනස් සලකා බැලූ කල එහි විද්යාත්මක හා සැපයුම් වෘත්තීය දැමීම්, වේ. උදාහරණයක් ලෙස, එය අවහිර තනතුරු සමග අත්හදා මත තට්ටුවක් ලෙස ක්රියාත්මක කළ හැකි බව කරුණාවෙන් පුවත් සංග්රහය තාක්ෂණික ක්රියාත්මක කිරීම එය තනතුරු ඉහල දැමීම සමග අවහිර තනතුරු සමග වඩා පරීක්ෂණයක පරීක්ෂණයක කරන්න සැලකිය යුතු පහසු කරවන නිවැරදි විය හැකිය ( යටින් පද්ධතිය වෙනස් කිරීමකින් කිසිම අවශ්යතාවයක් නොමැතිව පුවත් සංග්රහය පද්ධතිය ඉහළ). විද්යානුකූලව, කෙසේ වෙතත්, අත්හදා බැලීම විසින් ඇමතීමට න්යාය පැහැදිලිව එක් නිර්මාණ වඩා අනෙක යෝජනා කළේ නැත.

අවාසනාවකට මෙන්, මම පුවත් සංග්රහය අන්තර්ගතය අවහිර සවිබල ගැන්වීම සාපේක්ෂ හැකියාවන් ගැන සැලකිය යුතු පෙර පර්යේෂණ දැනුවත් නැහැ. ඒ වගේම, මම ඔවුන් හානිකර අඩු කිරීමට ප්රතිකාර පිරිපහදු ගැන බොහෝ පර්යේෂණ දැක නොමැති බවත්; එකක් හැර ඇත Jones and Feamster (2015) අන්තර්ජාල වාරන (මම Encore අධ්යයනය කිරීමට සම්බන්ධතාවක් 6 වන පරිච්ඡේදය සාකච්ඡා මාතෘකාවක් මිනුම් සම්බන්ධයෙන් සලකන අතර, (Burnett and Feamster 2015; Narayanan and Zevenbergen 2015) ).

තුන්වන ආර් (අවම) වන වගන්තිය අනුව, සාම්ප්රදායික බලය විශ්ලේෂණය කිරීමට හොඳ හඳුන්වා ඇත Cohen (1988) . පෙර-ප්රතිකාර covariates නිර්මාණය වේදිකාව සහ පර්යේෂණ, විශ්ලේෂණ අදියර ඇතුළත් කළ හැක; 4 වන පරිච්ඡේදය Gerber and Green (2012) ප්රවේශයන් දෙකටම හොඳ හැඳින්වීමක්, සහ Casella (2008) වඩා ගැඹුරු ප්රතිකාර සපයයි. මෙම සසම්භාවී ලෙස මෙම පෙර-ප්රතිකාර තොරතුරු භාවිතා කරන තාක්ෂණික ක්රම සාමාන්යයෙන් එක්කෝ කැඳවා පර්යේෂණාත්මක මෝස්තර හෝ ස්ථරීභූත පර්යේෂණාත්මක නිර්මාණ (පාරිභාෂිතය ප්රජාවන් හරහා නිරතුරුවම භාවිතා නොවේ) අවහිර කර ඇත; මෙම ශිල්ප ක්රම පරිච්ඡේදය 3. බලන්න සාකච්ඡා ස්ථරීභූත නියැදීම් ශිල්පීය ක්රම ගැඹුරින්ම සම්බන්ධ ය Higgins, Sävje, and Sekhon (2016) දැවැන්ත අත්හදා බැලීම් මෙම සැලසුම් භාවිතා වැඩි ය. පෙර-ප්රතිකාර covariates ද විශ්ලේෂණ අවධියේ දී, ඇතුළත් කළ හැකිය. McKenzie (2012) , වඩාත් සවිස්තරාත්මකව ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ විශ්ලේෂණය කිරීමට ඇති වෙනස-in-වෙනස්කම් ප්රවේශය ක්ෂේත්රයකි. බලන්න Carneiro, Lee, and Wilhelm (2016) ප්රතිකාර බලපෑම් ඇස්තමේන්තුවල නිරවද්යතාව වැඩි කිරීමට විවිධ ප්රවේශයන් අතර වෙළෙඳ දැමීම් පිළිබඳ වැඩි ය. අවසාන වශයෙන්, නිර්මාණ හෝ විශ්ලේෂණ අදියර (හෝ ඒ දෙකම) දී පෙර ප්රතිකාර covariates ඇතුළත් කිරීමට උත්සාහ කිරීමට යන්න තීරණය කිරීමේදී සලකා බැලිය යුතු වන සාධක කිහිපයක් ඇත. ඔවුන් "ධීවර" නොවන බව පෙන්වන්න පර්යේෂකයන් අවශ්ය තැනට පසුබිමක් තුළ (Humphreys, Sierra, and Windt 2013) , නිර්මාණය අදියර තුළ පෙර ප්රතිකාර covariates භාවිතා ප්රයෝජනවත් විය හැක (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016) . සහභාගී අනුපිලිවෙලට පැමිණීමට අවස්ථාවන්වල, විශේෂයෙන් සමඟ අමුත්තන් ක්ෂේත්රයේ පර්යේෂණ දී, සැලසුම් අවධියේ පෙර ප්රතිකාර තොරතුරු භාවිතා දුෂ්කර සංවිධානාත්මක, උදාහරණයක් ලෙස බලන්න විය හැකිය Xie and Aurisset (2016) .

එය වෙනසක්-in-වෙනස්කම් නිසා වඩාත් ඵලදායී වෙනසක්-in-මාධ්යයක් වඩා විය හැකි ඇයි ගැන දෙබස් කවන ශිල්පීනියක ටිකක් එකතු වටී. බොහෝ දෙනෙක් අන්තර්ජාලය ඔස්සේ ප්රතිඵල ඉතා ඉහළ විචලතාව ඇති (උදා: බලන්න Lewis and Rao (2015) හා Lamb et al. (2015) ) සහ කාලයත් සාපේක්ෂව ස්ථායී වේ. මේ අවස්ථාවේ දී, එම වෙනස් ලකුණු සංඛ්යා ලේඛන පරීක්ෂා කිරීමේ බලය වැඩි සැලකිය යුතු කුඩා විචලතාව ඇත. මෙම ළඟට එක් හේතුවක් බොහෝ විට භාවිතා නොවේ ඩිජිටල් යුගයට පෙර එය පූර්ව-ප්රතිකාර ප්රතිඵල ඇති වීම පොදු නොවන බව ය. ඒ ගැන හිතන්න වඩාත් කොන්ක්රීට් මාර්ගය නිශ්චිත ව්යායාම් සිරුරේ බර අඞු කිරීමට හේතු යන්න මැනීම සඳහා පරීක්ෂණයක සිතීම ය. ඔබ වෙනසක්-in-මාධ්යයක් ප්රවේශය කරන්නේ නම්, ඔබේ තක්සේරුව ජනගහනය තුල ස්කන්ධයෙන් විචල්ය ස්වභාවය පැමිණෙන විචල්යතාව ඇත. ඔබ වෙනසක්-in-වෙනසක් ප්රවේශය කරන්නේ නම්, කෙසේ වෙතත්, අඩු බර බව ස්වාභාවිකව විචලනය ඉවත් කරයි සහ ඔබ වඩා පහසුවෙන් ප්රතිකාර නිසා ඇති වූ වෙනස හඳුනා ගත හැක.

ඔබේ අත්හදා සහභාගි වන සංඛ්යාව අඩු කිරීමට එක් වැදගත් ක්රමයක් Kramer හා සගයන් වන බලපෑම ප්රමාණ විසින් ස්වභාවික අත්හදා සිට නිරීක්ෂණය මත පදනම්ව සිදු කර ඇත හැකි බලය විශ්ලේෂණය, සංවිධානය කිරීමට තීරණය කර තිබේ Coviello et al. (2014) හෝ Kramer කලින්-පර්යේෂණාත්මක නොවන පර්යේෂණ (2012) (ඇත්තෙන්ම මෙම මෙම පරිච්ඡේදය අවසානයේදී ක්රියාකාරකම් වේ). බලය විශ්ලේෂණය භාවිතා කොට මේ සාමාන්ය වඩා ටිකක් වෙනස් බව සැලකිල්ලට ගන්න. මෙම ඇනලොග් වයස අවුරුදු පර්යේෂකයන් සාමාන්යයෙන් (එනම්, යටතේ බලයෙන්) තම අධ්යයන ඉතා කුඩා නොවන බව තහවුරු කර ගන්න බලය විශ්ලේෂණය කළා. කෙසේ වෙතත් දැන්, පර්යේෂකයන් බලය විශ්ලේෂණය තම අධ්යයන (එනම්, වැඩි බලයෙන්) ලොකු නොවන බව තහවුරු කර ගන්න කළ යුතුයි.

Repurpose: අවසාන වශයෙන්, මම සිව්වන ආර් එකතු සලකා බලන ලදී. බව පර්යේෂකයෝ වැඩි පර්යේෂණාත්මක දත්ත සමග තමන් ම සොයා නම් ඔවුන් තම මුල් පර්යේෂණ ප්රශ්නය විසඳීම සඳහා අවශ්ය වෙනුවට ඔවුන් නව ප්රශ්න ඇසීමට ඇති දත්ත repurpose යුතු වේ. උදාහරණයක් ලෙස, Kramer හා සගයන් වෙනසක්-in-වෙනස්කම් estimator භාවිතා කර ඇති අතර ඔවුන්ගේ පර්යේෂණ ප්රශ්නය විසඳීම සඳහා අවශ්ය වඩා වැඩි දත්ත සමග තමන් ම සොයා බව සිතන්න. ඒ වෙනුවට උපරිම විදිහට දත්ත භාවිතා කර නොමැති වඩා, ඔවුන් පෙර-ප්රතිකාර මානසික ප්රකාශනය ශ්රිතයක් ලෙස බලපෑම ප්රමාණය අධ්යයනය කර හැකි විය. මෙන් Schultz et al. (2007) , සමහර විට පුවත් සංග්රහය බලපෑම් දැනටමත් සතුටු (හෝ දුක්) පණිවිඩ විවරණයක් ඉදිරිපත් කිරීමට නැඹුරු වූහ අය සඳහා වෙනස්, ප්රතිකාර බලපෑම ආලෝකය හා බර පරිශීලකයන් සඳහා වෙනස් බව සොයාගෙන ඇත. Repurposing 'ධීවර "තුඩු දිය හැකි (Humphreys, Sierra, and Windt 2013) හා" p-අනවසරයෙන් ඇතුළුවී " (Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) , නමුත් මේවා විශාල වශයෙන් අවංක වාර්තා සංකලනයක් සමග addressable ඇත (Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) , පෙර ලියාපදිංචි (Humphreys, Sierra, and Windt 2013) , හා හා පුරා සවි වැළකී උත්සාහ කරන යන්ත්රය ඉගෙනුම් ක්රම.