2.4.3 eksperimente përafrimin

Ne mund të përafërt eksperimente që nuk mund të bëjë. Dy qasje që në veçanti të përfitojnë nga mosha dixhitale janë të përputhen dhe eksperimente natyrore.

Shumë pyetje të rëndësishme shkencore dhe politike janë shkakësore. Le të konsiderojmë, për shembull, pyetja në vijim: çfarë është efekti i një programi trajnimi të punës në paga? Një mënyrë për t'iu përgjigjur kësaj pyetje do të jetë me një eksperiment randomized kontrolluar ku punëtorët janë caktuar rastësisht për të marrë trajnime apo jo të marrin trajnim. Pastaj, hulumtuesit mund të vlerësojnë efektin e trajnimit për këta pjesëmarrës thjesht duke krahasuar pagat e njerëzve të cilët kanë marrë trajnim për ata që nuk e kanë marrë atë.

Krahasimi i thjeshtë është e vlefshme për shkak të diçka që ndodh para se të dhënat janë mbledhur edhe: të randomization. Pa randomization, problemi është shumë më e komplikuar. Një studiues mund të krahasoni pagat e njerëzve të cilët nënshkruar vullnetarisht për trajnim për ata që nuk e kanë nënshkruar-up. Kjo krahasim ndoshta do të tregojnë se njerëzit të cilët kanë marrë trajnim të fituar më shumë, por sa kjo është për shkak të trajnimit dhe sa e kjo është për shkak se njerëzit që Sign-up për trajnim janë të ndryshme nga ato që nuk të nënshkruajë-up për trajnim? Me fjalë të tjera, a është e drejtë për të krahasuar pagat e këtyre dy grupeve të njerëzve?

Ky shqetësim në lidhje me krahasime të drejta të çon disa studiues të besojnë se është e pamundur për të bërë vlerësime shkakësore pa drejtimin e një eksperiment. Ky pretendim shkon shumë larg. Ndërsa është e vërtetë se eksperimente të sigurojë prova të forta për efektet shkakësore, ka strategji të tjera që mund të ofrojnë vlerësime të vlefshme shkakësore. Në vend të të menduarit se vlerësimet shkakor janë ose të lehtë (në rastin e eksperimenteve) ose e pamundur (në rastin e pasive vërejtur të dhënave), është më mirë për të menduar e strategjive për të bërë vlerësimet shkakësore shtrirë përgjatë një vazhdimësi nga fortë të dobët (Figura 2.4). Në fund të fortë të vazhduar janë randomizuar eksperimente të kontrolluara. Por, këto janë shpesh të vështirë për të bërë në hulumtimet sociale për shkak se shumë trajtime kërkojnë shuma joreale të bashkëpunimit nga qeveritë ose kompanitë; thjesht ka shumë eksperimente që ne nuk mund të bëjmë. Unë do të kushtojnë të gjitha Kapitullit 4 të dy anët e forta dhe të dobëta të eksperimenteve randomized kontrolluar, dhe unë do të argumentojnë se në disa raste, ka arsye të forta etike të preferojnë vëzhgimor për metodat eksperimentale.

Figura 2.4: Continuum e strategjive kërkimore për efektet e vlerësuara shkakësore.

Duke lëvizur përgjatë vazhduar, ka situata ku kërkuesit nuk kanë randomized në mënyrë eksplicite. Kjo është, studiuesit janë përpjekur për të mësuar njohuri eksperiment, si pa të vërtetë duke bërë një eksperiment; natyrisht, kjo do të jetë i ndërlikuar, por të dhënat e madhe masë të madhe përmirëson aftësinë tonë për të bërë vlerësimet shkakor në këto situata.

Ndonjëherë ka settings ku randomness në botë ndodh për të krijuar diçka si një eksperiment për hulumtuesit. Këto harton janë quajtur eksperimente natyrore, dhe ata do të merren parasysh në mënyrë të detajuar në Seksionin 2.4.3.1. Dy tiparet e burimeve të-tyre të të dhënave të mëdha të natyrës gjithmonë-në dhe e madhësisë, në masë të madhe rrit aftësinë tonë për të mësuar nga eksperimente natyrore kur ato ndodhin.

Duke shkuar më larg nga eksperimente randomized kontrolluar, ndonjëherë nuk ka as edhe një ngjarje në natyrë që mund të përdorni për të përafruar një eksperiment natyror. Në këto mjedise, ne mund të ndërtojmë me kujdes krahasimet brenda të dhënave jo-eksperimentale në një përpjekje për përafrimin një eksperiment. Këto harton janë quajtur përputhen, dhe ata do të merren parasysh në mënyrë të detajuar në Seksionin 2.4.3.2. Ashtu si eksperimentet natyrore, të ngjashëm është një dizajn që përfiton edhe nga burime të mëdha të të dhënave. Në veçanti, masive size-si në aspektin e numrit të rasteve dhe lloji i informacionit për rastin, në masë të madhe lehtëson përputhen. Dallimi kryesor në mes të eksperimenteve natyrore dhe përputhen është se në eksperimentet natyrore studiuesi di procesin përmes të cilit trajtimi është caktuar dhe beson që ajo të jetë e rastit.

Koncepti i krahasimeve të drejta që motivuar dëshirat për të bërë eksperimente të qëndron në themel të dy qasjet alternative: eksperimente natyrore dhe përputhen. Këto qasje do të ju mundësojë për të vlerësuar efekti shkakor nga të dhënat e vëzhguara në mënyrë pasive duke zbuluar krahasime të drejta të ulur brenda e të dhënave që ju tashmë e keni.