4.6 Këshilla

Nëse ju jeni duke bërë atë vetë, ose duke punuar me një partner, unë do të doja për të ofruar dy copa të këshillave që unë kam gjetur veçanërisht e dobishme në punën time. Së pari, mendoj se sa më shumë të jetë e mundur para se ndonjë të dhënat janë mbledhur. Kjo këshillë ndoshta duket qartë studiuesve mësuar me drejtimin eksperimente, por është shumë e rëndësishme për studiuesit mësuar për të punuar me burime të mëdha të të dhënave (shih Kapitullin 2). Me burime të mëdha të të dhënave më të madhe të punës ndodh pasi ju keni të dhëna, por eksperimentet janë e kundërta; shumica e punës duhet të ndodhë para se të mbledhur të dhëna. Një nga mënyrat më të mira për të detyruar veten për të mendoni me kujdes për hartimin tuaj dhe analiza është që të krijojë dhe regjistrojë një plan analizë për eksperiment tuaj. Për fat të mirë, shumë e mirë-praktikat për analizën e të dhënave eksperimentale janë formalizuar në udhëzimet e raportimit, dhe këto udhëzime janë një vend i madh për të filluar kur krijimin e planit tuaj të analizës (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .

Pjesa e dytë e këshilla është se askush nuk eksperimenti do të jetë e përkryer, dhe për shkak të kësaj, ju duhet të përpiqen për të hartuar një seri eksperimentesh që përforcojnë njëri-tjetrin. Unë e kam dëgjuar edhe këtë e përshkroi si strategji i ekipit; jo duke u përpjekur për të ndërtuar një Battleship masiv, ju mund të jenë më të mirë shumë të ndërtimit të anijeve të vogla me pikat e forta plotësuese. Këto lloje të studimeve multi-eksperimentit janë rutinë në psikologji, por ato janë të rralla në vende të tjera. Për fat të mirë, me kosto të ulët e disa eksperimente dixhitale bën këto lloj multi-eksperimentit studion më të lehtë.

Gjithashtu, unë do të doja për të ofruar dy copa të këshillave që janë më pak të zakonshme tani, por janë veçanërisht të rëndësishme për hartimin e eksperimenteve moshën dixhitale: të krijojë zero të dhënat e kostos margjinale dhe për të ndërtuar etikën në dizajnin tuaj.