4.6 Рекомендації

Якщо ви робите це самостійно або працювати з партнером, я хотів би запропонувати дві частини рад, які я знайшов особливо корисними в моїй роботі. По-перше, думати, наскільки це можливо, перш ніж будь-які дані були зібрані. Ця рада, ймовірно, здається очевидним для дослідників, які звикли до проведення експериментів, але це дуже важливо для дослідників, які звикли працювати з великими джерелами даних (див главу 2). З великими джерелами даних велика частина роботи відбувається після того, як у вас є дані, але експерименти навпаки; велика частина роботи має відбутися , перш ніж збирати дані. Один з кращих способів змусити себе ретельно продумати ваш дизайн і аналіз полягає в створенні і зареєструвати план аналізу для експерименту. До щастя, багато хто з передових методів для аналізу експериментальних даних були формалізовані в керівних принципах подання доповідей, і ці принципи є відмінним місцем , щоб почати при створенні плану аналізу (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) і (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) і (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .

Друга порада, що жоден експеримент не буде досконалим, і через це, ви повинні спробувати розробити серію експериментів, які підсилюють одна одну. Я навіть чув це описано як стратегія армада; замість того щоб намагатися побудувати один масивний корабель, ви могли б бути краще будівлі багато дрібних судів з доповнюють один одного силами. Такого роду дослідження декількох експериментів рутинні в психології, але вони дуже рідкісні в інших місцях. На щастя, низька вартість деяких цифрових експериментів робить такого роду мульти-експерименту вивчає простіше.

Крім того, я хотів би запропонувати два ради, які є менш поширеними в даний час, але особливо важливі для проектування цифрових експериментів за віком: створити нульові граничні дані про витрати і будувати етику в ваш дизайн.