2.4.3 אַפּפּראָקסימאַטינג יקספּעראַמאַנץ

מיר קענען דערנענטערנ זיך יקספּעראַמאַנץ אַז מיר קענען נישט טאָן. צוויי אַפּראָוטשיז אַז ספּעציעל נוץ פון די דיגיטאַל עלטער ביסט וואָס ריכטן און נאַטירלעך יקספּעראַמאַנץ.

פילע וויכטיק SCIENTIFIC און פּאָליטיק שאלות זענען קאַוסאַל. זאל ס באַטראַכטן, למשל, די ווייַטערדיק קשיא: וואָס איז די ווירקונג פון אַ אַרבעט טריינינג פּראָגראַם אויף לוין? איין וועג צו ענטפֿערן דעם קשיא וואָלט זיין מיט אַ ראַנדאַמייזד קאַנטראָולד עקספּערימענט ווו טוערס זענען ראַנדאַמלי אַסיינד צו יעדער באַקומען טריינינג אָדער ניט באַקומען טריינינג. דערנאך, ריסערטשערז קען אָפּשאַצן די ווירקונג פון טריינינג פֿאַר די פּאַרטיסאַפּאַנץ דורך נאָר קאַמפּערינג די לוין פון מענטשן וואס באקומען די טריינינג צו יענע וואס האט נישט באַקומען עס.

די פּשוט פאַרגלייַך איז גילטיק ווייַל פון עפּעס אַז כאַפּאַנז איידער די דאַטן איז געווען אַפֿילו געזאמלט: די ראַנדאָמיזאַטיאָן. אָן ראַנדאָמיזאַטיאָן, די פּראָבלעם איז פיל טריקיער. א פאָרשער קען פאַרגלייַכן די לוין פון מענטשן וואס וואַלאַנטעראַלי געחתמעט אַרויף פֿאַר טריינינג צו יענע וואס האט ניט צייכן-אַרויף. אַז פאַרגלייַך וואָלט מיסטאָמע ווייַזן אַז מענטשן וואס באקומען טריינינג ערנד מער, אָבער ווי פיל פון דעם איז ווייַל פון טריינינג און ווי פיל פון דעם איז ווייַל מענטשן וואס צייכן-אַרויף פֿאַר טריינינג זענען אַנדערש פון יענע אַז טאָן ניט צייכן-אַרויף פֿאַר טריינינג? אין אנדערע ווערטער, איז עס שיין צו פאַרגלייַכן די געהאַלט פון די צוויי גרופּעס פון מענטשן?

דאס דייַגע וועגן שיין קאַמפּעראַסאַנז לידז עטלעכע ריסערטשערז צו גלויבן אַז עס איז אוממעגלעך צו מאַכן קאַוסאַל עסטאַמאַץ אָן פליסנדיק אַ עקספּערימענט. דאס פאָדערן גייט צו ווייַט. בשעת עס איז אמת אַז יקספּעראַמאַנץ צושטעלן די סטראָנגעסט זאָגן פֿאַר קאַוסאַל ווירקונג, עס זענען אנדערע סטראַטעגיעס אַז קענען צושטעלן ווערטפול קאַוסאַל עסטאַמאַץ. אָנשטאָט טראכטן אַז קאַוסאַל עסטאַמאַץ זענען אָדער גרינג (אין די פאַל פון יקספּעראַמאַנץ) אָדער אוממעגלעך (אין די פאַל פון פּאַסיוולי באמערקט דאַטן), עס איז בעסער צו טראַכטן פון די סטראַטעגיעס פֿאַר מאכן קאַוסאַל עסטאַמאַץ ליגנעריש צוזאמען אַ קאָנטינוום פון סטראָנגעסט צו וויקאַסט (Figure 2.4). אין די סטראָנגעסט סוף פון די קאָנטינוום זענען ראַנדאַמייזד קאַנטראָולד יקספּעראַמאַנץ. אבער, די ביסט אָפֿט שווער צו טאָן אין געזעלשאַפטלעך פאָרשונג ווייַל פילע טריטמאַנץ דאַרפן אַנריליסטיק אַמאַונץ פון קוואַפּעריישאַן פון גאַווערמאַנץ אָדער קאָמפּאַניעס; גאַנץ נאָר עס זענען פילע יקספּעראַמאַנץ אַז מיר קענען נישט טאָן. איך וועט אָפּגעבן אַלע פון ​​טשאַפּטער 4 צו ביידע די סטרענגקטס און וויקנאַסאַז פון ראַנדאַמייזד קאַנטראָולד יקספּעראַמאַנץ, און איך וועט טייַנען אַז אין עטלעכע קאַסעס, עס זענען שטאַרק עטישע סיבות צו בעסער וועלן אָבסערוואַטיאָנאַל צו יקספּערמענאַל מעטהאָדס.

ציפער 2.4: קאָנטינוום פון פאָרשונג סטראַטעגיעס פֿאַר עסטימאַטעד קאַוסאַל ווירקונג.

מאָווינג צוזאמען די קאָנטינוום, עס זענען סיטואַטיאָנס ווו ריסערטשערז האָבן נישט בפֿירוש ראַנדאַמייזד. אַז איז, ריסערטשערז זענען אַטעמפּטינג צו לערנען עקספּערימענט-ווי וויסן אָן אַקטשאַוואַלי טאן אַ עקספּערימענט; געוויינטלעך, דעם איז געגאנגען צו זיין טריקי, אָבער גרויס דאַטן זייער ימפּרוווז אונדזער פיייקייַט צו מאַכן קאַוסאַל עסטאַמאַץ אין די סיטואַטיאָנס.

מאל עס זענען סעטטינגס ווו ראַנדאַמנאַס אין דער וועלט כאַפּאַנז צו מאַכן עפּעס ווי אַן עקספּערימענט פֿאַר ריסערטשערז. די דיזיינז זענען גערופֿן נאַטירלעך יקספּעראַמאַנץ, און זיי וועלן ווערן געהאלטן אין דעטאַל אין סעקשאַן 2.4.3.1. צוויי פֿעיִקייטן פון גרויס דאַטן קוואלן-זייער שטענדיק-אויף נאַטור און זייער גרייס-זייער ענכאַנסיז אונדזער פיייקייַט צו לערנען פון נאַטירלעך יקספּעראַמאַנץ ווען זיי פּאַסירן.

מאָווינג ווייַטער אַוועק פון ראַנדאַמייזד קאַנטראָולד יקספּעראַמאַנץ, מאל עס איז נישט אַפֿילו אַ געשעעניש אין נאַטור אַז מיר קענען נוצן צו דערנענטערנ זיך אַ נאַטירלעך עקספּערימענט. אין די סעטטינגס, מיר קענען Carefully בויען קאַמפּעראַסאַנז ין גויים-יקספּערמענאַל דאַטן אין אַן פּרווון צו דערנענטערנ זיך אַ עקספּערימענט. די דיזיינז זענען גערופֿן ריכטן, און זיי וועלן ווערן געהאלטן אין דעטאַל אין סעקשאַן 2.4.3.2. ווי נאַטירלעך יקספּעראַמאַנץ, וואָס ריכטן איז אַ פּלאַן אַז אויך Benefits פון גרויס דאַטן קוואלן. אין באַזונדער, די מאַסיוו נומער-ביידע אין טערמינען פון נומער פון קאַסעס און טיפּ פון אינפֿאָרמאַציע פּער פאַל-זייער פאַסיליטאַטעס וואָס ריכטן זיך. דער שליסל חילוק צווישן נאַטירלעך יקספּעראַמאַנץ און וואָס ריכטן זיך איז אַז אין נאַטירלעך יקספּעראַמאַנץ די פאָרשער ווייסט די פּראָצעס דורך וואָס באַהאַנדלונג איז געווען אַסיינד און גלויבט עס צו זיין ראַנדאָם.

דער באַגריף פון שיין קאַמפּעראַסאַנז אַז מאָוטאַווייטאַד די תאוות צו טאָן יקספּעראַמאַנץ אויך ונדערליעס די צוויי אנדער ברירה אַפּראָוטשיז: נאַטירלעך יקספּעראַמאַנץ און וואָס ריכטן זיך. די אַפּראָוטשיז וועט געבן איר צו אָפּשאַצן קאַוסאַל ווירקונג פון פּאַסיוולי באמערקט דאַטן דורך דיסקאַווערינג שיין קאַמפּעראַסאַנז זיצן ין פון די דאַטן וואָס איר שוין האָבן.