4.6 אַדווייס
צי איר זענט טאן עס זיך אָדער ארבעטן מיט אַ שוטעף, איך 'ד ווי צו פאָרשלאָגן צוויי ברעקלעך פון עצה אַז איך ווע געפֿונען דער הויפּט נוציק אין מיין אייגן אַרבעט. ערשטער, טראַכטן ווי פיל ווי מעגלעך איידער קיין דאַטן האט שוין געזאמלט. דאס עצה מיסטאָמע מיינט קלאָר ווי דער טאָג צו ריסערטשערז צוגעוווינט צו פליסנדיק יקספּעראַמאַנץ, אָבער עס איז זייער וויכטיק פֿאַר ריסערטשערז צוגעוווינט צו ארבעטן מיט גרויס דאַטע קוואלן (זען טשאַפּטער 2). מיט גרויס דאַטן קוואלן רובֿ פון די אַרבעט כאַפּאַנז נאָך איר האָבן די דאַטן, אָבער יקספּעראַמאַנץ זענען די פאַרקערט; רובֿ פון די אַרבעט זאָל פּאַסירן איידער איר קלייַבן דאַטן. איינער פון די בעסטער וועגן צו קראַפט זיך צו טראַכטן Carefully וועגן אייער פּלאַן און אַנאַליסיס איז צו שאַפֿן און רעגיסטרירן אַ אַנאַליסיס פּלאַן פֿאַר דיין עקספּערימענט. צומ גליק, פילע פון די בעסטער-פּראַקטיסיז פֿאַר די אַנאַליסיס פון יקספּערמענאַל דאַטן האָבן שוין פאָרמאַליזעד זיך ריפּאָרטינג גיידליינז, און די גיידליינז זענען אַ גרויס אָרט צו אָנהייב ווען קריייטינג דיין אַנאַליסיס פּלאַן (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .
די רגע שטיק פון עצה איז אַז קיין איינער עקספּערימענט איז געגאנגען צו זיין גאנץ, און ווייַל פון אַז, איר זאָל פּרובירן צו פּלאַן אַ סעריע פון יקספּעראַמאַנץ אַז פאַרשטאַרקן יעדער אנדערער. איך ווע אַפֿילו געהערט דעם דיסקרייבד ווי די אַרמאַדאַ סטראַטעגיע; אלא ווי טריינג צו בויען איין מאַסיוו באַטטלעשיפּ, איר זאל זיין בעסער בנין גורל פון קלענערער שיפּס מיט קאַמפּלאַמענטשי סטרענגקטס. די מינים פון מאַלטי-עקספּערימענט שטודיום זענען רוטין אין פּסיכאָלאָגיע, אָבער זיי זענען זעלטן אנדערש. גליק, די נידעריק פּרייַז פון עטלעכע דיגיטאַל יקספּעראַמאַנץ מאכט די מין פון מאַלטי-עקספּערימענט שטודיום גרינגער.
אויך, איך 'ד ווי צו פאָרשלאָגן צוויי ברעקלעך פון עצה אַז ביסט ווייניקער פּראָסט איצט אָבער ביסט דער הויפּט וויכטיק פֿאַר דיזיינינג דיגיטאַל עלטער יקספּעראַמאַנץ: מאַכן נול מאַרדזשאַנאַל פּרייַז דאַטן און בויען עטיק אין דיין פּלאַן.
