4.6 المشورة

سواء كنت تفعل ذلك بنفسك أو العمل مع شريك، وأنا أود أن أقدم قطعتين من النصائح التي وجدتها مفيدة بشكل خاص في عملي الخاص. أولا، أعتقد قدر الإمكان قبل أن يتم جمع أي بيانات. ربما يبدو هذا واضحا المشورة للباحثين الذين اعتادوا على تشغيل تجارب، ولكن من المهم جدا للباحثين الذين اعتادوا على العمل مع مصادر البيانات الكبيرة (انظر الفصل 2). مع مصادر البيانات الكبيرة أكثر من عمل يحدث بعد أن يكون لديك البيانات، ولكن التجارب تكون عكس ذلك. أكثر من عمل يجب أن يحدث قبل جمع البيانات. واحدة من أفضل الطرق لإجبار نفسك على التفكير مليا في تصميم وتحليلاتك لإنشاء وتسجيل خطة تحليل لتجربتك. لحسن الحظ، العديد من أفضل الممارسات لتحليل البيانات التجريبية تم رسميا في المبادئ التوجيهية، وهذه المبادئ التوجيهية هي مكان عظيم للبدء عند إنشاء خطة تحليلك (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .

القطعة الثانية من نصيحة هي أن لا تجربة واحدة سوف يكون مثاليا، وبسبب ذلك، يجب أن تحاول تصميم سلسلة من التجارب التي تعزز بعضها البعض. حتى لقد سمعت هذا صفها بأنها استراتيجية أسطول. بدلا من محاولة بناء سفينة حربية ضخمة واحدة، قد يكون بناء الكثير أفضل من السفن الصغيرة مع القوى المكملة. هذه الأنواع من الدراسات متعددة تجربة روتينية في علم النفس، لكنها نادرة في أي مكان آخر. لحسن الحظ، وانخفاض تكلفة بعض التجارب الرقمية يجعل هذا النوع من متعدد التجربة دراسات أسهل.

أيضا، وأنا أود أن أقدم قطعتين من النصائح التي هي أقل شيوعا الآن، ولكن لها أهمية خاصة لتصميم التجارب العصر الرقمي: إنشاء الصفر بيانات التكلفة الحدية وبناء الأخلاق في التصميم الخاص بك.