2.4.3 approximating փորձարկումները

Մենք կարող ենք մոտավոր փորձարկումներ, որոնք մենք չենք կարող անել: Երկու մոտեցումները, որ հատկապես օգուտ թվային տարիքի համապատասխանող եւ բնական փորձեր:

Շատ կարեւոր գիտական ​​եւ քաղաքական հարցեր են պատճառահետեւանքային: Եկեք դիտարկենք, օրինակ, հետեւյալը Հարց: Ինչ է ազդեցությունը աշխատանքի վերապատրաստման ծրագրի աշխատավարձի: Մեկ ճանապարհ է պատասխանել այս հարցին կլինի մի randomized վերահսկվում գիտափորձի, որտեղ աշխատողները, որոնք պատահականորեն կամ հանձնարարված ուսուցում ստանալ, կամ չեն ստանում ուսուցում: Այնուհետեւ, հետազոտողները կարող գնահատել ազդեցությունը վերապատրաստման համար այդ մասնակիցների պարզապես համեմատելով վարձը մարդիկ, ովքեր ստացել են վերապատրաստում է նրանց, որ չի ստացել այն:

Այն պարզ համեմատությունը վավեր է, քանի որ ինչ - որ բան, որ տեղի է ունենում նախքան տվյալները, նույնիսկ հավաքագրվել են `Պատահական. Առանց Պատահական է, որ խնդիրը շատ ավելի trickier. A գիտաշխատող կարող համեմատել աշխատավարձը մարդկանց, ովքեր կամովին ստորագրած համար վերապատրաստման է նրանց, ովքեր չեն sign-up. Այդ համեմատությունը, հավանաբար ցույց են տալիս, որ մարդիկ, ովքեր ստացել ուսուցում վաստակել ավելի շատ, բայց որքան սա, քանի որ ուսուցման եւ թե որքան է, քանի որ մարդիկ այդ նշանի-up համար վերապատրաստման տարբերվում են նրանցից, որոնք չեն ստորագրի-up համար վերապատրաստման. Այլ կերպ ասած, դա արդար է համեմատել աշխատավարձը այդ երկու խմբերի մարդկանց.

Այս մտահոգությունը արդար համեմատությունները հանգեցնում է որոշ հետազոտողներ հավատալ, որ դա անհնար է, որպեսզի պատճառահետեւանքային գնահատումներ, առանց վազում փորձ: Այս պնդումը գնում շատ հեռու: Թեեւ դա ճիշտ է, որ փորձարկումները տրամադրել էական ապացույցներ պատճառահետեւանքային բարդություններ, կան այլ ռազմավարություններ, որոնք կարող են ապահովել արժեքավոր պատճառահետեւանքային նախահաշիվները: Փոխարենը մտածելով, որ պատճառահետեւանքային հաշվարկները կամ հեշտ է (այն դեպքում, փորձերի) կամ անհնարին (այն դեպքում, պասիվ նկատվում տվյալներ), ապա ավելի լավ է մտածել, ռազմավարությունների կատարելու համար պատճառահետեւանքային գնահատումներ ընկած երկայնքով continuum ից ամենաուժեղ է ամենաթույլ (Նկար 2.4). Հանդիպման ամենաուժեղ ավարտին continuum են randomized վերահսկվող փորձեր: Սակայն, սրանք հաճախ դժվար է անել սոցիալական հետազոտության, քանի որ շատ բուժում պահանջում անիրատեսական գումարները համագործակցության կառավարությունների եւ ընկերությունների. բավական է պարզապես կան շատ փորձեր, որոնք մենք չենք կարող անել: Ես պիտի նվիրել բոլոր գլխի 4-երկու ուժեղ եւ թույլ կողմերը randomized վերահսկվող փորձերի, եւ ես պնդում են, որ որոշ դեպքերում, առկա են ուժեղ էթիկական պատճառներ գերադասում observational է փորձարարական մեթոդների.

Նկար 2.4: Continuum հետազոտական ​​ռազմավարությունների համար գնահատվող պատճառահետեւանքային հետեւանքների:

Նկար 2.4: Continuum հետազոտական ​​ռազմավարությունների համար գնահատվող պատճառահետեւանքային հետեւանքների:

Շարժվող զուգընթաց, կան իրավիճակներ, երբ հետազոտողները չեն բացահայտ randomized: Այսինքն, հետազոտողները փորձում են սովորել, փորձ նման գիտելիքներ, առանց իրականում անում փորձ; բնականաբար, սա լինելու է բարդ, բայց մեծ տվյալները մեծապես բարելավվում է մեր ունակությունը կատարելու պատճառահետեւանքային նախահաշիվները այդ իրավիճակներում:

Երբեմն լինում են պարամետրեր, որտեղ Randomness է աշխարհում տեղի է ունենում մի բան ստեղծել նման մի փորձարկմամբ համար հետազոտողների համար: Այս նմուշները, որոնք կոչվում են բնական փորձեր, եւ նրանք պետք է հաշվի առնել, մանրամասն Բաժին 2.4.3.1. Երկու հատկանիշները մեծ տվյալների աղբյուրների, իրենց մշտապես բնության եւ իրենց չափը, մեծապես խթանող մեր ունակությունը սովորելու բնական փորձերի, երբ նրանք տեղի են ունենում:

Moving հեռու randomized վերահսկվող փորձերի, երբեմն չկա նույնիսկ մի իրադարձություն է, բնության, որ մենք կարող ենք օգտագործել մոտավոր է բնական գիտափորձը. Այդ պարամետրերը, մենք կարող ենք ուշադիր կառուցել համեմատություններ շրջանակներում ոչ-փորձարարական տվյալների `փորձելով մոտարկելու փորձ: Այս նմուշները կոչվում են դասավորվել, եւ նրանք պետք է համարել, մանրամասն Բաժին 2.4.3.2. Like բնական փորձերի, համապատասխանող մի նախագիծ, որը շահում է նաեւ խոշոր տվյալների աղբյուրներից: Մասնավորապես, զանգվածային չափը, այնպես էլ առումով շարք դեպքերում եւ տեսակի տեղեկատվության մեկ գործի-մեծապես նպաստում համապատասխանող: Առանցքային տարբերությունն բնական փորձերի եւ համընկման այն է, որ բնական experiments հետազոտողը գիտի, գործընթացը, որի միջոցով բուժում էր հանձնարարված, եւ կարծում է, որ այն պետք է լինի պատահական.

Հայեցակարգը արդար համադրումների որոնք մոտիվացված ցանկությունները էքսպերիմենտներ անել նաեւ հիմքում ընկած է երկու այլընտրանքային մոտեցումներ `բնական փորձեր եւ համապատասխանող: Այս մոտեցումները հնարավորություն կտա Ձեզ գնահատել պատճառահետեւանքային բարդություններ է պասիվ դիտարկված տվյալների բացահայտելով արդար համեմատություններ նստած է տվյալները, որ դուք արդեն ունեք.