2.4.3 жакындоосун эксперименттер

Биз кыла албайт эксперименттер болжол менен болот. Айрыкча жаштагы пайда эки ыкма дал келген жана жаратылыш эксперименттер жатышат.

Көптөгөн маанилүү илимий жана саясий маселелер себеп болуп саналат. Мисалы, бир карап көрөлү, төмөнкүдөй суроо: эмгек акы боюнча иш окутуу программасынын натыйжасы кандай болот? Бул суроого жумушчулар туш билим алышат же даярдыктан өтүшкөн эмес, дайындалган бир клиникалык изилдөөлөр, эксперимент менен боло турган жооп үчүн бир жолу. Андан кийин, изилдөөчүлөр бул катышуучуларды окутуу таасирин жөн эле аны кабыл алган эмес, ошол билим алган адамдардын акысын салыштыруу аркылуу аныктоого болот.

жөнөкөй салыштыруу, анткени маалыматтар да чогултулган чейин болот нерсенин күчүндө болот: ролдоо. ролдоо жок, маселе көп татаал болуп саналат. Бир изилдөөчү өз ыктыяры менен өйдө-кол эмес, адамдарга окутуу үчүн кол адамдардын эмгек акысын салыштыруу мүмкүн. Бул салыштыруу, балким, билим алган адамдар татыктуу экенин көрсөтүп турат, ал эми окутуу үчүн-кол адамдар бул, анткени окутуунун бул канча жана кандай көп, анткени окутуу үчүн өйдө-кол эмес, ошондуктан алар эмнеси менен айырмаланат экен? Башка сөз менен айтканда, ал адамдар бул эки топтун маяналарын салыштыруу адилет?

Адилеттүү салыштыруу жөнүндө кам көрүү, ал эксперимент чуркап эле себептик баа берүү мүмкүн эмес деп эсептешет кээ бир изилдөөчүлөр келет. Бул көз-караш да аша чаап кетет. ал эксперименттер себеп-натыйжа күчтүү далил болуп бере алат деп айтууга болот, ал эми баалуу себеп баа бере ала турган башка стратегиясы бар. Ошол себеп баа жеңил же болуп ой ордуна (эксперименттердин учурда) же мүмкүн эмес (жөн маалыматтарды байкалган учурда), ал күчтүү чейин алсыз (Figure жүргүзүлүүчү үзгүлтүксүз өтүп жаткан себеп баа берүү үчүн стратегияларды ойлоп жакшы 2.4). континуум күчтүү аягында Эксперимент клиникалык изилдөөлөр бар. Бирок, бул көптөгөн дарылоо башкаруу органдары же компаниялардын кызматташуунун реалдуу өлчөмдө талап кылынат, себеби, коомдук изилдөө эмне үчүн кыйын болуп саналат; абдан эле биз эмес, көп тажрыйба бар. Мен клиникалык изилдөөлөр, эксперимент, күчтүү жана алсыз 4 бөлүмдөн баарын кырып ташта +, мен кээ бир учурларда, эксперименталдык ыкмаларга байкоо артык күчтүү этикалык себептер бар деп эсептешет болот.

Figure 2.4: эсептик себеп-натыйжа изилдөө стратегияларын континуум.

Figure 2.4: эсептик себеп-натыйжа изилдөө стратегияларын континуум.

континуум бирге көчүп, изилдөөчүлөр ачык клиникалык изилдөөлөр жок, жагдайлар бар. Деп, изилдөөчүлөр, чынында, бир эксперимент кылып туруп, тажрыйба сыяктуу үйрөнүүгө аракет кылып жатат, Албетте, бул татаал болуп жатат, ал эми чоң маалыматтар, бул кырдаалда себеп баа берүү биздин жөндөмдүүлүгүбүздү жакшыртат.

Кээде дүйнөдө кокус изилдөөчүлөр үчүн тажрыйба болуп, бир нерсени жаратууга болот орнотуулары бар. Бул үлгүлөрүн табигый эксперименттер деп аталат, жана 2.4.3.1-бөлүмдө кененирээк талкууланат. чоң маалымат булактары-алардын дайыма-жаратылыштагы жана алардын эки өзгөчөлүктөрү көлөмү абдан алар пайда болгондо табигый эксперименттердин билүү үчүн биздин жөндөмдүүлүгүбүздү жакшыртат.

андан ары кетип клиникалык изилдөөлөр эксперименттердин көчүп, кээде биз табигый эксперимент болжол менен колдоно аласыз, табияттын да бир окуя жок. Мындай жагдайлардын, биз кылдат эксперимент болжол аракетинде эмес тажрыйбалык маалыматтардын ичинде салыштыруу курууга болот. Бул жай үлгүлөрү салыштыруу деп аталат, жана 2.4.3.2-бөлүмдө кененирээк талкууланат. табигый эксперименттердин сыяктуу эле, дал ошондой эле чоң маалымат булактарынан пайда кылган бир долбоор болуп саналат. атап айтканда, бир маалыматты массалык көлөмү да учурларда жана түрү саны жагынан учурда-абдан дал келүүсүн колдойт. табигый тажрыйба менен дал ортосундагы негизги айырма табигый эксперименттерде изилдөөчү дарылоо аркылуу жараянын билет эле дайындалган жана ал туш келди деп эсептесе болот.

Эксперименттер кылууга каалоолорун түрткү адилеттүү салыштыруу түшүнүк эки башка мамиле негизин: табигый эксперименттер жана = н = кт =. Бул ыкмалар буга чейин эле бар маалыматтардын ичинде отурган калыс салыштырууларды тапкан менен өтө байкалган маалыматтар себеп кесепеттерин баалоого жардам берет.