ກິດຈະກໍາ

ທີ່ສໍາຄັນ:

  • ລະດັບຂອງຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ: ງ່າຍ ງ່າຍ , ຂະຫນາດກາງ ຂະຫນາດກາງ , ຍາກ ຍາກ , ຫນັກ​ຫຼາຍ ຫນັກ​ຫຼາຍ
  • ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຄະນິດສາດ ( ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ )
  • ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດ ( ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດ )
  • ເກັບກໍາຂໍ້ມູນ ( ເກັບກໍາຂໍ້ມູນ )
  • ຂອງຂ້າພະເຈົ້າ ( ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ມັກ )
  1. [ ຂະຫນາດກາງ , ເກັບກໍາຂໍ້ມູນ ] Berinsky ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານ (2012) ການປະເມີນກົນ Turk ໃນສ່ວນຫນຶ່ງໂດຍຈໍາລອງສາມປະສົບການຄລາສສິກ. ຊ້ໍາມີປະສົບການຂອບໂລກຄລາສສິກອາຊີໂດຍ Tversky and Kahneman (1981) . ເຮັດຜົນການແຂ່ງຂັນ Tversky ແລະ Kahneman ຂອງ? ເຮັດຜົນການແຂ່ງຂັນ Berinsky ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານ? ຈະເປັນແນວໃດ, ຖ້າຫາກວ່າຫຍັງ, ເລື່ອງນີ້ສອນພວກເຮົາກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ກົນ Turk ສໍາລັບການທົດລອງການສໍາຫລວດ?

  2. [ ຂະຫນາດກາງ , ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ມັກ ] ໃນເຈ້ຍຮ່ອງລີ້ນໃນ cheek ຫົວຂໍ້ "ພວກເຮົາມີເພື່ອທໍາລາຍເຖິງ," ນັກຈິດຕະສາດທາງສັງຄົມ Robert Cialdini, ຫນຶ່ງຂອງຜູ້ແຕ່ງຂອງ Schultz et al. (2007) , ໄດ້ຂຽນວ່າເຂົາໄດ້ກິນບໍານານຕົ້ນຈາກການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເປັນອາຈານ, ສ່ວນຫນຶ່ງແມ່ນຍ້ອນການທ້າທາຍທີ່ໄດ້ປະເຊີນກັບການດໍາເນີນການທົດລອງພາກສະຫນາມຢູ່ໃນລະບຽບວິໄນ (ຈິດໃຈ) ວ່າສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນດໍາເນີນການປະ lab (Cialdini 2009) . ອ່ານເອກະສານ Cialdini ຂອງ, ແລະຂຽນໃຫ້ເຂົາ email ຊຸກຍູ້ໃຫ້ເຂົາພິຈາລະນາຂອງຕົນພັກຜ່ອນໃນແສງສະຫວ່າງຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການທົດລອງດິຈິຕອນໄດ້. ການນໍາໃຊ້ຕົວຢ່າງສະເພາະຂອງການວິໄຈທີ່ແກ້ໄຂຄວາມກັງວົນຂອງຕົນ.

  3. [ ຂະຫນາດກາງ ] ໃນຄໍາສັ່ງເພື່ອກໍານົດວ່າສົບຜົນສໍາເລັດໃນເບື້ອງຕົ້ນຂະຫນາດນ້ອຍລັອກໃນຫຼືມະລາຍຫາຍໄປ, van de Rijt ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານ (2014) ແຊກແຊງເຂົ້າໄປໃນສີ່ລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນການໃຫ້ຮາງວັນຄວາມສໍາເລັດຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຄັດເລືອກເຂົ້າ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນການວັດແທກຜົນກະທົບໃນໄລຍະຍາວຂອງຄວາມສໍາເລັດທີ່ຕົນເອງມັກນີ້. ທ່ານສາມາດຄິດວ່າຂອງລະບົບການອື່ນໆໃນການທີ່ທ່ານສາມາດດໍາເນີນການປະສົບການທີ່ຄ້າຍຄືກັນ? ປະເມີນຜົນລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ໃນຂໍ້ກໍານົດຂອງບັນຫາຂອງມູນຄ່າວິທະຍາສາດ, confound ສູດການຄິດໄລ່ (ເບິ່ງໃນບົດທີ 2), ແລະຈັນຍາບັນ.

  4. [ ຂະຫນາດກາງ , ເກັບກໍາຂໍ້ມູນ ] ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການທົດລອງສາມາດຂຶ້ນຢູ່ກັບຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ. ສ້າງການທົດລອງແລະຫຼັງຈາກນັ້ນດໍາເນີນການກ່ຽວກັບການ Amazon ກົນ Turk (MTurk) ການນໍາໃຊ້ສອງຍຸດທະສາດການຮັບສະຫມັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ພະຍາຍາມທີ່ຈະເລືອກເອົາການທົດລອງແລະການທົດແທນທີ່ຍຸດທະສາດດັ່ງນັ້ນຜົນໄດ້ຮັບຈະເປັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ເປັນໄປໄດ້. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ຍຸດທະສາດການຮັບສະຫມັກຂອງທ່ານສາມາດທີ່ຈະຮັບສະຫມັກຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນຕອນເຊົ້າແລະຕອນແລງຫຼືການຊົດເຊີຍຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມດ້ວຍການຈ່າຍຄ່າສູງແລະຕ່ໍາ. ປະເພດເຫຼົ່ານີ້ຂອງຄວາມແຕກຕ່າງໃນແຜນຍຸດທະສາດການຮັບສະຫມັກສາມາດນໍາໄປສູ່ການລອຍນ້ໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມແລະຜົນໄດ້ຮັບຂອງການທົດລອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນບໍ່ຜົນຂອງທ່ານເຮັດໃຫ້ອອກ? ສິ່ງນັ້ນເປີດເຜີຍໃຫ້ເຫັນກ່ຽວກັບການໃຊ້ການທົດລອງໃນ MTurk?

  5. [ ຫນັກ​ຫຼາຍ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດ , ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ມັກ ] ຈິນຕະນາການທີ່ທ່ານໄດ້ຮັບການວາງແຜນການສຶກສາ Contagion ອາລົມ (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) . ການນໍາໃຊ້ຜົນໄດ້ຮັບຈາກການສຶກສາການສັງເກດການກ່ອນຫນ້ານີ້ໂດຍ Kramer (2012) ການຕັດສິນໃຈຈໍານວນຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນແຕ່ລະສະພາບການ. ເຫຼົ່ານີ້ທັງສອງການສຶກສາບໍ່ມີຄໍາວ່າຢ່າງສົມບູນເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຢ່າງຊັດເຈນບອກສົມມຸດຕິຖານທັງຫມົດທີ່ທ່ານເຮັດໃຫ້:

    1. ດໍາເນີນການ simulation ທີ່ຈະຕັດສິນໃຈວິທີການຈໍານວນຫຼາຍຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຈະໄດ້ຮັບການຈໍາເປັນໃນການກວດສອບຜົນກະທົບຂະຫນາດໃຫຍ່ເປັນຜົນກະທົບໃນ Kramer (2012) ທີ່ມີ \ (\ alpha = 005 \) ແລະ \ (1 - \ beta = 08 \).
    2. ເຮັດການຄິດໄລ່ດຽວກັນວິເຄາະ.
    3. ຜົນໄດ້ຮັບຈາກການ Kramer (2012) ໄດ້ Contagion ອາລົມ (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) ໃນໄລຍະ, ພະລັງງານ (ie, ມັນບໍ່ມີຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຫຼາຍກ່ວາທີ່ຈໍາເປັນ)
    4. ສົມມຸດຕິຖານທີ່ວ່າທ່ານໄດ້ຮັບ, ຊຶ່ງມີຜົນກະທົບທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການຄິດໄລ່ຂອງທ່ານ?
  6. [ ຫນັກ​ຫຼາຍ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດ , ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ມັກ ] ຕອບຄໍາຖາມຂ້າງເທິງນີ້, ແຕ່ແທນທີ່ຈະກ່ວາການນໍາໃຊ້ການສຶກສາການສັງເກດການກ່ອນຫນ້ານີ້ໂດຍ Kramer (2012) ການນໍາໃຊ້ຜົນໄດ້ຮັບຈາກການທົດລອງທີ່ທໍາມະຊາດກ່ອນຫນ້ານັ້ນໂດຍ Coviello et al. (2014) .

  7. [ ງ່າຍ ] Both Rijt et al. (2014) ແລະ Margetts et al. (2011) ທັງສອງປະຕິບັດການທົດລອງທີ່ສຶກສາຂະບວນການຂອງປະຊາຊົນເຂົ້າສູ່ລະບົບຄໍາຮ້ອງຟ້ອງໄດ້. ການປຽບທຽບແລະກົງກັນຂ້າມການອອກແບບແລະການຄົ້ນພົບຂອງການສຶກສາເຫຼົ່ານີ້.

  8. [ ງ່າຍ ] Dwyer, Maki, and Rothman (2015) ໄດ້ດໍາເນີນການທັງສອງປະສົບການພາກສະຫນາມກ່ຽວກັບການພົວພັນລະຫວ່າງມາດຕະຖານທາງດ້ານສັງຄົມແລະພຶດຕິກໍາ proenvironmental ໄດ້. ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນບໍ່ມີຕົວຕົນຂອງເອກະສານຂອງເຂົາເຈົ້າ:

    "ວິທີການອາດຈະວິທະຍາສາດທາງຈິດໃຈໄດ້ຮັບການນໍາໃຊ້ເພື່ອສົ່ງເສີມການພຶດຕິກໍາການ proenvironmental? ໃນສອງການສຶກສາ, ການຈຸດປະສົງໃນການສົ່ງເສີມພຶດຕິກໍາການອະນຸລັກພະລັງງານໃນຫ້ອງນ້ໍາສາທາລະນະພິຈາລະອິດທິພົນຂອງມາດຕະຖານອະທິບາຍແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບສ່ວນບຸກຄົນໄດ້. ໃນການສຶກສາ 1, ສະຖານະການແສງສະຫວ່າງ (ie, ກ່ຽວກັບການຫຼືໄປ) ໄດ້ເວົ້າກ່ອນທີ່ຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງເຂົ້າໄປໃນຫ້ອງນ້ໍາສາທາລະນະ unoccupied, ການສົ່ງສັນຍານເປັນບັນທັດຖານທີ່ອະທິບາຍສໍາລັບການຕັ້ງຄ່າທີ່. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໄດ້ຢ່າງຫລວງຫລາຍມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ແສງໄດ້ off ຖ້າຫາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນ. ໃນການສຶກສາ 2, ເປັນເງື່ອນໄຂເພີ່ມເຕີມໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າໃນທີ່ບັນທັດຖານຂອງປ່ຽນເປັນສີ off ແສງສະຫວ່າງດັ່ງກ່າວໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນໂດຍພັນທະມິດ, ແຕ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມບໍ່ໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການປ່ຽນເປັນສີມັນ. ຄວາມຮັບຜິດຊອບສ່ວນບຸກຄົນຜ່ອນອິດທິພົນຂອງມາດຕະຖານທາງດ້ານສັງຄົມໃນລັກສະນະການ; ໃນເວລາທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມບໍ່ໄດ້ຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການຫັນສຸດແສງສະຫວ່າງ, ອິດທິພົນຂອງບັນທັດຖານດັ່ງກ່າວໄດ້ຫລຸດຫນ້ອຍຖອຍລົງ. ຜົນເຫຼົ່ານີ້ຊີ້ບອກວິທີການມາດຕະຖານແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບສ່ວນບຸກຄົນທີ່ອະທິບາຍອາດຈະຄວບຄຸມການປະສິດທິຜົນຂອງການແຊກແຊງ proenvironmental ໄດ້. "

    ອ່ານເອກະສານຂອງເຂົາເຈົ້າແລະການອອກແບບຈໍາລອງຂອງການສຶກສາ 1.

  9. [ ຂະຫນາດກາງ , ເກັບກໍາຂໍ້ມູນ ] ການກໍ່ສ້າງກ່ຽວກັບຄໍາຖາມທີ່ຜ່ານມາ, ໃນປັດຈຸບັນປະຕິບັດການອອກແບບຂອງທ່ານ.

    1. ເຮັດແນວໃດຜົນໄດ້ຮັບປຽບທຽບ?
    2. ຈະເປັນແນວໃດອາດຈະອະທິບາຍຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້?
  10. [ ຂະຫນາດກາງ ] ໄດ້ມີການໂຕ້ວາທີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍກ່ຽວກັບການທົດລອງການນໍາໃຊ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຄັດເລືອກຈາກ Amazon ກົນ Turk. ໃນຂະຫນານ, ໄດ້ມີການຍັງການໂຕ້ວາທີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍກ່ຽວກັບການທົດລອງການນໍາໃຊ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຄັດເລືອກຈາກປະຊາກອນນັກສຶກສາປະລິນຍາຕີ. ຂຽນບັນທຶກສອງຫນ້າການປຽບທຽບແລະກົງກັນຂ້າມໄດ້ Turkers ແລະປະລິນຍາຕີເປັນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມຄົ້ນຄ້ວາ. ການປຽບທຽບຂອງທ່ານຄວນຈະປະກອບມີການສົນທະນາຂອງບັນຫາທັງສອງວິທະຍາສາດແລະການຂົນສົ່ງເປັນ.

  11. [ ງ່າຍ book] Jim Manzi ຂອງການຄວບຄຸມ (2012) ເປັນການນໍາສະເຫນີສິ່ງມະຫັດເຂົ້າໄປໃນພະລັງງານຂອງການທົດລອງໃນທຸລະກິດ. ໃນຫນັງສືທີ່ເຂົາຖ່າຍທອດເລື່ອງນີ້:

    "ຂ້າພະເຈົ້າແມ່ນຫນຶ່ງໃນກອງປະຊຸມທີ່ມີ genius ທຸລະກິດທີ່ແທ້ຈິງ, ເປັນມະຫາເສດຖີຕົນເອງໄດ້ຜູ້ທີ່ມີຄວາມເລິກ, ຄວາມເຂົ້າ intuitive ຂອງພະລັງງານຂອງການທົດລອງໄດ້. ບໍລິສັດຂອງຕົນໄດ້ໃຊ້ເວລາຊັບພະຍາກອນທີ່ສໍາຄັນພະຍາຍາມເພື່ອສ້າງການສະແດງຫນ້າຮ້ານທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ຈະດຶງດູດຜູ້ບໍລິໂພກແລະຂາຍເພີ່ມຂຶ້ນ, ເປັນສະຕິປັນຍາສົນທິສັນຍາໄດ້ກ່າວວ່າພວກເຂົາເຈົ້າຄວນ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການທົດສອບລະມັດລະວັງການອອກແບບຫຼັງຈາກການອອກແບບ, ແລະໃນກອງປະຊຸມທົບທວນຄືນການທົດສອບສ່ວນບຸກຄົນໃນໄລຍະໄລຍະເວລາຂອງປີເກັບຮັກສາໄວ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນບໍ່ມີຜົນກະທົບ causal ທີ່ສໍາຄັນຂອງແຕ່ລະການອອກແບບການສະແດງຜົນໃຫມ່ຈາກການຂາຍໄດ້. ການຕະຫຼາດແລະການຂາຍສິນຄ້າຜູ້ບໍລິຫານອາວຸໂສໄດ້ພົບກັບຊີອີໂອການທົບທວນຄືນຜົນໄດ້ຮັບການທົດສອບເຫຼົ່ານີ້ປະຫວັດສາດໃນ toto. ຫຼັງຈາກການນໍາສະເຫນີທັງຫມົດຂອງຂໍ້ມູນການທົດລອງ, ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫຼຸບໄດ້ວ່າສະຕິປັນຍາສົນທິສັນຍານີ້ແມ່ນການສະແດງຜິດພາດທີ່ຫນ້າຕ່າງບໍ່ໄດ້ຂັບລົດການຂາຍ. ການປະຕິບັດຄໍາແນະນໍາຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະຄວາມພະຍາຍາມໃນຂົງເຂດນີ້. ນີ້ລະຄອນສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດຂອງການທົດລອງໄດ້ພິກປີ້ນສະຕິປັນຍາສົນທິສັນຍາ. ການຕອບສະຫນອງ CEO ແມ່ນງ່າຍດາຍ: 'ການສະຫລຸບຂອງຂ້າພະເຈົ້າແມ່ນວ່າການອອກແບບຂອງທ່ານບໍ່ແມ່ນທີ່ດີທີ່ສຸດ.' ການແກ້ໄຂຂອງພຣະອົງແມ່ນເພື່ອເພີ່ມທະວີຄວາມພະຍາຍາມໃນການອອກແບບຮ້ານສະແດງ, ແລະໄດ້ຮັບການປະຊາຊົນໃຫມ່ທີ່ຈະເຮັດມັນ. " (Manzi 2012, 158–9)

    ຊະນິດຂອງຄວາມຖືກຕ້ອງເປັນຫ່ວງຂອງ CEO ໄດ້ແນວໃດ?

  12. [ ງ່າຍ ] ການກໍ່ສ້າງກ່ຽວກັບຄໍາຖາມທີ່ຜ່ານມາ, ຈິນຕະນາການທີ່ທ່ານໄດ້ຢູ່ທີ່ກອງປະຊຸມທີ່ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການທົດລອງດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກປຶກສາຫາລື. ຈະເປັນແນວໃດແມ່ນມີສີ່ຄໍາຖາມທີ່ທ່ານສາມາດຮ້ອງຂໍໃຫ້, ຫນຶ່ງສໍາລັບແຕ່ລະປະເພດຂອງການກວດສອບ (ສະຖິຕິ, ໂຄງການກໍ່ສ້າງ, ພາຍໃນ, ແລະພາຍນອກ)?

  13. [ ງ່າຍ ] Bernedo, Ferraro, and Price (2014) ການສຶກສາຜົນກະທົບເຈັດປີຂອງການແຊກແຊງການປະຫຍັດນ້ໍາອະທິບາຍໃນ Ferraro, Miranda, and Price (2011) (ຮູບທີ່ 410). ໃນເອກະສານນີ້, Bernedo ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຍັງຊອກຫາວິທີທີ່ຈະເຂົ້າໃຈກົນໄກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງຜົນກະທົບໂດຍການປຽບທຽບພຶດຕິກໍາຂອງຄົວເຮືອນທີ່ມີແລະຈະບໍ່ເຄື່ອນຍ້າຍຫຼັງຈາກການປິ່ນປົວດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບໃຫ້ໄດ້. ວ່າແມ່ນ, ປະມານ, ພວກເຂົາເຈົ້າພະຍາຍາມເພື່ອເຂົ້າໄປເບິ່ງບໍ່ວ່າຈະເປັນການປິ່ນປົວຜົນກະທົບເຮືອນຫຼືເຈົ້າຂອງເຮືອນໄດ້.

    1. ອ່ານເອກະສານ, ອະທິບາຍການອອກແບບຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະສະຫຼຸບການຄົ້ນພົບຂອງເຂົາເຈົ້າ. b) ການຄົ້ນພົບຂອງເຂົາເຈົ້າສົ່ງຜົນກະທົບວິທີການທີ່ທ່ານຄວນຈະປະເມີນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ປະສິດທິຜົນຂອງການທີ່ຄ້າຍຄືກັນ? ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ວ່າເປັນຫຍັງ? ຖ້າຫາກວ່າບໍ່, ເປັນຫຍັງຈຶ່ງບໍ່?
  14. [ ງ່າຍ ] ໃນການຕິດຕາມເພື່ອ Schultz et al. (2007) , Schultz ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານປະຕິບັດໄລຍະສາມທົດລອງກ່ຽວກັບຜົນກະທົບຂອງມາດຕະຖານອະທິບາຍແລະຄໍາສັ່ງທີ່ກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ຜ້າເຊັດຕົວຊ້ໍາ) ໃນສອງສະພາບການ (ໂຮງແຮມແລະຄອນໂດມິນຽມ timeshare) (Schultz, Khazian, and Zaleski 2008) .

    1. ສະຫຼຸບການອອກແບບແລະການຄົ້ນພົບຂອງການເຫຼົ່ານີ້ສາມປະສົບການ.
    2. ວິທີການ, ຖ້າຫາກວ່າຢູ່ໃນທຸກ, ພວກເຂົາເຈົ້າມີການປ່ຽນແປງການຕີລາຄາຂອງທ່ານ Schultz et al. (2007) ?
  15. [ ງ່າຍ ] ໃນການຕອບໂຕ້ກັບ Schultz et al. (2007) , Canfield, Bruin, and Wong-Parodi (2016) ແລ່ນໄລຍະການຂອງການທົດລອງທົດລອງຄ້າຍຄືເປັນການສຶກສາການອອກແບບຂອງໃບບິນຄ່າໄຟຟ້າໄດ້. ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນວິທີການທີ່ເຂົາເຈົ້າອະທິບາຍມັນໃນບໍ່ມີຕົວຕົນ:

    "ໃນການທົດລອງການສໍາຫຼວດທີ່, ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມແຕ່ລະຄົນໄດ້ເຫັນບັນຊີລາຍການໄຟຟ້າປະມານສໍາລັບຄອບຄົວທີ່ມີການນໍາໃຊ້ໄຟຟ້າຂ້ອນຂ້າງສູງ, ຊຶ່ງກວມເອົາຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບ (ກ) ການນໍາໃຊ້ປະຫວັດສາດ, (b) ການປຽບທຽບກັບປະເທດເພື່ອນບ້ານ, ແລະ (c) ການນໍາໃຊ້ປະຫວັດສາດທີ່ມີລາຍລະອຽດຕົວເຄື່ອງ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໄດ້ເຫັນທັງຫມົດປະເພດຂໍ້ມູນໃນຫນຶ່ງໃນສາມຮູບແບບລວມທັງ (a) ຕາຕະລາງ, (b) ລະພາທະນາຍຄວາມ, ແລະ (c) ລະ icon. ພວກເຮົາລາຍງານກ່ຽວກັບການສາມຜົນຕົ້ນຕໍ. ຫນ້າທໍາອິດ, ຜູ້ບໍລິໂພກເຂົ້າໃຈແຕ່ລະປະເພດຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານກະແສໄຟຟ້ານໍາໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ໄດ້ມີການນໍາສະເຫນີໃນຕາຕະລາງເປັນ, ບາງທີອາດມີເພາະວ່າຕາຕະລາງສະດວກໃນການອ່ານຈຸດທີ່ງ່າຍດາຍ. ຄັ້ງທີສອງ, ຄວາມຕ້ອງການແລະຈຸດປະສົງເພື່ອຊ່ວຍປະຢັດໄຟຟ້າໄດ້ strongest ສໍາລັບການຂໍ້ມູນຂ່າວສານການນໍາໃຊ້ປະຫວັດສາດ, ເອກະລາດຂອງຮູບແບບ. ທີສາມ, ບຸກຄົນທີ່ມີການຮູ້ຫນັງສືຕ່ໍາພະລັງງານມີຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຂ່າວສານທັງຫມົດຫນ້ອຍລົງ. "

    ຕ່າງຈາກອື່ນໆການສຶກສາການປະຕິບັດຕາມຂຶ້ນ, ຜົນໄດ້ຮັບຕົ້ນຕໍຂອງການມີຄວາມສົນໃຈໃນ Canfield, Bruin, and Wong-Parodi (2016) ໄດ້ຖືກລາຍງານພຶດຕິກໍາບໍ່ພຶດຕິກໍາຕົວຈິງ. ສິ່ງທີ່ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຈຸດອ່ອນຂອງການປະເພດຂອງການສຶກສານີ້ໃນໂຄງການຄົ້ນຄ້ວາດ້ານການປະຢັດພະລັງງານ?

  16. [ ຂະຫນາດກາງ , ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ມັກ ] Smith and Pell (2003) ເປັນ satirical meta ການວິເຄາະຂອງການສຶກສາສະແດງໃຫ້ເຫັນປະສິດທິຜົນຂອງ parachute ໄດ້. ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫຼຸບ:

    "ໃນຖານະເປັນມີການແຊກແຊງຈໍານວນຫຼາຍຈຸດປະສົງເພື່ອປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ສຸຂະພາບເຈັບປ່ວຍ, ປະສິດທິຜົນຂອງ parachutes ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຖືກຕ້ອງກັບການປະເມີນຜົນມີຄວາມເຄັ່ງຄັດໂດຍການນໍາໃຊ້ການທົດລອງການຄວບຄຸມບັນ. ສະຫນັບສະຫນູນຂອງຫຼັກຖານຢາປົວພະຍາດທີ່ໄດ້ວິພາກວິຈານການຍອມຮັບຂອງການປະເມີນຜົນໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນພຽງແຕ່ການສັງເກດການ. ພວກເຮົາຄິດວ່າທຸກຄົນອາດຈະຮັບຜົນປະໂຫຍດຖ້າຫາກວ່າ protagonists ຮາກຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງຫຼັກຖານຢາປົວພະຍາດຕາມການຈັດຕັ້ງແ​​ລະເຂົ້າຮ່ວມໃນການຕາບອດເທົ່າ, ບັນ, ຊ່ຽວຊານ, ການທົດລອງ crossover ຂອງ parachute ໄດ້. "

    ຂຽນ OP-ed ເຫມາະສົມສໍາລັບຫນັງສືພິມຜູ້ອ່ານທົ່ວໄປ, ເຊັ່ນ: The New York Times, ການໂຕ້ຖຽງກັບ fetish ຂອງຫຼັກຖານການທົດລອງໄດ້. ໃຫ້ສະເພາະ, ຕົວຢ່າງສີມັງ. Hint: ເບິ່ງຍັງ, Bothwell et al. (2016) ແລະ Deaton (2010)

  17. [ ຂະຫນາດກາງ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດ , ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ມັກ ] ຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນຄວາມແຕກຕ່າງຂອງການຄາດຄະເນຜົນກະທົບຂອງການປິ່ນປົວທີ່ສາມາດຈະຊັດເຈນຫຼາຍກວ່າການຄາດຄະເນຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນຄວາມຫມາຍ. ຂຽນບັນທຶກເປັນວິສະວະກອນທີ່ຮັບຜິດຊອບຂອງການທົດສອບ A / B ຢູ່ທີ່ເລີ່ມຕົ້ນຂຶ້ນຂອງບໍລິສັດສື່ມວນຊົນສັງຄົມອະທິບາຍຄຸນຄ່າຂອງວິທີການແຕກຕ່າງກັນໃນຄວາມແຕກຕ່າງສໍາລັບການແລ່ນການທົດລອງອອນໄລນ໌. ບັນທຶກຄວນຈະປະກອບຄໍາຖະແຫຼງທີ່ຂອງບັນຫາ, intuition ກ່ຽວກັບເງື່ອນໄຂທີ່ການຄາດຄະເນຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນຄວາມແຕກຕ່າງກັນຈະດີກວ່າການຄາດຄະເນຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນຄວາມຫມາຍ, ແລະການສຶກສາ simulation ງ່າຍດາຍ.

  18. [ ງ່າຍ , ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້ອຍ​ມັກ ] Gary lovemanics ເປັນອາຈານສອນຢູ່ໂຮງຮຽນ Harvard ທຸລະກິດກ່ອນທີ່ຈະກາຍມາເປັນຊີອີໂອຂອງ Harrah, ແມ່ນຫນຶ່ງໃນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດບໍລິສັດຊີໂນໃນໂລກ. ໃນເວລາທີ່ທ່ານໄດ້ຍ້າຍໄປ Harrah ຂອງ, lovemanics ຫັນບໍລິສັດທີ່ມີນັກບິນ, ຄືໂຄງການຄວາມສັດຊື່ຕໍ່ເລື້ອຍໆທີ່ເກັບກໍາຈໍານວນ tremendous ຂອງຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຂອງລູກຄ້າ. ສຸດເທິງນີ້ລະບົບການວັດສະເຫມີໄປ, ສຸດ, ບໍລິສັດໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນການເຮັດວຽກປະສົບການ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ພວກເຂົາເຈົ້າອາດຈະດໍາເນີນການທົດລອງເພື່ອປະເມີນຜົນຜົນກະທົບຂອງການ coupon ເປັນສໍາລັບການໃນຕອນກາງຄືນໂຮງແຮມຟຣີສໍາລັບລູກຄ້າທີ່ມີຮູບແບບການພະນັນສະເພາະ. ນີ້ແມ່ນວິທີ lovemanics ອະທິບາຍຄວາມສໍາຄັນຂອງການທົດລອງໃນການ Harrah ຂອງການປະຕິບັດທຸລະກິດປະຈໍາວັນ:

    "ມັນເປັນຄືກັນກັບທ່ານບໍ່ລົບກວນແມ່ຍິງ, ທ່ານບໍ່ໄດ້ລັກ, ແລະທ່ານໄດ້ຮັບການມີກຸ່ມຄວບຄຸມ. ນີ້ແມ່ນຫນຶ່ງໃນສິ່ງທີ່ທ່ານສາມາດສູນເສຍວຽກເຮັດງານທໍາຂອງທ່ານສໍາລັບການຢູ່ Harrah's, ບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກກຸ່ມການຄວບຄຸມ. " (Manzi 2012, 146)

    ຂຽນອີເມລ໌ເປັນພະນັກງານໃຫມ່ການອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງ lovemanics ຄິດວ່າມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນດັ່ງນັ້ນການທີ່ຈະມີກຸ່ມການຄວບຄຸມການ. ທ່ານຄວນພະຍາຍາມທີ່ຈະລວມເຖິງການຍົກຕົວຢ່າງ, ບໍ່ວ່າຈະທີ່ແທ້ຈິງຫຼືເຮັດໃຫ້ຂຶ້ນກັບສະແດງໃຫ້ເຫັນຈຸດຂອງທ່ານ.

  19. [ ຍາກ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ ] ປະສົບການໃຫມ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອປະເມີນຜົນກະທົບທີ່ໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນຂໍ້ຄວາມຂໍ້ຄວາມກ່ຽວກັບ uptake ສັກຢາປ້ອງກັນ. 150 ຄລີນິກ, ແຕ່ລະຄົນມີຄົນເຈັບມີສິດໄດ້ຮັບ 600, ແມ່ນມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະມີສ່ວນຮ່ວມ. ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຄົງທີ່ຂອງ 100 ໂດລາສໍາລັບແຕ່ລະຫ້ອງການຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບມັນ, ແລະມັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ 1 ໂດລາສໍາລັບຂໍ້ຄວາມແຕ່ລະຄົນທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະສົ່ງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຫ້ອງການທີ່ທ່ານມີການເຮັດວຽກກັບຈະວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບ (ບໍ່ວ່າຈະເປັນຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງໄດ້ຮັບການສັກຢາປ້ອງກັນ) ສໍາລັບການຟຣີ. ສົມມຸດວ່າທ່ານມີງົບປະມານ 1000 ໂດລາ.

    1. ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂມັນອາດຈະເປັນການດີກວ່າທີ່ຈະສຸມໃສ່ຊັບພະຍາກອນຂອງທ່ານກ່ຽວກັບຈໍານວນຂະຫນາດນ້ອຍຂອງຄລີນິກແລະພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂມັນອາດຈະດີກວ່າທີ່ຈະແຜ່ຂະຫຍາຍເຂົາເຈົ້າຢ່າງກວ້າງຂວາງ?
    2. ປັດໄຈສິ່ງທີ່ຈະກໍານົດຂະຫນາດຜົນກະທົບນ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ທ່ານຈະສາມາດໃນການກວດສອບຄວາມຫມັ້ນຄົງທີ່ມີງົບປະມານຂອງທ່ານ?
    3. ຂຽນບັນທຶກການອະທິບາຍການຄ້າ, ການແຂ່ງຂັນເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອເປັນທຶນສະຫນັບສະອາດມີ.
  20. [ ຍາກ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ ] A ບັນຫາທີ່ສໍາຄັນທີ່ມີວິຊາອອນໄລນ໌ເປັນການຂັດສີ; ນັກສຶກສາຈໍານວນຫຼາຍທີ່ເລີ່ມຕົ້ນຫລັກສູດໃນທີ່ສຸດການອອກ. ຈິນຕະນາການວ່າທ່ານກໍາລັງເຮັດວຽກຢູ່ໃນເວທີການຮຽນຮູ້ອອນໄລນ໌, ແລະການອອກແບບຢູ່ໃນເວທີໄດ້ສ້າງແຖບຄວາມຄືບຫນ້າສາຍຕາທີ່ເຈົ້າຄິດວ່າຈະຊ່ວຍໃຫ້ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ນັກສຶກສາຈາກການຫຼຸດລົງອອກຂອງວິຊາການ. ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະທົດສອບຜົນກະທົບຂອງແຖບຄວາມຄືບຫນ້າກ່ຽວກັບນັກສຶກສາໃນຄອມພິວເຕີຂອງລາຍວິຊາວິທະຍາສາດສັງຄົມຂະຫນາດໃຫຍ່. ຫຼັງຈາກແກ້ໄຂບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນການທົດລອງ, ທ່ານແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງທ່ານໄດ້ຮັບການກັງວົນວ່າແນ່ນອນອາດຈະບໍ່ມີນັກສຶກສາພຽງພໍທີ່ຈະເຊື່ອຖືກວດພົບຜົນກະທົບຂອງພາທະນາຍຄວາມມີຄວາມຄືບຫນ້າໄດ້. ໃນການຄິດໄລ່ຂ້າງລຸ່ມນີ້ທ່ານສາມາດສົມມຸດເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງນັກສຶກສາທີ່ຈະໄດ້ຮັບແຖບຄວາມຄືບຫນ້າແລະເຄິ່ງຫນຶ່ງບໍ່ໄດ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານສາມາດສົມມຸດວ່າມີການແຊກແຊງທີ່ບໍ່ມີ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ທ່ານສາມາດສົມມຸດວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໄດ້ຮັບຜົນຈາກບໍ່ວ່າຈະເປັນພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວຫຼືການຄວບຄຸມເທົ່ານັ້ນ; ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງບໍ່ໄດ້ຜົນກະທົບຈາກບໍ່ວ່າຈະເປັນປະຊາຊົນອື່ນໆທີ່ໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວຫຼືການຄວບຄຸມ (ສໍາລັບຄໍານິຍາມຢ່າງເປັນທາງການເພີ່ມເຕີມ, ເບິ່ງ Gerber and Green (2012) , Ch. 8). ກະລຸນາຮັກສາການຕິດຕາມຂອງການສົມມຸດຖານເພີ່ມເຕີມໃດໆທີ່ທ່ານເຮັດໃຫ້.

    1. ສົມມຸດວ່າທະນາຍຄວາມມີຄວາມຄືບຫນ້າທີ່ຄາດວ່າຈະເພີ່ມທະວີການອັດຕາສ່ວນຂອງນັກສຶກສາຜູ້ທີ່ສໍາເລັດຮູບລະດັບໃນວັນທີ 1 ຈຸດສ່ວນຮ້ອຍ, ສິ່ງທີ່ເປັນຂະຫນາດຕົວຢ່າງທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຄວາມຫມັ້ນຄົງການກວດສອບຜົນກະທົບແນວໃດ?
    2. ສົມມຸດວ່າທະນາຍຄວາມມີຄວາມຄືບຫນ້າທີ່ຄາດວ່າຈະເພີ່ມທະວີການອັດຕາສ່ວນຂອງນັກສຶກສາຜູ້ທີ່ສໍາເລັດຮູບລະດັບໃຫ້ໄດ້ 10 ຈຸດສ່ວນຮ້ອຍ, ສິ່ງທີ່ເປັນຂະຫນາດຕົວຢ່າງທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຄວາມຫມັ້ນຄົງການກວດສອບຜົນກະທົບແນວໃດ?
    3. ໃນປັດຈຸບັນຈິນຕະນາການທີ່ທ່ານໄດ້ດໍາເນີນການປະສົບການແລະນັກສຶກສາຜູ້ທີ່ໄດ້ສໍາເລັດການທັງຫມົດອຸປະກອນວິຊາການໄດ້ປະຕິບັດການສອບເສັງຄັ້ງສຸດທ້າຍ. ໃນເວລາທີ່ທ່ານສົມທຽບຄະແນນການສອບເສັງຄັ້ງສຸດທ້າຍຂອງນັກສຶກສາຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບແຖບຄວາມຄືບຫນ້າໃນການຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້, ທີ່ທ່ານຊອກຫາ, ມີຫຼາຍຢ່າງທີ່ແປກໃຈຂອງທ່ານ, ວ່ານັກຮຽນທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບແຖບຄວາມຄືບຫນ້າຕົວຈິງແລ້ວຄະແນນສູງ. ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າພາທະນາຍຄວາມມີຄວາມຄືບຫນ້າທີ່ເກີດຈາກນັກສຶກສາທີ່ຈະຮຽນຮູ້ຫນ້ອຍ? ສິ່ງທີ່ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນຜົນໄດ້ຮັບນີ້? (Hint: ເບິ່ງ Gerber and Green (2012) , Ch 7.)
  21. [ ຫນັກ​ຫຼາຍ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດ ] ໃນເຈ້ຍຮັກ, Lewis and Rao (2015) vividly ສະແດງໃຫ້ເຫັນຂໍ້ຈໍາກັດທາງສະຖິຕິພື້ນຖານຂອງປະສົບການເຖິງແມ່ນວ່າ massive. ເອກະສານ, ທີ່ໃນເບື້ອງຕົ້ນໄດ້ມີຫົວຂໍ້ provocative "ກ່ຽວກັບການຢູ່ໃກ້ເພງນຶ່ງໃນດວງຂອງການວັດແທກຜົນຕອບແທນທີ່ການໂຄສະນາ" -shows ວິທີການມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກມັນແມ່ນການວັດແທກຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນຂອງການໂຄສະນາອອນໄລນ໌, ເຖິງແມ່ນວ່າມີປະສົບການດິຈິຕອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລ້ານຂອງລູກຄ້າ. ຫຼາຍໂດຍທົ່ວໄປ, ເອກະສານທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະປະເມີນຜົນກະທົບການປິ່ນປົວຂະຫນາດນ້ອຍທ່າມກາງຂໍ້ມູນຜົນໄດ້ຮັບ noisy. ຫຼືລະບຸໄວ້ diffently, ເອກະສານທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜົນກະທົບການປິ່ນປົວປະມານຈະມີໄລຍະຄວາມຫມັ້ນໃຈຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນເວລາທີ່ຜົນກະທົບກັບມາດຕະຖານ, deviation (\ (\ frac {\ delta \ bar {y}} {\ sigma} \)) ອັດຕາສ່ວນຂະຫນາດນ້ອຍ. ທີ່ສໍາຄັນບົດຮຽນທົ່ວໄປຈາກກະດາດນີ້ແມ່ນວ່າຜົນໄດ້ຮັບຈາກການທົດລອງກັບອັດຕາສ່ວນຜົນກະທົບກັບມາດຕະຖານ, deviation ຂະຫນາດນ້ອຍ (ຕົວຢ່າງ:, ROI ຂອງຂະບວນການໂຄສະນາ) ຈະເຮັດໃຫ້ພໍໃຈ. ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍຂອງທ່ານຈະເປັນການຂຽນບັນທຶກຊ່ວຍຈໍາກັບຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງຢູ່ໃນພະແນກການຕະຫຼາດຂອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ evaluting ການທົດລອງການວາງແຜນໃນການວັດແທກ ROI ຂອງຂະບວນການໂຄສະນາການ. ບັນທຶກຂອງທ່ານຄວນຈະໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ມີຮູບຂອງຜົນໄດ້ຮັບຂອງ simulations ຄອມພິວເຕີ.

    ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນບາງຂໍ້ມູນພື້ນຖານທີ່ທ່ານອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງ. ທັງຫມົດຂອງຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນປົກກະຕິຂອງການທົດລອງທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ລາຍງານໃນ Lewis and Rao (2015) :

    • ROI, ເປັນ metric ທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການໂຄສະນາການໂຄສະນາອອນໄລນ໌, ໄດ້ຖືກກໍານົດທີ່ຈະໄດ້ກໍາໄລສຸດທິຈາກການໂຄສະນາ (ກໍາໄລຂັ້ນຕົ້ນຈາກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການໂຄສະນາເຄື່ອງຫມາຍລົບຂອງຂະບວນການ) ໂດຍແບ່ງອອກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຂະບວນການ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງເປັນຂະບວນການທີ່ມີຜົນກະທົບກ່ຽວກັບການຂາຍຈະມີ ROI ຂອງ -100% ແລະຂະບວນການທີ່ກໍາທີ່ຜະລິດໄດ້ເທົ່າກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຈະມີ ROI ຂອງ 0.

    • ການຂາຍສະເລ່ຍຕໍ່ລູກຄ້າເປັນ $ 7 ມີ deviation ມາດຕະຖານຂອງ $ 75.

    • ຂະບວນການແມ່ນຄາດວ່າຈະເພີ່ມທະວີການຂາຍໂດຍ $ 035 ຕໍ່ລູກຄ້າເຊິ່ງເທົ່າກັບເປັນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງກໍາໄລຂອງ $ 0175 ຕໍ່ລູກຄ້າ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ອັດຕາກໍາໄຮແມ່ນ 50%.

    • ຂະຫນາດການວາງແຜນການທົດລອງແມ່ນ 200.000 ປະຊາຊົນ, ເຄິ່ງຫນຶ່ງໃນກຸ່ມການປິ່ນປົວແລະເຄິ່ງຫນຶ່ງຢູ່ໃນກຸ່ມການຄວບຄຸມ.

    • ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຂະບວນການແມ່ນ $ 014 ຕໍ່ຜູ້ທີ່ເຂົ້າຮ່ວມ.

    ຂຽນບັນທຶກ evaluting ການທົດລອງນີ້. ທ່ານຈະແນະນໍາໃຫ້ເປີດການທົດລອງນີ້ເປັນການວາງແຜນ? ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ວ່າເປັນຫຍັງ? ຖ້າຫາກວ່າບໍ່, ສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງທີ່ທ່ານຈະແນະນໍາ?

    A ບັນທຶກທີ່ດີທີ່ຈະແກ້ໄຂກໍລະນີນີ້; ບັນທຶກດີກວ່າຈະລົງຄວາມຈາກກໍລະນີນີ້ໃນວິທີການຫນຶ່ງ (ຕົວຢ່າງ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການການປ່ຽນແປງການຕັດສິນໃຈເປັນຫນ້າທີ່ຂອງອັດຕາສ່ວນຜົນກະທົບກັບມາດຕະຖານ, deviation ເປັນ); ແລະເປັນບັນທຶກທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຈະນໍາສະເຫນີຜົນການທົ່ວໄປຢ່າງເຕັມສ່ວນ.

  22. [ ຫນັກ​ຫຼາຍ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ ] ເຮັດຄືກັນກັບຄໍາຖາມທີ່ຜ່ານມາ, ແຕ່ແທນທີ່ຈະກ່ວາ simulation ທ່ານຄວນຈະນໍາໃຊ້ຜົນໄດ້ຮັບການວິເຄາະ.

  23. [ ຫນັກ​ຫຼາຍ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດ ] ເຮັດຄືກັນກັບຄໍາຖາມທີ່ຜ່ານມາ, ແຕ່ການນໍາໃຊ້ທັງສອງແບບຈໍາລອງແລະຜົນການວິເຄາະ.

  24. [ ຫນັກ​ຫຼາຍ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າລະຫັດ ] ຈິນຕະນາການທີ່ທ່ານໄດ້ລາຍລັກອັກສອນບັນທຶກທີ່ອະທິບາຍຂ້າງເທິງນີ້, ການນໍາໃຊ້ທັງ simulation, ຜົນການວິເຄາະ, ຫຼືທັງສອງຢ່າງ, ແລະຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງຈາກພະແນກການຕະຫຼາດແນະນໍາໃຫ້ໃຊ້ການຄາດຄະເນຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນຄວາມແຕກຕ່າງແທນທີ່ຈະກ່ວາຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນວິທີການປະມານ (ເບິ່ງພາກທີ 462) . ຂຽນບັນທຶກສັ້ນໃຫມ່ການອະທິບາຍວິທີການ 04 correlation ລະຫວ່າງການຂາຍກ່ອນການທົດລອງແລະການຂາຍຫລັງການທົດລອງຈະປ່ຽນແປງການສະຫລຸບຂອງທ່ານ.

  25. [ ຍາກ , ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ທາງຄະນິດສາດ ] ໃນຄໍາສັ່ງເພື່ອປະເມີນປະສິດທິຜົນຂອງການບໍລິການການເຮັດວຽກທີ່ໃຫມ່ອັນທີ່, ຫ້ອງການບໍລິການການເຮັດວຽກທີ່ວິທະຍາໄລດໍາເນີນການເປັນການທົດລອງການຄວບຄຸມບັນໃນບັນດານັກຮຽນທີ່ເຂົ້າປີສຸດທ້າຍຂອງເຂົາເຈົ້າຂອງໂຮງຮຽນ 10,000. A ການຈອງຟຣີກັບຂໍ້ມູນບັນທຶກໃນເອກະລັກໄດ້ຖືກສົ່ງໄປໂດຍຜ່ານການເຊື້ອເຊີນອີເມວສະເພາະກັບ 5,000 ຂອງນັກສຶກສາການຄັດເລືອກເຂົ້າໃນ, ໃນຂະນະທີ່ອື່ນໆ 5,000 ນັກສຶກສາແມ່ນຢູ່ໃນການຄວບຄຸມແລະບໍ່ມີການຈອງໄດ້. ສິບສອງເດືອນຕໍ່ມາ, ເປັນການສໍາຫຼວດການຕິດຕາມ (ບໍ່ມີການຕອບສະຫນອງທີ່ບໍ່ແມ່ນ) ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຢູ່ໃນທັງສອງກຸ່ມການປິ່ນປົວແລະການຄວບຄຸມ, 70% ຂອງນັກສຶກສາມີຄວາມປອດໄພການຈ້າງງານຢ່າງເຕັມທີ່ໃຊ້ເວລາໃນພາກສະຫນາມໄດ້ຮັບຄັດເລືອກຂອງເຂົາເຈົ້າ (ຕາຕະລາງ 4.5). ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າບໍລິການເວັບໄຊຕ໌ມີຜົນກະທົບ.

    ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ clever ທີ່ວິທະຍາໄລໄດ້ເບິ່ງຢູ່ໃນຂໍ້ມູນເປັນຫຼາຍຢ່າງໃກ້ຊິດແລະໄດ້ພົບເຫັນວ່າມີພຽງແຕ່ 20% ຂອງນັກຮຽນໃນກຸ່ມການປິ່ນປົວທີ່ເຄີຍເຂົ້າສູ່ລະບົບເຂົ້າໃນບັນຊີຫລັງຈາກໄດ້ຮັບອີເມລ໌. ນອກຈາກນັ້ນ, ແລະຮ່ອງເປັນເລື່ອງແປກທີ່, ໃນບັນດາຜູ້ທີ່ໄດ້ເຂົ້າສູ່ລະບົບເຂົ້າໄປໃນເວັບໄຊທ໌ມີພຽງແຕ່ 60% ໄດ້ຮັບການຈ້າງງານຢ່າງເຕັມທີ່ໃຊ້ເວລາໃນພາກສະຫນາມໄດ້ຮັບຄັດເລືອກຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຊຶ່ງແມ່ນຕ່ໍາກ່ວາອັດຕາການສໍາລັບປະຊາຊົນທີ່ບໍ່ໄດ້ເຂົ້າສູ່ລະບົບແລະຕ່ໍາກ່ວາອັດຕາການສໍາລັບປະຊາຊົນໃນ ສະພາບການຄວບຄຸມ (ຕາຕະລາງ 46).

    1. ຄໍາອະທິບາຍສໍາລັບສິ່ງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໄດ້.
    2. ສິ່ງທີ່ມີສອງວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນການຄິດໄລ່ຜົນກະທົບຂອງການປິ່ນປົວໃນການທົດລອງນີ້ໄດ້ແນວໃດ?
    3. ໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບນີ້, ການບໍລິການການເຮັດວຽກທີ່ວິທະຍາໄລຄວນຈະໃຫ້ນີ້ການບໍລິການການເຮັດວຽກເວັບໄຊຕ໌ທີ່ໃຊ້ໃນການນັກສຶກສາທັງຫມົດ? ພຽງແຕ່ໃຫ້ຈະແຈ້ງ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນຄໍາຖາມທີ່ມີຄໍາຕອບທີ່ງ່າຍດາຍ.
    4. ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າຄວນເຮັດແນວໃດຕໍ່ໄປ?

    Hint: ຄໍາຖາມນີ້ນອກເຫນືອໄປຈາກອຸປະກອນການຄຸ້ມຄອງຢູ່ໃນພາກນີ້, ແຕ່ແກ້ໄຂບັນຫາທົ່ວໄປໃນການທົດລອງ. ປະເພດຂອງການອອກແບບການທົດລອງນີ້ໄດ້ຖືກເອີ້ນວ່າບາງຄັ້ງການອອກແບບໃຫ້ກໍາລັງໃຈເນື່ອງຈາກວ່າຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມແມ່ນຊຸກຍູ້ໃຫ້ດໍາເນີນການໃນການປິ່ນປົວໄດ້. ບັນຫານີ້ເປັນຕົວຢ່າງຂອງສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າຫນຶ່ງຂ້າງບໍ່ປະຕິບັດຕາມເປັນ (ເບິ່ງ Gerber and Green (2012) , Ch. 5)

  26. [ ຍາກ ] ຫຼັງຈາກການກວດເພີ່ມເຕີມ, ມັນ turns ໃຫ້ເຫັນວ່າການທົດລອງອະທິບາຍໃນຄໍາຖາມທີ່ຜ່ານມາເຖິງແມ່ນວ່າສັບສົນຫຼາຍ. ມັນ turns ໃຫ້ເຫັນວ່າ 10% ຂອງປະຊາຊົນຢູ່ໃນກຸ່ມການຄວບຄຸມໄດ້ຈ່າຍສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງການບໍລິການ, ແລະພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ສິ້ນສຸດລົງເຖິງມີອັດຕາການຈ້າງງານຂອງ 65% (ຕາຕະລາງ 47).

    1. ຂຽນອີເມລ໌ເປັນສະຫຼຸບສິ່ງທີ່ທ່ານຄິດວ່າໄດ້ເກີດຂຶ້ນແລະແນະນໍາການປະຕິບັດ.

    Hint: ຄໍາຖາມນີ້ນອກເຫນືອໄປຈາກອຸປະກອນການຄຸ້ມຄອງຢູ່ໃນພາກນີ້, ແຕ່ແກ້ໄຂບັນຫາທົ່ວໄປໃນການທົດລອງ. ບັນຫານີ້ເປັນຕົວຢ່າງຂອງສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າທັງສອງຂ້າງທີ່ບໍ່ແມ່ນປະຕິບັດຕາມເປັນ (ເບິ່ງ Gerber and Green (2012) , Ch. 6)

ຕາຕະລາງ 4.5: view Simple ຂອງຂໍ້ມູນຈາກການທົດລອງການບໍລິການການເຮັດວຽກ.
ກຸ່ມ ຂະຫນາດ ອັດຕາການຈ້າງງານ
ການເຂົ້າເຖິງການອະນຸຍາດກັບເວັບໄຊທ໌ 5,000 70%
ບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ 5,000 70%
ຕາຕະລາງ 46: ເບິ່ງທີ່ສົມບູນຂອງຂໍ້ມູນຈາກການທົດລອງການບໍລິການການເຮັດວຽກ.
ກຸ່ມ ຂະຫນາດ ອັດຕາການຈ້າງງານ
ການອະນຸຍາດເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ແລະເຂົ້າສູ່ລະບົບ 1,000 60%
ການອະນຸຍາດເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ແລະບໍ່ຢູ່ໃນລະບົບ 4,000 85%
ບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ 5,000 70%
ຕາຕະລາງ 4.7: view ອັນເຕັມທີ່ຂອງຂໍ້ມູນຈາກການທົດລອງການບໍລິການການເຮັດວຽກ.
ກຸ່ມ ຂະຫນາດ ອັດຕາການຈ້າງງານ
ການອະນຸຍາດເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ແລະເຂົ້າສູ່ລະບົບ 1,000 60%
ການອະນຸຍາດເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ແລະບໍ່ຢູ່ໃນລະບົບ 4,000 725%
ບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ແລະຈ່າຍຄ່າສໍາລັບມັນ 500 65%
ບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ເຂົ້າເຖິງເວັບໄຊທ໌ແລະບໍ່ໄດ້ຈ່າຍຄ່າສໍາລັບມັນ 4,500 70,56%