جون سرگرميون

چاٻي:

  • اوکائي جي ڊگري: آسان آسان ، وچولي وچولي ، سخت سخت ، تمام سخت تمام سخت
  • رياضي جي ضرورت ( رياضي جي ضرورت )
  • coding جي ضرورت ( coding جي ضرورت )
  • ڊيٽا گڏ ڪرڻ ( ڊيٽا گڏ ڪرڻ )
  • منهنجو پسنديده ( منهنجو پسنديده )
  1. [ وچولي ، ڊيٽا گڏ ڪرڻ ] Berinsky ۽ ساٿيو (2012) ٽي شاندار تجربن replicating جي حصي ۾ مشيني حنفي جو جائزو وٺي. جي شاندار ايشيائي بيماري جا سانچا آزمائش Replicate Tversky and Kahneman (1981) . توهان جي نتيجن کي شاديء جي Tversky ۽ Kahneman جي ٿا؟ توهان جي نتيجن کي ميچ Berinsky ۽ ساٿيو ٿا؟ ڇا-جيڪڏھن ڪا شيء-ڪندو هن اسان جي سروي تجربن لاء مشيني ترڪ استعمال ڪرڻ جي باري ۾ هڪٻئي؟

  2. [ وچولي ، منهنجو پسنديده ] هڪ ٻڌائڻ زبان-۾-گال ڪاغذن ۾ ماهي جي سماجي نفسيات رابرٽ Cialdini، جي ليکڪن مان هڪ "اسان مٿي ڪرڻ، اٿئي" Schultz et al. (2007) ، ڇاڪاڻ ته مسئلن هن هڪ نظم (نفسيات) ۾ ميدان ۾ تجربا ڪري رهيا ته اهڙا ليبارٽري تجربن آهن پکڙي جو لکيو آهي ته هن کي هڪ پروفيسر جي حيثيت سان پنهنجي نوڪري کان شروعات retiring ويو، حصي ۾ (Cialdini 2009) . Cialdini جي اخبار پڙهڻ، ۽ کيس کيس وسيلي ڊجيٽل تجربن جي possibilities جي روشني ۾ سندس وقفو اپ غ کي هڪ اي ميل لکو. ته پنهنجي خدشن جو پتو تحقيق جي مخصوص مثالن استعمال ڪريو.

  3. [ وچولي ] امان، ۽ اهو ٻڌائڻ لاء ته ننڍي ابتدائي successes خانو-۾ يا پري ڦٽي ڇا وإن من Rijt ۽ طريقي ۾ (2014) ترتيب ٿيل ڌرين تي ڪاميابي bestowing چار مختلف نظام ۾ intervened، ۽ پوء اندازو هن ماني ڪاميابي جي ڊگهي-مدت اثرن. توهان ٻئي نظام جنهن ۾ توهان اهڙي طرح تجربن هلائي سگهي جو خيال ڪري سگهو ٿا؟ علمي اهميت، algorithmic confounding (باب 2 ڏسي)، ۽ اخلاقيات جي مسئلن جي سلسلي ۾ انهن نظام ويجهڙائيء ۾.

  4. [ وچولي ، ڊيٽا گڏ ڪرڻ ] هڪ آزمائش جي نتيجن جي ڌرين تي دارومدار رکي سگهن ٿا. هڪ آزمائش ٺاهيو ۽ ان کان پوء ٻه مختلف نظرداري حڪمت استعمال ڪرڻ تي Amazon مشيني حنفي (MTurk) ان کي هلائي. پوء ته ان جي نتيجن جي لحاظ کان جيئن جيئن مختلف ٿيندو جي آزمائش ۽ نظرداري حڪمت ڌار ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي. مثال طور، توهان جي نظرداري حڪمت صبح ۾ ڌرين ۽ شام جو نياز ڪرڻ يا اعلي ۽ گھٽ قيمت ادا ڪرڻ سان ڌرين تلافي ڪرڻ جي ٿي سگهي ٿو. نظرداري حڪمت عملي ۾ اختلاف جي انهن قسمن جي ڌرين ۽ مختلف تجرباتي مالڪي جي مختلف جڳھ کي رسي سگهي ٿو. ڪيئن مختلف پنهنجي نتيجا ڪڍي توبه ڪيائون؟ ته MTurk تي تجربن ڊوڙندو جي باري ۾ جيڪي پڌرو ڪندو؟

  5. [ تمام سخت ، رياضي جي ضرورت ، coding جي ضرورت ، منهنجو پسنديده ] تصور آهي ته توهان کي جذباتي Contagion مطالعي رٿابندي هئا (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) . جي هڪ اڳ observational مطالعي کان نتيجن کي استعمال Kramer (2012) هر حالت ۾ ڌرين جي انگ جو فيصلو ڪري. اهي ٻه پڙهائي perfectly سان ڀيٽ نه ڪندا آھن سو چٽيء طرح سڀني assumptions ته اوھان کي ٺاهڻ جي فهرست ۾ پڪ ٿي:

    1. هڪ نقلي جو فيصلو ڪندو آهي ته ڪيئن ڪيترن ئي ڌرين ۾ اثر جيئن جيئن وڏي هڪ اثر لڳائڻ لاء گهربل ڪيو وڃي ھا هلائي Kramer (2012) (- \ سنه = 0،8 \ 1) \ (\ ألفا = 0،05 \) ۽ \ سان.
    2. اهو ساڳيو حساب analytically ٿا.
    3. ويهين کان نتيجا Kramer (2012) جذباتي Contagion هو (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) (يعني، ان کان وڌيڪ ڌرين جي ضرورت کان وڌيڪ آهي ڪيائون) تي اڇلائي؟
    4. جي assumptions ته اوھان کي پيدا ڪيو، جنهن پنهنجي حساب تي وڏي اثر ڪيو؟
  6. [ تمام سخت ، رياضي جي ضرورت ، coding جي ضرورت ، منهنجو پسنديده ] مٿي جي سوال جو جواب، پر بجاء سان اڳ observational مطالعي جو استعمال Kramer (2012) جي هڪ اڳ قدرتي آزمائش مان نتيجن کي استعمال Coviello et al. (2014) .

  7. [ آسان ] ٻئي Rijt et al. (2014) ۽ Margetts et al. (2011) ٻنهي تجربن ته هڪ سلسلي ۾ سائن ان قوم جي عمل جو اڀياس انجام. Compare ۽ جوڙجڪ ۽ انهن پڙهائي جي پهچڻ جي ابتڙ.

  8. [ آسان ] Dwyer, Maki, and Rothman (2015) سماجي ريتن رسمن ۽ proenvironmental رويي جي وچ ۾ تعلق تي ٻه ميدان ۾ تجربا ڪيا. هتي انهن جي ڪاغذن جي تجريدي آهي:

    "ڪيئن نفسياتي سائنس proenvironmental رويي جي هدايت ڪري استعمال ڪيو وڃي؟ ٻه پڙهائي ۾، عوام bathrooms ۾ توانائي جي قدرتي وسيلن جي حفاظت جو رويو گهٽائڻ تي ڳڙ قدمن ۾ بيان ريتن رسمن ۽ ذاتي ذميواري جو اثر جاچيا. Study 1 ع ۾، سنڌ جي روشني حيثيت (يعني تي يا واسطي) کان اڳ ڪو ماڻهو هڪ unoccupied عوام کي باٿ روم ۾ داخل ٿيو، ته لھڻ لاء بيان ذلت signaling manipulated ويو. ڌرين بامعني وڌيڪ جو بتيون بند ڪرڻ جيڪڏھن بند هئا جنھن مھل داخل امڪان هئا. Study 2 ع ۾، هڪ اضافي شرط شامل ڪيو ويو آهي جنهن ۾ روشني بند رخ جي ذلت هڪ confederate جي demonstrated ڪيو ويو، پر ڌرين پاڻ ان تي رخ لاء ذميوار نه هئا. ذاتي ذميواري رويي تي سماجي ريتن رسمن جي اثر جي چڪاس؛ جڏهن ڌرين جي روشني تي رخ لاء ذميوار نه هئا، ذلت جي اثر سڪايو ويو. هنن نتيجن مان صاف ظاهر آهي ته ڪيئن بيان ريتن رسمن ۽ ذاتي ذميواري proenvironmental قدمن جي effectiveness بهتر ڪري سگهون ٿا. "

    سندن اخبار پڙهڻ ۽ مطالعي 1 جي هڪ replication ڊزائن.

  9. [ وچولي ، ڊيٽا گڏ ڪرڻ ] توهان جي جوڙجڪ ٻاهر کڻندا جي پوئين سوال تي عمارت، هاڻي.

    1. ڪيئن نتيجا compare آھن ڇا؟
    2. ڇا اهي اختلاف جي وضاحت ٿئي؟
  10. [ وچولي ] نه Amazon مشيني ترڪ مان نوڪر ڌرين کي استعمال ڪندي تجربن جي باري ۾ انتهائي اهم بحث ڪيو ويو آهي. ٻي جاء ۾، اتي به undergraduate شاگرد آبادي مان نوڪر ڌرين کي استعمال ڪندي تجربن جي باري ۾ انتهائي اهم بحث ڪيو ويو آهي. هڪ ٻه-صفحو ميمو تحقيق ڌرين جي طور تي Turkers ۽ undergraduates comparing ۽ متضاد لکو. توهان جو مقابلو ٻنهي فڪري ۽ نظاميہ مسئلن جي بحث ۾ شامل ڪرڻ گهرجي.

  11. [ آسان ] وڻندا Manzi جي ڪتاب ضابطي ۾ نه آيو (2012) جي ڪاروبار ۾ experimentation جي وس ۾ هڪ عجيب تعارف آهي. هن ڪتاب ۾ هن چيو ته هن ڪهاڻي relayed:

    "مون کي هڪ سچي ڪاروبار جي ذهانت، هڪ خود ڪيو ارب جيڪي تجربن جي طاقت جي هڪ جون پاڙون، وجداني understating هئي سان هڪ اجلاس ۾ هڪ ڀيرو هو. سندس صحبت اهم وسيلا خرچ وڏو دڪان دري ڏيکاري ته راغب ڪري ڇڏي آهي صارفين ۽ وڌائي سهڻا، جيئن روايتي حڪمت چيو ته اهي وڃي پيدا ڪرڻ جي ڪوشش ڪري. ماهرن جو ڌيان سالن جي عرصي دوران ڏبا جوڙجڪ جوڙجڪ کان پوء، ۽ فرد جي امتحان جو جائزو سيشن ۾ سيلز تي هر نئين ڊسپلي جوڙجڪ جو ڪو به اهم causal اثر ڏيکارين رکي. سينيئر مارڪيٽنگ ۽ merchandising منتظم جي أي سان ملاقات toto ۾ انهن تاريخي امتحان جي نتيجن جو جائزو وٺڻ لاء. تجرباتي ڊيٽا جي موڪليل پيش ڪرڻ کان پوء، اھي سودي ته روايتي حڪمت ظلم ته دري ڏيکاري سيلز بيوس نه ڪندا آھن هو. سندن صلاح ڏني عمل هن علائقي ۾ خرچ ۽ ڪوشش جي خاتمي لاء هو. هن dramatically روايتي حڪمت کيتباھھ کي experimentation جي صلاحيت demonstrated. هن أي جي جواب سادو هو: 'اي منھنجا نتيجو آهي ته توهان جو دارو مدار تمام سٺو نه آهي.' سندس حل جي دڪان ڊسپلي جوڙجڪ ۾ ڪوشش ۾ اضافو ڪرڻ، ۽ نئين ماڻهو ان کي ائين ڪرڻ جي حاصل ڪرڻ لاء هو. " (Manzi 2012, 158–9)

    جي درستي جو قسم ته أي جي ڳڻتي آهي؟

  12. [ آسان ] پوئين سوال تي عمارت، تصور ته اوھان جي اجلاس ۾ جتي سنڌ جي تجربن جي نتيجن تي بحث ڪيو ويو تي هئا. چار سوال آهي ته توکان پڇن ٿا ٿي سگهي ٿو، جي درستي جي هر قسم جي لاء هڪ (انگن، تعمير، اندروني ۽ بيروني) ڇا آهي؟

  13. [ آسان ] Bernedo, Ferraro, and Price (2014) جي پاڻيء جي بچت مداخلت ۾ بيان جي ست سال اثر پڙهائي Ferraro, Miranda, and Price (2011) (شڪل 4،10 ڏسي). هن اخبار ۾، Bernedo ۽ ساٿيو به households آهن ۽ منتقل نه ڪيو پوء علاج پهچائي ٿي ويو آهي ته جي رويي comparing جي اثر جي پويان جيالا سمجھڻ کي ڳولين ٿو. ته آهي، کوٽائي، اهي ڏسڻ جي علاج جي گهر ۾ يا homeowner impacted ڇا جي ڪوشش ڪئي.

    1. اخبار پڙهڻ، ان جي جوڙجڪ بيان، ۽ سندن پهچڻ summarize. ب) انهن جي پهچڻ تي به اثر انداز ڇا ڪيئن توهان ساڳي قدمن جي قيمت-effectiveness جو تعين ڪرڻ گهرجي؟ ته پوء ڇو؟ جيڪڏهن نه، ڇو نه؟
  14. [ آسان ] کي هڪ متابعت ۾ Schultz et al. (2007) ، Schultz ۽ ساٿيو ٻه contexts (هڪ هوٽل ۽ هڪ چهٽي رھائشي) ۾ هڪ مختلف ماحولياتي رويي (ٽوال ڏنڏي) تي بيان ۽ injunctive ريتن رسمن جي اثر تي ٽن تجربن جي سيريز انجام (Schultz, Khazian, and Zaleski 2008) .

    1. جي جوڙجڪ ۽ انهن ٽن تجربن جي پهچڻ Summarize.
    2. ڪيئن، ۽ جيڪڏھن سڀ، اهي توهان جي تفسير کي تبديل ڪندا Schultz et al. (2007) ؟
  15. [ آسان ] جي جواب ۾ Schultz et al. (2007) ، Canfield, Bruin, and Wong-Parodi (2016) بجلي جي بلن جي جوڙجڪ تعليم حاصل ڪرڻ لاء ليبارٽري-وانگر تجربن جو سلسلو ورهين. هتي ڪيئن اھي ان جي تجريدي ۾ بيان آهي:

    "هڪ سروي جي بنياد تي آزمائش ۾، هر هڪ حصو وٺندڙ نسبتا بلند بجلي جي استعمال سان هڪ خاندان جي لاء هڪ hypothetical بجلي بل ڏٺم، (هڪ) تاريخي استعمال جي باري ۾ معلومات ڇوڙ، (ب) پاڙيسري کي comparisons، ۽ (ج) ضمير breakdown سان تاريخي استعمال. ڌرين سميت (ھڪ) ٽيبل ٽي فارميٽ جي هڪ ۾ سڀ معلومات قسم، (ب) بار گراف، ۽ (ج) شڪل گراف ڏٺو. اسان کي ٽي مکيه پهچڻ تي رپورٽ. پهريون، صارفين بجلي-استعمال معلومات جي هر قسم جي سڀ کان سمجهڻ جنھن مھل ان کي هڪ ميز ۾ پيش ڪيو ويو، ته متان ڇاڪاڻ ته ٽيبل سادو نڪتو پڙهائي جي سهولت. ٻيو، ترجيحات ۽ بجلي بچائڻ لاء ارادن جي تاريخي استعمال معلومات لاء وڏا، فارميٽ جا آزاد هئا. ٽيون، هيٺين توانائي خواندگي سان ماڻهن جي موڪليل معلومات سمجهڻ گهٽ. "

    ٻئي پٺيان اپ پڙهائي وسنديون، ۾ دلچسپي جو مکيه ڪالهه Canfield, Bruin, and Wong-Parodi (2016) رويي حقيقي رويو نه ٻڌايو ويو آهي. هڪ وسيع تحقيق توانائي جي بچت کي گهٽائڻ واري پروگرام ۾ strengths ۽ مطالعي جي هن قسم جي ڪمزورين ڇا آهي؟

  16. [ وچولي ، منهنجو پسنديده ] Smith and Pell (2003) parachutes جي effectiveness ثابت پڙهائي جي هڪ فکاہیہ ميٽا تجزيي جي آهي. اهي ويچار آهي:

    "ڪيترن ئي بيمار صحت کي روڪڻ ڪرڻ جو ارادو ڪيائين قدمن سان جيئن، parachutes جي effectiveness نه سخت اوسر لاء randomized ڪنٽرول ڪلمي کي استعمال ڪندي تابع ڪيو ويو آهي. دليل جي بنياد تي دوا جي Advocates صرف observational ڊيٽا کي استعمال ڪندي ڳولي قدمن جي اپنائڻ تي تنقيد ڪئي آهي. اسان جو خيال آهي ته هر جيڪڏهن دليل جي بنياد تي دوا جي سڀ کان بنيادي protagonists منظم سک ۽ هڪ ڊبل انڌو، randomized، placebo ڪنٽرول، جا پيرا crossover پرک ۾ شرڪت ڪئي ٿئي. "

    هڪ اهڙي سنڌ جي دوران New York Times جي طور تي هڪ عام readership اخبار لاء مناسب تعاون-پٺيان، لکڻ، تجرباتي دليل جي fetishization خلاف توسان. خاص، ڪنڪريٽ جو مثال مهيا ڪري. سڱ:، پڻ ڏسو Bothwell et al. (2016) ۽ Deaton (2010)

  17. [ وچولي ، coding جي ضرورت ، منهنجو پسنديده ] هڪ علاج اثر جي فرق-۾-اختلاف estimators فرق-۾-پي estimators کان وڌيڪ ڪهڙو ٿي سگهي ٿو. هڪ شروع اپ سماجي ميڊيا هڪ آن لائن آزمائش ڊوڙندو لاء فرق-۾-اختلاف اچڻ جي اهميت بيان صحبت ۾ هڪ / ب جاچ جي چارج ۾ هڪ انجنيئر کي ميمو لکڻ. جڏهن ته ميمو ڪنهن به مسئلي جو بيان، حالتون جن جي ھيٺان فرق-۾-فرق estimator فرق-۾-پي estimator outperform ڪندو جي باري ۾ ڪجهه وجدان، ۽ هڪ سادي نقلي مطالعي ۾ شامل ڪرڻ گهرجي.

  18. [ آسان ، منهنجو پسنديده ] Gary Loveman Harrah جي جو أي، دنيا ۾ سڀ کان وڏي سنڏ ڪمپنين جي هڪ ٿيڻ کان اڳ Harvard بزنس اسڪول ۾ هڪ پروفيسر هو. جڏهن هن Harrah جي لاء رکيو ويو، Loveman هڪ مظاهرا flier-وانگر وفاداري پروگرام ته ڪسٽمر رويي جي باري ۾ ڊيٽا جي زبردست رقم گڏ سان صحبت جاين. هن جي مٿي تي ماپ نظام هميشه-تي، جي صحبت تجربن ڊوڙندو لڳو. مثال طور، اهي هڪ آزمائش هڪ مخصوص جوا طرز سان گراهڪن لاء آزاد هوٽل رات لاء پرچا جي اثر ويجهڙائيء ۾ هلائي سگهي ٿي. هتي ڪيئن Loveman Harrah جي جهڙا ڪاروبار جي عملن کي experimentation جي اهميت کي بيان ڪيو آهي:

    "ان طرح اوھان کي زالن کي دک نه ڪندا آھن، اوھان کي چوري نه ڪريو، ۽ اوھان کي ڪنٽرول گروپ آهن کي ملي وئي آهي. هيء شيء آهي ته توهان هڪ ڪنٽرول گروپ Harrah's-نه ڊوڙندو تي لاء پنهنجي نوڪري وڃائي سگهن ٿا مان هڪ آهي. " (Manzi 2012, 146)

    هڪ نئون ملازم بيان ڇو Loveman آڻجي ان کي هڪ ڪنٽرول گروپ جي ڪري ايترو اهم آهي جو اي ميل لکو. توهان جو هڪ مثال-يا حقيقي يا اپ-ڪرڻ لاء پنهنجي نڪتو بيان ڪيو شامل ڪرڻ جي ڪوشش ڪرڻ گهرجي.

  19. [ سخت ، رياضي جي ضرورت ] هڪ نئين آزمائش ويڪسينيشن uptake تي متن پيغام ياد حاصل ڪرڻ جي اثر جو اندازو ڪري سگهن. 150 ڪلينڪ، 600 اهل مريض سان هر، حصو وٺڻ لاء راضي آهن. نه هر ڪلينڪ اوھان سان گڏ ڪم ڪرڻ چاهي ٿو لاء 100 ڊالر جي هڪ مقرر قيمت آهي، ۽ اهو ته توهان کي موڪل ڪرڻ چاهيو ٿا هر متن پيغام لاء 1 ڊالر خرچ. وڌيڪ، ڪنهن ڪلينڪ ته اوھان سان گڏ ڪم ڪري رهيا آهن مفت لاء (ڪو هڪ ويڪسينيشن ملي ته ڇا) ته ڪالهه اندازو ٿيندو. فرض توهان 1000 ڊالر جي بجيٽ آهي ته.

    1. تحت حالتون ان کي بهتر ڪري سگهجي ٿو جيڪي ڪلينڪ جو هڪ ننڍو انگ تي ۽ جيڪي حالتن هيٺ اهو بهتر ٿي سگهي انھن کان وڌيڪ وڏي پئماني تي پکڙيل کي پنهنجي وسيلن ڌيان ڏيڻ لاء؟
    2. ڇا عنصر جي smallest اثر ماپ ته اوھان کي reliably پنهنجي بجيٽ سان لڳائڻ ڪرڻ جي قابل ٿي ويندو جو اندازو لڳائي ھا؟
    3. هڪ ميمو هڪ امڪاني funder کي انهن واپار-offs بيان لکو.
  20. [ سخت ، رياضي جي ضرورت ] آن لائن ڪورس سان هڪ اهم مسئلو ۽ فنڊنگ آهي؛ ڪيترن ئي شاگردن کي ته ڪورس شروع گڏيا-ڪڍي مٿي ختم. تصور آهي ته توهان هڪ آن لائن سکيا جي پليٽ فارم تي ڪم ڪري رهيا آهن، ۽ ان جي پليٽ فارم تي هڪ ڪاريگر هڪ بصري جاري بار هوء ڀانئي ٿو ته مدد ڏيندو ته حقيقت کان ٻاهر گڏيا کان شاگردن کي روڪڻ پيدا ڪري ڇڏيو آهي. توهان هڪ وڏي computational سماجي سائنس حقيقت ۾ شاگردن تي جاري بار جي اثر پرکي ڪرڻ چاهيو ٿا. ڪنهن به اخلاقي مسئلن ته آزمائش ۾ طالع ٿئي خطاب کان پوء، توهان کي ۽ توهان جي ساٿيو پريشان آهي ته يقينن reliably جو سلسلو جاري آهي بار جي اثرات لڳائڻ لاء ڪافي شاگردن کي نه وٺن وڃ. توهان کي هيٺ ڏنل جي حساب ۾ فرض ڪري سگهي ٿو ته شاگردن جي آهي ته اڌ جي ترقي بار اڌ نه ملي ۽ ڪندو. وڌيڪ، توهان جو فرض ڪري سگهو ٿا ڪو به مداخلت نه آهي ته. ٻين لفظن ۾، توهان جو فرض ڪري سگهي ٿو ته ڌرين رڳو ت اهي علاج يا ڪنٽرول حاصل ڪندي ماڻهو متاثر ٿيا آهن. اھي (هڪ کان وڌيڪ رواجي سمجھاڻي لاء، ڏسي ٻين ماڻهن جي علاج يا ڪنٽرول حاصل ت جي المبسوط نه آهن Gerber and Green (2012) ، چوڌري. 8). مهرباني ڪري ڪنهن اضافي assumptions ته اوھان کي ٺاهڻ جي ڪچي رکيو.

    1. ڀلا جي ترقي بار شاگردن جو 1 في سيڪڙو نقطي جي ڪلاس ختم جي عملن ۾ اضافو ڪرڻ جو انديشو آهي، reliably جي اثر لڳائڻ لاء گهربل جي نموني ڪرائون سائيز واري آهي ڇا؟
    2. ڀلا جي ترقي بار شاگردن جو 10 سيڪڙو پوائنٽون جي ڪلاس ختم جي عملن ۾ اضافو ڪرڻ، reliably جي اثر لڳائڻ لاء گهربل جي نموني ڪرائون سائيز واري آھي ڇا جو انديشو آهي؟
    3. هاڻي تصور آهي ته توهان جي آزمائش ۽ شاگردن جو سڀني جو رخ مواد هڪ فائنل جو امتحان ورتو مڪمل ڪيو هلائي آهن. جڏهن توهان جو جن ته نه ڪيائون ڪرڻ جو سلسلو جاري آهي بار ملي شاگردن جي فائنل جو امتحان کي متاثر ڪيو compare، توهان کي ڏسي، پنهنجي تعجب ڪرڻ لاء گهڻو، ته شاگردن جو سلسلو جاري آهي بار وصول نه ڪيو اهڙو اعلي سانگ. هن جو مطلب آھي ته سنڌ جي ترقي بار وڌو شاگردن کي گهٽ سکڻ لاء؟ توهان هن ڪالهه ڊيٽا مان ڇا حاصل ڪري سگهو ٿا؟ (سڱ: ڏسو Gerber and Green (2012) .، چوڌري 7)
  21. [ تمام سخت ، coding جي ضرورت ] هڪ پيارو ڪاغذ، ۾ Lewis and Rao (2015) صاف به تمام وڏا تجربن جي هڪ بنيادي انگن حد بيان. هن اخبار-جنهن جو اصل "اشتهار سازي جي موٽي جريب جي ويجھو-impossibility تي" جي provocative لقب پيو -shows ڪيئن ڏکيو ان کان به وڌيڪ ڊجيٽل گراهڪن جي لکن جٽادار تجربن سان، آن لائن اشتهارن جي سيڙپڪاري تي موٽڻ جو اندازو ڪرڻ آهي. وڌيڪ عام، ڪاغذ چٽيء طرح ڏيکاري ٿو ته ان لخت جگر ڪالهه ڊيٽا مصيبتن ننڍي علاج اثر اندازي ڪرڻ ڏکي آهي. يا diffently سمجهن ٿا، ته ڪاغذ ڏيکاري ٿو ته تخمينو علاج اثرات وڏي اعتماد کي آھسته آھسته ڪيو ويندو جڏهن ته اثر-کي-معياري-انحرافي (\ (\ frac {\ وارو علائقو \ بار {وائي}} {\ اسڪاٽ لينڊ} \)) نظر ننڍو آهي. هن اخبار کان اهم عام سبق آهي ته ننڍي اثر-کي-معياري-انحرافي نظر (مثال طور، ع پروگرامن جي ROI) سان تجربن مان نتيجا unsatisfying ٿي ويندي آهي. توهان کي چئلينج پنهنجي ڪوٺيء جي مارڪيٽنگ کاتي جي مشهوري مهم جي ROI اندازو ڪرڻ لاء هڪ مهذب آزمائش evaluting ۾ ڪنهن کي ميمو لکڻ ٿي ويندي. توهان جو ميمو ڪمپيوٽر simulations جي نتيجن جو گراف سان مدد ڏني وڃي.

    هتي ڪجهه پس منظر معلومات آهي جيڪا توهان جي ضرورت ٿئي آهي. انهن عددي قدر جو سڀ حقيقي تجربن ۾ رپورٽ جي عام آهن Lewis and Rao (2015) :

    • ROI، آن لائن ع پروگرامن لاء هڪ اهم Metric، مهم (مهم جي مهم ڪاٽو خرچ کان مجموعو بخش) جي چونڊ مهم جي خرچ جي تقسيم کان سنڌ جي خالص بخش ٿي بيان ڪيو ويو آهي. مثال طور هڪ مهم آهي ته سيلز ٽيڪس تي ڪو به اثر پيو -100٪ جي هڪ ROI ھا ۽ هڪ مهم جتي ٺاهيل منافعو خرچ ڪرڻ جي برابر هئا 0 مان هڪ ROI ھا.

    • ڪسٽمر رپيا جي پي سيلز $ 75 جي هڪ معياري انحرافي سان $ 7 آهي.

    • مهم صارف في $ 0،35 جنهن صارف في $ 0،175 جي نفعي ۾ هڪ واڌارو ڪري سگهي جي سيلز ۾ اضافو ڪرڻ جي اميد آهي. ٻين لفظن ۾، جو مجموعو حاشيہ 50٪ آهي.

    • جي آزمائش جي رٿ رٿي سائيز 200.000 ماڻهن کي، علاج گروپ ۾ اڌ ۽ ڪنٽرول گروپ ۾ اڌ آهي.

    • مهم جي قيمت ۾ بهرو وٺندڙ في $ 0.14 آهي.

    هڪ ميمو هن آزمائش evaluting لکو. اوھان کي رٿ رٿي ته جيئن هن آزمائش شروع صلاح ڪندا آھن؟ ته پوء ڇو؟ جيڪڏهن نه، جيڪي تبديليون توهان جي صلاح ها؟

    هڪ سٺو ميمو هن مخصوص صورت پتو پوي ٿو؛ هڪ بهتر ميمو (مثال طور، شو جو اثر-کي-معياري-انحرافي نظر جي هڪ فنڪشن جي طور تي ڪيئن فيصلو تبديليون) هڪ واٽ ۾ هن معاملي کان generalize ٿيندو؛ ۽ هڪ وڏي ميمو هڪ ناه generalized جي نتيجي ۾ پيش ٿيندو.

  22. [ تمام سخت ، رياضي جي ضرورت ] توهان جي تجزياتي نتيجن کي استعمال ڪرڻ گهرجي پوئين سوال جي طور تي به ساڳيو، پر بجاء نقلي ٿا.

  23. [ تمام سخت ، رياضي جي ضرورت ، coding جي ضرورت ] پوئين سوال جي طور تي اهو ساڳيو ٿا، پر ٻنهي نقلي ۽ تجزياتي نتيجن کي استعمال ڪرڻ.

  24. [ تمام سخت ، رياضي جي ضرورت ، coding جي ضرورت ] تصور آهي ته توهان کي ميمو يا نقلي، تجزياتي نتيجا، يا مٿي-استعمال ڪري بيان لکيل آهن ٻنهي-۽ مارڪيٽنگ کاتي مان ڪو مطلب estimator ۾ هڪ فرق ڪو فرق-۾-اختلاف estimator بدران استعمال ڪرڻ جي صلاح ٿو (سيڪشن 4.6.2 کي ڏسي) . بيان ڪيئن آزمائش کان پوء آزمائش کان اڳ سيلز ٽيڪس ۽ سيلز ٽيڪس جي وچ ۾ هڪ 0.4 باهمي پنهنجي ٿڪل تبديل ڪري ڇڏي هڪ نئين ننڍي ميمو لکڻ.

  25. [ سخت ، رياضي جي ضرورت ] امان جي هڪ نئين ويب تي ٻڌل ڪيريئر جي خدمت، هڪ يونيورسٽي ڪيريئر جي خدمتن جي آفيس جي effectiveness ويجهڙائيء ۾ اسڪول جي آخري سال ۾ داخل 10،000 شاگردن مان هڪ randomized ڪنٽرول پرک ڏنيون. منفرد لاگ-۾ معلومات سان گڏ هڪ آزاد رڪنيت، جي ترتيب ٿيل شاگردن جي 5.000 کي هڪ سچا اي ميل دعوت ذريعي موڪليو ويو آهي، جڏهن ته سنڌ جي ٻين 5.000 شاگردن جو ڪنٽرول گروپ ۾ آهن ۽ هڪ رڪنيت نه ڪندا آھن. ٻارهن مهينا دير سان، هڪ پٺيان اپ سروي (في غير جواب سان) ڏيکاري ٿو ته ٻنهي جي علاج ۽ قبضي گروپن ۾، شاگردن جي 70٪ سندن پسند جي ميدان ۾ (ٽيبل 4.5) ۾ پورو وقت ملازمت مان فائدو حاصل ڪيو. اهڙيء طرح، ان مان لڳي ٿو ته هن ويب تي ٻڌل خدمت ڪو به اثر پيو.

    تنهن هوندي به، سنڌ يونيورسٽيء ۾ ھڪ ماھر ڊيٽا سائنسدان جي ڊيٽا تي سا وڌيڪ ويجهي أقول ۽ ڏٺائين ته علاج گروپ ۾ شاگردن جو رڳو 20٪ ڪڏهن جي اي ميل حاصل ڪرڻ کان پوء هن جي اڪائونٽ ۾ لاگ ان. وڌيڪ، ۽ ٻڌائڻ ماٿيلي، جن جي ويب سائيٽ ۾ لاگ آهن صرف 60٪ مان سندن پسند جي ميدان ۾، جنهن ۾ ماڻهن جي شرح جي ڀيٽ ۾ هيٺين ماڻهن کي ته لاگ ان نه ڪيو لاء شرح جي ڀيٽ ۾ هيٺين ۽ هو ۾ مڪمل وقت ملازمت مان فائدو حاصل ڪيو هو جي قبضي حالت (ٽيبل 4.6).

    1. ڇا ٿيو آهن وٺن لاء هڪ وضاحت.
    2. هن آزمائش ۾ علاج جي اثر حساب لاء ٻن مختلف طريقن سان ڇا آهن؟
    3. هن جي نتيجي ۾ ڏنو ويو، سنڌ يونيورسٽي فني سفر جي خدمت سڀني شاگردن کي هن ويب تي ٻڌل ڪيريئر جي سروس مهيا ڪرڻ گهرجي؟ بس واضح ٿي، هي هڪ سادي جواب سان گڏ هڪ سوال نه آهي.
    4. اهي ايندڙ ڇا ڪرڻ گهرجي؟

    سڱ: هي سوال هن باب ۾ ٻ جي مواد کان چوڻي آهي، پر تجربن ۾ عام مسئلن جون ائڊريسون. تجرباتي جوڙجڪ اهڙي قسم جا ڪڏهن ڪڏهن هڪ افزائي جوڙجڪ سڏيو ڇاڪاڻ ته ڌرين جي علاج ۾ ملوث ڪرڻ جي همت افزائي آهن ويو آهي. هي مسئلو ڇا هڪ رخا غير تعميل سڏيو ويندو آهي جو هڪ مثال آهي (ڏسندا Gerber and Green (2012) ، چوڌري. 5)

  26. [ سخت ] وڌيڪ امتحان کان پوء، ان کي ٻاهر ڦرندو ته آزمائش جي پوئين سوال ۾ بيان به وڌيڪ پيچيدو هو. ان جي خدمت تائين رسائي جي لاء ڏنا جي ڪنٽرول گروپ ۾ ته سنڌ جي ماڻهن جو 10 سيڪڙو کان ٻاهر ڦرندو، ۽ (اھي) 65٪ (ٽيبل 4.7) جي روزگار جي شرح سان ختم.

    1. لکڻ summarizing اوھان کي ڇا خيال هڪ اي ميل اچڻ آهي ۽ عمل جو هڪ ڪورس جي صلاح.

    سڱ: هي سوال هن باب ۾ ٻ جي مواد کان چوڻي آهي، پر تجربن ۾ عام مسئلن جون ائڊريسون. هي مسئلو جيڪي ٻه رخي غير تعميل سڏيو ويندو آهي جو هڪ مثال آهي (ڏسندا Gerber and Green (2012) ، چوڌري. 6)

ٽيبل 4.5: جي فني سفر خدمتن جي آزمائش مان ڊيٽا جي سادي ڏسڻ.
گروپ ڪرائون سائيز واري روزگار جي شرح
ويب سائيٽ کي ڏني رسائي 5.000 70٪
ويب سائيٽ تائين رسائي ڏني نه 5.000 70٪
ٽيبل 4،6: جي فني سفر خدمتن جي آزمائش مان ڊيٽا جي وڌيڪ مڪمل ڏسي.
گروپ ڪرائون سائيز واري روزگار جي شرح
ويب سائيٽ تائين رسائي ڏني ۽ لاگ ان 1.000 60٪
ويب سائيٽ تائين رسائي ڏني ۽ ۾ ڪڏهن به لاگ ان 4،000 85٪
ويب سائيٽ تائين رسائي ڏني نه 5.000 70٪
ٽيبل 4،7: جي فني سفر خدمتن جي آزمائش مان ڊيٽا جي مڪمل ڏسي.
گروپ ڪرائون سائيز واري روزگار جي شرح
ويب سائيٽ تائين رسائي ڏني ۽ لاگ ان 1.000 60٪
ويب سائيٽ تائين رسائي ڏني ۽ ۾ ڪڏهن به لاگ ان 4،000 72،5٪
ويب سائيٽ تائين رسائي ڏني ۽ ان جي لاء نه ڏنا 500 65٪
ويب سائيٽ تائين رسائي ڏني ۽ ان جي لاء ادا نه ڪيو 4.500 70،56٪