4.1 Уводзіны

У падыходах, ахоплівае да гэтага часу ў гэтай кнізе, назіраючы паводзіны (кіраўнік 2) і задаваць пытанні (кіраўнік 3) -researchers збор дадзеных без наўмысна і сістэматычна змяняе свет. Падыход разглядаецца ў гэтай чале выкананых эксперыментаў, прынцыпова адрозніваецца. Калі даследчыкі праводзіць эксперыменты, яны сістэматычна ўмешваюцца ў свеце, каб стварыць дадзеныя, якія ідэальна падыходзяць для адказаў на пытанні аб прычынна-следчых сувязях.

Прычынна-выніковыя пытанні вельмі распаўсюджаныя ў сацыяльных даследаваннях, і прыклады ўключаюць у сябе такія пытанні, як: Павялічваюцца Ці зарплаты настаўнікаў павышэння паспяховасці навучэнцаў? Якое ўплыў мінімальнай заработнай платы на ўзровень занятасці? Як раса суіскальнікаў ўплывае яе шанцы атрымаць працу? У дадатку да гэтых відавочна прычынных пытаннях, часам прычынна-выніковыя пытанні няяўныя больш агульных пытанні аб максімізацыі некаторай прадукцыйнасці метрыкі. Напрыклад, пытанне: «Які колер кнопкі ахвяраваць павінны быць на вэб-сайтамі НВА?» Сапраўды шмат пытанняў пра ўплыў розных кветак кнопкі на ахвяраванні.

Адзін са спосабаў адказаць на прычынна-выніковыя пытанні, каб шукаць заканамернасці ў існуючых дадзеных. Напрыклад, вяртаючыся да пытання пра ўплыў заработнай платы настаўнікаў на навучанні студэнтаў, вы можаце разлічваць, што студэнты вучацца больш у школах, якія прапануюць высокія зарплаты настаўнікаў. Але, хіба гэта суадносіны паказвае , што больш высокія зарплаты выклікаюць студэнтаў , каб даведацца больш? Канешне не. Школы, дзе выкладчыкі зарабляюць больш, могуць адрознівацца ў многіх адносінах. Напрыклад, студэнты ў школах з высокімі заработнай платай настаўнікаў могуць паступаць з багатых сем'яў. Такім чынам, падобна, што эфект настаўнікаў можа проста прыйсці з параўнання розных тыпаў студэнтаў. Гэтыя няўлічаныя адрозненні паміж студэнтамі называюцца ўмешваюцца фактараў і, у цэлым, магчымасць ўмешваюцца наносіць шкоду на здольнасць даследчыкаў адказаць на прычынна-выніковыя пытанні шляхам пошуку мадэляў у існуючых дадзеных.

Адным са шляхоў вырашэння праблемы ўмешваюцца, каб паспрабаваць зрабіць справядлівыя параўнання шляхам карэкціроўкі для назіраных адрозненняў паміж групамі. Напрыклад, вы маглі б быць у стане загрузіць падатак на маёмасць дадзеных з шэрагу ўрадавых вэб-сайтаў. Тады вы маглі б параўнаць паспяховасць вучняў у школах, дзе цэны на жыллё падобныя, але зарплаты настаўнікаў розныя, і вы ўсё яшчэ можаце выявіць, што студэнты вучацца больш у школах з вышэйшай настаўнікам аплаты. Але ёсць яшчэ шмат магчымых ўскладняюць. Можа быць, бацькі гэтых студэнтаў адрозніваюцца па ўзроўні адукацыі. Ці, можа быць, школы адрозніваюцца па сваёй блізкасці да публічным бібліятэкам. Ці, можа быць, школы з вышэйшай настаўнікам аплаты таксама маюць больш высокую плату за прынцыпалам і асноўнай заработнай платы, а не настаўнікі плаціць, сапраўды тое, што ўсё больш ведаў вучняў. Вы маглі б паспрабаваць вымераць і адрэгуляваць для гэтых фактараў, а таксама, але спіс магчымых ўмешваюцца па сутнасці бязмежны. У многіх сітуацыях, вы проста не можаце вымераць і адрэгуляваць для ўсіх магчымых ўмешваюцца. У адказ на гэты выклік, даследчыкі распрацавалі шэраг метадаў для атрымання ацэнкі прычыннай з неэкспериментальных дадзеных, я абмяркоўваў некаторыя з іх у чале 2, але для некаторых відаў пытанняў, гэтыя метады абмежаваныя, і эксперыменты прапануюць шматабяцаючыя альтэрнатыва.

Эксперыменты дазваляюць даследчыкам выйсці за межы карэляцыі ў прыродзе дадзеных для таго, каб надзейна адказаць на некаторыя пытанні прычынна-выніковыя сувязі. У аналагавым ўзросце эксперыменты часта лагістычны складана і дорага. Цяпер, у эпоху лічбавых тэхналогій, матэрыяльна-тэхнічныя цяжкасці паступова знікаюць. Мала таго, што гэта лягчэй рабіць эксперыменты, як тыя зрабілі ў мінулым, цяпер можна запускаць новыя віды эксперыментаў.

У тое, што я напісаў да гэтага часу я быў крыху свабодна на маёй мове, але важна адрозніваць дзве рэчы: эксперыменты і рандомізірованный кантраляваныя эксперыменты. У эксперыменце даследчык ўмешваецца ў свеце , а затым вымярае вынік. Я чуў гэты падыход , апісаны як «абураюць і назіраць.» У рандомізірованное кантраляваным эксперыменце даследчык ўмешваецца для некаторых людзей , а не для іншых, і даследчык вырашае , якія людзі атрымліваюць ўмяшанне рандомизации (напрыклад, манетку). Рандомізірованный кантраляваныя эксперыменты ствараюць справядлівыя параўнання паміж двума групамі: адна, якая атрымала ўмяшальніцтва і той, які не мае. Іншымі словамі, рандомізірованный кантраляваныя эксперыменты рашэнне праблем змешваюцца фактараў. Абураць-і-назіраць эксперыменты, аднак, ўключаць у сябе толькі адну групу, якая атрымала ўмяшальніцтва, і таму вынікі могуць прывесці даследчыкаў да памылковага высновы (як я пакажу ў бліжэйшы час). Нягледзячы на ​​істотныя адрозненні паміж эксперыментамі і рандомізірованный кантраляваных эксперыментаў, сацыяльныя даследчыкі часта выкарыстоўваюць гэтыя тэрміны ўзаемазамяняема. Я буду прытрымлівацца гэтай дамовы, але ў пэўныя моманты, я паламаю канвенцыю, каб падкрэсліць значэнне рандомізірованный кантраляваных эксперыментаў над эксперыментамі без рандомизации і кантрольнай групы.

Рандомізірованный кантраляваныя эксперыменты апынуліся магутным сродкам, каб даведацца аб сацыяльным свеце, і ў гэтым раздзеле я пакажу вам больш аб тым, як выкарыстоўваць іх у сваіх даследаваннях. У раздзеле 4.2, я ілюстраваць асноўную логіку эксперыментавання з прыкладам эксперыменту на Вікіпедыі. Затым, у раздзеле 4.3, я апішу розніцу паміж лабараторнымі эксперыментамі і палявымі эксперыментамі і адрозненнем паміж аналагавымі і лічбавымі эксперыментамі эксперыментамі. Акрамя таго, я буду сцвярджаць, што эксперыменты лічбавых палёў могуць прапанаваць лепшыя характарыстыкі аналагавых эксперыментаў лабараторыі (жорсткі кантроль) і эксперыменты аналага поля (рэалізм), усё ў маштабе, што было немагчыма раней. Далей, у раздзеле 4.4, я апішу тры паняцці несапраўднасьці, гетэрагеннасць эфектаў лячэння, а таксама механізмы, якія маюць вырашальнае значэнне для распрацоўкі багатых эксперыментаў. З гэтым фонам, я апішу кампрамісны, якія ўдзельнічаюць у двух асноўных стратэгіях для правядзення лічбавых эксперыментаў: рабіць гэта самастойна або ў партнёрстве з магутным. Нарэшце, я завяршу з некаторым дызайнам парадамі аб тым, як вы можаце скарыстацца рэальнай сілай лічбавых эксперыментаў (раздел 4.6.1) і апісаць частка адказнасці, якая прыходзіць з гэтай сілай (раздел 4.6.2).