2.4.3 Аппроксимационные эксперыменты

Мы можам наблізіць эксперыменты , якія мы не можам зрабіць. Два падыходы , якія асабліва здабываюць выгаду з лічбавага ўзросту адпаведнасць і натуральныя эксперыменты.

Шматлікія важныя навуковыя і палітычныя пытанні прычынна-следчая. Разгледзім, напрыклад, наступны пытанне: які эфект праграмы падрыхтоўкі рабочых па заработнай плаце? Адзін са спосабаў адказаць на гэтае пытанне будзе з рандомізірованное кантраляваным эксперыменце, дзе рабочыя былі выпадковым чынам размеркаваны альбо прайсці навучанне ці не праходзяць падрыхтоўку. Затым даследнікі маглі ацаніць эфект падрыхтоўкі гэтых удзельнікаў проста параўноўваючы зарплаты людзей, якія атрымалі навучанне для тых, якія не атрымалі яго.

Простае параўнанне сапраўды з-за чаго-то, што адбываецца да таго, як дадзеныя былі сабраны нават: рандомизации. Без рандомизации, праблема значна складаней. Даследчык можа параўнаць зарплаты людзей, якія добраахвотна падпісаліся на навучанне для тых, хто не рэгістрацыі. Гэта параўнанне, верагодна, паказваюць, што людзі, якія атрымалі навучанне зарабілі больш, але колькі гэта з-за трэніровак і колькі гэта таму, што людзі, якія рэгістрацыі для навучання адрозніваюцца ад тых, якія не падпісваюць, на навучанне? Іншымі словамі, гэта справядліва параўнаць зарплаты гэтых двух груп людзей?

Гэта заклапочанасць па нагоды справядлівага параўнання прыводзіць некаторых даследчыкаў меркаваць , што гэта немагчыма зрабіць ацэнкі прычынных без правядзення эксперыменту. Гэта зацвярджэнне ідзе занадта далёка. Хоць гэта праўда, што эксперыменты даюць пераканаўчы доказ прычынна-следчых эфектаў, існуюць і іншыя стратэгіі, якія могуць даць каштоўныя ацэнкі прычынныя. Замест таго, каб думаць, што прычынная ацэнкі небудзь лёгка (у выпадку эксперыментаў) ці немагчыма (у выпадку пасіўна назіраных даных), то лепш падумаць аб стратэгіі для стварэння прычынных адзнак, якія ляжаць уздоўж кантынууму ад самага моцнага да самага слабога (мал 2.4). У мацнейшай канцы кантынууму рандомізірованный кантраляваных эксперыментаў. Але, гэта часта бывае цяжка зрабіць у сацыяльных даследаваннях, паколькі многія працэдуры патрабуюць нерэальных аб'ёмаў супрацоўніцтва з боку урадаў або кампаній; даволі проста ёсць шмат эксперыментаў, якія мы не можам зрабіць. Я прысвячу ўсё чале 4 як моцныя і слабыя бакі рандомізірованный кантраляваных эксперыментаў, і я буду сцвярджаць, што ў некаторых выпадках, ёсць моцныя этычныя прычыны аддаць перавагу назіральнай да эксперыментальным метадам.

Малюнак 2.4: Кантынуум даследчых стратэгій для ацэньваных прычынных эфектаў.

Малюнак 2.4: Кантынуум даследчых стратэгій для ацэньваных прычынных эфектаў.

Рухаючыся ўздоўж кантынууму, бываюць сітуацыі, калі даследчыкі відавочна не рандомізірованный. Гэта значыць, даследчыкі спрабуюць даведацца эксперымент, як веданне фактычна не робіць эксперымент; Натуральна, гэта будзе складана, але вялікія дадзеныя значна паляпшае нашу здольнасць прымаць прычынныя ацэнкі ў гэтых сітуацыях.

Часам бываюць налады, дзе выпадковасць у свеце бывае, каб стварыць нешта накшталт эксперыменту для даследчыкаў. Гэтыя канструкцыі называюцца натуральныя эксперыменты, і яны будуць падрабязна разгледжаны ў раздзеле 2.4.3.1. Дзве асаблівасці вялікіх крыніц дадзеных-іх заўсёды на прыродзе і іх памер, значна павялічвае нашу здольнасць вучыцца на натуральных эксперыментаў, калі яны адбываюцца.

Рухаючыся далей ад рандомізірованный кантраляваных эксперыментаў, часам нават не падзея, па сваёй прыродзе, што мы можам выкарыстоўваць, каб наблізіць натуральны эксперымент. У гэтых умовах, мы можам пабудаваць старанна параўнання ўнутры неэкспериментальных дадзеных у спробе наблізіць эксперымент. Гэтыя канструкцыі называюцца адпаведнасці, і яны будуць падрабязна разгледжаны ў раздзеле 2.4.3.2. Як і натуральныя эксперыменты, ўзгадненне з'яўляецца дызайн, які таксама здабывае выгаду з буйных крыніц дадзеных. У прыватнасці, масавы памер, як з пункту гледжання колькасці выпадкаў і тыпаў інфармацыі ў выпадку, значна палягчае ўзгадненне. Асноўнае адрозненне паміж прыроднымі эксперыментаў і ўзгаднення з'яўляецца тое, што ў натуральных эксперыментах даследчык ведае, што працэс, з дапамогай якога лячэнне быў прызначаны, і лічыць, што гэта будзе выпадковым.

Канцэпцыя справядлівых параўнанняў , якія матывавалі жадання рабіць эксперыменты таксама ляжыць у аснове двух альтэрнатыўных падыходаў: натуральныя эксперыменты і ўзгадненне. Гэтыя падыходы дазволяць Вам ацаніць прычынна-выніковыя эфекты ад пасіўна назіраных дадзеных, выявіўшы справядлівыя параўнання, седзячы ўнутры дадзеных, якія ў вас ужо ёсць.