4.1 Уводзіны

У падыходах, пакрытых да гэтага часу ў гэтай кнізе назіранняў за паводзінамі (кіраўнік 2) і задаваць пытанні (Раздзел 3) -researchers збіраюць дадзеныя аб тым, што ў прыродзе ў свеце. Падыход У гэтым раздзеле разглядаюцца 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 сувязяў.

Прычынна-выніковыя пытанні вельмі распаўсюджаныя ў сацыяльных даследаваннях, а таксама прыклады ўключае ў сябе такія пытанні, як павышэнне Ці зарплаты настаўнікаў павялічыць навучанне студэнтаў? Якое ўплыў мінімальнай заработнай платы на ўзровень занятасці? Як гонка пры прыёме на працу заяўніка ажыццявіць свой шанец атрымаць працу? У дадатак да гэтых відавочна прычынных пытанні, часам прычынна-выніковыя пытанні маюцца на ўвазе больш агульныя пытанні аб максімізацыі некаторай метрыкі прадукцыйнасці. Напрыклад, пытанне: "Які колер кнопкі будзе максымізаваць ахвяраванні на сайце сайце 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, выкарыстоўваючы дадзеныя з тысяч школ, вы можаце палічыць, што студэнты вучацца больш у школах, якія прапануюць высокія зарплаты настаўнікам. Але, хіба гэта суадносіны паказвае , што больш высокія зарплаты выклікаюць студэнтаў , каб даведацца больш? Канешне не. Школы, дзе настаўнікі зарабляюць больш могуць адрознівацца ў многіх адносінах. Напрыклад, студэнты ў школах з высокай заработнай платы настаўнікаў можа зыходзіць ад багацейшых сем'яў. Такім чынам, падобна, што эфект настаўнікаў можа проста зыходзіць ад параўнання розных тыпаў студэнтаў. Гэтыя няўлічаныя адрозненні паміж студэнтамі называюцца якія ўмешваюцца фактараў і ў цэлым, магчымасць ўмешваюцца наносіць шкоду даследчыкаў здольнасць адказваць прычынна-выніковыя пытанні шляхам пошуку мадэляў у існуючых дадзеных.

Адным са шляхоў вырашэння праблемы якія ўмешваюцца, каб паспрабаваць зрабіць справядлівыя параўнання шляхам карэкціроўкі для назіраных адрозненняў паміж групамі. Напрыклад, вы маглі б быць у стане загрузіць дадзеныя па падатку на маёмасць ад шэрагу ўрадавых вэб-сайтаў. Затым, вы маглі б параўнаць паспяховасць вучняў у школах, дзе цэны на жыллё падобныя, але заработная плата настаўніка 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 студэнта адрозніваюцца па ўзроўні адукацыі або, магчыма, школы адрозніваюцца па сваёй блізкасці да публічным бібліятэкам або, магчыма, школы з вышэйшай настаўнікам заработнай платы таксама маюць больш высокую аплату працы для дырэктараў і асноўнай заработнай платы, а не настаўнік плаціць, на самой справе тое, што расце навучанне студэнтаў. Вы маглі б паспрабаваць вымераць гэтыя і іншыя фактары, а таксама, але спіс магчымых ўмешваюцца па сутнасці бязмежныя. У многіх сітуацыях, вы проста не можаце вымераць і адрэгуляваць для ўсіх магчымых ўмешваюцца. Такі падыход можа толькі вы да гэтага часу.

Лепшае рашэнне праблемы якія ўмешваюцца ў правядзенні эксперыментаў. Эксперыменты дазваляюць навукоўцам выйсці за межы карэляцыі ў прыродзе дадзеных для таго, каб надзейна адказаць на прычынна-выніковую пытанне. У аналагавым ўзросце, эксперыменты былі часта лагістычных складана і дорага. Цяпер, у эпоху лічбавых тэхналогій, матэрыяльна-тэхнічныя абмежаванні паступова знікаюць. Мала таго, што гэта лягчэй рабіць эксперыменты, як тыя даследчыкі 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 кантраляваных эксперыментаў. У эксперыменце даследчык ўмешваецца ў свеце , а затым вымярае вынік. Я чуў гэты падыход, апісаны як "абураюць і назіраць." Гэтая стратэгія вельмі эфектыўная ў натуральных навуках, але і ў медыцынскіх і сацыяльных навуках, ёсць іншы падыход, які працуе лепш. У рандомізірованное кантраляваным эксперыменце даследчык ўмешваецца для некаторых людзей , а не для іншых, і, крытычна, даследчык вырашае , якія людзі атрымліваюць ўмяшанне рандомизации (напрыклад, манетку). Гэтая працэдура гарантуе, што рандомізірованный кантраляваныя эксперыменты ствараюць справядлівыя параўнання паміж двума групамі: адна, якая атрымала ўмяшальніцтва і той, які не мае. Іншымі словамі, рандомізірованный кантраляваныя эксперыменты рашэнне праблемы якія ўмешваюцца. Нягледзячы на ​​істотныя адрозненні паміж эксперыментамі і рандомізірованный кантраляваных эксперыментаў, сацыяльныя даследчыкі часта выкарыстоўваюць гэтыя тэрміны ўзаемазаменныя. Я буду прытрымлівацца гэтай дамовы, але ў пэўныя моманты, я буду парушаць канвенцыю, каб падкрэсліць значэнне рандомізірованный кантраляваных эксперыментаў над эксперыментамі без рандомизации і кантрольнай групай.

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 вашых даследаваннях. У раздзеле 4.2, я буду ілюстраваць асноўную логіку эксперыментаў з прыкладам эксперыменту на Вікіпедыі. Затым у раздзеле 4.3, я апішу розніцу паміж лабараторных эксперыментаў і палявых эксперыментаў і адрозненні паміж аналагавымі і лічбавымі эксперыментамі эксперыментаў. Акрамя таго, я буду сцвярджаць, што эксперыменты лічбавыя поля могуць прапанаваць лепшыя характарыстыкі аналагавых эксперыментаў лабараторыі (жорсткі кантроль) і эксперыменты аналагавага 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 буду апісваць кампрамісы, якія ўдзельнічаюць у двух асноўных стратэгій для правядзення лічбавых эксперыментаў: рабіць гэта самастойна (раздел 4.5.1) або ў партнёрстве з магутным (раздел 4.5.2). І, нарэшце, я завяршу з некаторымі дызайн парады аб тым, як вы можаце скарыстацца рэальнай сілай лічбавых эксперыментаў (раздел 4.6.1) і апісаць некаторыя з адказнасці, якая прыходзіць з гэтай сілай (раздел 4.6.2). У гэтай чале будзе прадстаўлены з мінімумам матэматычных пазначэнняў і фармальнага мовы; Чытачы, зацікаўленыя ў больш фармальнай, матэматычным падыходзе да эксперыментаў таксама павінны прачытаць Тэхнічнае прыкладанне ў канцы гэтай часткі.