ক্রিয়াকলাপ

• অসুবিধা ডিগ্রী: সহজ , মধ্যম , হার্ড , খুবই কঠিন
• গণিত প্রয়োজন ( )
• কোডিং প্রয়োজন )
• তথ্য সংগ্রহ ( )
• আমার পছন্দের ( )

1. [ , ] Berinsky এবং সহকর্মী (2012) তিনটি ক্লাসিক পরীক্ষা প্রতিলিপি দ্বারা অংশে MTUK মূল্যায়ন। Tversky and Kahneman (1981) দ্বারা ক্লাসিক এশিয়ান ডিজিজ ফ্রেন্ডিং পরীক্ষার প্রতিলিপি করুন। আপনার ফলাফল Tversky এবং Kahneman এর সাথে মেলে না? আপনার ফলাফল কি বেরিন্স্কি এবং সহকর্মীদের সাথে মেলে? কি-যদি কিছু-কি এই জরিপ পরীক্ষা জন্য MTKK ব্যবহার সম্পর্কে আমাদের শেখান?

2. [ , ] সোশ্যাল মনস্তত্ত্ববিদ রবার্ট কিলদিনি, Schultz et al. (2007) আলের একজন লেখক, "আমরা ভাঙ্গা ভাঙা" শিরোনামের একটি কিছুটা জিহ্বা-ইন-গাল কাগজে লিখেছিলাম Schultz et al. (2007) লিখেছিলেন, তিনি একটি চাকরির প্রাথমিক পর্যায়ে পরীক্ষায় (মনোবিজ্ঞান) যা চূড়ান্ত পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য প্রফেসর হিসেবে চাকরি থেকে অবসর গ্রহণ করেন, যা মূলত ল্যাব পরীক্ষায় পরিচালিত হয় (Cialdini 2009) । Cialdini এর কাগজ পড়ুন, এবং তাকে একটি ইমেল লিখুন ডিজিটাল পরীক্ষার সম্ভাবনার আলোকে তার ব্রেক আপ আপ পুনর্বিবেচনা করার জন্য তাকে অনুরোধ। গবেষণার নির্দিষ্ট উদাহরণ ব্যবহার করে তার উদ্বেগের বিষয়টির সমাধান করুন

3. [ ] প্রাথমিক প্রাথমিক সাফল্যের লক বা ফেইড হওয়া কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য, ভ্যান ডি রিজট এবং সহকর্মীরা (2014) আলাদাভাবে নির্বাচিত অংশগ্রহণকারীদের সাফল্য প্রদান করে চারটি ভিন্ন পদ্ধতিতে হস্তক্ষেপ করেন এবং তারপর এই নির্বিচারে সাফল্যের দীর্ঘমেয়াদী প্রভাবগুলি মাপলেন। আপনি কি অন্যান্য সিস্টেমগুলির মধ্যে আপনি অনুরূপ পরীক্ষা চালাতে পারে মনে করতে পারেন? বৈজ্ঞানিক মূল্য, অ্যালগরিদমিক বিভ্রান্তিকর (অধ্যায়ের ২ দেখুন) এবং নীতিশাস্ত্রের বিষয়গুলির মধ্যে এই পদ্ধতিগুলির মূল্যায়ন করুন।

4. [ , ] একটি পরীক্ষা ফলাফল অংশগ্রহণকারীদের উপর নির্ভর করতে পারেন। একটি পরীক্ষা তৈরি করুন এবং তারপর দুটি ভিন্ন নিয়োগ কৌশল ব্যবহার করে এটি MTurk ব্যবহার করুন। পরীক্ষা এবং নিয়োগের কৌশলগুলি বেছে নেওয়ার চেষ্টা করুন যাতে ফলাফলগুলি যতটা সম্ভব ভিন্ন হবে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার নিয়োগ কৌশল সকালে এবং সন্ধ্যায় অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগ করতে পারে বা অংশগ্রহণকারীদের উচ্চ এবং নিম্ন বেতন দিয়ে ক্ষতিপূরণ দিতে পারে নিয়োগ কৌশল এই ধরনের পার্থক্য অংশগ্রহণকারীদের বিভিন্ন পুল এবং বিভিন্ন পরীক্ষামূলক ফলাফল হতে পারে। আপনার ফলাফল কিভাবে আউট ভিন্ন হয়েছে? কি যে MTurk উপর পরীক্ষা চলমান সম্পর্কে প্রকাশ?

5. [ , , ] কল্পনা করুন যে আপনি অনুভূতিমূলক ভ্রষ্ট পরীক্ষা (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) । প্রতিটি অবস্থানে অংশগ্রহণকারীদের সংখ্যা নির্ধারণ করার জন্য Kramer (2012) দ্বারা একটি পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণ গবেষণা থেকে ফলাফল ব্যবহার করুন। এই দুটি গবেষণায় পুরোপুরি মেলে না তাই আপনি যে সমস্ত ধারণাগুলি স্পষ্টভাবে তালিকাভুক্ত করতে চান তা নিশ্চিত করুন:

   1. Kramer (2012) \(\alpha = 0.05\) এবং \(1 - \beta = 0.8\) দিয়ে প্রভাব হিসাবে বড় একটি প্রভাব সনাক্ত করার জন্য কত অংশগ্রহণকারী প্রয়োজন হবে একটি সিমুলেশন চালানো হবে।
   2. বিশ্লেষণাত্মকভাবে একই গণনা করুন।
   3. Kramer (2012) থেকে ফলাফলগুলি অনুধাবনকারী অনুভূতি (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) (অর্থাৎ, এটির চেয়ে বেশি অংশগ্রহণকারী কি ছিল)?
   4. আপনি অনুমান যে, আপনার হিসাব উপর বৃহত্তম প্রভাব আছে যা?

6. [ , , ] পূর্ববর্তী প্রশ্নটি আবার উত্তর দিন, কিন্তু এই সময় পরিবর্তে Kramer (2012) দ্বারা Kramer (2012) নিরীক্ষণের গবেষণা ব্যবহার করে, Lorenzo Coviello et al. (2014) একটি পূর্বের প্রাকৃতিক পরীক্ষা থেকে ফলাফল ব্যবহার করুন Lorenzo Coviello et al. (2014) ।

7. [ ] উভয় Margetts et al. (2011) এবং ভ্যান দে রিজট এট আল (2014) একটি পিটিশন সাইন ইন মানুষ প্রক্রিয়া প্রক্রিয়া অধ্যয়ন পরীক্ষা। এই গবেষণার নকশা এবং ফলাফল তুলনা এবং তুলনা।

8. [ ] Dwyer, Maki, and Rothman (2015) সামাজিক মানদণ্ড এবং প্রো-পরিবেশগত আচরণের মধ্যে সম্পর্কের দুটি ক্ষেত্রের পরীক্ষা পরিচালনা করেন। এখানে তাদের কাগজ বিমূর্ত:

   "মনোবৈজ্ঞানিক বিজ্ঞানকে proenvironmental আচরণকে উৎসাহিত করার জন্য কিভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে? দুই গবেষণায়, পাবলিক বাথরুমে শক্তি সংরক্ষণ আচরণের প্রচারের লক্ষ্যে হস্তক্ষেপগুলি বর্ণনামূলক নিয়ম এবং ব্যক্তিগত দায়বদ্ধতার প্রভাবগুলি পরীক্ষা করে। স্টাডি 1 এ, কেউ আলোর অযোগ্য পাবলিক বাথরুমে প্রবেশ করার আগে হালকা অবস্থায় (অর্থাৎ, চালু বা বন্ধ) ছদ্মবেশিত করেছে, সেই সেটিংের বর্ণনামূলক আদর্শের সংকেত। অংশগ্রহণকারীরা উল্লেখযোগ্যভাবে লাইট বন্ধ করার সম্ভাবনা বেশি যদি তারা প্রবেশ করানো বন্ধ ছিল। অধ্যয়ন 2-তে, একটি অতিরিক্ত শর্ত অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল যার মধ্যে আলোচ্যসূচী বন্ধ করার নীতি একটি সংহতির দ্বারা প্রদর্শিত হয়েছিল, কিন্তু অংশগ্রহণকারীরা এটি চালু করার জন্য নিজেকে দায়ী ছিল না। ব্যক্তিগত দায়িত্ব আচরণ সামাজিক নিয়ম প্রভাব পরিচালিত; যখন অংশগ্রহণকারীদের আলোকে ঘুরিয়ে দেওয়ার জন্য দায়ী নন, তখন আদর্শের প্রভাব হ্রাস পায়। এই ফলাফলগুলি নির্দেশমূলক নিয়ম এবং ব্যক্তিগত দায়বদ্ধতা কার্যকরী হস্তক্ষেপের কার্যকারিতা নিয়ন্ত্রণ করতে পারে তা নির্দেশ করে। "

   তাদের কাগজ পড়ুন এবং অধ্যয়ন 1 একটি প্রতিলিপি নকশা।

9. [ , ] আগের প্রশ্নে বিল্ডিং, এখন আপনার নকশা বহন।

   1. কিভাবে ফলাফল তুলনা করবেন?
   2. এই পার্থক্য ব্যাখ্যা করতে পারে কি?

10. [ ] এমটিউক থেকে নিয়োগপ্রাপ্ত অংশগ্রহণকারীদের ব্যবহার সম্পর্কে গবেষণার বিষয়ে যথেষ্ট বিতর্ক রয়েছে। সমান্তরালভাবে, অধীন স্নাতক ছাত্রদের জনবসতি থেকে নিয়োগপ্রাপ্ত অংশগ্রহণকারীদের ব্যবহার সম্পর্কে পরীক্ষা সম্পর্কে যথেষ্ট বিতর্ক রয়েছে। গবেষণা অংশীদার হিসাবে Turkers এবং অধীন স্নাতকোত্তর এবং তুলনা একটি দুই পৃষ্ঠা মেমো লিখুন। আপনার তুলনা বৈজ্ঞানিক ও যৌক্তিক উভয় বিষয়ে আলোচনা অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।

11. [ ] জিম মানজি এর বই Uncontrolled (2012) ব্যবসার পরীক্ষার ক্ষমতা একটি চমৎকার ভূমিকা। বইটিতে তিনি নিম্নলিখিত গল্পটি তুলে ধরেন:

    "আমি একবার সত্যিকারের ব্যবসায়িক প্রতিভাধর, একটি স্বয়ংসম্পূর্ণ অলৌকিকের সঙ্গে একটি বৈঠকে ছিলাম, যিনি একটি গভীর, স্ববিরোধী পরীক্ষার ক্ষমতার কথা বলেছিলেন। তাঁর কোম্পানিতে প্রচুর সঞ্চয়পত্র তৈরির প্রচলন রয়েছে যা মহান স্টোরের উইন্ডো প্রদর্শন করে ভোক্তাদের আকর্ষণ করবে এবং বিক্রয় বৃদ্ধি করবে, কারণ প্রচলিত জ্ঞান বলেছে যে তারা উচিত বিশেষজ্ঞরা পরিকল্পিতভাবে ডিজাইনের পর নকশা পরীক্ষা করে এবং একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে পৃথক টেস্ট পর্যালোচনা সেশনে বিক্রয়গুলিতে প্রতিটি নতুন ডিসপ্লে ডিজাইনের কোনও কার্যকর কার্যকারিতা দেখায় না। সিনিয়র মার্কেটিং এবং মার্কেটিংয়ের নির্বাহী কর্মকর্তারা সিইও'র সাথে সাক্ষাত করেছেন যে এই ঐতিহাসিক পরীক্ষার ফলাফলগুলি টোটোতে পর্যালোচনা করা হয়েছে। সব পরীক্ষামূলক তথ্য উপস্থাপন করার পর, তারা উপসংহারে আসে যে প্রচলিত প্রজ্ঞাটি ভুল ছিল - যে উইন্ডো প্রদর্শনগুলি বিক্রি করে না। তাদের সুপারিশকৃত কর্ম এই এলাকায় খরচ এবং প্রচেষ্টা কমাতে ছিল। এই নাটকীয়ভাবে প্রথাগত জ্ঞান বিপর্যস্ত করতে পরীক্ষা করার ক্ষমতা প্রদর্শন। সিইও এর প্রতিক্রিয়া সহজ ছিল: 'আমার উপসংহার হল যে আপনার ডিজাইনার খুব ভাল নয়।' তার সমাধান দোকান প্রদর্শন নকশা প্রচেষ্টা বৃদ্ধি, এবং এটি করতে নতুন মানুষ পেতে ছিল। " (Manzi 2012, 158–9)

    কোন ধরনের বৈধতা সিইও এর উদ্বেগ?

12. [ ] পূর্ববর্তী প্রশ্নে বিল্ডিং করা, কল্পনা করুন যে আপনি মিটিং এ ছিল যেখানে পরীক্ষার ফলাফল নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে। চারটি প্রশ্ন যা আপনি জিজ্ঞাসা করতে পারেন- প্রতিটি প্রকার বৈধতা (পরিসংখ্যানগত, নির্মাণ, অভ্যন্তরীণ ও বাহ্যিক) জন্য এক?

13. [ ] Bernedo, Ferraro, and Price (2014) Ferraro, Miranda, and Price (2011) বর্ণিত জল-সংরক্ষণের হস্তক্ষেপের সাত বছরের প্রভাব Ferraro, Miranda, and Price (2011) (চিত্র 4.11 দেখুন)। এই পত্রিকায়, বার্নোডো এবং সহকর্মীরাও চিকিত্সার উত্তরাধিকারী পরিবারগুলোর আচরণের সাথে তুলনা করে প্রভাব বিস্তারের পদ্ধতিটি বুঝতে চেয়েছিলেন। যে, প্রায়শই, তারা চিকিত্সা বাড়িতে বা বাড়ির মালিক প্রভাবিত কিনা তা দেখার চেষ্টা করেছে।

    1. কাগজ পড়ুন, তাদের নকশা বর্ণনা, এবং তাদের ফলাফল সংক্ষিপ্ত বিবরণ।
    2. তাদের ফলাফলগুলি কিভাবে আপনি একই ধরনের হস্তক্ষেপের খরচ-কার্যকারিতা মূল্যায়ন করবেন তা প্রভাবিত করে? যদি তাই হয়, কেন? না হলে না কেন?

14. [ ] Schultz et al. (2007) -এর একটি ফলো-আপ Schultz et al. (2007) , শুল্জ এবং সহকর্মীরা দুইটি প্রসঙ্গ (একটি হোটেলে এবং টাইমশেয়ার কনডোমিনিয়াম) (Schultz, Khazian, and Zaleski 2008) একটি ভিন্ন পরিবেশগত আচরণের (টুয়েল (Schultz, Khazian, and Zaleski 2008) ) বর্ণনামূলক ও কার্যকর ব্যবস্থাগুলির প্রভাবে তিনটি ধারাবাহিক পরীক্ষা করে। ।

    1. এই তিনটি পরীক্ষার নকশা এবং ফলাফলগুলি সংক্ষিপ্ত করুন।
    2. কিভাবে, যদি সব, তারা Schultz et al. (2007) আপনার ব্যাখ্যা পরিবর্তন Schultz et al. (2007) ?

15. [ ] Schultz et al. (2007) প্রতিক্রিয়া Schultz et al. (2007) , Canfield, Bruin, and Wong-Parodi (2016) বিদ্যুৎ বিল ডিজাইন করার জন্য গবেষণামূলক পরীক্ষার একটি সিরিজ দৌড়ে। এখানে তারা বিমূর্ত তা বর্ণনা কিভাবে:

    "একটি জরিপ-ভিত্তিক গবেষণায়, প্রতিটি অংশগ্রহণকারী একটি পরিবারের জন্য অপেক্ষাকৃত উচ্চ বিদ্যুতের ব্যবহার, (আ) ঐতিহাসিক ব্যবহার, (B) প্রতিবেশীদের তুলনা এবং (c) প্রয়োগ ভাঙ্গন সহ ঐতিহাসিক ব্যবহার সম্পর্কে একটি কল্পিত বিদ্যুৎ বিল দেখেছিল। অংশগ্রহণকারীরা তিনটি ফরম্যাটের মধ্যে একটি (যেমন, টেবিল, (খ) বার গ্রাফ, এবং (সি) আইকন গ্রাফসহ সব ধরনের তথ্য দেখায়। আমরা তিনটি প্রধান আবিষ্কারের উপর রিপোর্ট। প্রথমত, ভোক্তারা প্রতিটি ধরণের বিদ্যুৎ ব্যবহার করে বোঝে যে এটি টেবিলের মধ্যে উপস্থাপিত হয় সবচেয়ে সম্ভবত, কারণ টেবিল সহজ পয়েন্ট পড়া সহজতর। দ্বিতীয়ত, বিদ্যুৎ সংরক্ষণের প্রেক্ষাপটে ও উদ্দেশ্যগুলি বিন্যাসে স্বাধীন ঐতিহাসিক ব্যবহারের তথ্যের জন্য শক্তিশালী ছিল। তৃতীয়, নিম্ন শক্তি লিটারেসি সহ ব্যক্তিরা সমস্ত তথ্য কম বোঝে। "

    অন্য ফলো-আপ স্টাডিজের তুলনায়, Canfield, Bruin, and Wong-Parodi (2016) আগ্রহের প্রধান ফলাফল আচরণগত আচরণ নয়। জ্বালানি সঞ্চয় প্রচারের একটি বৃহত্তর গবেষণা প্রোগ্রাম এই ধরনের গবেষণা শক্তি এবং দুর্বলতা কি?

16. [ , ] Smith and Pell (2003) প্যারাশুটগুলির কার্যকারিতা প্রদর্শন করে গবেষণার একটি বিদ্রূপাত্মক মেটা-বিশ্লেষণ উপস্থাপন করেছেন। তারা উপসংহার:

    "অসুস্থ স্বাস্থ্য রোধকল্পে অনেকগুলি হস্তক্ষেপের মতই, প্যারাস্যুটের কার্যকারিতা র্যাডামেড কন্ট্রোলিক ট্রায়ালগুলি ব্যবহার করে কঠোর মূল্যায়ন করা হয়নি। প্রমাণ ভিত্তিক ঔষধের প্রচারকেরা শুধুমাত্র পর্যবেক্ষণ তথ্য ব্যবহার করে নির্ণয় করা হস্তক্ষেপ গ্রহণের সমালোচনা করেছেন। আমরা মনে করি প্রত্যেকেরই উপকার হবে যদি প্রমাণ ভিত্তিক ঔষধের সর্বাধিক র্যাডিক্যাল ক্যাটরিন আংশিকভাবে একটি দ্বৈত অন্ধ, র্যান্ডমেটেড, প্লেসো নিয়ন্ত্রিত, ক্রসওভার ট্রায়ালে অংশগ্রহণ করে।

    একটি সাধারণ পাঠকবৃন্দ সংবাদপত্র, যেমন নিউ ইয়র্ক টাইমস , জন্য পরীক্ষামূলকভাবে একটি অপ-অ্যাড লিখুন পরীক্ষামূলক প্রমাণ বনামত্ব বিরুদ্ধে বাদানুবাদ। নির্দিষ্ট, কংক্রিট উদাহরণ প্রদান। ইঙ্গিত: Deaton (2010) এবং Bothwell et al. (2016)

17. [ , , ] পার্থক্য-গড়-গড় হিসাবকারীর তুলনায় একটি চিকিত্সা প্রভাবের পার্থক্য-পার্থক্য আভাসকারীরা আরো নির্ভুল হতে পারে। একটি অনলাইন গবেষণা চালানোর জন্য পার্থক্য-মধ্যে পার্থক্য পদ্ধতির মূল্য ব্যাখ্যা একটি স্টার্ট আপ সামাজিক মিডিয়া কোম্পানী এ A / B পরীক্ষার দায়িত্বে একটি প্রকৌশলী একটি মেমো লিখুন মেমোতে সমস্যাটির একটি বিবৃতি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত, শর্তগুলির মধ্যে কিছু অনুভূতি যার মধ্যে পার্থক্য-পার্থক্য অনুমানকারী পার্থক্য-গড়-অনুমানকারী, এবং একটি সাধারণ সিমুলেশন অধ্যয়াকে অতিক্রম করবে।

18. [ , ] গ্যারি লাভম্যান হার্ভারের সিইও হওয়ার আগে হার্ভার্ড বিজনেস স্কুলে প্রফেসর ছিলেন, বিশ্বের বৃহত্তম ক্যাসিনো কোম্পানিগুলোর অন্যতম। তিনি Harrah এর চলে গেলে, প্রেমম্যান গ্রাহক আচরণ সম্পর্কে প্রচুর পরিমাণে তথ্য সংগৃহীত যা একটি ঘন ঘন-মত আনুগত্য প্রোগ্রাম সঙ্গে কোম্পানী রূপান্তরিত এই সর্বদা অন পরিমাপ সিস্টেমের উপরে, কোম্পানি পরীক্ষা চালানোর শুরু। উদাহরণস্বরূপ, তারা একটি নির্দিষ্ট জুয়া প্যাটার্ন গ্রাহকদের জন্য একটি বিনামূল্যে হোটেল রাতের জন্য একটি কুপন প্রভাব মূল্যায়ন একটি পরীক্ষা চালাতে পারে। এখানে হারম্যানের হার্টের ব্যবসার প্রচেষ্টায় প্রণয়নের গুরুত্ব সম্পর্কে প্রেমম্যান কীভাবে বর্ণনা করেছেন:

    "এটি আপনি নারীদের হয়রানি করবেন না, আপনি চুরি করেন না এবং আপনার একটি নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠী আছে। এই একটি জিনিস যে আপনি Harrah'- একটি নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ না চলার জন্য আপনার পেশা হারাতে পারেন এক। " (Manzi 2012, 146)

    একটি নতুন কর্মচারীকে একটি ইমেল লিখুন, ব্যাখ্যা করে কেন Love75 মনে করেন এটি নিয়ন্ত্রণ গ্রুপের জন্য এত গুরুত্বপূর্ণ। আপনি একটি উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত করার চেষ্টা করা উচিত- হয় বাস্তব বা গঠিত - আপনার পয়েন্ট চিত্রিত।

19. [ , ] একটি নতুন পরীক্ষা টিকা সচেতনতা উপর টেক্সট বার্তা অনুস্মারক প্রাপ্তির প্রভাব অনুমান লক্ষ্য। 600 জন রোগী সহ এক হাজার পঞ্চাশ ক্লিনিকগুলি অংশগ্রহণ করতে ইচ্ছুক। আপনার সাথে কাজ করতে চান প্রতিটি ক্লিনিকের জন্য $ 100 একটি নির্দিষ্ট খরচ আছে, এবং আপনি পাঠাতে চান প্রতিটি টেক্সট বার্তা জন্য $ 1 খরচ। উপরন্তু, আপনি যে কোনও ক্লিনিকটি আপনার সাথে কাজ করছেন ফলাফলটি পরিমাপ করবে (যে কেউ টিকা পেয়েছে) বিনামূল্যে জন্য। আপনি $ 1,000 এর একটি বাজেট আছে অনুমান।

    1. কোন কোনটি আপনার ক্লিনিকগুলির উপর আপনার সংস্থানগুলি ফোকাস করতে পারে এবং কোনও অবস্থার অধীনে তা আরো ব্যাপকভাবে ছড়িয়ে দিতে আরও ভাল কি হতে পারে?
    2. কোন কারণগুলি ছোট আকারের প্রভাব নির্ধারণ করবে যা আপনি আপনার বাজেটের সাথে নির্ভরযোগ্যভাবে সনাক্ত করতে সক্ষম হবেন?
    3. একটি সম্ভাব্য funder এই বাণিজ্য বন্ধ ব্যাখ্যা একটি মেমো লিখুন।

20. [ , ] অনলাইন কোর্সের সাথে একটি বড় সমস্যা এড়ানোর জন্য: অনেক শিক্ষার্থী যারা কোর্স শুরু করে তোলার শেষ হয়। কল্পনা করুন যে আপনি একটি অনলাইন লার্নিং প্ল্যাটফর্মে কাজ করছেন এবং প্ল্যাটফর্মের একটি ডিজাইনার একটি দৃশ্যমান অগ্রগতি বার তৈরি করেছে যা সে মনে করে যে শিক্ষার্থীরা কোর্সের বাইরে চলে যাওয়া থেকে তাদের প্রতিরোধ করতে সহায়তা করবে। আপনি একটি বৃহৎ গণনীয় সামাজিক বিজ্ঞান কোর্সে শিক্ষার্থীদের অগ্রগতি বার প্রভাব পরীক্ষা করতে চান। পরীক্ষায় যে কোনও নৈতিক বিষয়গুলির মোকাবেলা করার পরে, আপনি এবং আপনার সহকর্মীরা চিন্তিত হয়ে উঠবে যে কোর্সের পর্যায়ে অগ্রগতি বারের প্রভাবগুলি নির্ভরযোগ্যভাবে সনাক্ত করার জন্য যথেষ্ট ছাত্র থাকতে পারে না। নিম্নলিখিত গণনার মধ্যে, আপনি অনুমান করতে পারেন যে অর্ধেক ছাত্র অগ্রগতি বার পাবেন এবং অর্ধেক না। উপরন্তু, আপনি অনুমান করতে পারেন যে কোন হস্তক্ষেপ আছে। অন্য কথায়, আপনি অনুমান করতে পারেন যে অংশগ্রহণকারীরা শুধুমাত্র চিকিত্সা বা নিয়ন্ত্রণ প্রাপ্ত কিনা তা দ্বারা প্রভাবিত হয়; তারা অন্যান্য ব্যক্তিরা চিকিত্সা বা নিয়ন্ত্রণ গ্রহণ করে কিনা তা দ্বারা প্রভাবিত হয় না (আরো আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা জন্য, Gerber and Green (2012) এর অধ্যায় 8 দেখুন)। আপনার তৈরি যে কোনো অতিরিক্ত অনুমান ট্র্যাক রাখুন।

    1. অনুমান করুন যে অগ্রগতি বার শিক্ষার্থীদের অনুপাত বাড়িয়ে তুলবে, যারা 1 শতাংশ পয়েন্ট দ্বারা ক্লাস শেষ করে; নির্ভরযোগ্যভাবে প্রভাব সনাক্ত নমুনা আকার কি?
    2. অনুমান করুন যে অগ্রগতি বার শিক্ষার্থীদের অনুপাত বৃদ্ধি করে 10 শতাংশ পয়েন্ট দ্বারা শেষ করে; নির্ভরযোগ্যভাবে প্রভাব সনাক্ত নমুনা আকার কি?
    3. এখন কল্পনা করুন যে আপনি পরীক্ষা চালাচ্ছেন, এবং সমস্ত কোর্স উপকরণ সম্পন্ন ছাত্ররা একটি চূড়ান্ত পরীক্ষা গ্রহণ করেছে। যখন আপনি চূড়ান্ত পরীক্ষার ছাত্রদের তুলনা করেন, যারা তাদের সংখ্যা নিয়ে অগ্রগতির বার পাননি, তখন আপনি আপনার আশ্চর্যের ব্যাপারটি দেখতে পান, যে শিক্ষার্থীরা অগ্রগতি বার পাননি তারা আসলে উচ্চতর স্কোর করেছে। এর মানে কি এই যে, অগ্রগতি বার শিক্ষার্থীদের কম শিখতে সাহায্য করে? আপনি এই ফলাফল তথ্য থেকে কি শিখতে পারেন? (ইঙ্গিত: Gerber and Green (2012) অধ্যায় 7 দেখুন Gerber and Green (2012) )

21. [ , , ] কল্পনা করুন যে আপনি একটি কারিগরি কোম্পানির ডেটা বিজ্ঞানী হিসাবে কাজ করছেন। বিপণন বিভাগের কেউ একজন নতুন অনলাইন বিজ্ঞাপন প্রচারের জন্য বিনিয়োগের (ROI) পুনর্বিন্যস্তকরণের পরিকল্পনা করার পরিকল্পনা করছেন এমন একটি মূল্যায়নের জন্য আপনার সহায়তার অনুরোধ করেন। প্রচারাভিযানের খরচ দ্বারা বিভক্ত অভিযান থেকে নেট মুনাফা হিসাবে ROI নির্ধারণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রচারাভিযান যা বিক্রয়গুলিতে কোনও প্রভাব ফেলবে না -100% এর ROI; একটি প্রচারাভিযান যেখানে উৎপাদিত মুনাফা খরচ সমান ছিল 0 এর একটি ROI থাকবে; এবং একটি প্রচারাভিযান যেখানে লাভ লাভ দ্বিগুণ ছিল 200% এর একটি ROI থাকবে।

    পরীক্ষা আরম্ভ করার আগে, মার্কেটিং বিভাগ আপনাকে তাদের আগের গবেষণার উপর ভিত্তি করে নিম্নলিখিত তথ্য সরবরাহ করে (আসলে, এই মূল্যগুলি লুইস এবং রাও (2015) প্রকাশিত প্রকৃত অনলাইন বিজ্ঞাপন প্রচারের মতন):

    • প্রতি গ্রাহকের গড় বিক্রয় $ 7 এর গড় এবং $ 75 এর একটি আদর্শ বিচ্যুতি সহ লগ-স্বাভাবিক বন্টন অনুসরণ করে।
    • প্রচারাভিযান গ্রাহকের প্রতি $ 0.35 দ্বারা বিক্রি বাড়ানোর আশা করা হয়, যা গ্রাহকের 0.175 ডলারের মুনাফা বৃদ্ধিের সাথে সম্পর্কিত।
    • গবেষণার পরিকল্পিত আকারটি 200,000 মানুষ: চিকিত্সা গ্রুপে অর্ধেক এবং নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর অর্ধেক।
    • প্রচারাভিযানের খরচ হল $ 0.14 প্রতি অংশগ্রহণকারী
    • প্রচারাভিযানের জন্য প্রত্যাশিত ROI 25% [ \((0.175 - 0.14)/0.14\) ]। অন্য কথায়, বিপণন বিভাগ বিশ্বাস করে যে প্রতি 100 ডলারের বিপণন ব্যয়, কোম্পানির মুনাফা একটি অতিরিক্ত $ 25 অর্জন করবে

    এই প্রস্তাবিত পরীক্ষার মূল্যায়ন একটি মেমো লিখুন। আপনার মেমো আপনার তৈরি একটি সিমুলেশন থেকে প্রমাণ ব্যবহার করা উচিত, এবং এটি দুটি প্রধান সমস্যা মোকাবেলা করা উচিত: (1) আপনি পরিকল্পনা হিসাবে এই পরীক্ষা চালু করার পরামর্শ দিবেন? যদি তাই হয়, কেন? না হলে না কেন? আপনি এই সিদ্ধান্ত করতে ব্যবহার করা হয় যে মানদণ্ড সম্পর্কে পরিষ্কার হতে ভুলবেন না। (2) আপনি কি এই পরীক্ষা জন্য নমুনা আকার সুপারিশ করবে? আবার আপনি এই সিদ্ধান্ত করতে ব্যবহার করা হয় যে মানদণ্ড সম্পর্কে পরিষ্কার হতে ভুলবেন না দয়া করে।

    একটি ভাল মেমো এই নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে ঠিকানা হবে; একটি ভাল মেমো এই ক্ষেত্রে একটি উপায় থেকে সাধারণকরণ করবে (উদাহরণস্বরূপ, সিদ্ধান্তটি কীভাবে প্রচারের প্রভাবের আকারের একটি ফাংশন হিসাবে পরিবর্তন করে); এবং একটি মহান মেমো একটি সম্পূর্ণ সাধারণ ফলাফল উপস্থাপন করা হবে। আপনার ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করার জন্য আপনার মেমো গ্রাফ ব্যবহার করা উচিত।

    এখানে দুটি সংকেত রয়েছে। প্রথমত, বিপণন বিভাগ আপনাকে কিছু অপ্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করতে পারে, এবং তারা আপনাকে কিছু প্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করতে ব্যর্থ হতে পারে। দ্বিতীয়ত, আপনি যদি R ব্যবহার করছেন, তাহলে সচেতন থাকুন যে rnnorm () ফাংশন এমন ভাবে কাজ করে না যা অনেক লোক আশা করে।

    এই কার্যকলাপ আপনাকে শক্তি বিশ্লেষণ, অভ্যাস তৈরি, এবং শব্দ এবং গ্রাফ দিয়ে আপনার ফলাফল যোগাযোগ সঙ্গে অনুশীলন করতে হবে। এটি কোনও পরীক্ষার জন্য বিশ্লেষণ পরিচালনা করতে আপনাকে সাহায্য করবে, ROI এর অনুমানের জন্য তৈরি করা শুধু পরীক্ষামূলক নয় এই কার্যকলাপ আপনি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা এবং ক্ষমতা বিশ্লেষণ সঙ্গে কিছু অভিজ্ঞতা আছে অনুমান যে। যদি আপনি পাওয়ার বিশ্লেষণের সাথে পরিচিত না হোন, আমি আপনাকে Cohen (1992) "এ পাওয়ার প্রাইমার" পড়ার পরামর্শ দিই।

    এই কার্যকলাপটি RA Lewis and Rao (2015) দ্বারা একটি সুদৃশ্য কাগজ দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল, যা এমনকি বিশাল পরীক্ষাগুলির একটি মৌলিক পরিসংখ্যানগত সীমাও ব্যাখ্যা করে। তাদের কাগজ- যা মূলত উত্তেজক শিরোনাম ছিল "বিজ্ঞাপনে রিটার্ন পরিমাপের কাছাকাছি-অসম্ভবতা" -এ দেখানো হয় যে, অনলাইন বিজ্ঞাপনগুলির বিনিয়োগে ফেরত পরিমাপ করা কতটা কঠিন, এমনকি ডিজিটাল পরীক্ষায় লক্ষ লক্ষ গ্রাহক জড়িত থাকলেও অধিকন্তু, RA Lewis and Rao (2015) একটি মৌলিক পরিসংখ্যানগত তথ্যটি তুলে ধরেন যা বিশেষত ডিজিটাল-বয়স গবেষণার জন্য গুরুত্বপূর্ণ: শূন্য ফলাফলের তথ্যগুলির মধ্যে ক্ষুদ্র চিকিত্সা প্রভাবগুলি অনুমান করা কঠিন।

22. [ , ] পূর্ববর্তী প্রশ্ন মত একই করুন, কিন্তু, বরং সিমুলেশন, আপনি বিশ্লেষণমূলক ফলাফল ব্যবহার করা উচিত।

23. [ , , ] পূর্ববর্তী প্রশ্ন মত একই করুন, কিন্তু সিমুলেশন এবং বিশ্লেষণ ফলাফল উভয় ব্যবহার করুন।

24. [ , , ] কল্পনা করুন যে আপনি উপরে উল্লিখিত মেমো লিখেছেন, এবং বিপণন বিভাগের কেউ নতুন তথ্য সরবরাহ করে: তারা আশা করেন যে পরীক্ষাটি আগে এবং পরে বিক্রির মধ্যে একটি সম্পর্ক 0.4। কিভাবে আপনার মেমো মধ্যে সুপারিশ পরিবর্তন? (ইঙ্গিত: পার্থক্য-এর অর্থ অনুমানকারী এবং পার্থক্য-পার্থক্য অনুমানকারীর জন্য আরও বিভাগ 4.6.2 দেখুন।)

25. [ , ] একটি নতুন ওয়েব-ভিত্তিক কর্মসংস্থান-সহায়তা প্রোগ্রামের কার্যকারিতা নির্ণয় করার জন্য, একটি বিশ্ববিদ্যালয় একটি চূড়ান্ত স্কুলে প্রবেশ 10,000 শিক্ষার্থীদের মধ্যে একটি এলোমেলোভাবে নিয়ন্ত্রণ ট্রায়াল পরিচালিত। অনন্য লগইন তথ্য সহ একটি বিনামূল্য সাবস্ক্রিপশন একটি নিখরচায় ইমেল আমন্ত্রণের মাধ্যমে 5000 নিখুঁতভাবে নির্বাচিত ছাত্রদের পাঠানো হয়েছিল, অন্য 5,000 জন শিক্ষার্থী কন্ট্রোল গোষ্ঠীতে ছিল এবং তাদের সাবস্ক্রিপশন ছিল না। দ্বাদশ মাসের পর, একটি ফলো-আপ সার্ভে (কোনও প্রতিক্রিয়া ছাড়াই) দেখিয়েছে যে উভয় চিকিত্সা ও নিয়ন্ত্রণ গ্রুপে, 70% শিক্ষার্থী তাদের নির্বাচিত ক্ষেত্রে (টেবিল 4.6) পূর্ণকালীন কর্মসংস্থান লাভ করেছে। সুতরাং, এটি মনে হয় ওয়েব ভিত্তিক পরিষেবা কোন প্রভাব ছিল।

    যাইহোক, বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি চতুর তথ্য বিজ্ঞানী কিছু ঘনিষ্ঠভাবে তথ্য দেখে এবং এটি পাওয়া যায় যে পাওয়া যায় মাত্র 20% চিকিত্সার গ্রুপ ছাত্র অ্যাকাউন্টে লগইন পরে লগ ইন। আরও, এবং কিছুটা আশ্চর্যজনক, যারা ওয়েবসাইটে লগ ইন করেন তাদের মধ্যে, কেবল 60% তাদের নির্বাচিত ক্ষেত্রের পূর্ণকালীন কর্মসংস্থান লাভ করেছে, যা জনতার হারের তুলনায় কম এবং যাদের লোয়ার হারের হার কম ছিল না তাদের তুলনায় কম ছিল নিয়ন্ত্রণ অবস্থায় (টেবিল 4.7)।

    1. কি ঘটতে পারে জন্য একটি ব্যাখ্যা প্রদান।
    2. এই পরীক্ষায় চিকিত্সা প্রভাব হিসাব করার দুটি ভিন্ন উপায় কি?
    3. এই ফলাফল দেওয়া, সব ছাত্রদের এই সেবা প্রদান করা উচিত? শুধু পরিষ্কার হতে, এটি একটি সহজ উত্তর সঙ্গে একটি প্রশ্ন নয়।
    4. তারা পরবর্তী কি করবেন?

    ইঙ্গিত: এই প্রশ্ন এই অধ্যায়ে আচ্ছাদিত উপাদান অতিক্রম যায়, কিন্তু ঠিকানা পরীক্ষায় সাধারণ সমস্যা। পরীক্ষামূলক ধরনের এই ধরনের কখনও কখনও একটি উত্সাহ নকশা বলা হয় কারণ অংশগ্রহণকারীদের চিকিত্সার মধ্যে নিযুক্ত করার জন্য উত্সাহিত করা হয়। এই সমস্যাটি এক-দিকবিশিষ্ট অসম্পূর্ণতা বলে একটি উদাহরণ ( Gerber and Green (2012) এর অধ্যায় 5 দেখুন)।

26. [ ] আরও পরীক্ষার পর, এটি প্রমাণিত যে পূর্ববর্তী প্রশ্নে ব্যবহৃত পরীক্ষাটি আরও জটিল ছিল। এটা প্রমাণিত হয় যে কন্ট্রোল গোষ্ঠীর 10% লোক পরিষেবাটি ব্যবহারের জন্য অর্থ প্রদান করেছে এবং তারা 65% (টেবিল 4.8) এর একটি কর্মসংস্থান হারে সমাপ্ত হয়েছে।

    1. আপনি কি ঘটছে মনে করে একটি ইমেল লিখুন এবং কর্মের একটি কোর্স সুপারিশ।

    ইঙ্গিত: এই প্রশ্ন এই অধ্যায়ে আচ্ছাদিত উপাদান অতিক্রম যায়, কিন্তু ঠিকানা পরীক্ষায় সাধারণ সমস্যা। এই সমস্যাটি দুটি-স্তরীয় noncompliance (যা Gerber and Green (2012) এর অধ্যায় 6 দেখুন) এর একটি উদাহরণ।