4.1 Cyflwyniad

Yn yr ymagweddau a gynhwysir hyd yn hyn yn yr ymddygiad arsylwi llyfr hwn (pennod 2) a gofyn cwestiynau (pennod 3) - mae ymchwilwyr yn casglu data heb newid y byd yn fwriadol ac yn systematig. Mae'r ymagwedd a drafodir yn y bennod hon yn rhedeg arbrofion-yn sylfaenol wahanol. Pan fydd ymchwilwyr yn rhedeg arbrofion, maen nhw'n ymyrryd yn systematig yn y byd i greu data sy'n ddelfrydol i ateb cwestiynau am berthnasau achos-effeithiol.

Mae cwestiynau achos-effeithiol yn gyffredin iawn mewn ymchwil gymdeithasol, ac mae enghreifftiau'n cynnwys cwestiynau megis: A yw cynyddu'r cyflogau athrawon yn cynyddu dysgu myfyrwyr? Beth yw effaith isafswm cyflog ar gyfraddau cyflogaeth? Sut mae ras ymgeisydd ymgeisydd yn effeithio ar ei chyfle i gael swydd? Yn ychwanegol at y cwestiynau achosol hyn yn benodol, weithiau mae cwestiynau achos-ac-effeithiol yn ymhlyg mewn cwestiynau mwy cyffredinol ynghylch gwneud y mwyaf o rywfaint o fesur perfformiad. Er enghraifft, mae'r cwestiwn "Pa liw ddylai fod y botwm rhodd ar wefan NGO?" Mae llawer o gwestiynau mewn gwirionedd ynglŷn ag effaith lliwiau botwm gwahanol ar roddion.

Un ffordd i ateb cwestiynau achos-effeithiol yw edrych am batrymau yn y data sy'n bodoli eisoes. Er enghraifft, gan ddychwelyd i'r cwestiwn am effaith cyflogau athrawon ar ddysgu myfyrwyr, efallai y byddwch yn cyfrifo bod myfyrwyr yn dysgu mwy mewn ysgolion sy'n cynnig cyflogau athrawon uwchradd. Ond, a yw'r cydberthynas hon yn dangos bod cyflogau uwch yn achosi myfyrwyr i ddysgu mwy? Wrth gwrs ddim. Gall ysgolion lle mae athrawon yn ennill mwy fod yn wahanol mewn sawl ffordd. Er enghraifft, gallai myfyrwyr mewn ysgolion â chyflogau uwchradd ddod o deuluoedd cyfoethocach. Felly, gall yr hyn sy'n edrych fel effaith athrawon ddod o gymharu gwahanol fathau o fyfyrwyr. Gelwir y gwahaniaethau anhygoeliedig hyn rhwng myfyrwyr yn dryswch , ac, yn gyffredinol, mae'r posibilrwydd o ddryswyr yn diflannu ar allu ymchwilwyr i ateb cwestiynau achos-effeithiol trwy edrych am batrymau yn y data sy'n bodoli eisoes.

Un ateb i broblem confounders yw ceisio gwneud cymariaethau teg trwy addasu ar gyfer gwahaniaethau amlwg rhwng grwpiau. Er enghraifft, efallai y gallwch chi lawrlwytho data treth eiddo o nifer o wefannau'r llywodraeth. Yna, gallech gymharu perfformiad myfyrwyr mewn ysgolion lle mae prisiau cartref yn debyg ond mae cyflogau athrawon yn wahanol, ac efallai y byddwch yn dal i ddod o hyd i fyfyrwyr ddysgu mwy mewn ysgolion â thâl uwch athrawon. Ond mae yna lawer o ddrybwyllwyr posib o hyd. Efallai bod rhieni'r myfyrwyr hyn yn wahanol yn eu lefel addysg. Neu efallai bod yr ysgolion yn gwahaniaethu yn eu agosrwydd â llyfrgelloedd cyhoeddus. Neu efallai bod gan yr ysgolion sydd â thâl athrawon uwch hefyd gyflog uwch ar gyfer penaethiaid, a phrif dâl, nid cyflog athrawon, yw'r hyn sy'n cynyddu dysgu myfyrwyr. Gallech geisio mesur ac addasu ar gyfer y ffactorau hyn hefyd, ond yn y bôn, mae'r rhestr o gyflyrau posibl yn ddiddiwedd. Mewn llawer o sefyllfaoedd, ni allwch chi fesur ac addasu ar gyfer yr holl wrthdaro posibl. Mewn ymateb i'r her hon, mae ymchwilwyr wedi datblygu nifer o dechnegau ar gyfer gwneud amcangyfrifon achosol o ddata nad ydynt yn arbrofol-trafodais rai ohonynt ym mhennod 2-ond, ar gyfer rhai mathau o gwestiynau, mae'r technegau hyn yn gyfyngedig, ac mae arbrofion yn cynnig addawol amgen.

Mae arbrofion yn galluogi ymchwilwyr i symud y tu hwnt i'r cydberthyniadau mewn data sy'n digwydd yn naturiol er mwyn ateb rhai cwestiynau achos-effeithiol penodol yn ddibynadwy. Yn yr oedran analog, roedd arbrofion yn aml yn anodd ac yn ddrud yn logistig. Yn awr, yn yr oes ddigidol, mae cyfyngiadau logistaidd yn diflannu'n raddol. Nid yn unig y mae'n haws gwneud arbrofion fel y rhai a wnaed yn y gorffennol, nawr mae'n bosibl cynnal mathau newydd o arbrofion.

Yn yr hyn rydw i wedi'i ysgrifennu hyd yn hyn, rwyf wedi bod braidd yn rhydd yn fy iaith, ond mae'n bwysig gwahaniaethu rhwng dau beth: arbrofion ac arbrofion rheoledig ar hap. Mewn arbrawf , mae ymchwilydd yn ymyrryd yn y byd ac yna'n mesur canlyniad. Rwyf wedi clywed yr ymagwedd hon a ddisgrifir fel "perturb and observe." Mewn arbrawf a reolir ar hap, mae ymchwilydd yn ymyrryd ar gyfer rhai pobl ac nid i eraill, ac mae'r ymchwilydd yn penderfynu pa bobl sy'n derbyn yr ymyriad trwy hapoli (ee, troi darn arian). Mae arbrofion a reolir ar hap yn creu cymariaethau teg rhwng dau grŵp: un sydd wedi derbyn yr ymyriad ac un sydd heb. Mewn geiriau eraill, mae arbrofion rheoledig ar hap yn ateb i broblemau cyflyrwyr. Fodd bynnag, mae arbrofion Perturb-and-observ yn cynnwys dim ond un grŵp sydd wedi derbyn yr ymyriad, ac felly gall y canlyniadau arwain ymchwilwyr i'r casgliad anghywir (fel y byddaf yn dangos yn fuan). Er gwaethaf y gwahaniaethau pwysig rhwng arbrofion ac arbrofion rheoledig ar hap, mae ymchwilwyr cymdeithasol yn aml yn defnyddio'r termau hyn yn gyfnewidiol. Byddaf yn dilyn y confensiwn hwn, ond, ar rai pwyntiau, byddaf yn torri'r confensiwn i bwysleisio gwerth arbrofion rheoledig ar hap dros arbrofion heb hapoli a grŵp rheoli.

Mae arbrofion a reolir ar hap wedi profi'n ffordd bwerus o ddysgu am y byd cymdeithasol, ac yn y bennod hon, byddaf yn dangos mwy i chi am sut i'w defnyddio yn eich ymchwil. Yn adran 4.2, byddaf yn dangos rhesymeg sylfaenol yr arbrawf gydag esiampl o arbrawf ar Wikipedia. Yna, yn adran 4.3, disgrifiaf y gwahaniaeth rhwng arbrofion labordy ac arbrofion maes a'r gwahaniaethau rhwng arbrofion analog ac arbrofion digidol. Ymhellach, byddaf yn dadlau y gall arbrofion maes digidol gynnig y nodweddion gorau o arbrofion labordy analog (rheolaeth dynn) ac arbrofion maes analog (realiti), oll ar raddfa nad oedd yn bosibl o'r blaen. Nesaf, yn adran 4.4, disgrifiaf dair cysyniad - dilysrwydd, heterogeneity effeithiau triniaeth, a mecanweithiau-sy'n hanfodol ar gyfer dylunio arbrofion cyfoethog. Gyda'r cefndir hwnnw, byddaf yn disgrifio'r gwaharddiadau sy'n gysylltiedig â'r ddau brif strategaeth ar gyfer cynnal arbrofion digidol: gwneud hynny eich hun neu bartnerio'r pwerus. Yn olaf, byddaf yn dod i ben gyda rhywfaint o gyngor dylunio ynghylch sut y gallwch fanteisio ar bŵer go iawn arbrofion digidol (adran 4.6.1) a disgrifio peth o'r cyfrifoldeb sy'n dod â'r pŵer hwnnw (adran 4.6.2).