4.6 Advice

Oft jo dogge it sels of wurkje mei in partner, ik graach biede twa stikken fan advys dat ik fûn benammen helpful yn myn eigen wurk. Earst, tink safolle mooglik foar alle gegevens is sammele. Dit advys wierskynlik liket foar de hân te ûndersikers wend oan rinnende eksperiminten, mar it is tige wichtich foar ûndersikers wend oan wurkjen mei grutte gegevens boarnen (sjoch Haadstik 2). Mei grutte gegevens boarnen meast fan it wurk bart neidat jo de gegevens, mar eksperiminten binne it tsjinoerstelde; it grutste part fan it wurk moat barre foardat jo gegevens sammelje. Ien fan de bêste manieren om twinge josels te tinken hoeden oer dyn ûntwerp en analyze is te meitsjen en registrearje in analyze plan foar jo eksperimint. Gelokkich, in soad fan de best-practices foar de analyze fan de eksperimintele gegevens binne offisjeel fêstlein yn melding rjochtlinen, en dizze rjochtlinen binne in grut plak om te begjinnen as it meitsjen fan jo analyze plan (Schulz et al. 2010; Gerber et al. 2014; Simmons, Nelson, and Simonsohn 2011) .

It twadde stik fan advys is dat gjin ien eksperimint giet te wêzen folslein, en omdat fan dy, jim moatte besykje te ûntwerpen in rige eksperiminten dy't fersterkje inoar. Ik haw sels hearde dit beskreaun as de armada strategy; earder as besykje te bouwen ien massive slachskip, jo miskien better gebou in soad lytsere skippen mei komplemintêre sterke punten. Dizze soarten fan multi-eksperimint stúdzjes binne routine yn psychology, mar se binne seldsum op oare plakken. Gelokkich, de lege kosten fan guon digitale eksperiminten makket dizze soarte fan multi-eksperimint studearret makliker.

Ek, ik graach biede twa stikken fan advys dat binne minder faak no mar binne benammen wichtich foar it ûntwerpen fan digitale leeftiid eksperiminten: create nul marzjinale kosten gegevens en bouwen etyk yn dyn ûntwerp.