4.1 Ներածություն

Այս գիրք-դիտարկող վարքագծի (2-րդ գլուխ) եւ խնդրելու հարցերի (3-րդ գլուխ) մինչ օրս ընդգրկված մոտեցումները, հետազոտողները հավաքում են առանց նախասիրաբար եւ համակարգված կերպով փոխելու տվյալները: Սույն գլխում գործող փորձերի մեջ ներկայացված մոտեցումը հիմնովին տարբերվում է: Հետազոտողները փորձարկումներ են իրականացնում, նրանք համակարգված կերպով միջամտում են աշխարհում, ստեղծելու տվյալների համար, որոնք իդեալականորեն համապատասխանում են պատճառահետեւանքային հարաբերությունների հարցերի պատասխաններին:

Սոցիալական հետազոտություններում շատ պատճառներ եւ ազդեցություն ունեն հարցեր, եւ օրինակները ներառում են այնպիսի հարցեր, ինչպիսիք են. Արդյոք ուսուցիչների աշխատավարձը բարձրացնում է աշակերտի ուսումը: Որքան է աշխատավարձի նվազագույն աշխատավարձի ազդեցությունը: Ինչպես է դիմումատուի մրցավազքը ազդում աշխատանք ստանալու հնարավորության վրա: Այս ակնհայտ պատճառային հարցերից բացի, երբեմն պատճառահետեւանքային հարցերը ենթարկվում են ավելի ընդհանուր հարցերում որոշակի արդյունքների չափման առավելագույնի հասցնելու վերաբերյալ: Օրինակ, «Ինչ գույն պետք է հովանավորի կոճակը լինի ՀԿ-ի կայքէջում» հարցն իսկապես շատ հարցեր է տալիս նվիրատվությունների տարբեր կոճակների գույների ազդեցության մասին:

Պատճառների վրա հիմնված հարցերի պատասխանների մեկ ձեւը առկա տվյալների մեջ փնտրելն է: Օրինակ, վերադառնալու ուսուցիչների աշխատավարձի վրա ուսանողական ուսման վրա ունեցած հարցին, կարող եք հաշվարկել, որ ուսանողները ավելի շատ բան սովորեն դպրոցներում, որոնք բարձր ուսուցիչների աշխատավարձ են առաջարկում: Սակայն, արդյոք այդ հարաբերակցությունը ցույց է տալիս, որ ավելի բարձր աշխատավարձ է առաջացնել ուսանողներին սովորել ավելի. Իհարկե ոչ. Դպրոցները, որտեղ ուսուցիչները ավելի շատ են վաստակում, կարող են տարբեր լինել տարբեր ձեւերով: Օրինակ, բարձր ուսուցիչների աշխատավարձով դպրոցների աշակերտները կարող են գոհացնել ընտանիքներից: Այսպիսով, այն, ինչ կարծես թե ուսուցիչների ազդեցությունը կարող է պարզապես գալ տարբեր տեսակի աշակերտների համեմատ: Ուսանողների միջեւ այս անսահման տարբերությունները կոչվում են խառնաշփոթներ , եւ, ընդհանուր առմամբ, խառնաշփոթության հնարավորությունը կարող է տապալել հետազոտողների կողմից առաջացած պատճառահետեւանքային հարցերին պատասխանելուն `առկա տվյալների օրինակները փնտրելու համար:

Խառնաշփոթների խնդիրներից մեկի լուծումը փորձել է արդար համեմատություններ կատարել, խթանելով խմբերի միջեւ նկատելի տարբերությունները: Օրինակ, դուք կարող եք ներբեռնել գույքային հարկի տվյալները մի շարք պետական ​​կայքէջերից: Այնուհետեւ, դուք կարող եք համեմատել դպրոցների ուսանողական աշխատանքները, որտեղ տնային գները նման են, սակայն ուսուցիչների աշխատավարձերը տարբեր են, եւ դուք դեռ կարող եք գտնել, որ աշակերտները ավելի շատ բան սովորեն դպրոցներում, բարձր վարձատրվող ուսուցիչներով: Բայց կան շատ հնարավոր խառնաշփոթներ: Գուցե այդ աշակերտների ծնողները տարբերվում են կրթության մակարդակից: Կամ գուցե դպրոցները տարբերվում են հանրային գրադարանների հետ իրենց մոտ: Կամ գուցե բարձրագույն ուսուցիչ ունեցող դպրոցները վճարում են նաեւ ավելի բարձր վարձատրություն սկզբունքների համար, եւ հիմնական վճարը, ոչ թե ուսուցիչը վճարելը, իսկապես այն է, ինչն ավելացնում է ուսանողական ուսումը: Դուք կարող եք փորձել չափել եւ կարգավորել այդ գործոնները, բայց հնարավոր խառնաշփոթների ցանկը, ըստ էության, անվերջ է: Շատ դեպքերում պարզապես չեք կարող չափել եւ կարգավորել բոլոր հնարավոր խառնաշփոթները: Այս մարտահրավերին ի պատասխան, հետազոտողները մշակել են ոչ մի փորձարարական տվյալների համար պատճառաբանական գնահատականներ կատարելու մի շարք մեթոդներ. Ես նրանց մասին որոշեցի քննարկել 2-րդ գլխում, բայց որոշակի տեսակի հարցերի համար այդ մեթոդները սահմանափակ են, եւ փորձերը առաջարկել են խոստումնալից այլընտրանք:

Փորձերը թույլ են տալիս հետազոտողներին, բնականաբար, միջավայրի հետ փոխկապակցվածությունից դուրս գալ, որոշակի պատճառահետեւանքային հարցերին հուսալիորեն պատասխանելու համար: Անալոգային տարիքում փորձերը հաճախ լոգիստիկորեն դժվար եւ թանկ էին: Այժմ թվային տարիքում լոգիստիկ խանգարումները աստիճանաբար մարում են: Ոչ միայն ավելի հեշտ է անել անցյալում կատարված փորձերը, այժմ հնարավոր է փորձարկել նոր տեսակի փորձեր:

Այն, ինչ ես գրել եմ մինչ օրս, ես մի քիչ ազատ եմ իմ լեզվով, բայց կարեւոր է տարբերակել երկու բան: փորձեր եւ randomized վերահսկվող փորձեր: Փորձաքննության ժամանակ հետազոտողը միջամտում է աշխարհին, ապա չափում է արդյունքը: Ես լսել եմ այս մոտեցումը, որը նկարագրվում է որպես «խախտում եւ պահպանում»: Հետազոտողը պատահականորեն վերահսկվող փորձարկումում հետազոտողը միջամտում է որոշ մարդկանց եւ ոչ թե ուրիշների համար, եւ հետազոտողը որոշում է, թե որ մարդիկ ստանում են միջամտությունը ռադիիզով: Ռանդելիզացված վերահսկվող փորձերը ստեղծում են արդար համեմատություններ երկու խմբերի միջեւ, մեկը, որը ստացել է միջամտությունը եւ այն, որ չի եղել: Այլ կերպ ասած, ռադոնիզացված վերահսկվող փորձերը խառնաշփոթների խնդիրների լուծում են: Perturb- ի եւ փորձի դիտարկումը, սակայն, ընդգրկում է ընդամենը մի խումբ, որը ստացել է միջամտությունը եւ, հետեւաբար, արդյունքները կարող են հանգեցնել հետազոտողներին սխալ եզրակացությանը (ինչպես ես շուտով կցուցադրեմ): Չնայած փորձերի եւ ռանդալիզացված վերահսկվող փորձերի միջեւ կարեւոր տարբերությունները, սոցիալական հետազոտողները հաճախ օգտագործում են այդ տերմինները փոխարինելի ձեւով: Ես հետեւելու եմ այս կոնվենցիային, բայց որոշ կետերում ես կխախտեմ կոնվենցիան `փորձարկելու ռիսկերացված վերահսկվող փորձերի արժեքը` առանց ռադնդիզացման եւ վերահսկողական խմբի:

Randomized վերահսկվող փորձերը ապացուցել են, որ հզոր միջոց է իմանալ սոցիալական աշխարհը, եւ այս գլխում ձեզ ցույց կտամ ավելին, թե ինչպես օգտագործել դրանք ձեր հետազոտության մեջ: 4.2 բաժնում ես փորձարկումների հիմնական տրամաբանությունը կցուցադրեմ Վիքիպեդիայում փորձի օրինակով: Այնուհետեւ, բաժին 4.3-ում ես կներկայացնեմ լաբորատոր փորձերի եւ դաշտային փորձերի միջեւ տարբերությունը եւ անալոգային փորձերի եւ թվային փորձերի միջեւ տարբերությունները: Բացի դրանից, ես կասեմ, որ թվային դաշտի փորձերը կարող են առաջարկել անալոգային լաբորատոր փորձերի (ամուր հսկողություն) եւ անալոգային դաշտի փորձերի (ռեալիզմ) լավագույն հատկանիշները, որոնք նախկինում հնարավոր չէ: Հետագայում, 4.4 բաժնում, ես կներկայացնեմ երեք հասկացություն `վավերություն, բուժման ազդեցությունների բազմազանություն եւ մեխանիզմներ, որոնք կարեւոր են հարուստ փորձերի նախագծման համար: Այս ֆոնին ես նկարագրելու եմ թվային փորձերի անցկացման երկու հիմնական ռազմավարության մեջ ներգրավված առեւտրային գործարքները `դա անում եք կամ հզորների հետ համագործակցում եք: Ի վերջո, որոշ եզրակացություններ եմ կարդալու այն մասին, թե ինչպես կարող եք օգտվել թվային փորձերի իսկական ուժից (բաժին 4.6.1) եւ նկարագրել որոշակի պատասխանատվություն, որը գալիս է այդ ուժի հետ (բաժին 4.6.2):