საქმიანობის

გასაღები:

  • ხარისხი სირთულის: მარტივი ადვილი საშუალო საშუალო , მძიმე მძიმე , ძალიან რთული ძალიან რთული
  • მოითხოვს მათემატიკის ( მოითხოვს მათემატიკის )
  • მოითხოვს კოდირების ( მოითხოვს კოდირების )
  • მონაცემთა შეგროვების ( მონაცემთა შეგროვების )
  • ჩემი სანიშნეები ( ჩემი ფავორიტი )
  1. [ საშუალო , მონაცემთა შეგროვების ] Berinsky და კოლეგები (2012) აფასებს მექანიკური Turk ნაწილი მოშენება სამი კლასიკური ექსპერიმენტი. იმეორებს კლასიკური აზიის დაავადებათა ჩარჩოების ექსპერიმენტი Tversky and Kahneman (1981) . თქვენი შედეგები მატჩი Tversky და Kahneman ს? თქვენი შედეგები მატჩი Berinsky და კოლეგებს? რა, თუ რამე გვასწავლის ეს გამოყენების შესახებ მექანიკური თურქი კვლევის ექსპერიმენტი?

  2. [ საშუალო , ჩემი ფავორიტი ] გარკვეულწილად ენა-in-cheek ქაღალდის სახელწოდებით "ჩვენ უნდა დაეშალათ," სოციალური ფსიქოლოგი რობერტ Cialdini, ერთი ავტორები Schultz et al. (2007) წერდა, რომ იგი პენსიაზე ადრე მისი სამუშაო როგორც პროფესორი, ნაწილობრივ იმიტომ, რომ გამოწვევების წინაშე აკეთებს სფეროში ექსპერიმენტებს დისციპლინის (ფსიქოლოგია), რომელიც ძირითადად ატარებს ლაბორატორია ექსპერიმენტი (Cialdini 2009) . დაწვრილებით Cialdini ქაღალდი და დაწერა მას ელ მოუწოდა მას გადახედოს თავის დაშლის ფონზე შესაძლებლობები ციფრული ექსპერიმენტი. გამოიყენეთ კონკრეტული მაგალითები კვლევა, რომელიც მიმართოს თავისი შეშფოთება.

  3. [ საშუალო ] იმისათვის, რომ დადგინდეს, თუ არა მცირე საწყის წარმატებები lock-in ან ქრებოდა მოშორებით, van de Rijt და და კოლეგები (2014) ჩაერია ოთხი სხვადასხვა სისტემები bestowing წარმატება შემთხვევით შერჩეულ მონაწილეებს და შემდეგ იზომება გრძელვადიანი ზემოქმედება ამ თვითნებური წარმატება. შეიძლება ფიქრობთ, სხვა სისტემები, რომელიც შეიძლება აწარმოებს მსგავსი ექსპერიმენტი? შეაფასეთ ეს სისტემების თვალსაზრისით საკითხებზე სამეცნიერო ღირებულება, ალგორითმული confounding (თავი 2) და ეთიკა.

  4. [ საშუალო , მონაცემთა შეგროვების ] შედეგები ექსპერიმენტი შეიძლება დამოკიდებული მონაწილეებს. შექმნა ექსპერიმენტი და შემდეგ აწარმოებს on Amazon მექანიკური Turk (MTurk) გამოყენებით ორი სხვადასხვა რეკრუტირება სტრატეგია. შეეცადეთ აირჩიოთ ექსპერიმენტი და დაკომპლექტების სტრატეგიის ისე, რომ შედეგი იქნება სხვადასხვა, როგორც შესაძლებელი. მაგალითად, თქვენს სამსახურში სტრატეგიები შეიძლება მიღებისათვის მონაწილეთა დილით და საღამოს, ან აანაზღაუროს ზიანი მონაწილეებს და მაღალი ანაზღაურება. ასეთი განსხვავებები დასაქმების სტრატეგიის შეიძლება გამოიწვიოს სხვადასხვა აუზები მონაწილეთა და სხვადასხვა ექსპერიმენტულ შედეგებს. რამდენად განსხვავებული იყო თქვენი შედეგების აღმოჩნდება? რას რომ გამოავლინოს გაშვებული ექსპერიმენტი MTurk?

  5. [ ძალიან რთული , მოითხოვს მათემატიკის , მოითხოვს კოდირების , ჩემი ფავორიტი ] წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ გეგმავს ემოციური გადამდები სენი შესწავლა (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) . შედეგების გამოყენება უფრო ადრე დაკვირვება მიერ Kramer (2012) გადაწყვიტოს მონაწილეთა რაოდენობა თითოეულ მდგომარეობაში. ეს ორი კვლევები არ ემთხვევა შესანიშნავად ამიტომ დარწმუნებული უნდა იყოს მკაფიოდ ჩამოვთვალოთ ყველა ვარაუდი, რომ თქვენ:

    1. აწარმოებს სიმულაციური, რომელიც გადაწყვეტს რამდენი მონაწილე იქნებოდა საჭირო აღმოაჩინოს ეფექტი, როგორც დიდი, როგორც ეფექტი Kramer (2012) ერთად \ (\ alpha = 0.05 \) და \ (1 - \ beta = 0.8 \).
    2. ნუ იგივე გაანგარიშება ანალიტიკურად.
    3. იმის გათვალისწინებით, რომ შედეგების Kramer (2012) ემოციური იყო გადამდები სენი (Kramer, Guillory, and Hancock 2014) მეტი იკვებება (ანუ, საერთოდ უფრო მეტი მონაწილე, ვიდრე საჭიროა)?
    4. ერთი ვარაუდი, რომ თქვენ გააკეთა, რომელსაც აქვს დიდი გავლენა თქვენი გაანგარიშება?
  6. [ ძალიან რთული , მოითხოვს მათემატიკის , მოითხოვს კოდირების , ჩემი ფავორიტი ] კითხვაზე პასუხის გაცემა, თუმცა, ვიდრე გამოყენებით ადრე დაკვირვება მიერ Kramer (2012) გამოიყენეთ შედეგები ადრე ბუნებრივი ექსპერიმენტი Coviello et al. (2014) .

  7. [ ადვილი ] ორივე Rijt et al. (2014) და Margetts et al. (2011) , როგორც ასრულებს ექსპერიმენტი, რომელიც სასწავლო პროცესში ადამიანი ხელმოწერის შუამდგომლობა. შეადარეთ და განსხვავებით დიზაინი და დასკვნები ამ მიმართულებითაც.

  8. [ ადვილი ] Dwyer, Maki, and Rothman (2015) ჩატარებული ორი საველე ექსპერიმენტებს შორის ურთიერთობა სოციალური ნორმებისა და proenvironmental ქცევა. აი აბსტრაქტული მათი ქაღალდის:

    "როგორ შეიძლება ფსიქოლოგიური მეცნიერების იყოს გამოყენებული, რათა ხელი შეუწყოს proenvironmental ქცევა? ორი კვლევის, ჩარევა, რომელიც მიზნად ისახავს ენერგოდაზოგვის საქციელი საჯაროდ სველი წერტილები შეისწავლა გავლენა აღწერილობითი ნორმები და პირადი პასუხისმგებლობა. In კვლევა 1, ნათელი სტატუსი (ანუ, ან off) მანიპულირება სანამ ვინმე შევიდა აუთვისებელი საჯარო აბაზანა, სასიგნალო აღწერითი ნორმა, რომელიც გარემოში. მონაწილეები გაცილებით მეტად ჩართოთ შუქი, თუ ისინი off, როდესაც ისინი შევიდნენ. სასწავლო 2, დამატებით პირობად შედიოდა, რომელიც ნორმის შეწყვეტით ნათელი იყო აჩვენა კონფედერაციული, მაგრამ მონაწილეები არ იყო თავად პასუხისმგებელი გარდამტეხი იგი. პერსონალური პასუხისმგებლობა თანათავმჯდომარეობდნენ გავლენის სოციალური ნორმების ქცევა; როდესაც მონაწილეები არ იყვნენ პასუხისმგებელნი გარდამტეხი ნათელი, გავლენის ნორმა შემცირდა. ეს შედეგები მიუთითებს, თუ როგორ აღწერითი ნორმები და პირადი პასუხისმგებლობა შეიძლება დარეგულირდეს ეფექტურობის proenvironmental ჩარევა. "

    დაწვრილებით ქაღალდის და დიზაინი რეპლიკაცია შესწავლა 1.

  9. [ საშუალო , მონაცემთა შეგროვების ] შენობის წინა კითხვაზე, ახლა განახორციელოს თქვენი დიზაინი.

    1. როგორ შედეგების შედარება?
    2. რა შეიძლება ახსნას ეს განსხვავებები?
  10. [ საშუალო ] არ ყოფილა მნიშვნელოვანი დებატების შესახებ ექსპერიმენტი გამოყენებით მონაწილეებს აიყვანა Amazon მექანიკური Turk. პარალელურად, არსებობს ასევე მნიშვნელოვანი დებატების შესახებ ექსპერიმენტი გამოყენებით მონაწილეებს აიყვანა ბაკალავრიატის სტუდენტი მოსახლეობის. დაწერეთ ორგვერდიანი შენიშვნა შედარებით და კონტრასტული Turkers და სტუდენტებს, როგორც მკვლევარები მონაწილეებს. თქვენი შედარება უნდა შეიცავდეს განხილვა ორივე სამეცნიერო და საორგანიზაციო საკითხები.

  11. [ ადვილი ] Jim Manzi წიგნი უკონტროლო (2012) არის შესანიშნავი შესავალი ძალა ექსპერიმენტი ბიზნესში. წიგნში იგი აგებული ეს ამბავი:

    "მე ვიყავი ერთხელ შეხვედრა ნამდვილი ბიზნეს გენიალური, თვითნაკეთი მილიარდერი, რომელმაც ღრმად, ინტუიციური წარმოდგენა ძალა ექსპერიმენტი. მისი კომპანია გაატარა მნიშვნელოვანი რესურსების ცდილობს შექმნას დიდი მაღაზია ფანჯარა მონიტორები, რომ მოვიზიდოთ მომხმარებელს და იზრდება გაყიდვების, როგორც ჩვეულებრივი სიბრძნე ამბობს, რომ ისინი უნდა. ექსპერტები ყურადღებით ტესტირება დიზაინი შემდეგ დიზაინი და ინდივიდუალური ტესტი განხილვის სხდომები განმავლობაში წლის განმავლობაში ინახება გვიჩვენებს მნიშვნელოვანი მიზეზობრივი ეფექტი ყოველ ახალ ჩვენების დიზაინის გაყიდვების. უფროსი მარკეტინგის და გაყიდვები აღმასრულებლები შეხვდა აღმასრულებელი დირექტორი განიხილავს ამ ისტორიული გამოცდის შედეგების toto. წარდგენის შემდეგ ყველა ექსპერიმენტული მონაცემები დაასკვნა, რომ ჩვეულებრივი სიბრძნე იყო არასწორი, რომ ფანჯარა მონიტორები არ მართოს გაყიდვების. მათი რეკომენდირებული ქმედება იყო ხარჯების შემცირება და ძალისხმევა ამ სფეროში. ეს მკვეთრად აჩვენა უნარი ექსპერიმენტების გადატრიალება ჩვეულებრივი სიბრძნე. აღმასრულებელი დირექტორი პასუხი მარტივი იყო: "ჩემი დასკვნა არის, რომ თქვენი დიზაინერებს არ არის ძალიან კარგი." მისი გადაწყვეტა იყო, რომ გაიზარდოს ძალისხმევა მაღაზია ჩვენება დიზაინი, და მიიღოს ახალი ხალხს ამის გაკეთება ". (Manzi 2012, 158–9)

    რომელი ტიპის მოქმედების შეშფოთებას აღმასრულებელი დირექტორი?

  12. [ ადვილი ] შენობის წინა კითხვაზე, წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ შეხვედრაზე, სადაც შედეგები ექსპერიმენტი განიხილეს. რა არის ოთხი კითხვა, რომელიც შეიძლება ვთხოვო, ერთი თითოეული ტიპის მოქმედების (სტატისტიკური, მშენებლობა, შიდა და გარე)?

  13. [ ადვილი ] Bernedo, Ferraro, and Price (2014) სწავლობს შვიდი წლის ეფექტი წყლის დაზოგვა ჩარევა აღწერილი Ferraro, Miranda, and Price (2011) (სურ 4.10). ამ დოკუმენტში, Bernedo და კოლეგებს ასევე შეეცდება იმის გაგება მექანიზმი უკან ეფექტი შედარებით ქცევის კომლი რომ აქვს და არ გადავიდა მკურნალობის შემდეგ გადაეცა. რომ არის, უხეშად, ისინი ცდილობენ თუ არა მკურნალობის იმოქმედა სახლში ან homeowner.

    1. დაწვრილებით ქაღალდი, აღწერს მათი დიზაინი და აჯამებენ შედეგებს. ბ) არ მათი დასკვნები აისახება, თუ როგორ უნდა შეაფასოს რენტაბელობის მსგავსი ჩარევები? თუ ასეა, რატომ? თუ არა, რატომ არა?
  14. [ ადვილი ] In შემდგომი Schultz et al. (2007) , Schultz და კოლეგებს შეასრულოს რიგი სამი ექსპერიმენტი ეფექტი აღწერითი და შედის ნორმები სხვადასხვა გარემოსდაცვითი ქცევა (პირსახოცი reuse) ორ კონტექსტში (სასტუმროს და timeshare ამხანაგობის) (Schultz, Khazian, and Zaleski 2008) .

    1. შეჯამება დიზაინი და დასკვნები ამ სამი ექსპერიმენტი.
    2. როგორ, თუ ყველა, ისინი შეცვალოს თქვენი ინტერპრეტაცია Schultz et al. (2007) ?
  15. [ ადვილი ] პასუხად Schultz et al. (2007) , Canfield, Bruin, and Wong-Parodi (2016) გაიქცა სერია ლაბორატორიაში მსგავსი ექსპერიმენტი შესწავლა დიზაინი ელექტრო გადასახადები. აი, როგორ აღწერს იგი აბსტრაქტული:

    "გამოკითხვის დაფუძნებული ექსპერიმენტი, თითოეულ მონაწილეს დაინახა ჰიპოთეტური ელექტროენერგიის გადასახადი ოჯახის შედარებით მაღალი ელექტროენერგიის გამოყენება, რომელიც მოიცავს ინფორმაციას (ა) ისტორიული გამოყენება, (ბ) შედარება მეზობლებთან, და (გ) ისტორიული გამოყენება ელექტრო ავარია. მონაწილეები ვნახე ყველა ინფორმაცია ტიპის ერთი სამი ფორმატებში, მათ შორის (a) მაგიდები, (ბ) ბარი გრაფიკების, და (გ) ხატი გრაფიკის. ჩვენ ანგარიშს სამი ძირითადი დასკვნები. პირველი, მომხმარებელთა მიხვდა, თითოეული ტიპის ელექტროენერგიის გამოყენებას ინფორმაციის ყველაზე როდესაც ის პრეზენტაცია მაგიდა, ალბათ იმიტომ, რომ მაგიდები შეუწყობს მარტივი წერტილი მოსმენით. მეორე, პარამეტრების და ზრახვები გადარჩენა ელექტროენერგიის იყო ყველაზე ძლიერი ისტორიული გამოყენების ინფორმაცია, დამოუკიდებელი ფორმატში. მესამე პირები, ქვედა ენერგეტიკული ცოდნა მიხვდა ყველა ინფორმაცია ნაკლები. "

    განსხვავებით სხვა შემდგომი კვლევების, მთავარი შედეგია ინტერესი Canfield, Bruin, and Wong-Parodi (2016) ცნობით, ქცევა არა ქცევას. რა არის ძლიერი და სუსტი მხარეები ამ ტიპის კვლევა ფართო კვლევის პროგრამა ხელს უწყობს ენერგიის დაზოგვის?

  16. [ საშუალო , ჩემი ფავორიტი ] Smith and Pell (2003) სატირული მეტა-ანალიზი კვლევები დემონსტრირებას ეფექტურობის Parachutes. ისინი დასკვნამდე:

    "როგორც ბევრი ინტერვენციის თავიდან ასაცილებლად ავად, ეფექტურობის პარაშუტები არ დაექვემდებარა მკაცრი შეფასება გამოყენებით რანდომიზირებული. ადვოკატთა მტკიცებითი მედიცინის გააკრიტიკეს მიღების ინტერვენციების შეაფასა გამოყენებით მხოლოდ ზედამხედველობითი მონაცემები. ჩვენ ვფიქრობთ, რომ ყველას შეიძლება ისარგებლოს თუ ყველაზე რადიკალური გმირები მტკიცებითი მედიცინის და ორგანიზატორი ორმაგი ბრმა, რანდომიზებული, პლაცებო კონტროლირებად, კროსოვერი სასამართლო პარაშუტიდან. "

    დაწერეთ სტატია განკუთვნილია ზოგადი მკითხველებისათვის გაზეთი, როგორიცაა The New York Times, კამათი წინააღმდეგ fetishization ექსპერიმენტული მტკიცებულება. გთავაზობთ კონკრეტული, კონკრეტული მაგალითები. მინიშნება: აგრეთვე, Bothwell et al. (2016) და Deaton (2010)

  17. [ საშუალო , მოითხოვს კოდირების , ჩემი ფავორიტი ] სხვაობა-in-განსხვავებები შეფასების მკურნალობის ეფექტი შეიძლება უფრო ზუსტი, ვიდრე განსხვავება-in-საშუალო შეფასების. დაწერეთ memo, ინჟინერი პასუხისმგებელი A / B ტესტირება დამწყებ სოციალური მედია კომპანია განმარტების ღირებულების განსხვავება-in-განსხვავებები მიდგომა გაშვებული ონლაინ ექსპერიმენტი. შენიშვნა უნდა შეიცავდეს ცნობებს პრობლემა, გარკვეული ინტუიცია იმ პირობების შესახებ, რომელიც განსხვავება-in-სხვაობა შეფასების იქნება outperform განსხვავება-in-საშუალო შეფასებას, და მარტივი სიმულაციური სასწავლო.

  18. [ ადვილი , ჩემი ფავორიტი ] Gary Loveman პროფესორი ჰარვარდის ბიზნესის სკოლის დანიშვნამდე აღმასრულებელი დირექტორი Harrah ის, ერთ-ერთი უდიდესი კაზინო კომპანიების მსოფლიოს. როდესაც ის გადავიდა Harrah ის, Loveman გარდაიქმნება კომპანია ხშირი flier მსგავსი ლოიალურობის პროგრამა, რომელიც შეგროვდა დიდი რაოდენობით მონაცემების სამომხმარებლო ქცევის. თავზე ამ მუდმივი საზომი სისტემა, კომპანია დაიწყო გაშვებული ექსპერიმენტი. მაგალითად, ისინი შეიძლება აწარმოებს ექსპერიმენტი შეაფასოს ეფექტი კუპონი უფასო სასტუმროში ღამის მომხმარებელს კონკრეტული სათამაშო ნიმუში. აი, როგორ Loveman აღწერილი მნიშვნელობის ექსპერიმენტების Harrah ყოველდღიური ბიზნეს პრაქტიკა:

    "ეს იგივეა, თქვენ არ ავიწროვებენ ქალების, თქვენ არ იპარავს, და თქვენ მოხვდით საკონტროლო ჯგუფში. ეს არის ერთ ერთი რამ, რომ თქვენ შეიძლება დაკარგოს სამუშაო at Harrah's არა გაშვებული საკონტროლო ჯგუფი. " (Manzi 2012, 146)

    დაწერეთ ელ-ფოსტა ახალი თანამშრომლის ახსნა, თუ რატომ Loveman ფიქრობს, რომ ეს იმდენად მნიშვნელოვანია, რომ აქვს საკონტროლო ჯგუფი. თქვენ უნდა ვეცადოთ, რომ მოიცავს, მაგალითად, ისე გააკეთა up-to ასახავს თქვენი წერტილი.

  19. [ მძიმე , მოითხოვს მათემატიკის ] ახალი ექსპერიმენტი ითვალისწინებს, ეფექტი ტექსტური შეტყობინებით შეგახსენებთ on ვაქცინაციის uptake. 150 კლინიკები, თითოეული 600 შეუძლიათ პაციენტებს, მზად არის მონაწილეობა. არსებობს ფიქსირებული ღირებულება 100 დოლარი თითოეული კლინიკა გსურთ მუშაობა, და ღირს 1 დოლარი თითოეული ტექსტი გაგზავნა, რომ გსურთ გააგზავნოთ. გარდა ამისა, ნებისმიერი კლინიკებში, რომ ვმუშაობთ შევაფასებთ შედეგს (თუ არა ვინმეს მიიღო ვაქცინაცია) უფასოდ. ვივარაუდოთ, რომ თქვენ გაქვთ ბიუჯეტი 1000 დოლარი.

    1. რა პირობებში შეიძლება იყოს უკეთესი ფოკუსირება თქვენი რესურსები მცირე რაოდენობით კლინიკები და რა პირობებში შეიძლება იყოს უკეთესი გავრცელებული მათ უფრო ფართოდ?
    2. რა ფაქტორები განსაზღვრავს პატარა ეფექტი ზომა, რომ თქვენ შეძლებთ საიმედოდ აღმოაჩინოს თქვენი ბიუჯეტი?
    3. დაწერეთ შენიშვნა აეხსნა ამ ვაჭრობის ღ პოტენციური დამფინანსებელი.
  20. [ მძიმე , მოითხოვს მათემატიკის ] ძირითადი პრობლემა ონლაინ კურსებს არის შეწყვეტას; ბევრი სტუდენტი, რომელიც იწყება კურსები დასრულდება მდე მითუმეტეს-out. წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ მუშაობს ონლაინ სასწავლო პლატფორმა და დიზაინერი პლატფორმა შექმნა ვიზუალური პროგრესი ბარი რომ იგი მიიჩნევს, ხელს შეუწყობს თავიდან სტუდენტები ჩაშვების გარეთ რა თქმა უნდა. გსურთ შეამოწმოთ ეფექტი პროგრესი ბარი სტუდენტები დიდი გამოთვლითი სოციალურ მეცნიერებათა, რა თქმა უნდა. მას შემდეგ, რაც მისამართით ნებისმიერი ეთიკური საკითხები, რომლებიც შეიძლება წარმოიშვას ექსპერიმენტი, თქვენ და თქვენი კოლეგები აწუხებს, რომ, შესაძლოა, არ აქვს საკმარისი სტუდენტებს საიმედოდ აღმოაჩინოს ეფექტი პროგრესი ბარი. ამ გათვლებით, თქვენ შეიძლება ვივარაუდოთ, რომ ნახევარი სტუდენტი მიიღებს პროგრესის ბარი და ნახევარი არ არის. გარდა ამისა, თქვენ შეიძლება ვივარაუდოთ, რომ არ არსებობს ჩარევა. სხვა სიტყვებით, შეიძლება ვივარაუდოთ, რომ მონაწილეებს მხოლოდ დაზარალებული თუ არა ისინი მიიღო მოპყრობის ან კონტროლი; ისინი არ ხორციელდება თუ არა სხვა იტარებს მკურნალობის ან საკონტროლო (უფრო ფორმალური განმარტება, ვხედავ Gerber and Green (2012) , Ch. 8). გთხოვთ ტრეკზე ნებისმიერი დამატებითი დაშვებების, რომ თქვენ.

    1. დავუშვათ პროგრესის ბარი სავარაუდოდ გაზრდის პროპორციულად სტუდენტები, რომლებიც დასრულდება კლასის 1 პროცენტული პუნქტით, რა არის ნიმუში ზომა საჭირო საიმედოდ აღმოაჩინოს ეფექტი?
    2. დავუშვათ პროგრესის ბარი სავარაუდოდ გაზრდის პროპორციულად სტუდენტები, რომლებიც დასრულდება კლასში 10 პროცენტით, თუ რა არის ნიმუში ზომა საჭირო საიმედოდ აღმოაჩინოს ეფექტი?
    3. ახლა წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ არ აწარმოებს ექსპერიმენტი და სტუდენტებს, რომლებმაც დაასრულეს ყველა კურსის მასალები აღებული საბოლოო გამოცდა. როდესაც თქვენ შედარების საბოლოო გამოცდა ათობით სტუდენტი, რომელიც მიიღო პროგრესი ბარი, ვინც არ, თქვენ, ბევრი თქვენი სიურპრიზი, რომ სტუდენტები, რომლებიც არ მიუღია პროგრესის ბარი რეალურად გაიტანა მაღალია. ეს იმას ნიშნავს, რომ პროგრესი ბარი გამოიწვია სტუდენტებს ისწავლონ ნაკლები? რას ვსწავლობთ ამ შედეგს მონაცემები? (რჩევა: იხილეთ Gerber and Green (2012) , Ch. 7)
  21. [ ძალიან რთული , მოითხოვს კოდირების ] In ლამაზი ქაღალდი, Lewis and Rao (2015) ნათლად ასახავს ფუნდამენტური სტატისტიკური შეზღუდვა კი მასიური ექსპერიმენტი. ქაღალდის, რომელიც თავდაპირველად გვქონდა პროვოკაციული სათაურით "ახლო-შეუძლებლობა საზომი ბრუნდება რეკლამა" -გადაცემები, რამდენად ძნელია გავზომოთ ინვესტიციის ონლაინ განცხადებები, თუნდაც ციფრული ექსპერიმენტი მოიცავს მილიონობით მომხმარებელს. უფრო ზოგადად, ქაღალდის ნათლად ჩანს, რომ ეს არ არის ადვილი, რათა დადგინდეს, პატარა მკურნალობის ეფექტი ფონზე ხმაურიანი შედეგს მონაცემები. და განაცხადა diffently, ქაღალდის გვიჩვენებს, რომ სავარაუდო მკურნალობის ეფექტი ექნება დიდი ნდობის ინტერვალით როცა ზემოქმედების-to-სტანდარტული გადახრა (\ (\ frac {\ delta \ ბარი {y}} {\ sigma} \)) კოეფიციენტი არის პატარა. მნიშვნელოვანი ზოგადი გაკვეთილი ამ ქაღალდი არის, რომ შედეგები ექსპერიმენტი მცირე გავლენა-to-სტანდარტული გადახრა თანაფარდობა (მაგალითად, ROI of სარეკლამო კამპანიები) იქნება აკმაყოფილებს. შენი გამოწვევა იქნება დაწეროთ Memo ვინმე მარკეტინგის დეპარტამენტის თქვენი კომპანიის evaluting დაგეგმილი ექსპერიმენტი გავზომოთ ROI რეკლამის კამპანია. თქვენი შენიშვნა უნდა იყოს მხარდაჭერილი გრაფიკის შედეგების კომპიუტერული სიმულაციები.

    აქ არის გარკვეული ფონზე ინფორმაცია, რომ თქვენ უნდა. ყველა ამ რიცხვითი ღირებულებებს დამახასიათებელი რეალური ექსპერიმენტი ცნობით Lewis and Rao (2015) :

    • ROI, საკვანძო მეტრულ ონლაინ სარეკლამო კამპანიები, განისაზღვრება წმინდა მოგება კამპანია (მთლიანი მოგება კამპანიის მინუს ღირებულება კამპანია) იყოფა ღირებულება კამპანია. მაგალითად კამპანია, რომ გავლენა არ მოუხდენია გაყიდვების ექნება ROI -100% და კამპანია სადაც მოგება გამომუშავებული იყო ტოლი ხარჯები ექნება ROI 0.

    • საშუალო გაყიდვების თითო მომხმარებელს $ 7 სტანდარტული გადახრა $ 75.

    • კამპანია, სავარაუდოდ, გაზრდის გაყიდვების $ 0.35 თითო მომხმარებელს, რომელიც შეესაბამება ზრდა მოგება $ 0.175 თითო მომხმარებელს. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, უხეში ზღვარი 50% -ია.

    • დაგეგმილი ზომა ექსპერიმენტი 200,000 ადამიანი, ნახევარი ჯგუფში და ნახევარი საკონტროლო ჯგუფი.

    • ღირებულება კამპანიის $ 0.14 თითო მონაწილე.

    დაწერეთ შენიშვნა evaluting ამ ექსპერიმენტი. გსურთ თუ რეკომენდაციას დაწყების ეს ექსპერიმენტი როგორც დაგეგმილი? თუ ასეა, რატომ? თუ არა, რა ცვლილებები იქნებოდა მირჩევთ?

    კარგი შენიშვნა გამოვა ამ კონკრეტულ შემთხვევაში; უკეთესი memo იქნება განზოგადება ამ შემთხვევაში ერთი გზა (მაგალითად, ჩანს, თუ როგორ გადაწყვეტილებას ცვლილებები როგორც ფუნქცია გავლენა-to-სტანდარტული გადახრა თანაფარდობა); და დიდი memo წარადგენს სრულად განზოგადებული შედეგი.

  22. [ ძალიან რთული , მოითხოვს მათემატიკის ] ზუსტად ისე, როგორც წინა კითხვაზე, მაგრამ ვიდრე სიმულაციური თქვენ უნდა გამოიყენოს ანალიტიკური შედეგები.

  23. [ ძალიან რთული , მოითხოვს მათემატიკის , მოითხოვს კოდირების ] ზუსტად ისე, როგორც წინა კითხვაზე, მაგრამ გამოიყენოთ როგორც სიმულაციური და ანალიტიკური შედეგები.

  24. [ ძალიან რთული , მოითხოვს მათემატიკის , მოითხოვს კოდირების ] წარმოიდგინეთ, რომ თქვენ არ წერია შენიშვნა ზემოთ აღწერილი გამოყენებით ან სიმულაციური, ანალიტიკური შედეგები, ან ორივე და ვინმე მარკეტინგის დეპარტამენტის რეკომენდაციას გამოყენებით განსხვავება-in-განსხვავებები შეფასებას, ვიდრე განსხვავება საშუალებით შეფასებას (იხ 4.6.2) . დაწერეთ new მოკლე შენიშვნა აეხსნა, თუ როგორ 0.4 კორელაცია გაყიდვების ადრე ექსპერიმენტი და გაყიდვების შემდეგ ექსპერიმენტი რომ შეცვალოს თქვენი დასკვნა.

  25. [ მძიმე , მოითხოვს მათემატიკის ] იმისათვის, რომ ეფექტიანობის შესაფასებლად ახალი ვებ დაფუძნებული კარიერა მომსახურება, უნივერსიტეტის კარიერული მომსახურების ოფისში ჩატარდა რანდომიზებული კონტროლის სასამართლო შორის 10,000 სტუდენტები შესვლის დამამთავრებელი სკოლა. უფასო გამოწერა უნიკალური log-in ინფორმაცია გაიგზავნა მეშვეობით ექსკლუზიური ელ მიწვევა 5,000 შემთხვევითად შერჩეული სტუდენტები, ხოლო მეორე 5000 სტუდენტები საკონტროლო ჯგუფში და არ აქვს გამოწერა. თორმეტი თვის შემდეგ, შემდგომი კვლევის (არ არასამთავრობო პასუხი) ცხადყოფს, რომ როგორც მკურნალობის და კონტროლის ჯგუფების, 70% სტუდენტები უზრუნველყოფილი სრულ განაკვეთზე დასაქმება მათ მიერ არჩეულ სფეროში (ცხრილი 4.5). ამდენად, როგორც ჩანს, რომ ვებ დაფუძნებული მომსახურების არ ჰქონდა ეფექტი.

    თუმცა, ჭკვიანი მონაცემები მეცნიერი უნივერსიტეტში შევხედე მონაცემები ცოტა უფრო მჭიდროდ და აღმოჩნდა, რომ მხოლოდ 20% სტუდენტების ჯგუფში ოდესმე შესული ანგარიშის მიღების შემდეგ ელ. გარდა ამისა, და გარკვეულწილად გასაკვირი, მათ შორის, ვინც არ ხართ ნახვა მხოლოდ 60% მოიპოვეს სრული დასაქმების მათ მიერ არჩეულ სფეროში, რაც უფრო დაბალია, ვიდრე განაკვეთი ადამიანი, რომელიც არ შესვლა და დაბალია, ვიდრე განაკვეთი ადამიანები საკონტროლო მდგომარეობაში (მაგიდა 4.6).

    1. ახსნა, თუ რა შეიძლება მომხდარიყო.
    2. რა არის ორი სხვადასხვა გზა გამოთვლა ეფექტი მკურნალობის ექსპერიმენტი?
    3. იმის გათვალისწინებით, ეს შედეგი, უნდა უნივერსიტეტის კარიერული მომსახურების გთავაზობთ ამ ვებ დაფუძნებული კარიერა მომსახურებას სტუდენტები? უბრალოდ უნდა იყოს მკაფიო, ეს არ არის საკითხი, რომელზეც მარტივი პასუხი.
    4. რა უნდა გავაკეთოთ?

    მინიშნება: ეს შეკითხვა სცილდება მასალა დაფარული ამ თავში, მაგრამ მიმართავს საკითხები საერთო ექსპერიმენტი. ამ ტიპის ექსპერიმენტული დიზაინი უწოდებენ წახალისება დიზაინი, რადგან მონაწილეებს საშუალება ეძლევათ ჩაერთონ მკურნალობა. ეს პრობლემა არის მაგალითი იმისა, თუ რა ჰქვია ცალმხრივი შეუსრულებლობის (იხ Gerber and Green (2012) , Ch. 5)

  26. [ მძიმე ] მას შემდეგ, შემდგომი გამოკვლევა, გამოდის, რომ ექსპერიმენტი აღწერილია წინა კითხვაზე, იყო კიდევ უფრო გამწვავდება. გამოდის, რომ 10% ადამიანი საკონტროლო ჯგუფიდან გადახდილი ხელმისაწვდომობის მომსახურების და დასრულდა დასაქმების მაჩვენებელი 65% (ცხრილი 4.7).

    1. დაწერეთ ელ შეჯამებისას, რას ფიქრობთ ხდება და რეკომენდაცია კურსი action.

    მინიშნება: ეს შეკითხვა სცილდება მასალა დაფარული ამ თავში, მაგრამ მიმართავს საკითხები საერთო ექსპერიმენტი. ეს პრობლემა არის მაგალითი იმისა, თუ რა ჰქვია ორმხრივი შეუსრულებლობის (იხ Gerber and Green (2012) , Ch. 6)

მაგიდის 4.5: მარტივი ხედი მონაცემების კარიერული მომსახურების ექსპერიმენტი.
Group ზომა დასაქმების მაჩვენებელი
დაშვება ნახვა 5000 70%
არ დაშვება ნახვა 5000 70%
მაგიდის 4.6: უფრო სრული ხედი მონაცემების კარიერული მომსახურების ექსპერიმენტი.
Group ზომა დასაქმების მაჩვენებელი
დაშვება ნახვა და სისტემაში შესული 1,000 60%
დაშვება ნახვა და არასოდეს შესული 4,000 85%
არ დაშვება ნახვა 5000 70%
ცხრილში 4.7: სრული კალენდარი მონაცემების კარიერული მომსახურების ექსპერიმენტი.
Group ზომა დასაქმების მაჩვენებელი
დაშვება ნახვა და სისტემაში შესული 1,000 60%
დაშვება ნახვა და არასოდეს შესული 4,000 72.5%
არ დაშვება ნახვა და გადაიხადეს 500 65%
არ დაშვება ნახვა და არ გადაიხდის ის 4,500 70,56%