2.4.3 tecrûbeyên Approximating

Em dikarin bi tecrûbeyên ku em nikarin wan hejma-. Du nêzîkayên ku bi taybetî jî ji temenê dîjîtal sûdê bi hevcotî û tecrûbeyên xwezayî.

Gelek pirsên giring zanistî û siyaseta in sebebî. Werin, em bifikirin, ji bo nimûne, di pirsa jêr e: çi bandora bernameya perwerdeya kar li ser wan mûçeyan e? Yek rê ji bo bersiva vê pirsê dê bi ezmûneke bin kontrola randomized ku karkeran bi korfelaqî hatibûn wezîfedar kirin yan perwerdeya bistînin an perwerdeya bistînin ne be. Hingê, lêkolîneran, dibe ku bandora perwerdeya ji bo van beşdaran bi tênê di danberheva heqê kesên ku di perwerdeya ji bo wan ên ku ew qebûl nekir qebûl texmîn dikin.

li randomization: berhevdana sade ji ber tiştekî ku diqewime li ber daneyên heta berhev kirin derbasdar e. Bê randomization, pirsgirêk e pir aloztir xuya dikin. A lêkolîner nikaribû heqê kesên ku bi dilxwazî ​​ji bo perwerdeya îmze ji bo yên ku îmze-up ne hev. Ku berhevdana îhtîmalatan dê nîşan bide ku kesên ku perwerde dîtine û bez zêdetir, lê belê çiqas ji vê, ji ber perwerdeya e û çiqas ji vê ye ji ber ku kesên ku îmze-up ji bo perwerdeya cuda, ji yên ku îmze-up ne ji bo perwerdeya ne? Bi gotineke din, ne rewa ye ku to compare heqê van her du koman ji gel?

Ev xema li ser danberhevê adil dibe sedema hinek lêkolînerên ku bawer dikin, ku ne mimkun e ku bi texmînî ketûber, bêyî ku bi bez ceribandina. Ev îdîaya gelekî dûr diçe. Çaxê ku ew rast e ku tecrûbeyên delîla herî xurt ji bo bandorên sebebî ne, ne stratejiyên din ên ku dikarin bi texmînî sebebî giranbiha ne, hene. Li şûna yên difikirin ku bi texmînî ketûber, ne hêsan e (di doza tecrûbeyên) yan jî ne mimkin (di doza pasîf Daneyên dît), baştir e ku ji stratejiyên difikirim ji bo çêkirina texmînên sebebî derewan li ser berdewamiya ji hêzdartirîn ji bo lawaz bikin. (Şikil. 2.4). Li tundtirîn dawiya berdewamiyê bi tecrûbeyên bin kontrola randomized. Lê belê, ev gelek caran zehmet e ji bo ku ez di lêkolînên civakî de ji ber ku gelek tedawîyên pêwîstî bi mîqdarên û boçûnê yên hevkarî ji hikûmetên an şirketên in; pir bi hêsanî gelek tecrûbeyên ku em nikarin li wir. Ez dê hemû Chapter 4 him bi hêz û qelsbûnê ji tecrûbeyên bin kontrola randomized bixûnî, û ez ê dibêjin ku di hinek rewşan de, ji ber sedemên exlaqî bi hêz dixwazin bi observational bi rêbazên experimental hene.

Figure 2.4: Continuum stratejiyên lêkolîn ji bo bandorên sebebî texmînkirin.

Figure 2.4: Continuum stratejiyên lêkolîn ji bo bandorên sebebî texmînkirin.

Moving li ser berdewamiya, ne rewşên ku lêkolînerên hatine eşkere randomized ne li wir. Ku tê de, lêkolînerên bi hewldana ji bo hînbûna zanînê-ezmûna wek bêy ku bi rastî çi ceribandina; xwezayî, ev dê ji were neynin, lê Daneyên mezin pirr çêtir şiyana me ji bo ku bi texmînî ketûber di van rewşan de.

Carna settings ku randomness di dinyayê de çi diqewime ji bo tiştekî wek ceribandina ji bo lêkolîner hene. Van designs bi tecrûbeyên xwezayî bi navê, û ew dê bi berfirehî li Beþ 2.4.3.1 hesibandin. Du taybetmendiyên çavkaniyên-data xwe mezin xweza herdem-on û xwe size-gelek îmkanên me ji bo ji tecrûbeyên xwezayî hîn gava ku wan pêk hane.

Moving bêtir ji tecrûbeyên bin kontrola randomized, carna e, heta ev bûyer di xwezayê de ku, em dikarin ji bo wan hejma- ezmûneke xwezayî bi kar tînin li wir ne. Di van mîhengan, em bi baldarî dikarin di avakirina muqayeseya di nava welat non-filma li hewldana ji bo hejma- ceribandina. Van designs bi navê lêhatî û ew dê bi berfirehî li Beþ 2.4.3.2 hesibandin. Like tecrûbeyên xwezayî, hevcotî a design ku ji çavkaniyên daneyan mezin feydeyê ye. Bi taybetî jî, size-hem pir mezin di warê hejmara dozên û type of information per dozê-gelek hevcotî hêsan dikin. Ferqa di key di navbera tecrûbeyên xwezayî û lêhatî e ku li tecrûbeyên xwezayî ji aliyê lêkolînera dizane ku pêvajoya bi rêya ku tedawiya wezîfedar kirin û bawer dike ku ew ji bo random.

Têgeha danberhevê di pêşangeha ku daxwazên de sextekarî to do tecrûbeyên bi underlies du helwestên alternatîf: tecrûbeyên xwezayî û lêhatî. Ev nêzîktêdayîn, hûn dikarin wê bi texmîn bandorên sebebî ji welat pasîf ji hêka kifşkirina danberhevê adil rûniştî li hundir ji daneyên ku tu ji berê ve heye.