4.4.1 جي درستي

جي درستي گهڻا هڪ کان وڌيڪ عام ٿڪل جي حمايت هڪ آزمائش جي نتيجن کي وهم.

ڪو به تجربه کامل نه آهي، ۽ محقق هڪ ممڪن لفظ ٺهيل آهن جيڪي ممڪن مسئلن جي وضاحت ڪن ٿا. وصفيت انهي حد تائين ڌيان ڏئي ٿو ته ڪنهن خاص تجربن جي نتيجن کي ڪجهه وڌيڪ نتيجن جي حمايت ڪن ٿا. سماجي سائنسدانن کي اهو مددگار ثابت ٿيو ته صحيح طور تي چار مکيه قسمن ۾ ورهايو وڃي: شمارياتي نتيجن جي درستگي، اندروني صحيحيت، صحيحيت جي تعمير، ۽ خارجي اعتبار (Shadish, Cook, and Campbell 2001, chap. 2) . انهن تصورات کي ماهر ڪري توهان کي تجربي جي ڊزائن ۽ تجزيو کي تنقيد ڪرڻ ۽ بهتر ڪرڻ لاء ذهني چيڪليٽ فراهم ڪندي، ۽ اهو توهان جي ٻين محققن سان ڳالھ ٻولهه ۾ مدد ڪندي.

باڊيٽيٽيز نتيجن جي درستگي جي مرڪز جي چوڌاري تائيد جي تجزيي تجزيي صحيح طريقي سان ڪئي وئي هئي. Schultz et al. (2007) جي حوالي سان Schultz et al. (2007) ، اهڙي هڪ سوال تي اهو مرڪز هجي ته ڇا انهن جي صحيح نموني انهن جي \(p\) ٺهيل آهي. اعداد و شمار جي ضرورت تجربن جي تجزيو ۽ تجزيو ڪرڻ جي هن ڪتاب جي مداخلت کان ٻاهر آهن، پر انهن وٽ ڊجيٽل دور ۾ بنيادي طور تبديل نه ڪيو آهي. تنهن هوندي به تبديل ٿي ويو آهي ته ڊجيٽل تجربن ۾ ڊيٽا جي ماحول کي نئين موقعن پيدا ڪيو آهي جيئن ته مشين جي اثرائتي اثر انداز ڪرڻ لاء مشين جي سکيا جي طريقن کي استعمال ڪرڻ (Imai and Ratkovic 2013) .

اندروني صحيحيت سينٽر جي چوڌاري تجرباتي طريقيڪار صحيح طريقي سان ڪئي وئي آهي. Schultz et al. (2007) تجربے ڏانھن واپسي Schultz et al. (2007) ، اندروني صحيحيت بابت سوالن کي ترتيب ڏيڻ، علاج جي پهچائڻ، ۽ نتيجن جي ماپ جي حوالي ڪري سگهي ٿو. مثال طور، توهان کي ڳڻتي ٿي سگھي ٿو ته تحقيق اسسٽنٽين کي معتبر برقي ميٽر پڙهڻ نه ڏنو. حقيقت ۾، Schultz ۽ ساٿي هن مسئلي بابت پريشان ٿيا، ۽ هنن ٻه ڀيرا پڙهڻ جو ميٽر نمونو ڪيو هو؛ خوش قسمت سان، نتيجن کي لازمي طور تي هڪجهڙائي هئي. عام طور تي، Schultz ۽ همراهن جي تجربن کي اندروني اندروني صحيح ثابت ٿئي ٿو، پر اهو هميشه صورت نه آهي: پيچيده فيلڊ ۽ آنلائن تجربن اڪثر وقت ۾ صحيح ماڻهن کي صحيح علاج پهچائڻ ۽ هر ڪنهن جي نتيجي کي ماپائڻ ۾ مشڪلاتن ۾ وڌو. خوش قسمت، ڊجيٽل عمر اندروني صحيحيت بابت خدشات کي گهٽائڻ ۾ مدد ڪري سگهي ٿي ڇو جو هاڻي اهو يقيني بڻائڻ آهي ته علاج انهن ماڻهن کي پهچايو ويندو آهي جيڪي سڀني کي حاصل ڪرڻ ۽ سڀني شرڪت ڪندڙن جي نتيجن کي ماپ ڪري ڇڏيندا آهن.

ڊيٽا ۽ نظرياتي تعميرن جي وچ ۾ ميچ جي چوڌاري صحيحيت مرڪز ٺاهڻ. جيئن ته 2 باب ۾ بحث ڪيو ويو آهي، تعميرون خلاصيون مفهوم آهن جيڪي سماجي سائنسدان جي باري ۾. بدقسمتي سان، هي خلاصا تصورات هميشه واضح بيان ۽ ماپون نه آهن. Schultz et al. (2007) ڏانھن واپسي Schultz et al. (2007) ، دعوي آهي ته سماجي ريتن رسمن کي استعمال جي گهٽتائي ڪري سگهن ٿا، محققین کي "علاج وارو سماجي ريتنام" (مثال طور، ايٽوميٽ) کي تبديل ڪرڻ ۽ "بجلي جي استعمال" کي ماپ ڪري سگهندي. اينالاگ تجربن ۾، ڪيترائي محقق انهن جي پنهنجو علاج ٺهيل ۽ پنهنجن پنهنجن جي نتيجن کي ماپ ڪري ٿو. اهو طريقيڪار يقيني بڻائي ٿو، جتنا ممڪن آهي، تجربات خلاصون تعميرات جو اڀياس ڪري ٿو. ڊجيٽل تجربن ۾ جتي محققن سان گڏ ڪمپنيون يا حڪومتن سان علاج ڪرڻ لاء ۽ ڀائيوارن سان گڏوگڏ هميشه تي ڊيٽا سسٽم استعمال ڪندا آهن، نتيجن جي اندازي ڪرڻ، تجربن ۽ نظرياتي تعمير جي وچ ۾ مزي کي گهٽ تنگ ٿي سگهي ٿو. ان ڪري، آئون اميد رکون ٿو ته صحيح بڻائڻ جي ڊيزيڪل تجربن ۾ انجيل تجربن جي ڀيٽ ۾ وڏي انديشي جو سبب بڻجندي.

آخرڪار، باهمي اعتبار جي مفاصلي جي چوڌاري ڇا هن تجربن جي نتيجن کي ٻين حالتن ڏانهن عام ڪري سگهجي ٿو. Schultz et al. (2007) ڏانھن واپسي Schultz et al. (2007) ، هڪ سوال ڪري سگهي ٿو ته اهو ئي خيال آهي ته ماڻهن کي انهن جي پيرن سان لاڳاپو ۾ توانائي جي استعمال بابت معلومات فراهم ڪندي آهي يا زخمي ڪرڻ واري طريقن جي سگنل جي سگنل (مثال طور اي ايمٽڪيون)، جيڪڏهن توانائي جي استعمال کي گهٽايو ويندو. هڪ الڳ سيٽنگ ۾ تجربن جي تمام چڱي طرح ٺهيل ۽ سٺو هلائڻ لاء، خارجي صحيحيت بابت خدشات تمام سختي ڪرڻ لاء پتو پئجي وڃن ٿا. ماضي ۾، ٻاهرئين بااختيار بابت اهي مباحثا اڪثر ماڻهن جي هڪ گروپ کان وڌيڪ ڪمري ۾ ويٺل ڪم ڪرڻ جي ڪوشش ڪري رهيا هئا ته ڪهڙو طريقيڪار مختلف طريقو، يا مختلف هنڌن ۾ ڪيو ويو هجي يا مختلف ڌرين سان. . خوش قسمت سان، ڊجيٽل عمر محققن کي انهن انگن اکرن کان ٻاهر هلڻ جي قابل بنائي ٿو ۽ عمدي طور تي خارجي صحيحيت جو جائزو وٺندو آهي.

ڇاڪاڻ ته Schultz et al. (2007) کان نتيجو Schultz et al. (2007) ايتري دلچسپ هئي، هڪ ڪمپني نالي اوورور آمريڪا ۾ هن جي استعمال کي وڌيڪ طور تي علاج ڪرڻ لاء وڌيڪ استعمال سان شريڪ ڪيو. Schultz et al. (2007) ڈیزائن جي بنياد تي Schultz et al. (2007) ، اوورور ٺاهيل ٺهيل گهر انرجي رپورٽون ٻن مکيه ماڊل هئا: هڪ هڪ گهريلو جي بجلي جو استعمال پنهنجي پاڙيسرين سان اي ايمٽيڪن سان گڏ آهي ۽ هڪ توانائي جي استعمال کي گهٽائڻ لاء تائيد فراهم ڪري ٿي. ان کان پوء، محققين سان شراڪت ۾، اوپيور ڀٽي بيمارين کي بي گهر جي توانائي جي رپورٽن جي اثر جو جائزو وٺڻ لاء تجربن تي ڪنٽرول ڪيو. جيتوڻيڪ انهن تجربن ۾ علاج عام طور تي جسماني طور تي پهچائي چڪا هئا عام طور پر پراڻي فيچرل سليم ميل- نتيجه جسماني دنيا ۾ ڊجيٽل ڊوائيسز (مثال جي طور تي، ميٽر ميٽر) استعمال ڪيو ويو. ان کان علاوه، هر گهر ۾ تحقيق ڪندڙ اسسٽنٽرن کي دستياب طور تي هن معلومات گڏ ڪرڻ جي بدران، طاقتور ڪمپنين سان ڀائيواري سان گڏ پڙهندڙ تجربا ڪيا ويندا هئا. ان ڪري، انهن جزوي طور ڊجيٽل فيلڊ تجربن ۾ گھٽ متغير قيمت تي وڏي پيماني تي هلائي رهيا هئا.

تصوير 4.6: گهر انرجي رپورٽون هڪ سوشل موازن ماڊل ۽ هڪ عمل قدم جا ماڊل هئا. اجازت طرفان Allcott (2011) آف Allcott (2011) ، انگن اکرن ۽ 2.

تجربن جي ھڪڙي سيٽ ۾ 600،000 خاندانن، 10 مختلف سائٹس کان، Allcott (2011) مان معلوم ٿيو آھي ته گھر انرجي رپورٽ بجلي جي گھٽتائي گھٽجي ٿي. ٻين لفظن ۾، ڪيترا وڏا، وڌيڪ جغرافيائي متفرق مطالعي کان نتيجو Schultz et al. (2007) جي نتيجن جي برابر هئي Schultz et al. (2007) . ان کان پوء، ايندڙ تحقيق ۾ اٺ ملين اضافي Allcott (2015) 101 مختلف سائيٽن کان، Allcott (2015) وري ٻيهر ڳوليائين ته هوم انرجي رپورٽ ۾ مسلسل بجلي جي گھٽتائي گھٽجي ٿي. تجربن جو اهو تمام وڏو سيٽ هڪ دلچسپ نئون نمونو ظاهر ڪيو آهي جيڪو ڪنهن به تجرب ۾ ڏسڻ ۾ نه ايندي هئي: اثر جي شڪل ۾ بعد ۾ تجربن ۾ گهٽتائي ڪئي وئي (4.7 فيڪٽ). Allcott (2015) اهو واضح ڪيو ويو آهي ته اهو گهٽجي ويو آهي ڇاڪاڻ ته وقت سان، مختلف قسم جي شرڪت ڪندڙن تي علاج لاڳو ڪيو ويو آهي. خاص طور تي، صارفين جو وڌيڪ محتاط خفيه گراهڪن سان گڏوگڏ وڌيڪ ممڪن پروگرام پروگرام کي اپنائڻ ۾ شامل هئا ۽ انهن جي گراهڪن کي علاج لاء وڌيڪ جوابدار هئا. جيئن ته ماحولياتي مرضياتي گراهڪن سان گڏ صارفين کي پروگرام منظور ڪيو، ان جي اثرائتي کي گهٽتائي گهٽجي. اهڙيء طرح، تجربن ۾ بي ترتيب جي طور تي يقيني طور تي يقيني طور تي علاج ۽ ڪنٽرول گروپ ساڳئي طرح يقيني طور تي، تحقيقاتي سائيٽن ۾ بي ترتيب ڏيڻ يقينا يقيني ڪري ٿو ته تخمينات هڪ گروپ جي شرڪت کان وڌيڪ عام آبادي تائين (عام طور تي واپس نموني بابت باب 3 کي سوچڻ) کي عام ڪري سگهجي ٿو. جيڪڏهن تحقيق جي ماڳن بي ترتيب نموني نموني نه ڪئي وئي آهي، پوء عام طور تي مڪمل طور تي ڊزائين ڪيل ۽ استعمال ٿيل تجربن کان به مشڪل ٿي سگھي ٿو.

4.7 شڪل: نتيجن مان 111 تجربو گهر انرجي جي اثر جي اثر کي جانچ ڪندي بجلي جي ڪڻڪ جي رپورٽ. سائيٽن تي جتي پروگرام بعد ۾ منظور ڪيو ويو آهي، ان سان گڏ ننڍا اثرات حاصل ڪيا ويا آهن. Allcott (2015) جو اهو نقشو آهي ته هن نموني جو هڪ وڏو ذريعو اهو آهي ته انهن کان وڌيڪ ماحولياتي گراهڪن جي گراهڪن جو گراهڪ اڳ ۾ پروگرام کي اپيل ڪرڻ جي وڌيڪ ممڪن هئا. Allcott (2015) کان 3، انگن 3.

گڏوگڏ، ان 111 تجربات Allcott (2011) 10 Allcott (2011) ۽ Allcott (2015) 101 Allcott (2011) 101 سڀني ملڪن کان 8.5 ملين گهراين جو ٺهيل ڪيو. انهن سان مسلسل اهو ظاهر ڪري ٿو ته گهر انرجي رپورٽون اوسط بجليء جي گھٽتائي گهٽائي ٿي، انهي جي نتيجي ۾ ڪيليفورنيا ۾ 300 گهر مان نڪرندڙ اسٽوٽس ۽ ساٿين جي اصلي نتيجن کي هٿي ڏئي ٿي. ان جي اصل نتيجن کي صرف پڙهائڻ کان پوء، پيروي ڪيل تجربن اهو پڻ ڏيکاري ٿو ته اثر جو انداز هنڌ طرفان مختلف آهي. تجربن جو اهو سيٽ جزوي طور ڊجيٽل فيلڊ تجربن بابت ٻه وڌيڪ عام نقطو پڻ بيان ڪري ٿو. پهرين، محقق خارجي صحيحين بابت خدشات جو پتو لڳائڻ جي قابل ٿي سگهندا جڏهن تجربن جي استعمال جي قيمت گهٽ آهي، ۽ اهو ٿي سگهي ٿو ته نتيجو هميشه ماڊل هميشه سسٽم سسٽم جي ماپ ۾ ماپ ڪري ويندي آهي. تنهن ڪري، اهو اهو مشاهدو ڪيو آهي ته محقق ٻين دلچسپ ۽ اهم طريقي سان نظرثاني ڪرڻ گهرجي جيڪي اڳ ۾ ئي درج ڪيا ويا آهن، ۽ پوء هن موجود ماپنگ زيربنا جي مٿين تجربن کي ڊزائين. ٻيو، تجربن جو هي سيٽ اسان کي ياد ڏياري ٿو ته ڊجيٽل فيلڊ تجربن صرف آن لائن نه آهن؛ ان کان علاوه مون کي اميد آهي ته هو انهن ماحول جي ماحول ۾ سينسر طرفان ماپڻ جا ڪيترائي نتيجا آهن.

تحقيق جي چار قسمن جي لحاظ کان، شمارياتي نتيجن جي درستگي، اندروني صحيحيت، صحيحيت جي تعمير، ۽ غير مستحڪم-محقق جي مدد ڪرڻ لاء ذهني چيڪل فراهم ڪن ٿيون ته ڪنهن خاص تجربن جي نتيجن کي وڌيڪ عام نتيجن جي حمايت ڪن ٿيون. ڊجيٽل عمر جي تجربن ۾، اينالاگ جي عمر تجربن سان مقابلو ڪرڻ، لازمي طور تي خارجي صحيح کي پتو ڏيڻ آسان ڪرڻ گهرجي، ۽ اهو اندروني صحيحيت کي يقيني بڻائي سگهجي ٿي. ٻئي طرف، معتبر جي مسئلن جي شايد شايد ڊجيٽل عمر تجربن ۾ وڌيڪ مشڪل ٿي ويندي، خاص طور تي ڊجيٽل فيلڊ تجربن جو ڪمپني سان ڀائيواري شامل ڪندو.