Ons kan eksperimente wat ons nie kan doen benader. Twee benaderings wat veral baat vind by die digitale era is wat ooreenstem met die natuurlike eksperimente.
Baie belangrike wetenskaplike en beleid vrae is oorsaaklik. Kom ons kyk na, byvoorbeeld, die volgende vraag: Wat is die effek van 'n werk opleidingsprogram op lone? Een manier om hierdie vraag te beantwoord sou wees met 'n gerandomiseerde beheerde eksperiment waar werkers lukraak is aan óf ontvang opleiding of opleiding ontvang nie. Dan, navorsers kon die effek van inoefening vir hierdie deelnemers skat deur eenvoudig te vergelyk die loon van die mense wat die opleiding vir diegene wat dit nie ontvang het nie ontvang.
Die eenvoudige vergelyking geldig is as gevolg van iets wat gebeur voor die data selfs ingesamel: die randomisatietechnieken. Sonder randomisatietechnieken, die probleem is veel moeiliker. 'N Navorser kan die lone van mense wat vrywillig tot diegene wat nie in te teken ingeskryf vir opleiding te vergelyk. Dit vergelyking sou waarskynlik wys dat mense wat opleiding ontvang verdien meer, maar hoeveel van dit is as gevolg van opleiding en hoeveel van dit is omdat mense wat inteken vir opleiding is anders as dié wat nie teken vir opleiding? Met ander woorde, is dit regverdig om die loon van hierdie twee groepe mense vergelyk?
Dit kommer uitgespreek oor billike vergelykings lei sommige navorsers glo dat dit onmoontlik is om kousale skattings te maak sonder 'n eksperiment. Hierdie eis te ver gaan. Terwyl dit waar is dat eksperimente bied die sterkste bewyse vir oorsaaklike uitwerking, daar is ander strategieë wat waardevolle oorsaaklike skattings kan voorsien. In plaas daarvan om te dink dat oorsaaklike skattings is óf maklik (in die geval van eksperimente) of onmoontlik (in die geval van passief waargeneem data), is dit beter om te dink aan die strategieë vir die maak van oorsaaklike skattings lê langs 'n kontinuum vanaf sterkste aan swakste (Figuur 2.4). Op die sterkste punt van die kontinuum is gerandomiseerde beheerde eksperimente. Maar, dit is dikwels moeilik om te doen in sosiale navorsing, want baie behandelings benodig onrealistiese bedrae van samewerking van regerings of maatskappye; eenvoudig daar is baie eksperimente wat ons nie kan doen nie. Ek sal al Hoofstuk 4 wy aan beide die sterk- en swakpunte van ewekansige gekontroleerde eksperimente, en Ek sal argumenteer dat in sommige gevalle, is daar 'n sterk etiese redes waarnemingsleer te verkies om eksperimentele metodes.
Figuur 2.4: Kontinuum van navorsing strategieë vir beraamde oorsaaklike uitwerking.
Wat langs die kontinuum is daar situasies waar navorsers het nie uitdruklik ewekansige. Dit is, navorsers probeer om eksperiment-agtige kennis leer sonder om werklik te doen 'n eksperiment; natuurlik, dit gaan moeilik wees, maar 'n groot data aansienlik verbeter ons vermoë om kousale skattings te maak in hierdie situasies.
Soms is daar instellings waar willekeur in die wêreld gebeur met iets soos 'n eksperiment vir navorsers te skep. Hierdie ontwerpe is geroep natuurlike eksperimente, en hulle sal in detail in ag geneem word in Afdeling 2.4.3.1. Twee kenmerke van groot databronne-hulle altyd op die natuur en hul grootte-grootliks verhoog ons vermoë om te leer uit natuurlike eksperimente wanneer dit voorkom.
Beweeg verder weg van ewekansige gekontroleerde eksperimente, soms is daar nie eens 'n gebeurtenis in die natuur wat ons kan gebruik om 'n natuurlike eksperiment benader. In hierdie instellings, kan ons noukeurig te bou vergelykings binne nie-eksperimentele data in 'n poging om 'n eksperiment te benader. Hierdie ontwerpe is geroep wat ooreenstem, en hulle sal in detail in ag geneem word in Afdeling 2.4.3.2. Soos natuurlike eksperimente, wat ooreenstem met 'n ontwerp wat ook voordeel trek uit 'n groot data bronne. In die besonder, die massiewe grootte-beide in terme van die aantal gevalle en tipe inligting per geval-fasiliteer grootliks ooreenstem. Die belangrikste verskil tussen natuurlike eksperimente en bypassende is dat in 'n natuurlike eksperimente die navorser weet die proses waardeur die behandeling is toegeken en glo dat dit willekeurig wees.
Die konsep van billike vergelykings wat die begeertes gemotiveer om eksperimente te doen ten grondslag lê ook die twee alternatiewe benaderings: natuurlike eksperimente en bypassende. Hierdie benaderings sal jou in staat stel om oorsaaklike uitwerking skat van passief waargeneem data deur billike vergelykings sit binnekant van die data wat jy reeds ontdek.