Полевой эксперимент

редактировать

Полевые эксперименты являются экспериментов, проведенных вне лабораторных настроек.

Они случайным образом распределяют субъектов (или другие единицы выборки) либо в группы лечения, либо в контрольные группы, чтобы проверить утверждения о причинно-следственных отношениях. Случайное распределение помогает установить сопоставимость группы лечения и контрольной группы, так что любые различия между ними, возникающие после введения лечения, достоверно отражают влияние лечения, а не ранее существовавшие различия между группами. Отличительные черты полевых экспериментов заключаются в том, что они проводятся в реальных условиях и часто незаметно. Это контрастирует с лабораторными экспериментами, которые обеспечивают научный контроль путем проверки гипотезы в искусственных и строго контролируемых условиях лаборатории. Полевые эксперименты также имеют некоторые контекстные отличия от естественных экспериментов и квази-экспериментов. В то время как естественные эксперименты полагаются на внешнюю силу (например, правительство, некоммерческую организацию и т. Д.), Контролирующую рандомизацию назначения и реализацию лечения, полевые эксперименты требуют от исследователей сохранения контроля над рандомизацией и реализацией. Квазиэксперименты происходят, когда лечение назначается как будто случайным образом (например, в округах Конгресса США, где кандидаты побеждают с небольшим отрывом, погодными условиями, стихийными бедствиями и т. Д.).

Полевые эксперименты включают в себя широкий спектр экспериментальных планов, каждый с разной степенью общности. Некоторые критерии общности (например, аутентичность лечения, участники, контексты и показатели результатов) относятся к контекстуальному сходству между субъектами в экспериментальной выборке и остальной частью населения. Они все чаще используются в социальных науках для изучения последствий политических вмешательств в таких областях, как здравоохранение, образование, преступность, социальное обеспечение и политика.

Содержание

  • 1 Характеристики
  • 2 Практическое применение
  • 3 Ограничения
  • 4 Примеры
  • 5 См. Также
  • 6 Ссылки

Характеристики

При случайном назначении, Результаты полевых экспериментов отражают реальный мир, потому что испытуемые распределяются по группам на основе недетерминированных вероятностей. Два других основных допущения лежат в основе способности исследователя собирать непредвзятые потенциальные результаты: исключение и невмешательство. Предположение об исключительности предполагает, что единственный значимый причинный фактор - это получение лечения. Асимметрия в назначении, применении или измерении групп лечения и контроля нарушает это предположение. Предположение о невмешательстве, или допущение о стабильной единичной стоимости лечения (SUTVA), указывает, что ценность результата зависит только от того, назначено ли пациенту лечение, а не от того, назначены ли другие субъекты. к лечению. Когда эти три основных предположения выполняются, исследователи с большей вероятностью будут давать объективные оценки с помощью полевых экспериментов.

После планирования полевого эксперимента и сбора данных исследователи могут использовать тесты статистического вывода, чтобы определить размер и силу воздействия вмешательства на испытуемых. Полевые эксперименты позволяют исследователям собирать различные объемы и типы данных. Например, исследователь может разработать эксперимент, в котором информация до и после испытания используется в соответствующем методе статистического вывода, чтобы увидеть, влияет ли вмешательство на изменения результатов на уровне субъекта.

Практическое использование

Полевые эксперименты предлагают исследователям возможность проверять теории и отвечать на вопросы с более высокой внешней достоверностью, потому что они имитируют реальные события. Некоторые исследователи утверждают, что полевые эксперименты лучше защищают от потенциальной смещения и смещенных оценок. Кроме того, полевые эксперименты могут служить эталоном для сравнения данных наблюдений с результатами экспериментов. Использование полевых экспериментов в качестве эталонов может помочь определить уровни систематической ошибки в наблюдательных исследованиях, и, поскольку исследователи часто вырабатывают гипотезу на основе априорного суждения, эталоны могут помочь повысить доверие к исследованию. В то время как некоторые утверждают, что ковариативная корректировка или сопоставление дизайнов могут также хорошо работать для устранения систематической ошибки, полевые эксперименты могут повысить уверенность за счет устранения систематической ошибки пропущенной переменной, поскольку они лучше распределяют наблюдаемые и ненаблюдаемые факторы.

Исследователи могут использовать методы машинного обучения для моделировать, повторно взвешивать и обобщать экспериментальные данные. Это увеличивает скорость и эффективность сбора экспериментальных результатов и снижает затраты на проведение эксперимента. Другой передовой метод в полевых экспериментах - это использование конструкции «многорукого бандита» , включающей аналогичные адаптивные конструкции в экспериментах с переменными результатами и изменяющимся лечением с течением времени.

Ограничения

Существуют ограничения и аргументы против использования полевых экспериментов вместо других исследовательских проектов (например, лабораторных экспериментов, опросных экспериментов, наблюдательных исследований и т. Д.). Учитывая, что полевые эксперименты обязательно проводятся в определенных географических и политических условиях, существует озабоченность по поводу экстраполяции результатов для формулирования общей теории относительно интересующей группы населения. Тем не менее, исследователи начали искать стратегии для эффективного обобщения причинно-следственных связей за пределами выборки, сравнивая среду исследуемой популяции и внешней популяции, получая доступ к информации из более крупного размера выборки, а также учитывая и моделируя неоднородность эффектов лечения внутри выборки. Другие использовали методы ковариативной блокировки для обобщения от популяций полевых экспериментов к внешним популяциям.

Проблемы несоблюдения требований, влияющие на полевые эксперименты (как одностороннее, так и двустороннее несоблюдение), могут возникать, когда субъекты, отнесенные к определенной группе, никогда не получить назначенное им вмешательство. Другие проблемы при сборе данных включают истощение (когда пациенты, проходящие лечение, не предоставляют данных о результатах), что при определенных условиях будет искажать собранные данные. Эти проблемы могут привести к неточному анализу данных; однако исследователи, использующие полевые эксперименты, могут использовать статистические методы для вычисления полезной информации даже при возникновении этих трудностей.

Использование полевых экспериментов также может вызвать опасения по поводу вмешательства между субъектами. Когда подвергающийся лечению субъект или группа влияет на исходы группы, не получавшей лечения (через такие условия, как перемещение, общение, заражение и т. Д.), Группы, не получающие лечения, могут не иметь результата, который является истинным исходом без лечения. Подмножество помех - это побочный эффект, который возникает, когда обработка обработанных групп оказывает влияние на соседние необработанные группы.

Полевые эксперименты могут быть дорогостоящими, трудоемкими для проведения, трудными для воспроизведения и сопряженными с этическими недостатками. Субъекты или группы населения могут подорвать процесс реализации, если возникнет ощущение несправедливости при выборе лечения (например, в экспериментах «отрицательный подоходный налог » сообщества могут лоббировать свое сообщество, чтобы получить денежный перевод, поэтому задание не является чисто случайный). Есть ограничения на сбор форм согласия от всех субъектов. Товарищи, проводящие вмешательства или собирающие данные, могут испортить схему рандомизации. Таким образом, результирующие данные могут быть более разнообразными: большее стандартное отклонение, меньшее точность и точность и т. Д. Это приводит к использованию большего размеры выборки для полевых испытаний. Однако другие утверждают, что, хотя воспроизводимость и сложна, если результаты эксперимента важны, то есть большая вероятность, что эксперимент будет воспроизведен. Кроме того, в полевых экспериментах можно использовать схему «ступенчатый клин », которая в конечном итоге предоставит всему образцу доступ к вмешательству по разным временным графикам. Исследователи также могут разработать слепой полевой эксперимент, чтобы исключить возможность манипуляции.

Примеры

История экспериментов в лаборатории и в полевых условиях оставила давние последствия для физических, естественных наук и наук о жизни. Современные полевые эксперименты уходят корнями в 1700-е годы, когда Джеймс Линд использовал управляемый полевой эксперимент для определения метода лечения цинги.

Другие категориальные примеры наук, использующих полевые эксперименты, включают:

См. Также

Ссылки

Последняя правка сделана 2021-05-20 03:11:25
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте