活動4ランニング実験4.1はじめに4.2実験とは何ですか?4.3実験の二次元:ラボ・フィールドとアナログ-デジタル4.4簡単な実験を超えて移動します4.4.1妥当性4.4.2治療効果の不均一性4.4.3メカニズム4.5それが起こる作ります4.5.1ちょうどそれを自分で行います4.5.1.1使用既存の環境4.5.1.2独自の実験を構築4.5.1.3独自の製品を構築します4.5.2強力なとパートナー4.6アドバイス4.6.1ゼロ変動費データを作成します。ReadymadesとCustommadesの配合を7.2.2参加者を中心としたデータ収集7.2.3研究設計における倫理7.3先頭へ戻ります謝辞リファレンスこの翻訳は、コンピュータによって作成されました。3古典的な実験を複製することによって部分的にメカニカルタークを評価します。チャルディーニの論文を読み、彼にデジタル実験の可能性に照らして、彼のブレークアップを再考するために彼を促すメールを書きます。彼の懸念に対処する研究の具体的な例を使用してください。]、小さな初期の成功は、インロックまたは消えていくかどうかを判断バン・デ・Rijtと、同僚のために(2014)ランダムに選択された参加者の成功を贈与4の異なるシステムに介入し、この任意の成功の長期的な影響を測定しました。あなたが同様の実験を実行する可能性がある他のシステムを考えることができますか?科学的価値、アルゴリズム的交絡(第2章を参照してください)​​、および倫理の問題の観点から、これらのシステムを評価します。]実験の結果は、参加者に依存することができます。実験を作成し、二つの異なる募集戦略を使用して、アマゾンメカニカルターク(MTurk)上で実行します。結果ができるだけ異なるものになりますように、実験や勧誘戦略を選んでみてください。あなたの募集戦略は、朝と夕方の参加者を募集したり、高と低賃金を持つ参加者を補償する可能性があります。募集の戦略の違いこれらの種類は、参加者と異なる実験結果の異なるプールにつながる可能性があります。(2012)各条件で参加者の数を決定します。解析的に同じ計算を実行してください。両方の請願書に署名する人々のプロセスを研究する実験を行います。これらの研究の設計と調査結果を比較対照。(2015)社会規範と環境保護の行動との関係にある2つのフィールド実験を行いました。ここでは彼らの論文の要約は次のとおりです。「どのように心理学は、環境保護の行動を奨励するために利用することができますか?二つの研究では、公共のバスルームに省エネ行動を促進することを目的とした介入は、記述的規範と個人の責任の影響を調べました。誰かがその設定の記述ノルムをシグナリング、空いて公衆トイレに入る前に、研究1では、光の状態(すなわち、オンまたはオフ)を操作しました。参加者は、入力されたとき、彼らはオフだった場合はライトをオフにして有意に多かったです。研究2では、追加の条件は、光をオフにするのノルムが南軍によって実証されたに含まれていますが、参加者はそれをオンに責任を自分自身ではなかったました。個人的な責任は、行動上の社会規範の影響を緩和し、参加者は光をオンにするための責任ではなかったとき、ノルムの影響が減少しました。これらの結果は、環境保護の介入の有効性を調節することができる方法を記述規範と個人の責任を示しています。彼らの論文を読み、研究1の複製を設計します。]前の質問を踏まえ、今あなたの設計を行ってください。]アマゾン機械トルコ人から募集参加を用いた実験について、実質的な議論がありました。並行して、また、学部学生の集団から募集参加を用いた実験について、実質的な議論がありました。研究者の参加者としてTurkersと大学生を比較し、対照的な2ページのメモを書きます。あなたの比較は、科学と物流の両方の問題の議論を含める必要があります。ビジネスにおける実験のパワーに素晴らしい紹介です。本の中で彼はこの物語を中継します:"私は真のビジネスの天才、実験のパワーの深い、直感的な過小を持っていた自作の億万長者との会談に一度でした。彼の会社は、従来の知恵は、彼らが必要と述べたように、消費者や増加の販売を引き付けるだろう偉大な店のウィンドウディスプレイを作成しようとかなりのリソースを費やしました。慎重に年間にわたって設計した後、および個々のテストレビューセッションでデザインをテストした専門家は、販売上の各新しいディスプレイデザインの有意な因果効果を示さない続けました。シニアマーケティングやマーチャンダイジングの幹部は、全体として、これらの過去のテスト結果を確認するには最高経営責任者(CEO)と会談しました。実験データのすべてを提示した後、彼らは社会通念は間違っ-そのウィンドウが表示され販売を促進しないと結論付けました。その推奨されるアクションは、この分野でのコストと労力を削減することでした。これは劇的に常識を覆す実験の能力を実証しました。最高経営責任者(CEO)の応答は簡単だった:「私の結論は、あなたのデザイナーは非常に良好ではないということです。」彼の解決策は、店舗ディスプレイのデザインに努力を高めるために、新しい人々がそれを行うために取得することでした。]前の質問を踏まえ、あなたが実験の結果が議論された会議であったことを想像してみてください。(2011)図4.10を参照)。本論文では、Bernedoや同僚も持っており、治療が送達された後に移動していない世帯の挙動を比較することにより、効果の背後にあるメカニズムを理解しようとしています。大体、彼らは治療が家庭や住宅所有者に影響を与えたかどうかを確認してみてください。紙を読んで、自分の設計を記述し、その結果をまとめたものです。これらの3つの実験の設計と調査結果をまとめました。(2016)電気代の設計を研究するために実験室のような一連の実験を行いました。ここで彼らは抽象的にそれを記述する方法は次のとおりです。「調査ベースの実験では、各参加者は、(b)は隣人との比較、およびアプライアンスの内訳と(c)の歴史的な使用、(a)は、過去の使用についての情報をカバーし、比較的高い電力使用と家族のために仮想的な電気代を見ました。参加者は、(a)は、表を含む(b)の棒グラフ、および(c)のアイコングラフの3つの形式ですべての情報の種類を見ました。我々は、3つの主要な調査結果について報告します。消費者はそれが表に提示された場合に最も、テーブルは単純なポイントの読み取りを容易などの理由で電力使用情報の各タイプを理解していました。第二に、好みや電気を節約する意図は、フォーマットの独立した歴史的な利用情報のための最強でした。第三に、より低いエネルギーリテラシーを持つ個人は、より少ない情報をすべて理解していました。(2016)動作しませ実際の動作が報告されています。(2003)パラシュートの有効性を実証する研究の風刺的なメタアナリシスです。彼らは結論します:「病気を未然に防止するためのもの、多くの介入と同じように、パラシュートの有効性は、ランダム化比較試験を使用して厳格な評価を行っていません。根拠に基づいた医療の支持者は、唯一の観測データを用いて評価した介入の採用を批判しています。プラセボ対照、パラシュートのクロスオーバー試験に参加したと思われます。実験的証拠のfetishizationに対して主張し、そのようなニューヨーク・タイムズなどの一般的な読者の新聞、適した論説を書きます。具体的な、具体的な例を提供します。]治療効果の違い・イン違いの推定量は差における平均推定量よりもより正確にすることができます。Bテストを担当するエンジニアにメモを書きます。メモは、問題の文の、差で差推定器が差で平均推定器をアウトパフォームする条件についてのいくつかの直感、簡単なシミュレーション研究を含める必要があります。]ゲイリーLovemanはハラーズの最高経営責任者(CEO)、世界最大のカジノ企業の一つになる前にハーバード・ビジネス・スクールの教授でした。彼はハラーズに移動すると、Lovemanは、顧客の行動に関するデータの膨大な量を収集マイレージサービスのようなロイヤルティ・プログラムで会社を形質転換しました。この常時オンの測定システムの上で、同社は実験を実行する開始しました。これらは特定のギャンブルのパターンを持つ顧客のための自由なホテルの夜のためのクーポンの効果を評価するための実験を実行することがあります。ここでLovemanはハラーズ日常のビジネス慣行に実験の重要性を説明した方法は次のとおりです。「それはあなたが女性に嫌がらせをしないように、あなたは盗むしないのです、あなたは対照群を持つようになってきました。これは、あなたがコントロール群を実行しているHarrah's-ないでためにあなたの仕事を失うことができるものの一つです。146)Lovemanは、対照群を持つことが非常に重要であると考えている理由を説明する新しい従業員に電子メールを書きます。あなたは、例えば、いずれかの実数またはあなたのポイントを説明するためにアップ製を含めるようにしてください。]新しい実験は、ワクチン接種の取り込みにテキストメッセージの通知を受信する効果を推定することを目的とします。150診療所、600適格患者とのそれぞれが、参加して喜んでです。そこ使用したい各診療所のために100ドルの固定費であり、それはあなたが送信する各テキストメッセージに対して1ドルの費用がかかります。あなたが作業している任意の診療所は、無料で(誰かが予防接種を受けたかどうか)の結果を測定します。あなたは千ドルの予算を持っていることを前提としています。どのような条件の下では、より広く、それらを広めるために良いかもしれない診療所の数が少ない上に、どのような条件の下にリソースを集中した方がよいのでしょうか?どのような要因は、あなたが確実に自分の予算で検出することができます最小の効果の大きさを決定するであろうか?潜在的な資金提供者にこれらのトレードオフを説明するメモを書きます。]オンラインコースでの主要な問題は、スレです。コー​​スを開始し、多くの学生がドロップアウトしてしまいます。あなたはオンライン学習プラットフォームで作業している、とプラットフォームのデザイナーは、彼女はもちろんから脱落する学生を防ぐことができます考えている視覚的なプログレスバーを作成したことを想像してみてください。あなたは大きな計算社会科学コースの学生にプログレスバーの効果をテストしたいです。実験で発生する可能性の倫理的な問題に対処した後、あなたとあなたの同僚はもちろん、確実にプログレスバーの効果を検出するのに十分な学生を持っていないかもしれないことを心配して取得します。あなた以下の計算では、学生の半分がプログレスバーを受け取り、半分ませんと仮定することができます。あなたは干渉がないと仮定することができます。言い換えれば、あなたは、参加者は彼らだけが治療やコントロールを受けたかどうかによって影響されると仮定することができます。