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。不均一性、および機構:三概念が豊富な実験のために有用です。"仕事"をしますか?例えば、ボランティアからの電話は、投票する人を奨励していますか?緑の増加のクリックスルー率に青からウェブサイトのボタンを変更していますか?残念ながら、「働く」ことについてルーズな言い回しは、治療が一般的な意味で「動作する」かどうかを狭く焦点を当てた実験は本当にあなたを教えていない事実をあいまいにしています。この時点で、参加者のこの集団のために、この特定の実装で、この特定の治療法の平均効果は何である:むしろ、狭く集中した実験は、はるかに具体的な質問に答えますか?私はこの狭い質問簡単な実験に焦点を当てた実験を呼ぶことにします。2007)シュルツらはサンマルコス、カリフォルニア州の300世帯にdoorhangersを掛けられ、これらdoorhangersは、省エネを奨励するために設計されたさまざまなメッセージを伝えました。シュルツらは、両方の1週間と3週間後に、電力消費量にこれらのメッセージの効果を測定しました。実験計画のより詳細な説明については、図4.3を参照してください。フィールド実験は、8週間にわたりサンマルコス、カリフォルニア州で5回、約300世帯を訪問して関与しました。それぞれに手動で研究者を訪問し、家の電力計からの読みを取りました。訪問の2に研究者は、エネルギーの使用状況に関するいくつかの情報を提供し、家にdoorhangersを置きました。研究課題は、これらのメッセージの内容は、エネルギー使用量に影響を与える方法でした。実験は二つの条件がありました。最初の状態では、世帯が一般的な省エネのヒントを受けた(例えば、使用の代わりにエアコンのファン)とその近傍のエネルギー使用量の平均値と比較し、その家庭のエネルギー使用状況に関する情報。シュルツとその近傍のエネルギー使用についての情報は一般的な動作(すなわち、記述的規範)に関する情報を提供しているため、記述規範的な条件これを呼ば同僚。シュルツらは、このグループで生じるエネルギーの使用状況を見ると、治療はどちらか短期的または長期的に、影響を及ぼさないように見えました。言い換えれば、治療は「仕事」(図4.4)には思えませんでした。この単純な分析のために解決しませんでした。実験の前に、彼らは平均かもしれない彼らの消費を削減し、電気-人々の光、ユーザーが下に平均かもしれない、実際に彼らの消費を増加させる上記電気-人のヘビーユーザーと推論し始めました。彼らはデータを見ると、それは彼らが(図4.4)が見つかりましたまさにです。したがって、どのような影響を与えないた治療のように見えたことは実際には二つの相殺効果を持っていた治療法でした。研究者は、ライトユーザーブーメラン効果のうち、この非生産増加と呼ばれます。最初のパネルは、説明ノルム処理は、推定ゼロ平均治療効果を有することを示しています。第二のパネルは、この平均治療効果は、実際には2つの相殺効果により構成されていることを示しています。ヘビーユーザーの場合、治療は、使用量を減少したが、ライトユーザーのために、治療は、使用を増加させました。最後に、第3のパネルは、記述および差止命令による規範を使用する第二の処理は、ヘビーユーザーにほぼ同じ効果を持っていたが、ライトユーザーにブーメラン効果を緩和することを示しています。シュルツらはこの可能性を予想し、そして第二の条件では、それらはわずかに異なる治療、明示的にブーメラン効果を排除するために設計された1つを導入しました。一般的な省エネのヒントやその家庭のエネルギー使用量に関する情報を受信:以下の平均消費量を持つ人々のために、研究者は:)を追加し、ために上記の平均消費量を持つ人々は、彼らが:(を追加しました。これらの絵文字は、研究者が差止規範と呼ばれるものをトリガするように設計されていた。1993)この1小さな絵文字を追加することで、研究者は劇的にブーメラン効果(図4.4)を減少させました。-the研究者が、その一つに動作していないようでした1からプログラムを有効にすることができました働いていた、そして、同時に、彼らは社会規範が人間の行動にどのような影響を与えるかの一般的な理解に貢献することができました。この時点で、しかし、あなたは何かがこの実験について少し異なっていることに気づくかもしれません。具体的には、シュルツ博士らの実験は、実際に実験を行う無作為化と同じ方法で、対照群を持っていません。このデザインとRestivoの設計とバン・デ・Rijt間の比較は、研究者によって使用される2つの主要な設計間の違いを示します。2012)各参加者が自身の対照群として機能しているかのように対象内の実験です。デザインを施す間、強度が(I先に説明したように)、それは交絡因子に対する保護を提供し、被験者内実験の強度を推定精度を増加することです。各参加者が自分のコントロールとして作用すると、間、参加者の変動は、(技術的付録を参照)が除去されます。私はデジタル実験の設計に関するアドバイスを提供したときに、後で来ること予示するには、最終的なデザインがあり、被験者内デザインと被験者間デザインの交絡に対する保護の精度向上を組み合わせた混合設計と呼ばれます。図4.5:3つの実験デザイン。barnstarsとウィキペディアへの拠出に関する実験:治療群と対照群への研究者のランダム分割の参加者を、治療群の参加者バーンスター、および2のための比較の結果を与えましたグループ。被験者内デザインです。2シュルツでの実験や同僚の(2007)社会規範に関する研究およびエネルギー利用は、被験者内のデザインを示しています。​​を受けた後、参加者の電力使用を比較しました。2012)被験者内デザインはまた時々反復測定のデザインと呼ばれています。混合デザインは、被験者内の設計の精度向上と被験者間デザインの交絡に対する保護を兼ね備えています。混合設計では、研究者は、治療群と対照群における人々のための成果の変化を比較します。多くのデジタル実験でそうであるように、研究者は既に、前処理情報を持っている場合、混合デザインは(技術的付録を参照)ので、精度の向上の被験者間の設計に好適です。(2007)簡単な実験を越えて移動するの値を示しています。幸いなことに、あなたはこのような実験を作成するには天才である必要はありません。治療効果の1)妥当性、2)不均一性、および3)のメカニズム:社会科学者はより豊かで創造的な実験に向けてご案内します3のコンセプトを開発しました。それはあなたがあなたの実験を設計しているときに念頭に置いて、これらの3アイデアを続ければ、あなたは自然に、より便利で興味深い実験を作成します、です。解釈を通じて、あなたも簡単な実験を越えて移動することができます。IndieBound。