hat
San yo pa done yo anvan tout koreksyon, li difisil pou konnen egzakteman ki jan pi plis efikas yon diferans-an-diferans estimator ta ka nan ka sa a. Men, nou ka gade nan lòt eksperyans ki gen rapò pou yon lide ki graj. Deng et al. (2013) rapòte ke lè l sèvi avèk yon fòm estimatè diferans-an-diferans yo, yo te kapab diminye divèjans estimasyon yo pa apeprè 50% nan twa diferan eksperyans sou entènèt; Rezilta ki sanble yo te rapòte pa Xie and Aurisset (2016) . Sa a rediksyon divèjans 50% vle di ke chèchè yo Kontagyon Emosyonèl ta ka yo te kapab koupe echantiyon yo nan mwatye si yo te itilize yon metòd analiz yon ti kras diferan. Nan lòt mo, ak yon chanjman ti nan analiz la, 350,000 moun ta ka yo te touye patisipasyon nan eksperyans lan.
nep
कच्चा डेटा बिना, यो जान्न गाह्रो छ कि वास्तवमा फरक-फरक-फरक-फरक मतभेद अनुमानकर्ता यो अवस्थामा हुनेछ। तर हामी अरू सम्बन्धित प्रयोगहरू कुनै नराम्रो विचारको लागी हेर्न सक्नुहुन्छ। Deng et al. (2013) भने कि अंतर-इन-विभेदक अनुमानक को एक फारम प्रयोग गरेर, तिनीहरू तीन अलग अलग अनलाइन प्रयोगहरुमा लगभग 50% द्वारा आफ्नो अनुमान को भिन्नता कम गर्न सक्षम थिए; समान परिणामहरू Xie and Aurisset (2016) द्वारा सूचित गरिएको छ। यो 50% भिन्नता घटाइको अर्थ भनेको भावनात्मक कन्टेनर शोधकर्ताले आफ्नो नमूनामा आधेमा कटौती गर्न सक्दथे भने यदि उनीहरूले केहि फरक विश्लेषण विधि प्रयोग गर्दथे भने। अन्य शब्दहरुमा, विश्लेषण मा एक सानो परिवर्तन संग, 350,000 मान्छे को प्रयोग मा भागीदारी को बिरुद्ध हुन सक्छ।