이상적인 실험을 할 수 없을 때해야 할 일에 대한 교과서 / 독서?

나의 통계 훈련은 수학적 통계에 뿌리를두고 있으며,이 방법을 MS에 가져가는 것은 현재 약간 충격입니다. 업계에서 경험이 부족하기 때문에 현재 이러한 "적용된"방법 중 일부를 이해하기가 어렵습니다.

우리가 내 메소드 클래스에서 이야기 한 주제 중 하나는 실험 설계라는 아이디어입니다.

예를 들어, K-12 학생들의 시험 점수를 올리는 교육 프로그램의 효과에 대한 실험을하고 싶습니다.

분석법 수업에서 이러한 문제를 추구하기 위해 다음을 가르쳤습니다. 좋은 연구 질문, 좋은 데이터 수집 방법, 무작위 실험, 동종 치료 그룹 (예 :이 프로그램으로 치료 한 그룹, 아마도 그렇지 않음) 이상적으로 동일한 크기의 다음 테스트 (또는 일종의 비모수 적 가설 테스트) 를 실행하면 모두 훌륭하고 멋집니다.$t$

나는 이것이 그것이 실제로 작동하는 방식이라는 것을 믿지 않습니다.

나는 당신이 편의 샘플링을해야 할 수도 있다는 것을 배웠습니다. 그러나 그 외에는 교과서에서 배운 것 이외의 실험적인 디자인을 구현하는 방법을 모릅니다.

실제로 이러한 문제를 탐구하는 교과서, 독서 등이 있습니까 (그리고 이상적으로는 수학에 대해 글을 쓰지 마십시오. 모든 것에 대한 자세한 증거가 필요하지는 않지만 모든 것이 " 명백하다 ")?

무작위 실험이 거의 항상 불가능한 두 가지 분야가 있습니다 : 그것들은 사회 과학과 경제입니다. 이 경우 "주요 실험"만 수행 할 수 있습니다. 유사 실험, 관찰 연구 및 사회 과학 키워드로 검색해보십시오 . 당신은 좋은 교과서를 얻을 것입니다. 이 주제에 관해 두 가지 훌륭한 책을 추천 할 수 있습니다. Shadish와 Cook의 두 번째 책은 고전입니다.

1. 반 추론과 인과 추론 : Morgan과 Winship의 사회 연구를위한 방법과 원리
2. William R. Shadish와 Thomas D. Cook의 일반화 된 인과 추론에 대한 실험 및 준 실험적 설계

Dehejia와 Wahba의 인과 추론을 위해 실험이 아닌 환경에서 " 반향 스코어 매칭"기술을 사용하는 고전적인 논문 도 적극 권장됩니다.

추가 권장 사항 :

1. Paul R. Rosenbaum의 관측 연구 설계.
2. 통계, 사회 및 생물 의학에 대한 인과 추론 : Imbens and Rubin의 소개.

시계열 준 실험을보고 있다면, 위의 책들은 그들에게 헌신 된 챕터를 가지고 있지만, 전용 책은 Gene v. Glass Design and Analysis of Time-Series Experiments이며 그의 기사 인 Interrupted time series를 확인할 것 입니다.

퀴즈 : Gene V Glass는 " 메타 분석 " 이라는 용어를 만들었습니다 .

준 실험적 설계가 유용 할 수있는 곳입니다. 실제로는 많은 상황에서 실험 설계는 실용적이지 않습니다. 치료는 있지만 그룹에 무작위 할당을 수행 할 수 없거나 그룹이 하나만있을 수 있기 때문입니다.

귀하의 교육 사례에서 한 학교의 모든 어린이에게 중재를 수행하려고하므로 치료를받는 사람을 통제 할 수 없습니다. 그러나 점수를 이전 해의 점수와 비교하거나 교실을 무작위로 배정하여 일부 수업이 다른 수업보다 먼저 중재를 받거나 중재를받지 않은 학교를 포함한 여러 학교를 비교할 수 있습니다.

그룹이 하나만있는 상태에서 중단 된 시계열 설계를 수행하는 것이 좋습니다. 그러나 지속적으로 측정하고 연구 기간 중 치료를 관리하십시오. 이런 식으로, 전체 연구에 걸친 전체 기울기에 비해 처리 직후에 시간에 따른 종속 변수의 기울기가 변했는지 확인할 수 있습니다. 측정 횟수는 3만큼 낮을 수 있지만 더 좋습니다.

제 제안은 준 실험적 연구 설계에 대해 읽어 보는 것입니다.

인과 관계에 대한 가장 철저하고 일반적이며 정확한 치료는 Cambridge University Press의 "Causality", Judea Pearl 2009입니다.

특히 인과 관계는 실제로 통계적인 문제가 아니라는 점은 분명합니다. 무제한 데이터조차도 해결되지 않습니다. 데이터에 관한 내용이 차선책 일 때 인과 추론에 필요한 정 성적 및 이론적 지식을 표현하는 정확한 언어를 소개합니다. 무작위 배정 실패는 많은 문제 중 하나 일뿐입니다. 또한 Imbens, Rubin 및 Rosenbaum과 같은 다른 모든 수학적 프레임 워크를 가정합니다. 나는 그의 접근 방식이 얼마나 접근 가능하고 우아하며 강력하다고 말할 수 없습니다.

나는 그것을 강력히 추천합니다. 그러나 비선형 방식으로 읽어야합니다 (5 장과 11 장에 더 쉽게 접근 할 수 있으며 일반적인 이론을 이해하기 위해 1, 3, 7 장을 거꾸로 진행할 수 있습니다).

기본 사항을 이해 한 경우, 예를 들어, 한 컨텍스트에서 다른 컨텍스트로 인과 적 결과를 "이동"할 수있는시기에 대해보다 최근의 개선 사항을 쉽게 살펴볼 수 있습니다. Bareinboim 2014, "외부 타당성 : 미적분학부터 인구 전체의 수송성."통계 과학).

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실험자 통계

실험 설계 및 분석

R 실험의 설계 및 분석 (이전 제목과 관련이 없음)

개선이 데이터를 사용하여 처리합니다 (무료 온라인 또는 PDF로, 제 5 장 커버 미상)