実験のデザインとは何ですか？

dechanoly技術と科学的知識の進歩は、多くの場合、実験の適切な設計の使用の利益によるものです。この統計的概念を理解することで、研究者は原因と効果の関係を割り当て、結果の分析から推測と先入観を削除することができます。ビジネスと経済の問題は、実験の設計における科学的研究と同じくらい多くの注意を払う必要があります。scientive実験の科学的設計では、研究者は論理的な声明を証明しようとします：Xの場合、Y。もしY.反対を実証する必要があります。たとえば、植物は生きるために水が必要であり、植物が水を受け取らないと死ぬことを理解しています。したがって、植物のニーズと水の間に因果関係が存在します。理想的には、同じ研究対象が同じ実験条件を同時に経験します。これが不可能な場合、生物学的実験の場合に頻繁にそうであるように、被験者の2番目のグループは、結果に可能な限り影響する可能性のある多くの要因の最初のグループに一致します。たとえば、食事の有効性は、年齢、収入、活動レベル、および子供の数のテストグループに類似した対照群の選択によってテストされる場合があります。より重要な実験では、実験の設計には、個々の被験者の実際のマッチングが組み込まれます。つまり、被験者番号1Aは、被験者番号1Bと同じ年齢、性別、活動レベル、および開始重量になりますが、テストダイエットを受け取りますが、1Aはそうではありません。同じ実験ですが、確率の数学を適用することにより、コントロールグループと同じ厳格さを伴う。メンデルによって達成された遺伝学のブレークスルーは、要因実験と観察によるものでした。これらの実験では、2つ以上の独立した要因が2つ以上のレベルでテストされています。例として、被験者は、通常のダイエット、ダイエットA、またはダイエットBの3つの独立変数に分割される場合があります。これらのサブグループはそれぞれ、3週間または6週間の食事が適用される時間に基づいて再び分割されます。統計的方法は、自然科学の領域での実験の設計に非常に簡単に適用できます。行動研究を含む社会科学では、より困難です。経済学とビジネスの研究では、主題は人と企業です。これらの科目は、勉強するために簡単に自分自身を貸し出すことはありません。選択基準を確立するには、実験の適切な設計に関する知識が必要です。製品マネージャーと政治グループの一般的なツールである調査には、設計に関するこの専門知識も必要です。