Deney tasarımı

Python ile İstatistiğe Giriş

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

Terimler

Deney şu soruyu yanıtlar: Tedavinin yanıt üzerindeki etkisi nedir?

Örn.: Bir reklamın satın alınan ürün sayısına etkisi nedir?

Katılımcılar araştırmacılarca tedavi veya kontrol grubuna atanır
- Tedavi grubu reklamı görür
- Kontrol grubu görmez
Gruplar karşılaştırılabilir olmalıdır ki nedensellik çıkarılabilsin
Gruplar karşılaştırılabilir değilse karıştırıcı (yanlılık) oluşabilir
- Tedavi grubu ort. yaş: 25
- Kontrol grubu ort. yaş: 50
- Yaş olası bir karıştırıcıdır

Rastgele kontrollü çalışma
- Katılımcılar tedavi/kontrol gruplarına diğer özelliklere bakılmadan rastgele atanır
- Rastgele seçim grupların karşılaştırılabilir olmasına yardımcı olur
Plasebo
- Tedaviye benzer, etkisi yoktur
- Katılımcılar hangi grupta olduklarını bilmez
- Klinik çalışmalarda şeker hapı, etkinin ilacı almaktan ziyade ilacın kendisinden kaynaklandığını doğrular

Çift kör çalışma
- Tedaviyi uygulayan/çalışmayı yürüten kişi, tedavinin gerçek mi plasebo mu olduğunu bilmez
- Yanıtta ve/veya sonuç analizinde yanlılığı önler

Daha az yanlılık olasılığı = nedensellik hakkında daha güvenilir sonuç

Katılımcılar gruplara rastgele atanmaz
- Genelde mevcut özelliklerine göre kendileri seçer
Birçok araştırma sorusu kontrollü deneye uygun değildir
- Birini sigara içmeye ya da hastalığa zorlayamazsınız
- Birine belirli geçmiş davranışları yaptıramazsınız
Nedensellik değil, ilişki kurulur
- Etkiler, kişileri kontrol ya da tedavi grubuna götüren etmenlerle karışabilir
- Karıştırıcıları kontrol ederek ilişki hakkında daha güvenilir sonuçlar elde etmenin yolları vardır

Katılımcılar, tedavinin yanıt üzerindeki etkisini incelemek için zaman içinde izlenir
Yaşın boy üzerindeki etkisi kuşakla karışmaz
Daha pahalıdır, sonuçlar daha uzun sürer

Python ile İstatistiğe Giriş