实验设计与因果推断：实验设计中的七大要素

《随机实地实验：理论、方法和在中国的运用》——陆方文

实验设计中的七大要素：

研究问题

        探讨新方法（目的：在实验中发现一些有效的潜在干预措施）

        识别现实状况

实地背景考察

        实地是否存在所预想的问题？

        当前存在这个预想问题的原因大致是什么？

        干预措施理论上是否解决这个预想问题?

        这个实地背景是否允许干预措施有效地进行？

        能否有效地进行数据收集？尤其如何进行长期的追踪？

样本量的确定

        一个实验，如果在事前就已经估到不能识别出具有一定现实意义的效果，那么这个实验就是不值得开展的。

        这涉及到两个方面，一是对实验措施的效果进行预估，二是对分析的误差进行预估。前者和干预措施本身相关，后者和样本量紧密相关。

随机的方法和检验

        简单随机：不管样本特性如何，直接随机分组。

        分层随机：根据个体特征进行分层，然后再每一层进行随机分组，把各组的干预组合合并起来就是总体的干预组。

        匹配随机：每两个个体中，随机获得一个干预组个体和一个控制组个体。

干预措施的设计和实施

        干预措施是什么？

        控制组改如何安排？

        干预组和控制组的隔离问题如何?

实验数据收集

        实验数据收集通常包括干预前数据的收集和干预后数据的收集。

        尽管干预前数据的收集是重要的，但通常对干预前数据精确度的要求并不是非常高。在收集干预后数据的过程中，非常重要的是，控制组和干预组必须使用完全相同的方式进行数据收集，因为收集方式本身会影响数据。

实验中的道德问题

        不能直接给实验对象带来直接伤害。

        避免给社会带来可能的危害。

        不可欺骗。

        实验对象可随时退出，不可被强制。