기 위해 현명한 의사 결정을 내리기 위해 작품에서,우리는 데이터를 필요로 합니다. 는 데이터와 어떻게 우리가 그것을 분석에 따라 달라집이 많은 요인들—예를 들어,우리는 무엇을 하려고 결과 함께하는 방법을 정확하게 우리가 필요한 결과,그리고 얼마나 많은 예산을 우리가 있습니다. 스펙트럼이있는 실험의 관리자에서 할 수있는 빠르고,비공식적인 사람,파일럿 연구하는 현장 실험하고,실험 연구이다., 보다 구조화 된 실험 중 하나는 무작위 대조 실험입니다.
를 보다 잘 이해하기 위해 무작위로 통제되는 실험 방법 기업이 사용하여 그들과 이야기를 나누는 톰 레드먼의 저자,데이터 기반:이익에서 가장 중요한 자산입니다. 그는 또한 조직에 데이터 및 데이터 품질 프로그램에 대해 조언합니다.
무작위 대조 실험이란 무엇입니까?,
때 사람들이 듣고 기간에,그들은 대부분의 생각한 임상 시험 어디나 그룹에 부여 치료와 다른 위약하지만,제약 회사와 의학자 유일한 사람 없을 사용하여 이러한 종류의 실험입니다. 모든 종류의 기업을 수행할 수 있 이러한 실험,그리고 그들은 반드시 할 필요가 없거나 비용이 많이 드는 시간이 많이 걸리는 그래요”controlled”을 포함하는 요소는”무작위.”
실험이라는 단어부터 시작합시다. “실험은 세계에 대해 뭔가를 배우는 것이 목적 인 계획된 활동입니다.”라고 Redman 은 설명합니다., 그는 그에게 예의 두 세 사람은 지속적으로 실행하는 실험이:”그들은 생각하는’나는 소리치 엄마는 올 것이 실행됩니다.’그들은 세계에 대한 데이터를 수집하고 있으며,통제되지는 않지만 의도적으로 그것을하고 있습니다.”
다음은 더 많은 비즈니스 관련 예입니다. 당신이 당신의 사업에 유정 시추,당신은 새 드릴 비트에 의해 운영되는 인공지능 프로그램으로 조정하는 압력 및 속도는 당신이 돌 비트입니다., 는 방법을 알고 싶다면 이 새로운,더 비싼 조금 비교를 비트는 당신이 현재 사용,그래서 당신은 실험을 수행 비교하는 기존의 드릴 비트와 함께 새로운 하나입니다. 당신은 30 개의 우물을 선택하고 그 중 15 개를 이전 비트로 드릴링하고 15 개를 새 것으로 드릴링합니다. 그것은 당신의 실험이고,당신의 관심 변수는 당신이 우물을 얼마나 효율적으로 뚫을 수 있을지 모릅니다.예를 들어 1,000 명의 잠재 고객에게 새로운 마케팅 캠페인을 보여주는 실험과 비교할 때 여기에있는 우물 수는 꽤 적습니다., 표본 크기가 클수록 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 가능성이 높아집니다. 그러나 당신은 또한 현실적에 대한 비용의 실험,그리고 한 사람이 수백만 달러의 비용이 든을 드릴 오일론,실행 가능성이 있는 이 실험에 적은 수의 우물에 있습니다.
에서는 실험변수의 관심이라고 종속변수(주의해야 할 수 있는 여러 종속 변수이지만,간단하게 하기 위하여,여기에 내가 참조 하나 종속변수)., 그러나 독립 변수도 많이 있습니다—당신이 당신의 종속 변수에 영향을 미칠 것으로 의심되는 요인. “일반적으로 실험에서,당신은 배우려고 노력에 대해 뭔가를 하나,또는 대부분에서 몇 가지,독립변수,그러나 다른 많은 요인 방법으로 얻을 수 있습니다”라고 말한 레드먼. 당신이 알고 싶어하는 드릴다는 더 나은,그러나 등 다른 요소의 크기만,그것의 깊이,그리고 당신이 무엇을 통해 파고,또한 영향을 미칠 것이 얼마나 효율적으로 당신을 드릴 잘고 복잡한 평가의 새로운 드릴입니다., 마찬가지로,임상 시험에서는,많은 다른 요인과 같은 환자의 나이,일반적인 건강,운동 식이요법,그리고 혈압,수렵게 만들었는지 여부를 확인 결과의 실험을 수 있습니다 정말 기 약물 반대로 다른 어떤 요소입니다.
이것은”통제 된”이라는 단어가 들어오는 곳입니다. 통계 학자가이를 사용하여 하나 이상의 개념을 설명하기 때문에이 용어는 혼란 스러울 수 있습니다. 레드먼이 농담하는 것처럼,”통계 학자에게 맡겨서 완벽하게 간단한 개념을 난독 화하십시오!,”첫 번째 의미는”하나(또는 몇 가지)변수의 영향을 격리하는 것”이라고 Redman 은 설명합니다. “제어,”이러한 의미에서,수단을 퍼팅 장소에 제한되도록 특정한 변수는 없는 영향의 결과 실험. 그래서 임상 약물 시험할 수 있는 걱정 참가자들의 다이어트는지 여부에 영향을 미칠 것입 약물 치료 효과적입니다. 당신은 실험 기간 동안 모든 환자를 동일한 식단에 넣음으로써 이것을”통제”합니다., 마찬가지로,드릴링,실험을 당하고 있는 확실히 당신은 계정에”예 경도 바로”그래서 당신을 만들 수 있습 15 쌍의 우물이 얼마나 어려운에 따라 기대할 것을 드릴입니다. 예상된 경도에 대 한 제어 것 이다. 수도 있습니다 있는지 확인 사용하는 드릴링 장비 및 대원을 제어하는 영향에 대한 이러한 요소에 있을 수 있습니다.Redman 은”실험실 환경에서 물건을 제어하는 것이 더 쉽기 때문에 많은 무작위 대조 실험이 실험실에서 수행됩니다., 그러나 레드먼이 아는 한”잘 시추 된 실험실”이 없으므로 최선을 다하십시오. 예를 들어,당신은 아마 더 나은 제어에 대해 경도의 바위를 설정하여 두 굴착 50 피트 떨어져에 같은 위치하고 건조하였습니다. 는 것입니다 당신에게 더 많은 신뢰할 수 있는 결과의 관점에서 어떻게 새롭고 오래된 드릴용 날을 수행하에 유사한 상황이지만,그것은 또한 비용은 당신에게 많은 돈을 하고,당신은 돈을 벌 하지 않습니다. 그래서 당신은 얼마나 많은 통제가 비용의 가치가 있는지를 결정해야합니다.,
“통제”의 두 번째 의미는 연구중인 그룹 인 대조군과 치료 그룹을 참조합니다. 여기에 제어를 의미는 현재의 방법으로 일을 하는(예를 들어,이전 비트)및 치료 의미한 일을하는 새로운 방법(예를 들어,새로운 비트)입니다. 실험 결과를 판단하기 위해서는”무엇에 비해?”당신은 단지 새로운 비트로 시추를 시작하고 결정하지 않습니다”더 좋습니다.”당신은 그것을 비교에 대해 컨트롤에 그룹에 이 경우,15wells 당신이 파고 이전과 함께 비트는 당신의 기준입니다.,
마찬가지로,테스트하는 새로운 약물,당신은 계정에 대해”위약 효과,”어디에 사람들이 더 나은 단순히 생각하기 때문에 그들은 치료를 받고,그래서 당신은 당신을 치료하 제어 그룹은 정확히 동일한 치료 그룹,그리고 당신을 찾기 위해 개선에서 치료한 그룹에 상대적이다.
하지만 우물이나 사람들로 이동 제어는 그룹과로 이동 실험입니까? 그리고 누가 처음에 실험에 들어가는가? 그것이 무작위 화가 들어오는 곳입니다., 하의 효과를 부정하는 변수는 당신이 모르고(말하자 환자의 수면에서 패턴을 임상 시험),당신은 무작위로 할당 과목하 제어의 그룹 또는 치료 그룹입니다. 와 함께 쌍의 우물 위에,당신은 무작위로 선택,어쩌면으로 동전 던지기 가져오는 새로운 드릴 각 쌍. 이것은 레드먼이”실험에서 숨겨진 편견을 취하는 것”이라고 부르는 것입니다.”결국,모든 건강한 환자가 치료를 받고 나아지면 아무 것도 입증하지 못했습니다., 또는 실수로 새로운 비트로 가장 쉽게 파낼 수있는 우물 15 개를 뚫는다면 실제로 더 나은지 여부를 알 수 없습니다.
랜덤(와 함께 큰 샘플 크기)은 당신이 느끼는 자부하는 모든 결과를 얻을 실제로 발생에 의하여 독립변수의 관심에 pharma 경우,약물의 효과—따라서는”일반화 넘어 실험에 따르면”,레드먼.
참가자의이 정렬이 a/B 테스트처럼 들린다면,그것은 유사하기 때문입니다., A/B 는 요인 및 무작위 피험자를 통제했다고 가정 할 때 무작위 대조 실험이 될 수 있지만 모든 무작위 대조 실험이 A/B 테스트는 아닙니다.
그래서 모두 함께 넣어 보자. 레드먼의 말로:”전체 아이디어는 관심있는 독립 변수를 격리하는 것입니다. 무작위 제어 실험을 통하여 계정한 요소에 대해 알고 있고 그 후 임정한 당신은하지 않습니다.”
것은 기본적인 단계에서 지휘를 무작위로 통제되는 실험은?,
“실험 설계를 데이터 분석가에게 맡기지 마십시오.”라고 Redman 은 말합니다. 그것의 중요한 관리자를 알고 이해하는 프로세스할 수 있도록 더 나은 협력과 함께,당신을 데리고 지식 및 경험과,사업 분석가는 데에 전문 지식 데이터를 수집하고 분석하기.
다음은 기본 단계입니다.
- 관심있는 종속 변수가 무엇인지 결정하십시오(둘 이상이있을 수 있음을 기억하십시오). 우리의 유정 예에서,그것은 당신이 우물을 뚫는 속도 또는 효율성입니다.
- 관심있는 인구가 무엇인지 결정하십시오., 당신은 당신에 관심이 있는지 여부를 새로운 작동 비트 에서 모든 우물 또는 특정 유형의 사람?
- 스스로에게 물어보십시오.이 실험으로 우리가하려고하는 것은 무엇입니까? 귀무 가설—당신이 반증하려고하는 밀짚 남자는 무엇입니까? 대체 가설은 무엇입니까? 이 경우 귀무 가설은”두 비트 사이에 차이가 없습니다.”당신의 대안 가설은”새로운 드릴 비트가 더 빠를 수도 있습니다.,”
- 생각을 통해 모든 수 있는 요인을 망치고 실험하는 경우,예를 들어,드릴 비트에 연결된 다른 유형의 기계 또는에서 사용되는 특정 종류의 웰.
- 는 실험이 수행되는 과정 인 연구 프로토콜을 작성합니다. 컨트롤에 어떻게 구축 할 예정입니까? 얼마나 큰 샘플 크기가 필요합니까? 어떻게 우물을 선택하는거야? 무작위 화는 어떻게 설정 하시겠습니까?
- 일단 당신이 당신 프로토콜,레드먼 제안 당신은 작은 규모의 실험지 여부를 테스트하는 프로세스 당신은 배치가 작동합니다., “할 수있는 이유는 파일럿 연구할 가능성이 높은 가을에는**아프다 적은 경우는 파일럿 연구,”그가 농담이 아니다. 드릴 비트 하나와 같은 실험으로,당신은 우물을 드릴링에 관련된 비용과 시간 때문에 파일럿을 건너 뛸 수 있습니다.
- 파일럿 연구에서 배운 내용을 토대로 프로토콜을 수정하십시오.
- 최대한 가깝게 프로토콜을 따라 실험을 수행하십시오.
- 계획된 결과를 모두 찾고 예기치 않은 결과를 위해 눈을 뜨고 결과를 분석하십시오.,
결과를 분석 한 후(통계적으로 유의한지 여부를 테스트했을 가능성이 있음)결과를 실천했습니다. 이것은 물론 고무가 길을 치는 곳입니다. 실험실 실험에서 발견 한 내용은 항상 현장에서 유지되지 않을 수 있습니다. 레드먼이 말했듯이,”당신은 실험실에서 돈을 벌지 않습니다. 당신은 현실 세계에서 돈을 벌. 그러니 빨리 실험실에서 벗어나십시오.”
무작위 대조 실험을 할 때 사람들은 어떤 실수를합니까?,
레드먼츠에서는 가장 큰 실수는 기업은 단순히 하고 있는 충분한 실험을—하지만 무작위로 통제되는 실험지만,더 많은 비공식적인 사람이 적은 비용과 시간을 많이 사용합니다. “관리자는 답변을 알 것으로 예상됩니다. 에 대한 관리자를 말하는’나는 확실하지 않다 나는 알고자 하는 실험,’의 일정 금액을 필요로하는 세련된 이해를 실행하는 방법 이러한 것들입니다.”그러나 실험 없이는 당신의 직감이 옳다는 것을 정말로 확신 할 수 없습니다.,
실험을 기꺼이 요구하는 관리자조차도 종종 실험을 충분히 신중하게 계획하지 않습니다. 레드먼 말한 그것의 중요한지 모든 단계를 설명한,그러나 보다 더 자주는 아니지만,관리자,초기 몇 단계—을 알아내는 변수의 관심사 그리고 아마 인구하고 다음 건너뛰을 지휘하는 실험이다. “그들은 생각을하지 못했습니다.”라고 레드먼은 말합니다. “그 사람들이 다시 그 멍한 과학 클래스들은 좋아하지 않았다,”그러나지 않는 단계를 만들이 덜 중요합니다.,
이것은 또 다른 실수:두지 충분히 통제를 격리하는 변수(s)에 관심이 있다. 엉망이되기 쉽습니다. 이러한 실험을 수행하려면 실험 설계에 대해 많은 것을 알아야합니다. 연구하려는 요인을 정확히 어떻게 분리합니까? 그러나이를 수행하지 못하면 결과가 잘못된 요인에 기인 할 수 있음을 의미합니다.
Redman 이 지적한 마지막 실수는 해결하기 쉬운 것입니다:분석가를 포함하지 않습니다., “많은 관리자의 생각은 그들이 수도에서 데이터가 데이터 과학자,”그는 말했지만”모든 자존심 데이터 애널리스트에 참여하고 싶은 설정을 실험하고 쓰는 프로토콜입니다.”그리고 그것은 모두에게 좋은 것입니다. 협업하는 과정이 빠를수록 서로의 경험을 쌓을 확률이 높아집니다.피>