Perhatikan atau campur tangan?

Terdapat dua cara asas untuk mengumpulkan data tentang sama ada sesuatu mempengaruhi perkara yang lain.

• Dalam kajian pemerhatian, anda mengukur perkara yang sedang berlaku dan tidak mengubah apa-apa. Anda mungkin merekodkan tempoh tidur murid dan gred yang mereka peroleh.
• Dalam eksperimen, anda menetapkan rawatan kepada unit-unit kajian dan kemudian mengukur perkara yang berlaku. Anda mungkin memberitahu sesetengah murid supaya tidur selama lapan jam dan murid lain selama enam jam.

Kedua-duanya boleh menemukan corak. Hanya eksperimen yang dijalankan dengan baik boleh memberikan banyak maklumat tentang sebab dan akibat. Inilah sebabnya.

Katakan murid yang tidur lebih lama juga mendapat gred yang lebih baik dalam suatu kajian pemerhatian. Mungkin tidur membantu. Tetapi mungkin juga murid yang tidur lebih lama mempunyai lebih sedikit pekerjaan, rumah yang lebih tenang atau tabiat belajar yang lebih teratur. Mana-mana perkara ini mungkin menjadi sebab sebenar, dan semuanya berkait dengan tidur. Pemboleh ubah tersembunyi seperti ini dipanggil pembaur: ia berkait dengan perkara yang anda kaji dan hasilnya, serta boleh meniru atau menyembunyikan sesuatu kesan. Dunia 5 menghabiskan empat pelajaran untuk perkara ini.

Eksperimen mengatasi masalah ini dengan penugasan rawak. Jika lambungan syiling (atau komputer) menentukan siapa mendapat rawatan yang mana, kumpulan-kumpulan itu berbeza hanya secara kebetulan dalam semua perkara lain: tabiat tidur, pekerjaan, kehidupan di rumah dan perkara yang anda tidak pernah terfikir untuk mengukurnya. Dengan unit kajian yang mencukupi, kumpulan-kumpulan itu secara purata akan serupa. Jadi, jika hasilnya berbeza selepas itu, rawatan tersebut ialah satu-satunya perbezaan sistematik yang tinggal.

Eksperimen yang baik biasanya mempunyai:

• Kumpulan rawatan yang menerima perkara yang sedang diuji dan kumpulan kawalan yang tidak menerimanya (atau menerima pilihan standard yang lain).
• Penugasan rawak kepada kumpulan-kumpulan tersebut.
• Plasebo apabila jangkaan orang penting: sesuatu yang tidak berbahaya dan kelihatan sama, supaya semua orang percaya bahawa mereka mungkin menerima rawatan tersebut.
• Pembutaan: orang ramai tidak tahu mereka berada dalam kumpulan yang mana (pembutaan tunggal), dan orang yang mengukur hasilnya juga tidak tahu (pembutaan berganda), supaya harapan tidak mempengaruhi ukuran.

Contoh. Seorang tukang kebun mahu tahu sama ada makanan tumbuhan berkesan. Reka bentuk yang lemah: berikan makanan itu kepada tumbuhan di tepi tingkap, jangan berikan apa-apa kepada tumbuhan di tempat teduh, kemudian bandingkan. Cahaya kini bercampur dengan makanan tumbuhan. Reka bentuk yang lebih baik: nomborkan 40 potensiometer, biarkan cabutan rawak memilih 20 untuk menerima makanan tumbuhan, jadikan 20 yang lain sebagai kawalan, dan letakkan semuanya di atas rak yang sama. Kini cahaya, air dan saiz potensiometer seimbang secara kebetulan, dan perbezaan pertumbuhan yang jelas menunjukkan kesan makanan tumbuhan. (Ini contoh rekaan, untuk menerangkan idea sahaja.)

Eksperimen tidak selalunya boleh dilakukan. Kita tidak boleh membuat orang merokok secara rawak selama tiga puluh tahun, atau memberikan banjir kepada sebuah bandar secara rawak. Untuk soalan seperti ini, kita bergantung pada kajian pemerhatian, reka bentuk yang teliti dan beberapa sumber bukti. Kita harus jujur bahawa bukti untuk menentukan punca adalah lebih lemah.