Gözlemlemek mi, yoksa müdahale etmek mi?

Bir şeyin başka bir şeyi etkileyip etkilemediği hakkında veri toplamanın iki temel yolu vardır.

• Gözlemsel bir çalışmada zaten olanları ölçersin ve hiçbir şeyi değiştirmezsin. Öğrencilerin ne kadar uyuduğunu ve hangi notları aldığını kaydedebilirsin.
• Bir deneyde bir uygulamayı birimlere atarsın ve sonra ne olduğunu ölçersin. Bazı öğrencilerden sekiz saat, diğerlerinden altı saat uyumalarını isteyebilirsin.

Her ikisi de örüntüleri bulabilir. Yalnızca iyi yapılmış bir deney, neden-sonuç ilişkisi hakkında güçlü bir şey söyleyebilir. İşte nedeni.

Daha fazla uyuyan öğrencilerin gözlemsel bir çalışmada daha iyi notlar aldığını düşün. Belki uyku yardımcı oluyordur. Ama belki daha fazla uyuyan öğrencilerin daha az işi, daha sakin evleri ya da daha düzenli çalışma alışkanlıkları da vardır. Bunlardan herhangi biri asıl neden olabilir ve bunlar uykuyla birlikte hareket eder. Böyle gizli bir değişkene karıştırıcı değişken denir: Karıştırıcı değişken, incelediğin şeyle ve sonuçla bağlantılıdır; bir etkiyi taklit edebilir veya gizleyebilir. Dünya 5 bunun üzerine dört ders ayırıyor.

Bir deney bunu rastgele atama ile düzeltir. Bir yazı tura atışı (ya da bilgisayar) kimin hangi uygulamayı alacağına karar verirse, gruplar diğer her şey bakımından yalnızca şans eseri farklı olur: uyku alışkanlıkları, işler, ev yaşamı ve ölçmeyi hiç düşünmediğin şeyler. Yeterli sayıda birim olduğunda gruplar ortalama olarak birbirine benzer. Böylece sonuçlar daha sonra farklı çıkarsa, geriye kalan tek sistematik fark uygulamadır.

İyi bir deneyde genellikle şunlar bulunur:

• Test edilen şeyi alan bir uygulama grubu ve bunu almayan (ya da standart seçeneği alan) bir kontrol grubu.
• Bu gruplara rastgele atama.
• İnsanların beklentileri önemli olduğunda bir plasebo: Herkesin uygulamayı alıyor olabileceğine inanması için zararsız, benzer görünümlü bir seçenek.
• Körleme: İnsanlar hangi grupta olduklarını bilmez (tek körleme); sonuçları ölçen kişiler de bunu bilmez (çift körleme). Böylece beklentiler ölçümleri etkileyemez.

Bir örnek verelim. Bir bahçıvan bitki besininin işe yarayıp yaramadığını öğrenmek istiyor. Zayıf bir tasarım şöyle olur: Besini pencerenin yanındaki bitkilere verip gölgede kalanlara vermemek ve karşılaştırma yapmak. Böylece ışık, besinle birbirine karışmış olur. Daha iyi bir tasarım ise şöyledir: 40 potansiyometreyi numaralandır, rastgele bir seçimle 20 tanesini besin için belirle, diğer 20 tanesini kontrol grubu olarak bırak ve hepsini aynı rafa koy. Artık ışık, su ve potansiyometre boyutu şans eseri dengelenmiştir; büyümedeki belirgin bir fark da besine işaret eder. (Bu, yalnızca fikri anlatmak için uydurulmuş bir örnektir.)

Deneyler her zaman mümkün değildir. İnsanları otuz yıl boyunca rastgele sigara içmeye zorlayamayız ya da bir şehri rastgele sel yaşamaya atayamayız. Bu sorular için gözlemsel çalışmalara, dikkatli tasarıma ve birden fazla kanıt hattına güveniriz. Yalnızca kanıtın nedenler konusunda daha zayıf olduğunu dürüstçe belirtmeliyiz.