|
==Fišerovi principi ==
AMetodologiju methodologydizajniranja foreksperimenata designingpredložio experiments was proposed byje [[Ronald FisherFišer]], inu hissvojim innovativeinovativnim booksknjigama: ''The Arrangement ofUređenje Fieldterenskih Experimentseksperimenata'' (1926) andi ''[[TheDizajn Design of Experiments]]eksperimenata'' (1935). Veliki Muchdeo ofnjegovog hispionirskog pioneeringrada workbavio dealtse withpoljoprivrednim agriculturalprimenama applicationsstatističkih ofmetoda. statisticalKao methods.svakodnevni primer, Asopisao aje mundanekako example,se hemože describedtestirati how to[[hipoteza]] testdame thekoja [[lady tasting tea]]|gustira [[hypothesisčaj]], thatda aizvesna certaindama ladymože couldsamo distinguishpo byukusu flavourda alonerazlikuje whetherda theli milkje ormleko theili teačaj wasprvi firststavljen placedu inšolju. theOve cup.metode Thesesu methodsnašle haveširoku beenprimenu broadlyu adaptedfizičkim ini thedruštvenim physicalnaukama, andi socialjoš sciences,uvek arese stillkoriste used inu [[agricultural engineering|poljoprivrednom inženjerstvu]]. andOne differse fromrazlikuju theod designdizajna andi analysis ofanalize [[computer experiment|računarskih eksperimenata]]s.
;Poređenje
U nekim oblastima studija nije moguće imati nezavisna merenja prema [[Еталон|metrološkom standardu]] koji se može pratiti. Poređenja između tretmana su mnogo vrednija i obično su poželjnija, i često se porede sa [[scientific control|naučnom kontrolom]] ili tradicionalnim tretmanom koji služi kao osnova.
:In some fields of study it is not possible to have independent measurements to a traceable [[Standard (metrology)|metrology standard]]. Comparisons between treatments are much more valuable and are usually preferable, and often compared against a [[scientific control]] or traditional treatment that acts as baseline.
;[[Randomization|Randomizacija]]
:Random assignment is the process ofSlučajno assigningdodeljivanje individualsje atproces randomradnomnog tosvrstavanja groupspojedinaca oru togrupe differentili groupsrazličite ingrupe anu experimenteksperimentu, sotako thatda eachsvaki individualpojedinac ofpopulacije theima populationistu hasšansu theda samepostane chanceučesnik ofu becoming a participant in the studystudiji. TheSlučajno randomraspoređivanje assignmentpojedinaca ofu individuals to groupsgrupe (orili conditionsuslova withinunutar a groupgrupe) distinguishes arazlikuje rigorousrigorozan, "true"„pravi” experimenteksperiment fromod anopservacijske observationalstudije studyili or "quasi„kvazi-experiment"eksperimenta”.<ref>Creswell, J.W. (2008), ''Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research (3rd edition)'', Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. 2008, p. 300. {{ISBN|0-13-613550-1}}</ref> TherePostoji isopsežna anmatematička extensiveteorija bodykoja ofistražuje mathematicalposledice theoryalociranja thatjedinica exploresna thetretmane consequencespomoću ofnekog makingslučajnog themehanizma allocation(kao ofšto unitssu totabele treatmentsslučajnih bybrojeva meansili ofupotreba someuređaja randomza mechanismrandomizaciju (suchkao asšto tablessu ofkarte randomza numbers, or the use of randomization devices such as playing cardsigru orili dicekocke). AssigningDodeljivanje unitsjedinica tolečenju treatmentsnasumično atima randomtendenciju tendsda to mitigateublaži [[confounding|pometanje]], which makes effectskoje dueuzrokuju toda factorsse otherefekti thanuzrokovani thefaktorima treatmentkoji tonisu appeardeo totretmana resultpojavljuju fromkao therezultat treatmenttretmana.
Rizici povezani sa randomnom alokacijom (kao što je ozbiljna neravnoteža u ključnoj karakteristici između tretirane grupe i kontrolne grupe) mogu se izračunati i stoga se mogu upravljati do prihvatljivog nivoa koristeći dovoljno eksperimentalnih jedinica. Međutim, ako je populacija podeljena na nekoliko subpopulacija koje se nekako razlikuju, a istraživanje zahteva da svaka subpopulacija bude jednaka po veličini, može se koristiti stratifikovano uzorkovanje. Na taj način, jedinice u svakoj subpopulaciji su randomizirane, ali ne i celi uzorak. Rezultati eksperimenta mogu se pouzdano generalizovati iz eksperimentalnih jedinica na veću [[statistical population|statističku populaciju]] jedinica samo ako su eksperimentalne jedinice [[Узорак (статистика)|slučajni uzorak]] iz veće populacije; verovatna greška takve ekstrapolacije zavisi, između ostalog, od veličine uzorka.
:The risks associated with random allocation (such as having a serious imbalance in a key characteristic between a treatment group and a control group) are calculable and hence can be managed down to an acceptable level by using enough experimental units. However, if the population is divided into several subpopulations that somehow differ, and the research requires each subpopulation to be equal in size, stratified sampling can be used. In that way, the units in each subpopulation are randomized, but not the whole sample. The results of an experiment can be generalized reliably from the experimental units to a larger [[statistical population]] of units only if the experimental units are a [[Sampling (statistics)|random sample]] from the larger population; the probable error of such an extrapolation depends on the sample size, among other things.
;[[Replication (statistics)|Statistička replikacija]]
:MeasurementsMerenja aresu usuallyobično subjectpredmet tovarijacija variation andi [[measurement uncertainty|merne nesigurnosti]]; thusstoga theyse areona repeatedponavljaju andi fullcelokupni experimentseksperimenti arese replicatedreplikuju tokako helpbi identifyse theidentifikovali sourcesizvori of variationvarijacija, tobolje betterprocenili estimatestvarni theefekti true effects of treatmentstretmana, tododatno furtherojačala strengthen the experiment'spouzdanost reliabilityi andvaljanost validityeksperimenta, andi toda addbi tose theuvećalo existingpostojeće knowledgepoznavanje of the topicteme.<ref>{{cite web|last=Dr. Hani|title=Replication study|url=http://www.experiment-resources.com/replication-study.html|accessdate=27 October 2011|year=2009}}</ref> HoweverMeđutim, certainodređeni conditionsuslovi mustmoraju bebiti metispunjeni beforepre thenego replicationšto ofse thezapočne experimentreplikacija is commencedeksperimenta: the original research questionoriginalno hasistraživačko beenpitanje publishedje inobjavljeno au [[peer-review|recenziranom]]ed journalčasopisu orili widelyširoko citedcitirano, theistraživač researcherje isnezavisan independentod oforiginalnog the original experimenteksperimenta, theistraživač researchermora mustprvo firstpokušati tryda toponovi replicateoriginalne thenalaze originalkoristeći findingsoriginalne using the original datapodatke, andi theizveštaj write-uptreba shouldda statenavede thatda theje studysprovedena conductedstudija isreplikaciona astudija replicationkoja studyje thatpokušala triedda toprati followoriginalnu the original studystudiju asšto strictlyje asmoguće possiblestriktnije.<ref>{{citation|last=Burman|first=Leonard E.|title=A call for replication studies|url=http://pfr.sagepub.com|journal=[[Public Finance Review]] | volume=38 |issue=6|accessdate=27 October 2011|author2=Robert W. Reed |author3=James Alm |pages=787–793|doi=10.1177/1091142110385210|year=2010}}</ref>
;[[Blocking (statistics)|Blokiranje]]
Blokiranje je nerandomno raspoređivanje eksperimentalnih jedinica u grupe (blokove/mnoštva) koje se sastoje od jedinica koje su slične jedna drugoj. Blokiranje smanjuje poznate ali irelevantne izvore varijacija između jedinica i na taj način omogućava veću preciznost u proceni izvora varijacija koje se proučavaju.
:Blocking is the non-random arrangement of experimental units into groups (blocks/lots) consisting of units that are similar to one another. Blocking reduces known but irrelevant sources of variation between units and thus allows greater precision in the estimation of the source of variation under study.
;[[Ortogonalnost#Statistics.2C econometrics.2C and economics|Ortogonalnost]]
[[File:Factorial Design.svg|thumb|250px|Primer ortogonalnog faktorskog dizajna]]
Ortogonalnost se odnosi na oblike poređenja (kontraste) koje se mogu legitimno i učinkovito sprovoditi. Kontrasti mogu biti predstavljeni vektorima i skupovi ortogonalnih kontrasta su nekorelirani i nezavisno distribuirani ako su podaci normalni. Zbog te nezavisnosti, svaki ortogonalan tretman pruža različite informacije od drugih tretmana. Ako postoji ''T''-tretmana i ''T''-1 ortogonalnih kontrasta, sve informacije koje se mogu prikupiti iz eksperimenta mogu se dobiti iz skupa kontrasta.
:Orthogonality concerns the forms of comparison (contrasts) that can be legitimately and efficiently carried out. Contrasts can be represented by vectors and sets of orthogonal contrasts are uncorrelated and independently distributed if the data are normal. Because of this independence, each orthogonal treatment provides different information to the others. If there are ''T'' treatments and ''T'' – 1 orthogonal contrasts, all the information that can be captured from the experiment is obtainable from the set of contrasts.
;[[Factorial experiment|Faktorski eksperimenti]]
Ovi ekperimenti obuhvataju upotrebu faktorskih eksperimenata, umesto metode jedan po jedan faktor. Oni su efikasni u proceni efekata i mogućih [[Interaction (statistics)|interakcija]] nekoliko faktora (nezavisnih varijabli). Analiza dizajna [[eksperiment]]a izgrađena je na osnovi [[analysis of variance|analize varijanse]], kolekcije modela koji dele uočenu [[Варијанса|varijansu]] u komponente, prema tome koje faktore eksperiment mora proceniti ili testirati.
:Use of factorial experiments instead of the one-factor-at-a-time method. These are efficient at evaluating the effects and possible [[Interaction (statistics)|interactions]] of several factors (independent variables). Analysis of [[experiment]] design is built on the foundation of the [[analysis of variance]], a collection of models that partition the observed variance into components, according to what factors the experiment must estimate or test.
== Reference ==
| 