Statistical conclusion validity centers around whether the statistical analysis of the experiment was done correctly. In the context of Schultz et al. (2007) such question might center on whether they computed their p-values correctly. Statistical analysis is beyond the scope of this book, but I can say that the statistical principles needed to design and analyze experiments have not changed in the digital age. However, the different data environment in digital experiments does create new statistical opportunities (e.g., using machine learning methods to estimate heterogeneity of treatment effects (Imai and Ratkovic 2013)) and new computational challenges (e.g., blocking in massive experiments (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016)).
ຄວາມຖືກຕ້ອງສະຫລຸບສະຖິຕິສູນກາງປະມານບໍ່ວ່າຈະເປັນການວິເຄາະທາງສະຖິຕິຂອງການທົດລອງໄດ້ປະຕິບັດຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ໃນສະພາບການຂອງ Schultz et al. (2007) ຄໍາຖາມດັ່ງກ່າວອາດຈະສູນສຸດບໍ່ວ່າຈະເປັນພວກເຂົາເຈົ້າ computed p ຄຸນຄ່າຂອງເຂົາເຈົ້າໄປ. ການວິເຄາະທາງສະຖິຕິແມ່ນເກີນຂອບເຂດຂອງປື້ມນີ້, ແຕ່ຂ້າພະເຈົ້າສາມາດເວົ້າວ່າຫຼັກການພື້ນຖານສະຖິຕິທີ່ຈໍາເປັນໃນການອອກແບບແລະວິເຄາະປະສົບການຍັງບໍ່ທັນໄດ້ມີການປ່ຽນແປງໃນອາຍຸສູງສຸດດິຈິຕອນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສະພາບແວດລ້ອມຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນປະສົບການດິຈິຕອນບໍ່ສ້າງໂອກາດທາງສະຖິຕິໃຫມ່ (ຕົວຢ່າງ, ການນໍາໃຊ້ວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງເພື່ອປະເມີນ heterogeneity ຂອງຜົນກະທົບການປິ່ນປົວ (Imai and Ratkovic 2013) ) ແລະສິ່ງທ້າທາຍຄອມພິວເຕີໃຫມ່ (ຕົວຢ່າງ, ການສະກັດໃນການທົດລອງຂະຫນາດໃຫຍ່ (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016) ).