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)).
စာရင်းအင်းနိဂုံးသက်တမ်းစမ်းသပ်မှု၏စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှန်ကန်စွာပြုလေ၏ရှိမရှိပတ်ပတ်လည်စင်တာ။ ၏အခြေအနေတွင် Schultz et al. (2007) ထိုကဲ့သို့သောမေးခွန်းသူတို့မှန်မှန်ကန်ကန်သူတို့ရဲ့ p-တန်ဖိုးများကိုတွက်ချက်ခြင်းရှိမရှိအပေါ်ဗဟိုပေလိမ့်မည်။ စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဤစာစောင်၏အတိုင်းအတာထက်ကျော်လွန်ဖြစ်ပါတယ်, ဒါပေမယ့်ငါစမ်းသပ်ချက်ဒီဇိုင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့လိုအပျစာရင်းအင်းအခြေခံမူဒီဂျစ်တယ်ခေတ်ပြောင်းကြပြီမဟုတ်သည်ဟုဆိုနိုင်ပါသည်။ သို့သော်ဒီဂျစ်တယ်စမ်းသပ်ချက်အတွက်ကွဲပြားခြားနားတဲ့ဒေတာကိုပတ်ဝန်းကျင် (ကုသမှုသက်ရောက်မှုများ၏သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှောခန့်မှန်းရန်စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်ကို အသုံးပြု. ဥပမာအသစ်စာရင်းအင်းအခွင့်အလမ်းများကိုဖန်တီးပါဘူး (Imai and Ratkovic 2013) ) နှင့်ကွန်ပျူတာအသစ်စိန်ခေါ်မှုများ (ဥပမာ, ဧရာစမ်းသပ်ချက်အတွက်ပိတ်ဆို့ခြင်း (Higgins, Sävje, and Sekhon 2016) ။