行为科学研究要领论简介
随机比照实验（Randomized Controlled Trial，简称RCT）是一种常用科研要领，主要的思绪是将研究工具随机分组，施加差别的干预步伐，然后视察比照干预步伐的效果怎样。 随机比照实验最主要的孝顺在于随机分组包管了控制和实验组除了干预步伐以外没有其他统计学上的差别，因此实验后控制和比照组效果的差别是由于施加了差别的干预，由此实现对因果关系的识别。
随机比照实验已经成为经济学研究的主流要领之一。2019年，诺贝尔经济学奖配合授予了Abhijit Banerjee，Esther Duflo与Michael Kremer三人，以表扬他们接纳随机比照实验对解决贫困问题做出的卓越孝顺。在经济学研究中，随机比照实验已经普遍应用于研究教育、康健、消耗、信贷等种种问题。
准随机实验（Quasi-experiment）与随机比照实验差别，实验工具由于种种限制无法被随机分派至控制组和实验组。相较严酷的随机比照实验，虽然准随机实验信度降低，但可以在更靠近现实的条件下举行因果剖析。通过适当的实验设计或情景选择，研究者可以运用统计学要领对可能影响控制和实验组的因素举行控制和磨练，由此实现因果关系的识别。
准随机实验也是经济学研究的主要要领之一。2021年，诺贝尔经济学奖配合授予了Joshua D. Angrist和Guido W. Imbens以表扬他们对自然实验因果剖析要领论的孝顺以及David Card运用实验要领对劳动经济学的孝顺。在经济学研究中，准随机实验和自然实验可以基于现实中政策转变和人为设置的截点和阈值等举行实验设计，普遍应用于研究最低人为、移民、教育、康健等种种问题。
1.厘清因果关系
随机比照实验通过对实验工具的随机分组实现变量的控制，厘清干预和效果的因果关系。通过多次实验效果的累积可以资助政策制订者相识现真相形，并提出行之有用的政策建议。
2.确保政策有用性
直接大规模导入公共政策可能对经济生涯爆发深远的影响，基于行为科学要领论先开展小规模的随机比照实验可以辅助政策设计。
3.阻止政策爆发反效果
行为科学研究可以资助政策制订者明确人们的行为模式和决议机制，阻止好的政策导致事与愿违的效果。
4.实现事半功倍的政策效果
与基于物质激励的古板公共政策差别，基于行为科学研究的公共政策借助“助推”改变人们的行为，可以在极低本钱下获得显著的政策效果。
5.提升政策实验效率
行为科学研究可以刷新政策传导机制，提升政策交付链上下层级的相同和交互效率，包管政策有用落地。
关于公共政策，随机比照实验可以用于前期的政策制订期，中期的政策实验期和后期的政策评估期，为提升公共政策效率提供思绪和支持。
提出想要解决的公共问题、针对政策实验中遇到问题的解决计划或政策评估和刷新的需求。
确� ？刂谱檎铰缘挠杏眯院褪笛楣婺Ｄ芄坏贸鐾臣葡灾氖�，确保随机抽样的有用性，抽样的实验工具需能代表该政策面向的所有工具。
确保随机分组的有用性，实验历程中需注重视察实验情形的转变。
数据剖析时需注重纳入所有可能影响实验效果的控制变量，并确定是否需要举行更多政策实验。
凭证实验效果判断该政策的普适性或特殊性，平衡现实政策的效果与实验难度。
可以将政策导入自己作为一次实验，视察先导入的人群或地区是否抵达了预期的效果，据比调解后续的战略。
1.厘清因果关系
随机比照实验通过对实验工具的随机分组实现变量的控制，厘清干预和效果的因果关系。
2.确保产品和战略有用性
直接在现实商业场景大规模导入新产品（或战略）具有较大不确定性，基于行为科学要领论先开展小规模的随机比照实验可以辅助企业的产品和战略设计。
3.提升产品和战略的性价比
小规模的随机比照实验本钱低、易于实验，可以准确针对差别效果变量（销量、点击量、营业收入、利润等）举行干预，实现较高的本钱-收益比。
4.助力本钱收益剖析
对随机比照实验效果举行量化剖析可以资助企业对产品和战略举行本钱收益剖析，提高谋划效率。
5.提升内部治理能力
行为科学研究可以刷新企业内各部分和层级间传导机制，提升产品交付链上下层级的相同和交互效率，包管产品（或战略）有用落地。
企业凭证差别的目的和战略需要接纳差别的实验设计。
1.实验室
实验室情形下的实验可以最精准地识别因果关系，但由于情形较为严酷，难以还原企业的真实商业情形，导致外部有用性可能缺乏。
2.实地实验
实地实验可以在真实的商业场景下举行，但严酷的随机抽样难以实现，实验效果剖析需要专业统计学知识和较大的数据量。
3.AB Test
AB Test是“性价比”较高的实验方法，可以借助已有的线上平台对加入人举行随机分组并施加简朴的干预，但线上情形难以还原真实的互动场景，对某些战略和产品适用性较弱。
企业决议中运用随机比照实验的办法如下：
确保问题清晰、可以被磨练，并且能够以此为基础形成详细的行动。
确� ？刂谱檎铰缘挠杏眯院褪笛楣婺Ｄ芄坏贸鐾臣葡灾氖�，抽样的实验工具需能代表该产品（或战略）面向的所有工具。
确保随机分组的有用性，实验历程中需注重视察实验情形的转变。
数据剖析时需注重纳入所有可能影响实验效果的控制变量，并确定是否需要举行更多实验。
凭证实验效果判断该产品（或战略）的普适性或特殊性，平衡现实验动的效果与实验难度。
可以将现实验动自己作为一次实验，视察先投放的市场是否抵达了预期效果，据此调解后续的战略。
总结归纳实验案例和效果，形成实验案例库。
