- النشر
- التحديث
لا يضمن تطبيق طريقة درجات الميل أن لكل شخص نظيراً قابلاً للمقارنة أو معلومات مقارنة كافية. وقد يغيّر غياب التداخل في الخصائص المهمة الأشخاص الذين يمكن للأثر المقدر أن يصفهم وصفاً ذا معنى.
تحديد السؤال والافتراضات
حدّد السكان المستهدفين والأثر المقصود أولاً. وافحص توزيعات الدرجات وتوازن المتغيرات المصاحبة والأوزان معاً. فالأوزان المتطرفة أو الأشخاص غير المطابقين ليست مجرد صعوبات تقنية؛ بل قد تشير إلى مناطق لا تدعم فيها البيانات المقارنة. وبرر قواعد الاستبعاد أو التشذيب بالنسبة إلى الغرض العلمي والسكان الناتجين.
مثال افتراضي لدراسة
في مجموعة بيانات افتراضية، يتلقى الأشخاص الأشد تأثراً تدخلاً واحداً في معظم الأحيان. وتترك المطابقة معظمهم خارج التحليل. ولا يعمم الفريق النتيجة في العينة المحتفظ بها على جميع السكان الأصليين؛ بل يبلّغ عن الهدف المتغير والخصائص التي تفتقر إلى تمثيل كافٍ.
فحوص مراجعة التصميم
- اعرض توزيعات الدرجات والمناطق غير المتداخلة لكل مجموعة بصورة منفصلة.
- افحص الأوزان الكبيرة وتركيز التأثير في التقدير الناتج.
- صف تغيرات السكان المستهدفين بعد المطابقة أو التشذيب أو خطوات الاختيار الأخرى.
توثيق القرار وحدوده
يتضمن الإبلاغ المقبول أدلة التوازن والتداخل إلى جانب اسم الطريقة. ولا يثبت التوازن في المتغيرات المصاحبة المقاسة توازناً في عوامل الالتباس غير المقاسة. ولا تختر القواعد التحليلية بعد معرفة النتيجة التي تنتجها. وناقش دعم البيانات المتبقي والأثر المقصود وقابلية التعميم مع عدم اليقين العددي للتقدير.
الأسئلة الشائعة
- هل يثبت نموذج جيد للدرجات جودة التحليل السببي؟
- ليس بمفرده. فالتداخل والقياس وافتراضات الالتباس مهمة أيضاً.
- هل الأشخاص غير المطابقين غير مهمين؟
- لا. فقد يغيّر استبعادهم السكان الذين ينطبق عليهم الاستدلال.