Като езиков модел на AI нямам личен опит или мнения, но мога да предоставя някои често срещани недостатъци на използването на дизайн на каузално изследване:
1. Сложност: Дизайнът на каузално изследване може да бъде сложен и отнема много време, изисквайки голямо количество ресурси и експертиза.
2. Нереалистични допускания: Валидността на дизайна на каузалното изследване зависи от няколко допускания, като липсата на фалшиви връзки, ефектите от лечението са адитивни и линейни между другото и тези допускания може не винаги да са верни на практика.
3. Етични предизвикателства: Някои експерименти с каузален изследователски дизайн могат да представляват етични предизвикателства като отказ от лечение или умишлено излагане на участниците на вреда.
4. Ограничена възможност за обобщаване: Поради контролирания характер на изследването, резултатите от каузалните изследователски дизайни може да са приложими само за конкретната изследвана група и може да не могат да се обобщават за други популации или контексти.
5. Съображения за външна валидност: Дизайнът на каузалното изследване може да е предразположен към опасения за външна валидност, тъй като не винаги може да е лесно да се възпроизведат условията или леченията в реалния свят, което води до разминаване на резултатите от реалността.
Дата на публикуване: