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有時,在實驗中提出的重要問題能直接從概括統計或圖形中得到回答。比如,對一系列近期的鋼支撐廠家市場實驗提出問題:是否一個理論上無效的市場制度(稱為CHQ)在實行中比一個理論上更有效的制度(稱為CH)就更沒有效率,圖7-3描述了兩個階段中兩個市場的效率效率被定義為支付的交易利潤與***可能的交易利潤的百分比,數據來源于兩個交易期的所有19個CH交易時段與前19個CHQ交易時段,即chq1-ch4與chq2-ch4b。弗里德曼奧斯特雷( Ostroy),1993】。從圖形中看出結論是顯而易見的不論交易主體的組別或其他影響因素的干擾,在CH市場中效率總是高的。雷昂納德·薩瓦茲( Leonard J. Savage)將這種從明確的圖形與概括統計量中得出結論的方法稱為“目測外傷檢驗法。
其他檢驗方法是否真的必要?實驗物理學家通常依賴鋼支撐廠家原始的檢驗而很少求助于正式的假設檢測。一些經濟學家私下認為經濟學家也應該仿效物理學家的例子,如果“目測外傷檢驗法”是不確定的,他們認為就應該重新思考實驗的設計或數據的表達方式另一些經濟學家則認為即使原始檢驗( savage test)是無可置疑的,他們也堅持要進行假設檢驗他們認為巧妙的圖形展示可能夸大了證據的重要性,而進行假設檢驗則有助于保持其客觀性。
大部分實驗經濟學家則持一個中立的觀點,偶爾,若原始檢驗能使持最懷疑態度的人信服,那么這一檢驗是充分的。但更多的時候它是不充分的,實驗經濟學家,不像物理學家,通常要處理許多麻煩的變量而進行相對較少的觀察,所以即使是巧妙的設計與龐大的預算也不能總是得到一目了然的結論,當持懷疑態度時,我們建議組織常規的假設檢驗二、初步的統計推論假設你精心設計了實驗并選擇了描述統計指標,但圖形與描述統計指標仍不能清楚地回答你的一些問題,這時你就要轉人數據分析的第二階段:正式的統計檢驗或推論。正式的檢驗通常意味著對諸如“處理變量X是否真的影響產出Y?”之類的鋼支撐廠家問題提供明確的答案,例如,雙向拍賣交易制度(處理變量X=DA)相對于另一個可替代的制度(處理變量X=CH)能增加市場效率性嗎。