2.4.3.1 التجارب الطبيعية

التجارب الطبيعية للاستفادة من الأحداث العشوائية في العالم. حدث عشوائي + دائما على نظام البيانات = تجربة طبيعية

المفتاح لتجارب عشوائية محكومة تمكين المقارنة العادلة في التوزيع العشوائي. ومع ذلك، في بعض الأحيان يحدث شيء في العالم أن يعين أساسا الناس بشكل عشوائي أو ما يقرب عشوائيا للعلاجات المختلفة. واحدة من أوضح الأمثلة على استراتيجية استخدام التجارب الطبيعية يأتي من البحوث Angrist (1990) الذي يقيس تأثير الخدمة العسكرية على الأرباح.

خلال الحرب في فيتنام، زادت الولايات المتحدة حجم قواتها المسلحة من خلال مشروع. من أجل اتخاذ قرار والمواطنين وسيكون مطلوبا في الخدمة، عقدت حكومة الولايات المتحدة يانصيب. ومثل كل تاريخ ميلاده على قطعة من الورق، وضعت هذه الأوراق في وعاء زجاجي كبير. كما هو مبين في الشكل 2.5، ووضعت هذه قصاصات الورق من جرة واحدة في وقت واحد لتحديد الترتيب الذي الشبان سيطلق عليها لخدمة (كانت الشابات لا تخضع للمشروع). وبناء على هذه النتائج، والرجال الذين ولدوا في 14 أيلول أول من دعا، الرجال الذين ولدوا في 24 نيسان كانت تسمى الثانية، وهلم جرا. في نهاية المطاف، في هذا اليانصيب، وكانت تسمى الرجال الذين ولدوا على 195 أيام مختلفة لخدمة بينما الرجال الذين ولدوا على 171 يوما لم يسمى.

الشكل 2.5: عضو الكونغرس الكسندر Pirnie (R-نيويورك) رسم كبسولة الأولى لمشروع الخدمة الانتقائية في 1 ديسمبر، 1969. جوشوا أنجريست (1990) مجتمعة مشروع اليانصيب مع بيانات الأرباح من إدارة الضمان الاجتماعي لتقدير تأثير الخدمة العسكرية على الأرباح. وهذا مثال للبحث باستخدام تجربة طبيعية. المصدر: ويكيميديا ​​كومنز

الشكل 2.5: عضو الكونغرس الكسندر Pirnie (R-نيويورك) رسم كبسولة الأولى لمشروع الخدمة الانتقائية في 1 ديسمبر، 1969. جوشوا أنجريست (1990) مجتمعة مشروع اليانصيب مع بيانات الأرباح من إدارة الضمان الاجتماعي لتقدير تأثير الخدمة العسكرية على الأرباح. وهذا مثال للبحث باستخدام تجربة طبيعية. المصدر: ويكيميديا ​​كومنز

على الرغم من أنه قد لا يكون واضحا على الفور، مشروع اليانصيب لديه تشابه بالغ الأهمية لتجربة عشوائية محكومة: في كلتا الحالتين يتم تعيين المشاركين عشوائيا لتلقي العلاج. في حالة مشروع اليانصيب، إذا نحن مهتمون بمعرفة آثار مشروع أهلية والخدمة العسكرية على أرباح سوق العمل لاحقة، يمكننا مقارنة النتائج للأشخاص الذين هم دون قطع اليانصيب (تواريخ ميلاد على سبيل المثال، 14 سبتمبر أبريل 24، الخ) مع نتائج للأشخاص الذين كانوا بعد قطع أعياد الميلاد (على سبيل المثال، 20 فبراير، 2 ديسمبر، وما إلى ذلك).

وبالنظر إلى أن هذا العلاج من الذي تجري صياغته تم بشكل عشوائي، ثم يمكننا قياس تأثير هذا العلاج على أي نتائج التي تم قياسها. على سبيل المثال، Angrist (1990) الجمع بين معلومات حول الذين تم اختيارهم بشكل عشوائي في مشروع مع بيانات الأرباح التي تم جمعها من قبل إدارة الضمان الاجتماعي أن نخلص إلى أن الأرباح من قدامى المحاربين الأبيض كانت أقل بنحو 15٪ من الأرباح من غير المحاربين مقارنة . وقد استخدم باحثون آخرون خدعة مماثلة أيضا. على سبيل المثال، Conley and Heerwig (2011) الجمع بين معلومات حول الذين تم اختيارهم بشكل عشوائي في مشروع مع بيانات الأسر التي تم جمعها من مسح تعداد عام 2000 و 2005 المجتمع الأميركي وجدت أنه بعد فترة طويلة مشروع، كان هناك تأثير يذكر على المدى الطويل الخدمة العسكرية على مجموعة من النتائج مثل حيازة المساكن (امتلاك مقابل تأجير) والاستقرار السكني (احتمال بعد أن انتقلت في السنوات الخمس السابقة).

كما يوضح هذا المثال، في بعض الأحيان القوى الاجتماعية والسياسية، أو الطبيعية خلق تجارب أو شبه التجارب التي يمكن الاستفادة من قبل الباحثين. في كثير من الأحيان التجارب الطبيعية هي أفضل طريقة لتقدير العلاقة بين السبب والنتيجة في الأماكن التي ليس من أخلاقي أو عملي لإجراء تجارب عشوائية محكومة. وهي استراتيجية هامة لاكتشاف مقارنات عادلة في البيانات غير التجريبية. هذه الاستراتيجية البحثية يمكن تلخيص هذه المعادلة:

\ [\ النص {العشوائي (أو كما لو عشوائي) الحدث} + \ النص {دائما على دفق البيانات} = \ النص {تجربة طبيعية} \ qquad (2.1) \]

ومع ذلك، فإن تحليل التجارب الطبيعية يمكن أن تكون خادعة جدا. على سبيل المثال، في حالة مشروع فيتنام، وليس كل من كان-مشروع مؤهلة انتهى خدمة (كانت هناك مجموعة متنوعة من الإعفاءات). و، في الوقت نفسه، فإن بعض الناس الذين لم صياغتها، مؤهلة تطوع للخدمة. كان كما لو كان في التجارب السريرية لدواء جديد، وبعض الناس في مجموعة العلاج لم يأخذ الدواء، وبعض الناس في السيطرة على المجموعة تلقت بطريقة أو بأخرى المخدرات. وتوصف هذه المشكلة، ودعا الإلتزام ذات وجهين، فضلا عن العديد من المشاكل الأخرى بمزيد من التفصيل في بعض القراءات الموصى بها في نهاية هذا الفصل.

استراتيجية الاستفادة من تحدث بشكل طبيعي الاحالة عشوائي تسبق العصر الرقمي، ولكن انتشار البيانات الكبيرة يجعل هذه الاستراتيجية أسهل بكثير للاستخدام. وبمجرد أن ندرك تم تعيين بعض العلاج عشوائيا، يمكن لمصادر البيانات الكبيرة توفر معطيات النتائج التي تحتاجها من أجل مقارنة النتائج للناس في الظروف علاجها ومكافحتها. على سبيل المثال، في دراسته للآثار مشروع والخدمة العسكرية، جعلت أنجريست استخدام السجلات أرباح من إدارة الضمان الاجتماعي. بدون هذه البيانات نتائج، دراسته لن يكون ممكنا. في هذه الحالة، إدارة الضمان الاجتماعي هو مصدر البيانات الكبيرة دائما على. كما توجد مصادر البيانات المزيد وجمع أكثر تلقائيا، سيكون لدينا المزيد من البيانات النتيجة التي يمكن قياس آثار التغيرات التي أنشأتها الاختلاف خارجي.

لتوضيح هذه الاستراتيجية في العصر الرقمي، دعونا النظر ماس وموريتي (2009) بحث أنيق على تأثير الزملاء على الإنتاجية. على الرغم من على السطح قد يبدو مختلفا من الدراسة أنجريست حول آثار فيتنام مشروع، في هيكل كلاهما اتباع نمط في مكافئ. 2.1.

قياس ماس وموريتي كيفية تأثير الأقران إنتاجية العمال. من ناحية، وجود نظير العمل الجاد قد تؤدي العمال لزيادة إنتاجيتها بسبب ضغط الأقران. أو، من ناحية أخرى، قد نظير العمل الشاق يؤدي غيرهم من العمال إلى الركود قبالة حتى أكثر من ذلك. سوف أوضح طريقة لدراسة آثار الأقران على الإنتاجية تكون تجربة عشوائية محكومة حيث يتم تعيين العمال بشكل عشوائي إلى التحولات مع العمال من مستويات الإنتاجية المختلفة، ويقاس ثم الناتجة الإنتاجية للجميع. الباحثين، ومع ذلك، لا تسيطر على الجدول الزمني للعمال في أي عمل حقيقي، وهكذا كان ماس وموريتي إلى الاعتماد على التجربة الطبيعية التي وقعت في سوبر ماركت.

تماما مثل مكافئ. 2.1، كان دراستهم قسمين. أولا، أنها تستخدم السجلات من نظام السوبر ماركت الخروج أن يكون دقيقا، فرد، ودائما على قدر من الإنتاجية: عدد العناصر الممسوحة ضوئيا في الثانية الواحدة. وثانيا، بسبب الطريقة التي فعلت ذلك جدولة في هذا السوبر ماركت، لديهم بالقرب تكوين عشوائية من أقرانه. وبعبارة أخرى، حتى لو لم يتم تحديد موعد لالصرافين بالقرعة، وكان عشوائي أساسا. في الممارسة العملية، والثقة لدينا في التجارب الطبيعية كثيرا ما يتوقف على وجاهة هذا "كما لو" المطالبة عشوائية. الاستفادة من هذا التنوع العشوائي، وجدت ماس ​​وموريتي أن العمل مع أقرانهم إنتاجية أعلى زيادة الإنتاجية. وعلاوة على ذلك، تستخدم ماس وموريتي حجم وثراء مجموعة البيانات الخاصة بهم لتجاوز تقدير السبب والنتيجة لاستكشاف مسألتين أكثر أهمية وخفية: عدم التجانس هذا التأثير (على أي نوع من العمال هو تأثير أكبر) وآلية وراء التأثير (لماذا لا وجود الأقران إنتاجية عالية تؤدي إلى زيادة الإنتاجية). وسنعود إلى هذه مهمتين القضايا تجانس آثار العلاج وآليات في الفصل 5 عندما نناقش التجارب في مزيد من التفاصيل.

تعميم من الدراسات حول تأثير مشروع فيتنام على الأرباح ودراسة تأثير الأقران على الإنتاجية، ويلخص الجدول 2.3 دراسات أخرى أن يكون هذا الهيكل نفسه بالضبط: تستخدم دائما على مصدر البيانات لقياس أثر بعض الأحداث . كما يجعل الجدول 2.3 اضح، والتجارب الطبيعية في كل مكان إذا كنت تعرف فقط كيف تبدو بالنسبة لهم.

الجدول 2.3: أمثلة من التجارب الطبيعية باستخدام مصادر البيانات الكبيرة. كل هذه الدراسات تتبع نفس الوصفة الأساسية: عشوائي الحدث (أو كما لو عشوائي) + دائما على نظام البيانات. انظر Dunning (2012) لمزيد من الأمثلة.
التركيز الموضوعي مصدر تجربة طبيعية دائما على مصدر البيانات تنويه
لند آثار على الإنتاجية عملية الجدولة البيانات الخروج Mas and Moretti (2009)
تشكيل الصداقة الأعاصير فيس بوك Phan and Airoldi (2015)
انتشار المشاعر مطر فيس بوك Coviello et al. (2014)
الند للند نقل الاقتصادية زلزال البيانات تحويل الأموال عبر الجوال Blumenstock, Fafchamps, and Eagle (2011)
سلوك الاستهلاك الشخصي 2013 الولايات المتحدة اغلاق الحكومة البيانات المالية الشخصية Baker and Yannelis (2015)
الأثر الاقتصادي للانظمة التوصية مختلف بيانات التصفح في الأمازون Sharma, Hofman, and Watts (2015)
تأثير الإجهاد على الأطفال الذين لم يولدوا بعد 2006 الحرب بين اسرائيل وحزب الله سجلات الميلاد Torche and Shwed (2015)
قراءة السلوك على ويكيبيديا كشف سنودن الجذوع ويكيبيديا Penney (2016)

في الممارسة العملية، يستخدم الباحثون استراتيجيتين مختلفتين لإيجاد التجارب الطبيعية، وكلاهما يمكن أن تكون مثمرة. تبدأ بعض الباحثين مع المصدر دائما على البيانات والبحث عن الأحداث العشوائية في العالم؛ آخرون تبدأ الأحداث العشوائية في العالم والبحث عن مصادر البيانات التي التقاط تأثيرها. وأخيرا، لاحظ أن قوة من التجارب الطبيعية لا تأتي من تطور التحليل الإحصائي، ولكن من الرعاية في اكتشاف مقارنة عادلة أنشأتها حادث حظا في التاريخ.