4.4.2 Неаднастайнасць эфектаў лячэння

Эксперыменты звычайна вымяраюць сярэдні эфект, але эфект, верагодна , не тое ж самае для ўсіх.

Другая ключавая ідэя выходзіць за рамкі простых эксперыментаў гетэрагеннасць эфектаў лячэння. Эксперымент Schultz et al. (2007) і Schultz et al. (2007) магутна ілюструе , як жа лячэнне можа мець рознае ўплыў на розных людзей (малюнак 4.4). У большасці аналагавых эксперыментаў, аднак, даследчыкі сканцэнтраваны на сярэдняе эфектаў лячэння, таму што было невялікае колькасць удзельнікаў, і мала што было вядома пра іх. У лічбавых эксперыментах, аднак, часта маюць нашмат больш удзельнікаў і больш вядома пра іх. У іншым асяроддзі дадзеных, даследчыкі, якія працягваюць ацэньваць толькі сярэднія эфекты лячэння прапусцяць спосабы, у якіх на ацэнкі гетэрагеннасць эфектаў лячэння можа даць падказкі аб тым, як працуе лячэнне, як яна можа быць палепшана, і як яна можа быць накіравана для тых, хто, хутчэй за ўсё, выйграе.

Два прыкладу гетэрагеннасць эфектаў лячэння адбываюцца з дадатковых даследаванняў на ўнутраных энергетычных справаздач. Ва- першых, Allcott (2011) выкарыстаў вялікі памер выбаркі (600000 сем'яў) для далейшага падзелу ўзору і ацаніць уплыў энергетычнага справаздачы Home па децильным выкарыстання энергіі папярэдняй апрацоўкі. У той час як Schultz et al. (2007) і Schultz et al. (2007) выявілі адрозненні паміж цяжкімі і лёгкімі карыстальнікамі, Allcott (2011) выявілі , што існуюць таксама адрозненні ў межах цяжкай і лёгкай групы карыстальнікаў. Напрыклад, цяжкія карыстальнікі (тыя, у верхнім дециле) скарацілі спажыванне энергіі удвая больш, чым хто-то ў сярэдзіне групы цяжкіх карыстальнікаў (малюнак 4.8). Акрамя таго, ацэнкі ўплыву на паводзіны папярэдняй апрацоўкі таксама паказалі, што не было ніякага эфекту бумеранга, нават для самых лёгкіх карыстальнікаў (малюнак 4.8).

Малюнак 4.8: гетэрагеннасць эфектаў лячэння ў Allcott (2011). Зніжэнне спажывання энергіі было розным для людзей у розных децилях базавага выкарыстання. Ўзята з Allcott (2011), лічба 8.

Малюнак 4.8: гетэрагеннасць эфектаў лячэння ў Allcott (2011) . Зніжэнне спажывання энергіі было розным для людзей у розных децилях базавага выкарыстання. Ўзята з Allcott (2011) , лічба 8.

У сувязі з гэтым даследаваннем, Costa and Kahn (2013) выказалі здагадку , што эфектыўнасць энергетычнага справаздачы Home можа вар'іравацца ў залежнасці ад палітычнай ідэалогіі ўдзельніка і што лячэнне можа фактычна выклікаць у людзей з пэўнымі ідэалогіямі , каб павялічыць іх спажыванне электраэнергіі. Іншымі словамі, яны выказалі здагадку, што Home Energy Reports можа ствараць эфект бумеранга для некаторых тыпаў людзей. Для таго, каб ацаніць гэтую магчымасць, Коста і Кан аб'яднаны дадзеныя Оповера з дадзенымі, набытых у іншага агрэгатар, якая ўключала інфармацыю, такія як рэгістрацыю палітычных партый, ахвяраванні экалагічных арганізацый, а таксама ўдзел у праграмах бытавога выкарыстання аднаўляльных крыніц энергіі. З дапамогай гэтага аб'яднанага набору дадзеных, Коста і Кан выявіў, што Галоўная Энергія Справаздачы вытворчасці ў цэлым аналагічныя эфекты для ўдзельнікаў з рознымі ідэалогіямі; не было ніякіх доказаў таго, што любая група выстаўлены бумеранг эфекты (малюнак 4.9).

Малюнак 4.9: гетэрагеннасць эфектаў лячэння ў Коста і Кан (2013 года). Разліковы сярэдні эфект лячэння для ўсяго ўзору складае -2,1% [-1,5%, -2,7%]. Пасля аб'яднання інфармацыі з эксперыменту з інфармацыяй пра хатнія гаспадаркі, Коста і Кан (2013 года) выкарысталі шэраг статыстычных мадэляў для ацэнкі эфекту лячэння для вельмі канкрэтных груп людзей. Дзве адзнак прадстаўлены для кожнай групы, таму што ацэнкі залежаць ад ковариат яны ўключылі ў сваіх статыстычных мадэлях (гл мадэлі 4 і 6 у табліцах 3 і 4 у Коста і Кане (2013 года)). Гэты прыклад ілюструе, эфект лячэння можа быць розным для розных людзей і ацэнкі вынікаў лячэння, якія паступаюць з статыстычных мадэляў могуць залежаць ад дэталяў гэтых мадэляў (Grimmer, Месінга, і Westwood 2014). Ўзята з Коста і Кан (2013 года), табліцы 3 і 4.

Малюнак 4.9: гетэрагеннасць эфектаў лячэння ў Costa and Kahn (2013) . Разліковы сярэдні эфект лячэння для ўсяго ўзору складае -2,1% [-1,5%, -2,7%]. Пасля аб'яднання інфармацыі з эксперыменту з інфармацыяй пра хатнія гаспадаркі, Costa and Kahn (2013) выкарысталі шэраг статыстычных мадэляў для ацэнкі эфекту лячэння для вельмі канкрэтных груп людзей. Дзве адзнак прадстаўлены для кожнай групы , таму што ацэнкі залежаць ад ковариат яны ўключылі ў сваіх статыстычных мадэлях (гл мадэлі 4 і 6 у табліцах 3 і 4 у Costa and Kahn (2013) ). Гэты прыклад ілюструе, эфект лячэння можа быць розным для розных людзей і ацэнкі вынікаў лячэння , якія паступаюць з статыстычных мадэляў могуць залежаць ад дэталяў гэтых мадэляў (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) . Ўзята з Costa and Kahn (2013) , табліцы 3 і 4.

Паколькі гэтыя два прыклады ілюструюць, у эпоху лічбавых тэхналогій, мы можам перайсці ад ацэнкі сярэдніх эфектаў лячэння для ацэнкі гетэрагеннасць эфектаў лячэння, таму што мы можам мець значна больш удзельнікаў і мы ведаем больш аб гэтых удзельнікаў. Вывучэнне гетэрагеннасць эфектаў лячэння можа дазволіць адраснасць лячэння, дзе ён з'яўляецца найбольш эфектыўным, даць факты, якія стымулююць новыя распрацоўкі тэорыі і прадастаўляць звесткі аб магчымых механізмах, тэма, да якой я цяпер павярнуць.