4.4.2 চিকিত্সার প্রভাব বিষমসত্ত্বতা

পরীক্ষায় সাধারণত গড় প্রভাব পরিমাপ করা হয়, তবে প্রভাব সম্ভবত প্রত্যেকে একই নয়।

সাধারণ পরীক্ষার বাইরে যাওয়ার জন্য দ্বিতীয় কী ধারণা চিকিত্সার প্রভাবগুলির বৈপরীত্য । Schultz et al. (2007) এর পরীক্ষা Schultz et al. (2007) শক্তিশালীভাবে ব্যাখ্যা করে কিভাবে একই ধরণের আচরণ বিভিন্ন ধরণের মানুষের উপর ভিন্ন প্রভাব ফেলতে পারে (চিত্র 4.4)। বেশিরভাগ এনালগ গবেষণার ক্ষেত্রে, গবেষকরা গড় চিকিত্সা প্রভাবের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে কারণ অল্পসংখ্যক অংশগ্রহণকারী ছিলেন এবং তাদের সম্পর্কে খুব কমই পরিচিত ছিলেন। ডিজিটাল পরীক্ষায়, প্রায়শই অনেক বেশি অংশগ্রহণকারী আছে এবং তাদের সম্পর্কে আরও বেশি পরিচিত। এই বিভিন্ন ডেটা পরিবেশে, গবেষকরা শুধুমাত্র গড় চিকিত্সা প্রভাব অনুমান চালিয়ে যাচ্ছেন যেগুলি উপায়ে চিকিত্সা প্রভাবগুলির বৈপরীত্যতা সম্পর্কে ধারণা দেয় কিভাবে একটি চিকিত্সা কাজ করে, কিভাবে এটি উন্নত করা যায়, এবং এটি কিভাবে লক্ষ্য করা যায় যাদের অধিকাংশই উপকারী হতে পারে

হোম শক্তি রিপোর্ট অতিরিক্ত গবেষণা থেকে আসা চিকিত্সা প্রভাব বৈপরীত্য দুটি উদাহরণ। প্রথমত, Allcott (2011) নমুনা আকারের (600,000 পরিবারের) বৃহত্তর নমুনা আকার ব্যবহার করে এবং নমুনাকে বিভক্ত করার জন্য এবং প্রাক-চিকিত্সা শক্তির ব্যবহার অনুসারে হোম এনার্জির রিপোর্টের প্রভাব অনুমান করে। যদিও Schultz et al. (2007) ভারী এবং হালকা ব্যবহারকারীদের মধ্যে পার্থক্য পাওয়া যায়, Allcott (2011) পাওয়া যায় যে Allcott (2011) এবং হালকা ব্যবহারকারী গ্রুপের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, সর্বাধিক ব্যবহারকারীগণ (উপরের ডেসিলের মধ্যে) তাদের শক্তি ব্যবহার হ্রাস করে প্রায়শই ভারী ইউজার গোষ্ঠীর মাঝখানে (চিত্র 4.8) মাঝখানে কেউ কেউ। উপরন্তু, প্রাক চিকিত্সা আচরণ দ্বারা প্রভাব অনুমান যে এমনকি কোন lightest ব্যবহারকারীদের জন্য (সংখ্যা 4.8) জন্য কোন boomerang প্রভাব ছিল না প্রকাশ।

চিত্র 4.8: Allcott (2011) এর চিকিত্সা প্রভাবগুলির Allcott (2011) । বেসলাইন ব্যবহারের বিভিন্ন ডিক্সে মানুষের জন্য শক্তি ব্যবহার হ্রাস ভিন্ন ছিল। Allcott (2011) থেকে অভিযোজিত Allcott (2011) , চিত্র 8

একটি সম্পর্কিত গবেষণায় Costa and Kahn (2013) ধারণা করেছিলেন যে হোম এনার্জির রিপোর্টের কার্যকারিতা একজন অংশগ্রহণকারীর রাজনৈতিক মতাদর্শের উপর ভিত্তি করে পরিবর্তিত হতে পারে এবং এই চিকিত্সা প্রকৃতিকে তাদের বিদ্যুতের ব্যবহার বৃদ্ধির জন্য নির্দিষ্ট বিবেচনার মাধ্যমে সৃষ্টি করতে পারে। অন্য কথায়, তারা মনে করে যে হোম শক্তি রিপোর্টগুলি কয়েক ধরনের মানুষের জন্য একটি বুমের্যাং প্রভাব তৈরি হতে পারে। এই সম্ভাবনাকে মূল্যায়ন করতে কোস্টা এবং কাহন একটি তৃতীয় পক্ষের একগ্রন্জর থেকে কেনা ডেটার সাথে তুলনামূলক তথ্য বিশ্লেষণ করেন যা অন্তর্ভুক্ত ছিল রাজনৈতিক দল নিবন্ধীকরণ, পরিবেশগত সংগঠনগুলিতে দান এবং পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তি কর্মসূচির পরিবারের অংশগ্রহণ। এই মার্জড ডেটাসেট সহ, কোস্টা এবং কান পাওয়া গেছে যে হোম এনার্জি রিপোর্ট বিভিন্ন মতাদর্শের সাথে অংশগ্রহণকারীদের জন্য ব্যাপকভাবে অনুরূপ প্রভাব তৈরি করেছে; কোনও প্রমাণ নেই যে কোনও গ্রুপ বুমের্যাং প্রভাব প্রদর্শন করেছে (চিত্র 4.9)।

চিত্র 4.9: Costa and Kahn (2013) এর চিকিত্সা প্রভাবের সমকক্ষতা। সমগ্র নমুনার জন্য আনুমানিক গড় চিকিত্সা প্রভাব -2.1% [-1.5%, -2.7%]। পরিবারের কাছ থেকে তথ্য সংগ্রহের তথ্য সংগ্রহের পরে, Costa and Kahn (2013) অনেক নির্দিষ্ট গ্রুপের জন্য চিকিত্সার প্রভাব অনুমান করতে পরিসংখ্যান মডেলের একটি সিরিজ ব্যবহার করে। প্রতিটি দলের জন্য দুটি অনুমান উপস্থাপন করা হয় কারণ অনুমান তাদের পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত সহচরদের উপর নির্ভর করে ( Costa and Kahn (2013) টেবিল 3 এবং 4 এ মডেল 4 এবং 6 দেখুন)। যেহেতু এই উদাহরণটি ব্যাখ্যা করা হয়েছে, বিভিন্ন ব্যক্তিদের জন্য চিকিত্সা প্রভাব ভিন্ন হতে পারে এবং পরিসংখ্যানগত মডেল থেকে আসা চিকিত্সা প্রভাবগুলির অনুমান সেই মডেলগুলির (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) বিবরণের উপর নির্ভর করে। Costa and Kahn (2013) সারণি, 3 এবং 4 টেবিলগুলি

এই দুটি উদাহরণ উদাহরণস্বরূপ, ডিজিটাল যুগে, আমরা চিকিত্সা প্রভাব বৈচিত্র্য অনুমান করার জন্য গড় চিকিত্সা প্রভাব অনুমান থেকে স্থানান্তর করতে পারেন কারণ আমরা অনেক বেশি অংশগ্রহণকারী থাকতে পারে এবং আমরা যারা অংশগ্রহণকারীদের সম্পর্কে আরও জানতে চিকিত্সা প্রভাবের বৈপরীত্য সম্পর্কে শেখা এমন একটি চিকিত্সার লক্ষ্যকে সক্ষম করে যেখানে এটি সবচেয়ে কার্যকরী, নতুন তত্ত্ব বিকাশকে উদ্দীপিত করে এমন ঘটনাগুলি সরবরাহ করে এবং সম্ভাব্য প্রক্রিয়া সম্পর্কে ইঙ্গিত প্রদান করে, যা আমি এখন চালু করি।