4.4.2 tratamendu ondorioak heterogeneotasuna

Esperimentuak normalean batez besteko efektua neurtzen du, baina efektua ziurrenik ez da berdina denentzat.

Esperimentu soiletatik haratago mugitzeko ideia nagusia da tratamenduaren ondorioak heterogeneizatzea . Schultz et al. (2007) Esperimentua Schultz et al. (2007) ahalmen handiz ilustratzen du tratamendu berberak beste mota batzuetako efektu desberdina izan dezakeela (4.4 irudia). Esperimentu analogiko gehienetan, ordea, ikertzaileek batez besteko tratamenduaren ondorioak zirela eta, parte-hartzaile kopuru txiki bat bazegoen eta gutxi ezagutzen ziren. Esperimentu digitaletan, ordea, sarritan parte-hartzaile ugari izaten dira eta horiei buruz gehiago jakin. Datu-ingurune ezberdin honetan, tratamenduaren ondorioekiko heterogeneotasuna kalkulatzen duten ikertzaileek tratamenduaren efektuaren heterogeneotasunari buruzko kalkuluek tratamendua nola funtzionatzen duten, nola hobetu dezaketen eta nola bideratu daitezkeen aztarnek tratamenduen inguruko kalkuluekiko estimazioak eman ditzakete. seguruenik onuragarrienak.

Tratamenduaren ondorioen heterogeneotasunaren bi adibide aztertuko dira Energia Elektronikoaren Txostenak. Lehenik eta behin, Allcott (2011) tamaina lagin handia (600.000 familia) erabili zituen lagina zatitu eta Etxeko Energia Aurreikuspenaren efektua aurretiazko tratamenduko energia-erabileraren arabera kalkulatzeko. Schultz et al. (2007) erabiltzaile heavy eta arinen arteko ezberdintasunak aurkitu zituen, Allcott (2011) aurkitu zuen ezberdintasun handiak eta argia erabiltzaile taldean. Esate baterako, erabiltzaile handienak (goiko goian aipatutakoak) murriztu zuten energia-erabilera erabiltzaile talde astunaren erdian dagoen norbait (4.8 irudia). Gainera, tratamendu prebentiboaren portaeraren arabera kalkulatzeko, gainera, ez zen boomerang efektua izan, erabiltzaile arinenak ere (4.8 irudia).

4.8 irudia: Allcott-en tratamenduaren ondorioen heterogeneotasuna (2011). Energia-erabileraren murrizketa ezberdina izan zen pertsonen oinarrizko erabilera deciles desberdinetan. Allcott (2011) egokitua, 8. irudia.

4.8 irudia: Allcott (2011) en tratamenduaren ondorioen heterogeneotasuna Allcott (2011) . Energia-erabileraren murrizketa ezberdina izan zen pertsonen oinarrizko erabilera deciles desberdinetan. Allcott (2011) egokitua, 8. irudia.

Ikerketa horri dagokionez, Costa and Kahn (2013) espekulatu zuten hasiera Energia-txostenaren eraginkortasuna parte hartzailearen ideologia politikoan oinarritzen dela eta tratamenduak benetan ideologia jakin batzuekin jendea elektrizitate-erabilerari eustea eragiten duela. Beste era batera esanda, Etxeko Energia Txostenak boomerang efektua sortzea izan liteke pertsona mota batzuei. Aukera hori baloratzeko, Costa eta Kahn-k Opower datuekin bat egin zuten hirugarren agregatzaileari erosi zitzaizkion datuak, hala nola alderdi politikoen erregistroa, ingurumen-erakundeentzako dohaintzak eta etxeko energia berriztagarrien programetan parte hartzea. Datu multzo bateratu honekin, Costa eta Kahn-ek aurkitu zuten hasiera-energiako txostenak ideia desberdinetako partaideek antzeko efektuak izan zituztela; Ez zen frogarik frogatu talde batek boomerang efektuak erakutsi zituen (4.9 irudia).

4. irudia: Costa eta Kahn tratamenduaren ondorioen heterogeneotasuna (2013). Lagin osoaren batez besteko tratamenduaren eragina kalkulatzea% -2,1ekoa da [-1,5%, -2,7%]. Etxeei buruzko informazioarekin esperimentuaren informazioa konbinatu ondoren, Costa eta Kahn (2013) hainbat eredu estatistiko erabili zituzten tratamenduen efektua pertsonen talde zehatzei aurre egiteko. Bi kalkuluen arabera aurkezten dira talde bakoitzean, kalkuluen arabera beren estatistika ereduetan sartutako covariatesen arabera (ikusi 4 eta 6 ereduak, 3 eta 4 tauletan Costa eta Kahn-n (2013)). Adibide gisa, tratamenduaren ondorioak desberdinak izan daitezke pertsona ezberdinentzat eta estatistika-ereduetatik datorren tratamendu-efektuaren kalkuluen arabera, modelo horien xehetasunak (Grimmer, Messing eta Westwood 2014) araberakoak dira. Costa eta Kahn (2013) egokituak, 3 eta 4. mailetakoak.

4. irudia: Costa and Kahn (2013) tratamenduaren ondorioen heterogeneotasuna Costa and Kahn (2013) . Lagin osoaren batez besteko tratamenduaren eragina kalkulatzea% -2,1ekoa da [-1,5%, -2,7%]. Etxeei buruzko informazioarekin esperimentuaren informazioa konbinatu ondoren, Costa and Kahn (2013) hainbat eredu estatistiko erabili zituzten tratamenduen efektua pertsonen talde zehatzei aurre egiteko. Bi kalkuluen arabera aurkezten dira talde bakoitzean, kalkuluen arabera beren estatistika ereduetan sartutako covariatesen arabera (ikusi 4 eta 6 ereduak, 3 eta 4 tauletan Costa and Kahn (2013) ). Adibide gisa, tratamenduaren ondorioak desberdinak izan daitezke pertsona ezberdinentzat eta estatistika-ereduetatik datorren tratamendu-efektuaren kalkuluen arabera, modelo horien xehetasunak (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) . Costa and Kahn (2013) egokituak, 3 eta 4. mailetakoak.

Bi adibide horiek ilustratzen dute, adin digitalean, tratamenduaren ondorioekiko heterogeneotasuna kalkulatzeko batez besteko tratamenduaren efektuak kalkulatzeko mugitu ahal izango dugu, parte-hartzaile gehiago izan ditzagun eta parte-hartzaile horiei buruz gehiago jakingo dugulako. Tratamenduaren ondorioekiko heterogeneotasunari buruz ikastea ahalbidetzen duen tratamendua bideratzea ahalbidetzen du, eraginkorrena den heinean, teoria berriaren garapena sustatzen duten gertaerak eta mekanismo posibleei buruzko argibideak ematen dizkie.