4.4.2 tratamendu ondorioak heterogeneotasuna

Esperimentuak normalean batez besteko efektua neurtzeko, baina efektua pertsona batetik bestera ezberdina izan daiteke.

Esperimentu errazak haratago mugitzen Bigarren ideiarik gakoa tratamendu ondorioak heterogeneotasuna da. Esperimentua Schultz et al. (2007) potentziaz ilustratzen nola tratamendu bera pertsona (4.4 irudia) mota desberdinak efektu desberdinak izan ditzake, baina heterogeneotasuna azterketa hau da, benetan nahiko ezohikoa analogikoa adin esperimentu bat da. Gehienak analogikoa adin esperimentuak inplikatzeko parte-hartzaile kopuru txiki bat dagoela truka "widgets" bezala tratatzen dira horiek gutxi ezagutzen da baita pre-tratamendua. esperimentuak digitalean, ordea, datuak muga horiek ez dira hain arruntak delako ikertzaile joera parte-hartzaile gehiago izan eta haiei buruz gehiago jakin. Datu ingurune desberdinetan honetan, tratamendu ondorioak heterogeneotasuna kalkulatu ahal dugu tratamendua nola funtzionatzen duen, nola hobetu daiteke, eta nola horiek gehienbat litekeena onurarako izango da norakoak buruzko aztarnak eman ahal izateko.

Bi tratamendu arau sozialak eta energiaren erabilera testuinguruan ondorioak heterogeneotasun adibideetan Home Energy Txostenak buruzko ikerketa gehigarrien bidez. Lehenengoa, Allcott (2011) erabilitako lagin handiak tamaina (600.000 familiak) gehiago zatitu lagina eta Home Energy Report eragina balioesteko pre-tratamendu energia erabilera decile arabera. Bitartean Schultz et al. (2007) aurki erabiltzaile heavy eta argi arteko desberdintasunak, Allcott (2011) aurkitu ez du heavy eta argi erabiltzaile talde barruan desberdintasunak ere izan ziren. Adibidez, erabiltzaile astunena (goiko decile dutenak) murriztu euren energia erabilera bi aldiz ere etorri heavy erabiltzaile talde (4.7 irudia) erdian norbaitek bezala. Aurrerago, efektua estimatzea pre-tratamendu jokabideaz ere agerian ez zela boomerang efektua are erabiltzaile arinena (4.7 irudia).

4.7 irudia: tratamendu Allcott (2011) eta efektu heterogeneotasuna. energiaren erabilera gutxitzea oinarri erabilera dezilak ezberdinetan jende ezberdinak izan dira.

4.7 irudia: tratamendu efektu heterogeneotasuna Allcott (2011) . energiaren erabilera gutxitzea oinarri erabilera dezilak ezberdinetan jende ezberdinak izan dira.

Erlazionatutako ikerketa batean, Costa and Kahn (2013) especulado Home Energy Report eraginkortasuna zezakeen alda oinarritutako parte-hartzaile baten ideologia politiko eta tratamendua benetan sor ideologia jakin bat duten pertsonek euren elektrizitatearen erabilera areagotzeko duten. Beste era batera esanda, hori Home Energy Txostenak egon sortzeko liteke pertsona mota batzuk boomerang efektua espekulatu dute. aukera hau baloratzeko, Costa eta Kahn batu Opower hirugarrenen aggregator bat, besteak beste, alderdi politiko erregistroa, ingurumena erakunde dohaintzak, eta etxeko energia berriztagarrien programetan parte gisa informazioa barne erositako datuak dituzten datuak. Batutako multzoaren honekin, Costa eta Kahn zutenez, Home Energy Txostenak ekoiztu ideologia ezberdinak dituzten parte-hartzaile zabal antzeko ondorioak; ez zen froga edozein talde erakusgai boomerang efektuak (4.8 irudia).

4.8 irudia: tratamendu Costa eta Kahn (2013) eta efektu heterogeneotasuna. Zenbatetsitako bataz tratamendu lagin osoan eragina% -2,1 [% -1,5,% -2,7] da. Informazio konbinatuz esperimentu batetik etxebizitzetako informazio con, Costa eta Kahn (2013) eredu estatistiko multzo bat erabiltzen tratamendu efektua kalkulatzeko, pertsona talde oso zehatz batzuetan. Bi kalkuluen talde bakoitzerako aurkezten dira estimazioak covariates barne, bere eredu estatistikoetan araberakoa izango baita (ikus ereduetan 4 eta 6 eredua 3. taula eta 4. taulan Costa eta Kahn (2013) ere). Adibide honek erakusten duen bezala, tratamendu ondorioak pertsonen eta tratamendu ondorioak kalkuluak eredu ezberdinak estatistika datozen daiteke eredu horien xehetasunak mendekoak bestera ezberdina izan daiteke (Grimmer, Messing, eta Westwood 2014).

4.8 irudia: tratamendu efektu heterogeneotasuna Costa and Kahn (2013) . Zenbatetsitako bataz tratamendu lagin osoan eragina% -2,1 [% -1,5,% -2,7] da. Informazio konbinatuz esperimentu batetik etxebizitzetako informazio con, Costa and Kahn (2013) eredu estatistikoetan serie bat erabili tratamendua efektua kalkulatzeko, pertsona talde oso zehatz batzuetan. Bi kalkuluen talde bakoitzerako aurkezten dira estimazioak covariates barne, bere eredu estatistikoetan araberakoa izango baita (ikus ereduetan 4 eta 6 eredua 3. taula eta 4. taula batean Costa and Kahn (2013) ). Adibide honek erakusten duen bezala, tratamendu ondorioak pertsonen eta tratamendu ondorioak kalkuluak eredu ezberdinak estatistika datozen daiteke eredu horien xehetasunak mendekoak bestera ezberdina izan daiteke (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) .

Bi adibide horiek erakusten dutenez, aro digitalean, batez beste tratamendu eraginak zenbatesteko tratamendu ondorioak heterogeneotasuna estimatzea dugu askotan, parte-hartzaile gehiago izan daitekeelako eta parte-hartzaile horiek buruz gehiago jakin dugu mugituko dugu. tratamendu ondorioak heterogeneotasuna buruz ikastea ahalbidetuko tratamendu bat non eraginkorrena da bideratzea, eman dezake hechos teoria garapen berria bultzatzen duten, eta mekanismo posible bat, gaia zein orain piztu nuen buruz ukituak ematen.