4.4.2 eterojeneite nan efè tretman

Eksperyans nòmalman mezire efè an mwayèn, men efè a yo kapab diferan pou moun diferan.

Dezyèm Lide a kle pou deplase pi lwen pase eksperyans senp se eterojeneite nan efè tretman. Eksperyans la nan Schultz et al. (2007) pwisan montre ki jan tretman an menm ka gen efè diferan sou diferan kalite moun (Figi 4.4), men analiz sa a nan eterojeneite se aktyèlman byen etranj pou yon eksperyans analòg laj. Pifò analòg eksperyans laj enplike yon ti kantite patisipan yo yo trete kòm "Widgets |" ka ranplase paske ti kras sou yo se li te ye pre-tretman. Nan eksperyans dijital, sepandan, sa yo kontrent done yo mwens komen paske chèchè yo gen tandans gen plis patisipan yo ak konnen plis bagay sou yo. Nan ka sa anviwònman done diferan, nou ka estime eterojeneite nan efè tretman nan lòd yo bay poul sou fason tretman an ap travay, li montre kouman li ka amelyore, e ki jan li kapab vize bay moun sitou chans rive nan benefisye.

De egzanp sou eterojeneite nan efè tretman nan yon kontèks la nan nòm sosyal ak itilizasyon enèji soti nan plis rechèch sou Rapò a Enèji Kay. Premyèman, Allcott (2011) itilize gwosè a echantiyon gwo (600,000 kay) nan plis fann echantiyon an ak estime efè a nan Rapò a Enèji Kay pa desil nan itilizasyon enèji pre-tretman. Pandan ke Schultz et al. (2007) te jwenn diferans ki genyen ant itilizatè lou ak limyè, Allcott (2011) te jwenn ke te gen tou diferans nan gwoup la lou ak limyè itilizatè. Pou egzanp, itilizatè yo pi lou (moun ki nan desil nan tèt) redwi itilizasyon enèji yo de fwa lavalè tou yon moun nan mitan an nan lou gwoup la itilizatè (Figi 4.7). Pli lwen, estime efè a nan konpòtman pre-tretman tou devwale ke te gen pa yon efè boumrang menm pou itilizatè yo leje (Figi 4.7).

Figi 4.7: eterojeneite nan efè tretman nan Allcott (2011). diminye a nan itilizasyon enèji te diferan pou moun ki nan desil diferan nan itilizasyon debaz.

Figi 4.7: eterojeneite nan efè tretman nan Allcott (2011) . diminye a nan itilizasyon enèji te diferan pou moun ki nan desil diferan nan itilizasyon debaz.

Nan yon etid ki gen rapò, Costa and Kahn (2013) espekile ki ta ka efikasite nan Rapò a Enèji Kay varye ki baze sou ideoloji politik yon patisipan an ak ke tretman an ta ka aktyèlman lakòz moun ki gen sèten ideyoloji ogmante itilize elektrisite yo. Nan lòt mo, yo espekile ke Rapò yo Enèji Kay ka kreye yon efè boumrang pou kèk kalite moun. Pou evalye sa a posibilite, Costa ak Kahn fizyone done yo Opower ak done achte nan men yon rgroupeur twazyèm-pati ki te gen ladan enfòmasyon tankou enskripsyon pati politik, don nan òganizasyon anviwònman, ak patisipasyon nan kay la nan pwogram enèji renouvelables yo. Avèk dataze sa a fizyone, Costa ak Kahn te jwenn ke Rapò yo Enèji Kay pwodwi efè lajman ki sanble pou patisipan yo ak ideyoloji diferan; pa te gen okenn prèv ki montre nenpòt gwoup ekspoze efè boumrang (Figi 4.8).

Figi 4.8: eterojeneite nan efè tretman nan Costa ak Kahn (2013). Efè a estime mwayèn tretman pou echantiyon an tout antye se -2,1% [-1.5%, -2,7%]. By konbine enfòmasyon ki soti nan eksperyans la ki gen enfòmasyon sou kay yo, Costa ak Kahn (2013) itilize yon seri de modèl estatistik yo estime efè a tretman pou gwoup trè espesifik nan moun. De estimasyon yo prezante pou chak gwoup paske estimasyon yo depann de kovaryabl yo yo enkli nan modèl estatistik yo (gade modèl 4 ak modèl 6 nan tablo 3 ak tab 4 nan Costa ak Kahn (2013)). Kòm egzanp sa a montre, efè tretman yo kapab diferan pou moun diferan ak estimasyon de efè tretman ki soti nan modèl estatistik ka depann sou detay yo nan modèl sa yo (Grimmer, pitye, ak Westwood 2014).

Figi 4.8: eterojeneite nan efè tretman nan Costa and Kahn (2013) . Efè a estime mwayèn tretman pou echantiyon an tout antye se -2,1% [-1.5%, -2,7%]. By konbine enfòmasyon ki soti nan eksperyans la ki gen enfòmasyon sou kay yo, Costa and Kahn (2013) itilize yon seri de modèl estatistik yo estime efè a tretman pou gwoup trè espesifik nan moun. De estimasyon yo prezante pou chak gwoup paske estimasyon yo depann de kovaryabl yo yo enkli nan modèl estatistik yo (gade modèl 4 ak modèl 6 nan tablo 3 ak tab 4 nan Costa and Kahn (2013) ). Kòm egzanp sa a montre, efè tretman yo kapab diferan pou moun diferan ak estimasyon de efè tretman ki soti nan modèl estatistik ka depann sou detay yo nan modèl sa yo (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) .

Kòm de egzanp sa yo montre, nan laj dijital la, nou kapab deplase soti nan estime efè tretman mwayèn yo estime eterojeneite la nan efè tretman paske nou ka gen anpil plis patisipan yo ak nou konnen plis bagay sou moun patisipan yo. Aprann sou eterojeneite nan efè tretman ka pèmèt vize a yon tretman kote li se pi efikas, bay reyalite ki estimile nouvo devlopman teyori, epi yo bay sijesyon sou yon mekanis posib, sijè sa a nan ki mwen kounye a vire.