4.4.2 Heterogeneity բուժման հետեւանքների

Փորձարկումները սովորաբար չափել միջին ազդեցություն, բայց ազդեցությունը կարող են տարբեր լինել տարբեր մարդկանց.

Երկրորդ բանալին գաղափարն է շարժվող դուրս պարզ փորձերի է համասեռութ բուժման հետեւանքների: Փորձառութեամբ Schultz et al. (2007) Զորավոր ցույց է տալիս, թե ինչպես է նույն բուժումը կարող է ունենալ տարբեր էֆեկտներ տարբեր տեսակի մարդկանց (Նկար 4.4), բայց այս վերլուծությունը տարասեռութ իրականում բավական անսովոր է անալոգային տարիքային փորձարկմամբ: Շատ անալոգային տարիքային փորձարկումները ներգրավել է մի փոքր շարք մասնակիցների, որոնք դիտվում են որպես փոխարինելի "Ֆայլեր", քանի որ շատ քիչ նրանց մասին է հայտնի նախնական մշակման: Թվային փորձերի, սակայն, այդ տվյալների խոչընդոտները ավելի քիչ են տարածված, քանի որ հետազոտողները հակված են ավելի շատ մասնակիցներ, եւ ավելին իմանալ նրանց մասին. Այս տարբեր տվյալների միջավայրում, մենք կարող ենք գնահատել համասեռութ բուժման հետեւանքների, որպեսզի ապահովի clues մասին, թե ինչպես է բուժումը աշխատում, թե ինչպես կարելի է բարելավվել, եւ ինչպես դա կարող է լինել ուղղված նրանց, ովքեր, ամենայն հավանականությամբ, պետք է օգուտ:

Երկու օրինակները համասեռութ բուժման հետեւանքների համատեքստում սոցիալական նորմերի եւ էներգիայի օգտագործման գալիս լրացուցիչ հետազոտությունների վերաբերյալ Գլխավոր էներգետիկայի հաշվետվությունների: Առաջին, Allcott (2011) , որն օգտագործվում է մեծ ընտրանքի չափը (600,000 տնային տնտեսություններ), որպեսզի հետագայում պառակտել նմուշը եւ գնահատել ազդեցությունը Գլխավոր Էներգետիկայի զեկույցի հաշվով, ըստ դեցիլային նախընտրական բուժման էներգետիկ օգտագործման. Մինչ Schultz et al. (2007) Հայտնաբերվել տարբերություններ միջեւ ծանր ու թեթեւ օգտվողների, Allcott (2011) գտել է, որ եղել են նաեւ տարբերություններ ներսում ծանր ու թեթեւ անձնագիրը խմբին: Օրինակ, ամենածանր օգտվողները (այդ վերեւի դեցիլ) նվազեցրել են էներգիայի օգտագործման երկու անգամ ավելի մեկի կեսին ծանր անձնագիրը խմբի (Նկար 4.7). Բացի այդ, գնահատելով ազդեցություն են նախընտրական բուժման վարքի նաեւ պարզվել է, որ չի եղել մի բումերանգի էֆեկտը նույնիսկ ամենաթեթեւ օգտվողների (Նկար 4.7).

Նկար 4.7: Heterogeneity բուժման հետեւանքների Allcott (2011): Նվազումը էներգիայի օգտագործման էր տարբեր մարդկանց տարբեր դեցիլային խմբերի բազային օգտագործման.

Նկար 4.7: Heterogeneity բուժման հետեւանքների Allcott (2011) : Նվազումը էներգիայի օգտագործման էր տարբեր մարդկանց տարբեր դեցիլային խմբերի բազային օգտագործման.

Մի հարակից ուսումնասիրության, Costa and Kahn (2013) ենթադրում է, որ արդյունավետությունը Գլխավոր Էներգետիկայի զեկույցի կարող տարբեր լինել, կախված մասնակցի քաղաքական գաղափարախոսության, եւ որ բուժումը կարող է, ըստ էության, կարող է առաջացնել մարդկանց որոշակի գաղափարախոսություններով մեծացնել իրենց էլեկտրաէներգիայի օգտագործումը: Այլ կերպ ասած, նրանք ենթադրում է, որ տանը, էներգետիկ Ռեպորտաժ կարող է ստեղծել բումերանգի ազդեցություն որոշ տեսակի մարդկանց. Է գնահատել այս հնարավորությունը, Կոստա ու Կանը միացվել է Opower տվյալների տվյալների գնված երրորդ կողմի ագրեգատորի, որ ներառված տեղեկություններ, ինչպիսիք են քաղաքական կուսակցության գրանցման, նվիրատվությունների շրջակա միջավայր կազմակերպությունների եւ տնային տնտեսությունների մասնակցությունը վերականգնվող էներգետիկ ծրագրերի համար: Այս միաձուլված dataset, Կոստա եւ Կանը գտել է, որ տուն Էներգետիկա զեկույցների ընդհանուր առմամբ նման հետեւանքները մասնակիցների համար տարբեր գաղափարախոսություններ, ոչ մի ապացույց չկար, որ որեւէ խումբ ցուցադրվել Բումերանգ հետեւանքները (Նկար 4.8).

Նկար 4.8: Heterogeneity բուժման հետեւանքների Կոստա ու Կանը (2013): Մոտավոր միջին բուժման ազդեցությունը ամբողջ ընտրանքում -2.1% [-1.5%, -2.7%: Ըստ համատեղելով տեղեկություններ ստանալու փորձի մասին տեղեկատվություն տնային տնտեսությունների, Կոստա ու Կանը (2013), որն օգտագործվում է մի շարք վիճակագրական մոդելների գնահատել բուժման ազդեցությունը շատ կոնկրետ խմբերի մարդկանց: Երկու հաշվարկները ներկայացվում են յուրաքանչյուր խմբի համար, քանի որ հաշվարկները կախված covariates նրանք ընդգրկված են իրենց վիճակագրական մոդելների (տես, մակնիշի 4 եւ մոդելը 6-ի Աղյուսակ 3 եւ Աղյուսակ 4 Կոստա ու Կանը (2013)): Քանի որ այս օրինակը ցույց է տալիս, բուժում հետեւանքները կարող են տարբեր լինել տարբեր մարդկանց եւ գնահատականների բուժման հետեւանքների, որոնք գալիս են վիճակագրական մոդելները կարող է կախված մանրամասների այդ մոդելների (Grimmer, Messing, եւ Westwood 2014):

Նկար 4.8: Heterogeneity բուժման հետեւանքների Costa and Kahn (2013) : Մոտավոր միջին բուժման ազդեցությունը ամբողջ ընտրանքում -2.1% [-1.5%, -2.7%: Ըստ համատեղելով տեղեկություններ ստանալու փորձի մասին տեղեկատվություն տնային տնտեսությունների, Costa and Kahn (2013) , որն օգտագործվում է մի շարք վիճակագրական մոդելների գնահատել բուժման ազդեցությունը շատ կոնկրետ խմբերի մարդկանց: Երկու հաշվարկները ներկայացվում են յուրաքանչյուր խմբի համար, քանի որ հաշվարկները կախված covariates նրանք ընդգրկված են իրենց վիճակագրական մոդելների (տես, մակնիշի 4 եւ մոդելը 6-ի Աղյուսակ 3 եւ Աղյուսակ 4 Costa and Kahn (2013) ): Քանի որ այս օրինակը ցույց է տալիս, բուժում հետեւանքները կարող են տարբեր լինել տարբեր մարդկանց եւ գնահատականների բուժման հետեւանքների, որոնք գալիս են վիճակագրական մոդելները կարող է կախված մանրամասների այդ մոդելների (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) :

Քանի որ այս երկու օրինակները ցույց են տալիս, որ թվային դարաշրջանում, մենք կարող ենք տեղափոխել գնահատելով միջին բուժման հետեւանքները գնահատելիս համասեռութ բուժման հետեւանքների, քանի որ մենք կարող ենք ունենալ շատ ավելի շատ մասնակիցներ, եւ մենք գիտենք, թե ավելի շատ այդ մասին մասնակիցներին: Ուսուցման մասին համասեռութ բուժման հետեւանքների կարող է հնարավորություն տալ հասցեականության բուժման, որտեղ այն առավել արդյունավետ է, ապահովել փաստերը, որ խթանելու նոր տեսության զարգացմանը, եւ ապահովել ակնարկներ հնարավոր մեխանիզմ, թեմայի որի Այժմ ես: