2.4.3.1 Natural nwere

Natural nwere na-uru nke random ihe ndị dị n'ụwa. random omume + mgbe niile-on data usoro = eke nnwale

Isi ihe na-enweghị usoro na-achịkwa nwere enyere ngosi tụnyere bụ randomization. Otú ọ dị, mgbe ụfọdụ na ihe itịbe ke ererimbot na nnoo nyere ndị mmadụ enweghị usoro ma ọ bụ ihe fọrọ nke nta enweghị usoro na ọgwụgwọ dị iche iche. Otu n'ime kacha doo anya ihe atụ nke atụmatụ nke na-eji eke nwere na-abịa site nnyocha nke Angrist (1990) na ihe ọtụtụ a mmetụta nke agha ọrụ na-enwetakwa.

N'oge agha na Vietnam, na United States na ụba hà n'òtù ndị agha ya site a draft. Iji ekpebi nke ụmụ amaala ga-akpọ n'ime ọrụ, nke ochichi US ẹkenịmde a lọtrị. Kwa ụbọchị ọmụmụ na-anọchite anya ya n'elu otu mpempe akwụkwọ, na akwụkwọ ndị e tinyere a nnukwu iko ite ahụ. Dị ka e gosiri ọgụgụ 2.5, ndị a ome akwụkwọ e sii ite otu otu chọpụta ihe na-ka-okorọbia a ga-akpọ na-eje ozi (-eto eto ụmụ nwaanyị ndị ikoyomke draft). Dabere na results, ndị mụrụ on September 14 na-akpọ mbụ, ndị mụrụ on April 24 na-akpọ nke abụọ, na na. Mee elu mee ala, a lọtrị, ndị mụrụ on 195 dị iche iche ụbọchị a kpọrọ ọrụ mgbe ikom mụrụ on 171 ụbọchị na-adịghị na-akpọ.

Ọgụgụ 2.5: Congressman Alexander Pirnie (R-NY) eru mbụ Capsule maka Nhọrọ Maka Ije Ozi gbara on December 1, 1969. Joshua Angrist (1990) jikọtara gbara lọtrị na enwetakwa data site na Social Security Administration ka na-eme atụmatụ na mmetụta nke agha on enwetakwa. Nke a bụ ihe atụ nke nnyocha iji a eke nnwale. Isi Iyi: Wikimedia Commons

Ọgụgụ 2.5: Congressman Alexander Pirnie (R-NY) eru mbụ Capsule maka Nhọrọ Maka Ije Ozi gbara on December 1, 1969. Joshua Angrist (1990) jikọtara gbara lọtrị na enwetakwa data site na Social Security Administration ka na-eme atụmatụ na mmetụta nke agha on enwetakwa. Nke a bụ ihe atụ nke nnyocha iji a eke nnwale. Isi Iyi: Wikimedia Commons

Ọ bụ ezie na ọ nwere ike ghara ịbụ ìhè ozugbo, a draft lọtrị nwere a dị oké egwu myirịta ka a enweghị usoro na-achịkwa nnwale: ma ọnọdụ sonyere na-enweghị usoro kenyere ọrụ na-enweta a ọgwụgwọ. Na ihe banyere ndị gbara lọtrị, ma ọ bụrụ na anyị nwere mmasị na-amụ banyere mmetụta nke draft-eligibility na ọrụ agha on ụdi ọrụ ahịa enwetakwa, anyị nwere ike iji tụnyere a ga esi maka ndị birthdates ndị dị n'okpuru lọtrị cutoff (eg, September 14, April 24, wdg) na a ga esi maka ndị ncheta ụbọchị ọmụmụ ndị mgbe cutoff (eg, February 20, December 2, wdg).

Nyere na a ọgwụgwọ nke a na-debara aha e enweghị usoro kenyere ọrụ, anyị nwere ike mgbe ahụ tụọ ihe nke a ọgwụgwọ maka ihe ọ bụla esi na ya pụta na e tụrụ. Dị ka ihe atụ, Angrist (1990) jikọtara ihe ọmụma banyere onye na-enweghị usoro họrọ na draft na enwetakwa data na e anakọtara site na Social Security Administration na ya ikwubi na-enwetakwa nke na-acha ọcha lagoro ezumike nka nwere ihe dị ka 15% na-erughị enwetakwa nke yiri na-abụghị lagoro ezumike nka . Ndị nnyocha ndị ọzọ ji a yiri atọ nakwa. Dị ka ihe atụ, Conley and Heerwig (2011) jikọtara ihe ọmụma banyere onye na-enweghị usoro họrọ na draft na ezinụlọ data anakọtara site na 2000 Census na 2005 American Community Survey ma chọpụta na otú ahụ ogologo mgbe a gbara, e nwere obere-okwu mmetụta nke ọrụ agha on dịgasị iche iche nke a ga esi otú ahụ dị ka ụlọ tenure (owning vesos ịgbaziri) na residential kwụsie ike (likelihood nke ọ kwagara na aga na afọ ise).

Dị ka ihe atụ a na-egosi, mgbe ụfọdụ na-elekọta mmadụ, ndọrọ ndọrọ ọchịchị, ma ọ bụ ndị sitere n'okike mepụta nwere ma ọ bụ na nso-nwere na a pụrụ leveraged site na-eme nnyocha. Ọtụtụ mgbe eke nwere bụ ụzọ kasị mma na-eme atụmatụ ịkpata ya-ma-mmetụta mmekọrịta na ntọala ebe ọ bụghị usoro ziri ezi ma ọ bụ ihe bara uru na-agba ọsọ enweghị usoro na-achịkwa nwere. Ha bụ otu ihe dị mkpa atụmatụ maka chọpụtara mma atụnyere na-abụghị ibuo data. Nchọpụta a na atụmatụ nwere ike chịkọtara site a akụkụ:

\ [\ ederede {random (ma ọ bụ dị ka ma ọ bụrụ na random) omume} + \ ederede {mgbe niile-on data iyi} = \ ederede {eke nnwale} \ qquad (2.1) \]

Otú ọ dị, analysis nke eke nwere pụrụ nnọọ tricky. Dị ka ihe atụ, na ihe banyere ndị Vietnam draft, ọ bụghị onye ọ bụla nke bụ draft-ruo eruo bịara ije ozi (e nwere ndị a dịgasị iche iche nke exemptions). Na, n'otu oge, ụfọdụ ndị na-adịghị dee-ruo eruo wepụtara onwe ya ọrụ. Ọ dị ka ma ọ bụrụ na a na-adakarị ule nke ọgwụ ọhụrụ, ụfọdụ ndị na ọgwụgwọ otu ejighị ha na nkà mmụta ọgwụ na ụfọdụ n'ime ndị Izrel na akara otu n'ụzọ ụfọdụ natara ọgwụ. Nsogbu a, a na-akpọ abụọ-kwadoro ịghara ịgbaso, nakwa dị ka ọtụtụ nsogbu ndị ọzọ a kọwara n'ụzọ sara mbara karị ụfọdụ n'ime atụ aro agụ na njedebe nke isiokwu a.

The atụmatụ nke na-aghọgbu onwe-ewere ọnọdụ random ọrụ tupu a dijitalụ afọ, ma ndị njupụta nke nnukwu data eme ka a na atụmatụ nnọọ mfe iji. Ozugbo ị na-aghọta ụfọdụ ọgwụgwọ e kenyere enweghị usoro, nnukwu data isi mmalite nwere ike inye ya pụta data na ị chọrọ iji tụnyere ya pụta maka ndị na ọgwụgwọ na ịchịkwa ọnọdụ. Dị ka ihe atụ, na ya na-amụ mmetụta nke draft na ọrụ agha, Angrist ji enwetakwa ndia si Social Nche nchịkwa; -enweghị a pụta data, ya ọmụmụ agaraghị ekwe omume. Na nke a, na Social Security Administration bụ mgbe niile-na nnukwu data isi iyi. Dị ka ihe na ọzọ na-akpaghị aka anakọtara data isi mmalite adị, anyị ga-enwe ihe pụta data nwere ike tụọ mmetụta nke mgbanwe kere exogenous mgbanwe.

Iji maa atụ nke a ụzọ na dijitalụ afọ, ka na-atụle más na Moretti si (2009) mara nnyocha na mmetụta nke ndị ọgbọ on arụpụtaghị ihe. Ọ bụ ezie na n'elu ya nwere ike anya dị iche iche karịa Angrist si amụ banyere mmetụta nke Vietnam Draft, na Ọdịdị ha ma na-eso ihe nlereanya na Eq. 2.1.

Mas na Moretti tụrụ otú ndị ọgbọ emetụta arụpụtaghị ihe nke ọrụ. Na otu aka, na-enwe ike na-arụ ọrụ ndị ọgbọ pụrụ ime ka ndị ọrụ na-amụba ha arụpụtaghị n'ihi nrụgide ndị ọgbọ. Ma ọ bụ, n'aka nke ọzọ, a siri ike na-arụ ọrụ ndị ọgbọ pụrụ iduga ndị ọzọ ọrụ na-slack apụ ọbụna karị. Kacha doo anya n'ụzọ na-amụ ọgbọ mmetụta na arụpụtaghị ga-abụ a enweghị usoro na-achịkwa nnwale ebe ndị ọrụ na-enweghị usoro kenyere ebiliri ibe ya na ndị ọrụ dị iche iche na arụpụtaghị etoju na mgbe ahụ na dapụtara arụpụtaghị tụrụ onye ọ bụla. Researchers, Otú ọ dị, adịghị achịkwa nhazi oge nke ọrụ ọ bụla ezigbo azụmahịa, na más na Moretti aghaghị ịdabere a eke nnwale nke weere ọnọdụ na a nnukwu ụlọ ahịa.

Dị nnọọ ka Eq. 2.1, ha ọmụmụ nwere ụzọ abụọ. Mbụ, ha ji na ndekọ site na ụlọ ahịa ndenye ọpụpụ usoro nwere a kpọmkwem, onye, ​​ma mgbe nile na-on ọtụtụ nke na arụpụtaghị: ọnụ ọgụgụ nke ihe scanned kwa nke abụọ. Na, nke abụọ, n'ihi otú na usoro ihe omume e mere na nke a nnukwu ụlọ ahịa, ha nwere na nso random mejupụtara nke ndị ọgbọ. Ndị ọzọ okwu, ọ bụ ezie na usoro ihe omume nke cashiers na-adịghị kpebisie ike site na a lọtrị, ọ bụ nnoo random. Na omume, obi ike ahụ anyị nwere ná eke nwere ugboro ugboro-adabere na ndị plausibility nke a "dị ka-ma ọ bụrụ na" random azọrọ. -Aghọgbu nke a random mgbanwe, más na Moretti chọpụtara na-arụ ọrụ na elu na arụpụtaghị ọgbọ enwekwu arụpụtaghị ihe. Ọzọkwa, más na Moretti eji hà na richness nke ha dataset ịkwaga n'ofè ọnu nke kpatara-and-mmetụta inyocha abụọ ọzọ dị mkpa na aghụghọ nsogbu: heterogeneity nke a pụrụ isi kwuo ya (n'ihi na nke di iche iche nke ndị ọrụ bụ mmetụta ibu) na usoro n'azụ mmetụta (ya mere ka inwe elu na arụpụtaghị ọgbọ iduga elu na arụpụtaghị). Anyị ga-alaghachi ndị a ihe abụọ dị mkpa-heterogeneity ọgwụgwọ mmetụta na usoro-n'Isi nke 5 mgbe anyị na-atụle nwere na ihe nkowa.

Generalizing si ọmụmụ ndị dị na mmetụta nke Vietnam Draft on enwetakwa na ihe ọmụmụ banyere mmetụta nke ndị ọgbọ on arụpụtaghị, Isiokwu 2.3 achikota ọzọ ọmụmụ na-enwe a kpọmkwem otu ihe ahụ Ọdịdị: na-eji ihe mgbe niile-on data isi iyi tụọ mmetụta nke ụfọdụ omume . Dị ka Isiokwu 2.3 na-eme ka o doo anya, eke nwere dị n'ebe niile ọ bụrụ nnọọ na maara otú e si achọ ha.

Isiokwu 2.3: Ihe Nlereanya nke eke nwere eji nnukwu data isi mmalite. All ndị a ọmụmụ na-agbaso otu isi uzommeputa: random (ma ọ bụ dị ka ma ọ bụrụ na random) omume + mgbe niile-on data usoro. Lee Dunning (2012) n'ihi na ihe atụ.
substantive-elekwasị anya Isi Iyi nke eke nnwale Always-on data isi iyi tikeeti
Ọgbọ mmetụta na arụpụtaghị ahazi ọrụ usoro ndenye ọpụpụ data Mas and Moretti (2009)
enyi guzobere ifufe Facebook Phan and Airoldi (2015)
Mgbasa nke mmetụta uche mmiri ozuzo Facebook Coviello et al. (2014)
Ọgbọ na ọgbọ nke akụ na ụba na-enyefe ala ọma jijiji mobile ego data Blumenstock, Fafchamps, and Eagle (2011)
Personal oriri omume 2013 US ọchịchị shutdown onye ego data Baker and Yannelis (2015)
Economic mmetụta nke recommender usoro dị iche iche nchọgharị data na Amazon Sharma, Hofman, and Watts (2015)
Mmetụta nke nchegbu na e bu n'afọ ụmụ ọhụrụ 2006 Israel-Hezbollah agha Birth ndekọ Torche and Shwed (2015)
Agụ omume on Wikipedia Snowden mkpughe Wikipedia ndekọ Penney (2016)

Na omume, na-eme nnyocha iji abụọ dị iche iche na azum n'ihi achọta eke nwere, ma nke nwere ike-amị mkpụrụ. Ndị nnyocha ụfọdụ na-amalite na mgbe niile-on data isi iyi na anya n'ihi na random ihe ndị dị n'ụwa; ndị ọzọ na-amalite na random ihe ndị dị n'ụwa na anya n'ihi na data isi mmalite na weghara ha mmetụta. N'ikpeazụ, ị hụrụ na ike nke eke nwere na-abịa-adịghị si sophistication nke mgbakọ na mwepụ analysis, ma si elekọta na chọpụtara a mma tụnyere kere a ndabara ọma mberede nke akụkọ ihe mere eme.