4.4.2 misleitni áhrif meðferðar

Tilraunir mæla yfirleitt að meðaltali áhrif, en áhrifin geta verið mismunandi fyrir mismunandi fólk.

The second lykill Hugmyndin að flytja út einföldum tilraunum er misleitni áhrif meðferðar. Tilrauna Schultz et al. (2007) kröftug sýnir hvernig sömu meðferð getur haft mismunandi áhrif á mismunandi tegundir af fólki (Mynd 4.4), en þessi greining á misleitni er í raun alveg óvenjulegt fyrir flaumi aldri tilraun. Flestir flaumi tilraunir aldur för með sér lítinn fjölda þátttakenda sem eru meðhöndluð sem lausar "græjur" vegna þess að lítið um þá er vitað fyrirfram meðferð. Í stafrænum tilraunum, þó eru þessi gögn þvingun sjaldgæfari því vísindamenn hafa tilhneigingu til að hafa fleiri þátttakendur og vita meira um þá. Í þessum mismunandi gögnum umhverfi, getum við áætlað misleitni af áhrifum meðferð í því skyni að veita vísbendingar um hvernig meðferð virkar, hvernig það er hægt að bæta, og hvernig það er hægt að miða við þá mestu líkur á að njóta.

Tvö dæmi um fjölbreytileika meðferð áhrifum í tengslum við félagslegum viðmiðum og orkunotkun koma úr frekari rannsóknum á Heimaskjár Energy Skýrslur. First, Allcott (2011) notuðu stóra úrtaksstærð (600.000 heimili) til frekari skipta sýnishorn og meta áhrif af Home Energy Report af tíund af pre-meðferð orkunotkunar. Þó að Schultz et al. (2007) fann munur milli þungum og léttum notendur, Allcott (2011) fann að það voru líka munur innan þunga og létt notendahóp. Til dæmis, þyngst notendur (þessir í efstu tíund) minnka orkunotkun sína tvisvar sinnum eins mikið og einhver í the miðja af the þungur notendahóp (mynd 4.7). Ennfremur meta áhrif af hegðun formeðferð einnig í ljós að það var ekki boomerang áhrif jafnvel fyrir létta notendur (Mynd 4.7).

Mynd 4.7: misleitni meðferð áhrif í Allcott (2011). Lækkun á orkunotkun var mismunandi fyrir fólk í mismunandi tíundum grunnlínu notkun.

Mynd 4.7: misleitni meðferð áhrif í Allcott (2011) . Lækkun á orkunotkun var mismunandi fyrir fólk í mismunandi tíundum grunnlínu notkun.

Í tengdum rannsókn Costa and Kahn (2013) geta sér skilvirkni Home Energy Report gæti verið breytilegt eftir pólitískum hugmyndafræði þátttakanda og að meðferð gæti í raun valdið fólki með tiltekna hugmyndafræði að auka rafmagn notkun þeirra. Með öðrum orðum, geta þeir að Home Energy Skýrslur gæti verið að búa til boomerang áhrif fyrir nokkrum tegundum af fólki. Til að meta þennan möguleika, Costa og Kahn sameinuð í Opower gögn með gögnum keypt frá þriðja aðila samanlagður sem fylgir upplýsingar eins og stjórnmálaflokki skráningu, framlög til umhverfismála stofnana og þátttöku heimila í endurnýjanlega programs orku. Með þessu sameinaða gagnasafni, Costa og Kahn komist að því að Home Energy Skýrslur framleidd í stórum dráttum svipuð áhrif fyrir þátttakendur með mismunandi hugmyndafræði; það var engin sönnun þess að einhver hópur sýndi Boomerang áhrif (Mynd 4.8).

Mynd 4.8: misleitni meðferð áhrif á Costa og Kahn (2013). Áætlaður meðallíftími áhrif meðferðar fyrir allt sýnið er -2,1% [-1,5%, -2,7%]. Með því að sameina upplýsingar frá tilraun með upplýsingum um einstaklinga, Costa og Kahn (2013) notaði röð líkön til að meta áhrif meðferðar fyrir mjög ákveðna hópa fólks. Tveir áætlanir eru kynntar fyrir hvern hóp vegna þess að áætlanir ráðast á aukaþátta þeir eru í tölfræðilegum líkönum (sjá líkan 4 og líkan 6 í töflu 3 og töflu 4 í Costa og Kahn (2013)). Þar sem þetta dæmi sýnir, Meðferðaráhrifin geta verið mismunandi fyrir mismunandi fólk, og áætlun um áhrif meðferðar sem koma frá líkön geta treyst á upplýsingar þeirra módel (Grimmer, Messing, og Westwood 2014).

Mynd 4.8: misleitni meðferð áhrif á Costa and Kahn (2013) . Áætlaður meðallíftími áhrif meðferðar fyrir allt sýnið er -2,1% [-1,5%, -2,7%]. Með því að sameina upplýsingar frá tilraun með upplýsingum um einstaklinga, Costa and Kahn (2013) notaði röð líkön til að meta áhrif meðferðar fyrir mjög ákveðna hópa fólks. Tveir áætlanir eru kynntar fyrir hvern hóp vegna þess að áætlanir ráðast á aukaþátta þeir eru í tölfræðilegum líkönum (sjá líkan 4 og líkan 6 í töflu 3 og töflu 4 í Costa and Kahn (2013) ). Þar sem þetta dæmi sýnir, Meðferðaráhrifin geta verið mismunandi fyrir mismunandi fólk, og áætlun um áhrif meðferðar sem koma frá líkön geta treyst á upplýsingar þeirra módel (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) .

Eins og þessir tvö dæmi sýna, í stafrænni öld, getum við flutt frá mat meðaltali meðferðaráhrif að meta fjölbreytileika áhrifa meðferð vegna þess að við getum haft mörg fleiri þátttakendur og við vitum meira um þá þátttakendur. Nám um misleitni áhrif meðferðar er hægt að gera miðun meðferð þar sem það er skilvirkasta, veita staðreyndir sem örva nýja kenning þróun, og veita vísbendingar um hugsanleg kerfi, efni sem ég snúa nú.