4.4.2 Heterogeneity მკურნალობის ეფექტი

ექსპერიმენტები, როგორც წესი, საშუალოდ აფასებენ საშუალო ეფექტს, მაგრამ ეფექტი, ალბათ, არ არის ყველასთვის.

მარტივი ექსპერიმენტების მიღმა მოძრავი მეორე ძირითადი იდეა არის მკურნალობის ეფექტურობის ჰეტეროგენულობა . Schultz et al. (2007) ექსპერიმენტი Schultz et al. (2007) ძლიერ ასახავს, ​​თუ როგორ შეიძლება იგივე მკურნალობა სხვაგვარად ჰქონდეს სხვადასხვა სახის ადამიანებზე (ფიგურა 4.4). თუმცა, ანალოგური ექსპერიმენტების უმრავლესობაში, მკვლევარებმა ყურადღება გაამახვილეს საშუალო მკურნალობის ეფექტიანობაზე, რადგან მონაწილეთა მცირე რაოდენობა იყო და ცოტა იყო ცნობილი. ციფრულ ექსპერიმენტებში ხშირია ბევრი მონაწილე და უფრო მეტია მათ შესახებ. ამ განსხვავებულ მონაცემთა გარემოში, მკვლევარები, რომლებიც განაგრძობენ მხოლოდ საშუალო მკურნალობის ეფექტურობას, გამოავლენენ იმ გზებს, რომელთა შეფასებაც მკურნალობის ეფექტურობის ჰეტეროგენურობის შესახებ შეიძლება მოგვცეს იმის შესახებ, თუ როგორ ხორციელდება მკურნალობა, როგორ შეიძლება გაუმჯობესდეს და როგორ შეიძლება მიზანშეწონილი იყოს იმ სავარაუდოდ, რომ ისარგებლოს.

მკურნალობის ეფექტის ჰეტეროგენურობის ორი მაგალითია დამატებითი ენერგეტიკული ანგარიშების შესახებ დამატებითი კვლევები. პირველი, Allcott (2011) გამოიყენა დიდი ნიმუში ზომა (600,000 ოჯახი) შემდგომი გაყოფილი ნიმუში და შეაფასებს ეფექტი მთავარი ენერგეტიკული ანგარიში decile მიერ წინასწარი მკურნალობის ენერგიის გამოყენება. ხოლო Schultz et al. (2007) გამოვლინდა განსხვავებები მძიმე და მსუბუქი მომხმარებლების, Allcott (2011) აღმოაჩინა, რომ ასევე განსხვავებები მძიმე და მსუბუქი მომხმარებლის ჯგუფში. მაგალითად, ყველაზე მძიმე მომხმარებლებმა (მათ შორის ყველაზე დელეგირებულები) ენერგომატარებლებზე ორჯერ მეტი შემცირდა მძიმე მომხმარებელთა ჯგუფში (ფიგურა 4.8). გარდა ამისა, წინასწარ მოპყრობის ქმედებების ეფექტიანობის შეფასების შედეგად აღმოჩნდა, რომ ბუმერანგის ეფექტი არ ყოფილა, თუნდაც მსუბუქი მომხმარებლებისთვის (ფიგურა 4.8).

ნახაზი 4.8: ალკოტის მკურნალობის ეფექტი ჰეტეროგენულობა (2011). ენერგომოხმარების შემცირება განსხვავდებოდა ბაზის გამოყენების სხვადასხვა დეცილების მქონე ადამიანებისთვის. ადაპტირებული Allcott (2011), ფიგურა 8.

ნახაზი 4.8: Allcott (2011) მკურნალობის ეფექტი Allcott (2011) . ენერგომოხმარების შემცირება განსხვავდებოდა ბაზის გამოყენების სხვადასხვა დეცილების მქონე ადამიანებისთვის. ადაპტირებული Allcott (2011) , ფიგურა 8.

Costa and Kahn (2013) ვარაუდობდნენ, რომ მთავარი ენერგეტიკული ანგარიშის ეფექტურობა შეიძლება განსხვავდებოდეს მონაწილის პოლიტიკურ იდეოლოგიაზე და რომ მკურნალობა შესაძლოა გამოიწვიოს ადამიანები გარკვეული იდეოლოგიით ელექტროენერგიის გაზრდის მიზნით. სხვა სიტყვებით, ისინი ვარაუდობდნენ, რომ მთავარი ენერგეტიკული ანგარიშები შეიძლება შექმნას ბუმერანგის ეფექტი ზოგიერთი ტიპის ადამიანებისათვის. ამ შესაძლებლობის შესაფასებლად კოსტა და კანი შეუერთდა ოპერის მონაცემებს მესამე მხარის აგრეგატერის მიერ შეძენილი მონაცემებით, რომლებიც მოიცავდა ინფორმაციას, როგორიცაა პოლიტიკური პარტიების რეგისტრაცია, გარემოსდაცვითი ორგანიზაციების შემოწირულობა და განახლებადი ენერგიის პროგრამებში საყოფაცხოვრებო მონაწილეობა. ამ შერწყმული მონაცემებით, კოსტა და კაჰმა აღმოაჩინეს, რომ მთავარი ენერგეტიკის ანგარიშები წარმოადგენდა მსგავს ეფექტებს სხვადასხვა იდეოლოგიის მქონე მონაწილეებისთვის; არ არსებობდა არანაირი მტკიცებულება, რომ ნებისმიერი ჯგუფი ბუმერანგის ეფექტებს ასახავს (ფიგურა 4.9).

ნახაზი 4.9: მკურნალობის ეფექტი ჰომოგენერობა კოსტასა და კახში (2013). სავარაუდო საშუალო მკურნალობის ეფექტი მთელი ნიმუში არის -2.1% [-1.5%, -2.7%]. ექსპერიმენტიდან ინფორმაცია მომხმარებლების შესახებ ინფორმაციის შეგროვების შემდეგ, კოსტა და კაანი (2013) გამოიყენეს მთელი რიგი სტატისტიკური მოდელები ხალხის განსაკუთრებული ჯგუფების მკურნალობის ეფექტის დასადგენად. თითოეული ჯგუფისთვის წარმოდგენილია ორი შეფასებით, რადგან შეფასებები დამოკიდებულია მათ სტატისტიკურ მოდელებში მოყვანილი კოოპერაციებზე (იხ. მოდელები 4 და 6 კოსტიასა და კახში 3 და 4 ცხრილებში. როგორც ეს მაგალითი გვიჩვენებს, მკურნალობის ეფექტი შეიძლება განსხვავდებოდეს განსხვავებული ადამიანებისათვის და სტატისტიკურ მოდელებში მოყვანილი მკურნალობის ეფექტიანობა დამოკიდებულია ამ მოდელების დეტალებზე (Grimmer, Messing and Westwood 2014). ადაპტირებულია კოსტა და კაანი (2013), ცხრილები 3 და 4.

ნახაზი 4.9: მკურნალობის ეფექტი ჰომოგენერობა Costa and Kahn (2013) . სავარაუდო საშუალო მკურნალობის ეფექტი მთელი ნიმუში არის -2.1% [-1.5%, -2.7%]. ექსპერიმენტიდან ინფორმაცია მომხმარებლების შესახებ ინფორმაციის შეგროვების შემდეგ, Costa and Kahn (2013) გამოიყენეს მთელი რიგი სტატისტიკური მოდელები ხალხის განსაკუთრებული ჯგუფების მკურნალობის ეფექტის დასადგენად. თითოეული ჯგუფისთვის წარმოდგენილია ორი შეფასებით, რადგან შეფასებები დამოკიდებულია მათ სტატისტიკურ მოდელებში მოყვანილი კოოპერაციებზე (იხ. მოდელები 4 და 6 Costa and Kahn (2013) 3 და 4 ცხრილებში. როგორც ეს მაგალითი გვიჩვენებს, მკურნალობის ეფექტი შეიძლება განსხვავდებოდეს განსხვავებული ადამიანებისათვის და სტატისტიკურ მოდელებში მოყვანილი მკურნალობის ეფექტიანობა დამოკიდებულია ამ მოდელების დეტალებზე (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) . ადაპტირებულია Costa and Kahn (2013) , ცხრილები 3 და 4.

როგორც ეს ორი მაგალითი გვიჩვენებს, ციფრულ ასაკში ჩვენ შეგვიძლია გადავიდეთ საშუალო მკურნალობის ეფექტურობის შეფასებიდან მკურნალობის ეფექტურობის ჰეტეროგენეობის შეფასებისგან, რადგან ჩვენ შეგვიძლია უფრო მეტი მონაწილე გვყავდეს და უფრო მეტი ვიცით ამ მონაწილეების შესახებ. მკურნალობის ეფექტურობის ჰეტეროგენურობის შესახებ სწავლის საშუალებას მისცემს მკურნალობის მიზანშეწონილობას, სადაც ის ყველაზე ეფექტურია, წარმოიქმნება ის ფაქტები, რომლებიც ხელს შეუწყობს ახალი თეორიის განვითარების სტიმულს და მინიშნებებს მიანიჭებს შესაძლო მექანიზმებს, რომლის თემაც ახლა მე ახლა ვხვდები.