4.4.2 емдеу Гетерогенді

Эксперименттер әдетте орташа әсер өлшеу, бірақ әсері әр түрлі адамдар үшін әр түрлі болуы мүмкін.

Қарапайым эксперименттер шеңберінен екінші негізгі идеясы емдеу әсерлерін біртекті болып табылады. Эксперимент Schultz et al. (2007) күшті сол емдеу адамдардың түрлі түрлері бойынша түрлі әсерлерді (сурет 4.4) болуы мүмкін, бірақ гетерогенді бұл талдау аналогтық жасы эксперимент шын мәнінде өте ерекше екенін сүреттейді. Ең аналогтық жасы эксперименттер, олар туралы аз алдын-ала емдеу белгілі, өйткені «виджеттері» алмастыруға ретінде қарастырылады қатысушылардың саны аз байланысты. зерттеушілер көп қатысушыларды бар және олар туралы көбірек білу үшін, әдетте, себебі сандық эксперимент Алайда, бұл деректер шектеулер кем ортақ болып табылады. Осы түрлі деректер ортасында, біз оны қалай жақсартуға болады, емдеу қалай жұмыс істейді туралы тұспалдар қамтамасыз ету мақсатында емдеу жақтылығы бағалауға, және ол қалай пайда алу үшін негізінен алдымен, осы мақсатты болуы мүмкін.

әлеуметтік нормалар мен энергияны пайдалану тұрғысында емдеу гетерогенді екі мысалдар Home Energy Баяндамалар бойынша қосымша зерттеулер келеді. Біріншіден, Allcott (2011) , одан әрі үлгісін бөлуге және алдын-ала емдеу энергетикалық пайдалану дециле арқылы Home Energy есеп әсерін бағалау үшін үлкен үлгісі өлшемін (600,000 үй шаруашылықтары) пайдаланылады. Әзірге Schultz et al. (2007) ауыр және жеңіл пайдаланушылар арасындағы айырмашылықтарды тауып, Allcott (2011) ауыр және жеңіл пайдаланушы топ ішінде айырмашылықтар, сондай-ақ бар екенін тапты. Мысалы, ауыр пайдаланушылар (жоғарғы дециле сол) екі есе көп ауыр пайдаланушы тобына (сурет 4.7) ортасында біреуге ақ олардың энергетикалық тұтыну азайтылады. Әрі қарай, алдын-ала емдеу мінез әсерін бағалау, сондай-ақ тіпті жеңіл пайдаланушылар (сурет 4.7) үшін бумеранг әсері жоқ екенін анықтады.

Allcott емдеу әсерлер (2011) гетерогенді: 4.7 сурет. энергиясын пайдалану азаюы базалық пайдалану түрлі deciles адамдар үшін әр түрлі болды.

Емдеу әсерлер жақтылығы: 4.7 сурет Allcott (2011) . энергиясын пайдалану азаюы базалық пайдалану түрлі deciles адамдар үшін әр түрлі болды.

Байланысты зерттеу, Costa and Kahn (2013) Home Energy есеп тиімділігі қатысушының саяси идеология негізінде әр түрлі болуы және емдеу іс жүзінде белгілі бір идеология бар адамдар өз электр энергиясын пайдалануды арттыру әкелуі мүмкін екенін ықтимал екенін жазады. Басқаша айтқанда, олар Home Energy Баяндамалар адамдардың кейбір түрлері үшін Бумеранг әсер құру мүмкін екенін жазады. Осы мүмкіндікті бағалау үшін, Коста және Кан осындай саяси партияны тіркеу, қоршаған ортаны ұйымдарға қайырымдылықтар және жаңартылатын энергия бағдарламаларға тұрмыстық қатысу сияқты ақпаратты енгізілген үшінші тараптың агрегатор сатып алынған деректермен Opower деректерді біріктірілді. Осы біріктірілген деректер жиынымен бірге, Коста және Кан Home Energy Баяндамалар түрлі идеология бар қатысушылар үшін кеңінен ұқсас әсерлерін өндірді, бұл табылған; кез келген тобы Бумеранг әсерлерді (сурет 4.8) көрмеге деуге ешқандай дәлел жоқ болды.

Costa және Кан (2013) емдеу гетерогенді: 4.8 сурет. бүкіл үлгідегі болжамды орташа емдеу әсері -2,1% [-1.5%, -2,7%] болып табылады. үй шаруашылықтары туралы ақпарат эксперимент ақпаратты біріктіре отырып, Коста және Кан (2013) адам өте ерекше топтары үшін емдеу әсерін бағалау үшін статистикалық модельдер қатарын қолданылады. сметаларды (3-кесте және Коста және Кан (2013) 4-кестеде моделін 4 және моделін 6 қараңыз) олар статистикалық модельдерін енгізілген covariates байланысты, себебі екі сметаларды әрбір тобы үшін ұсынылған. Бұл мысал көрсетілгендей, емдеу әсері әр түрлі адамдар және статистикалық модельдер келген емдеу әсерлерін бағалау үшін әр түрлі болуы мүмкін, сол модельдерді (Grimmer, Messing және Westwood 2014) егжей байланысты болады.

Емдеу әсерлер жақтылығы: 4.8 сурет Costa and Kahn (2013) . бүкіл үлгідегі болжамды орташа емдеу әсері -2,1% [-1.5%, -2,7%] болып табылады. Үй шаруашылықтары туралы ақпарат эксперимент ақпаратты біріктіре отырып, Costa and Kahn (2013) адам өте ерекше топтары үшін емдеу әсерін бағалау үшін статистикалық модельдер қатарын қолданылады. Сметаларды (3-кесте және 4-кестеде моделін 4 және моделін 6 қараңыз олар статистикалық модельдерін енгізілген covariates байланысты, себебі екі сметаларды әрбір тобы үшін ұсынылған Costa and Kahn (2013) ). Бұл мысал көрсетілгендей, емдеу әсері әр түрлі адамдар және статистикалық модельдер келген емдеу әсерлерін бағалау үшін әр түрлі болуы мүмкін, сол модельдерді егжей байланысты болады (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) .

Осы екі мысал сандық дәуірінде, суреттейді ретінде біз басқа да көптеген қатысушыларды болуы мүмкін және біз сол қатысушылар туралы көбірек білеміз, өйткені, біз емдеу жақтылығы бағалау үшін орташа емдеу ықпалын бағалау қозғала алады. емдеу гетерогенді туралы білу, бұл ең тиімді болып табылады емдеу бағытталған мүмкіндік беретін жаңа теориясы дамуын ынталандырады фактілер қамтамасыз етеді, сондай-ақ, мүмкін механизмі туралы Мен қазір қосу үшін тақырыпты кеңестер бере алады.