4.4.2 Неоднородность эффектов лечения

Эксперименты обычно измеряют средний эффект, но эффект, вероятно, не одинаковый для всех.

Второй ключевой идеей выхода за рамки простых экспериментов является гетерогенность эффектов лечения . Эксперимент Schultz et al. (2007) убедительно иллюстрирует, как одно и то же лечение может оказывать различное влияние на людей разных людей (рисунок 4.4). Однако в большинстве аналоговых экспериментов исследователи сосредоточились на средних эффектах лечения, поскольку было небольшое количество участников, и о них мало что известно. Однако в цифровых экспериментах часто бывает много участников, и о них известно больше. В этой различной среде данных исследователи, которые продолжают оценивать только средние эффекты лечения, не смогут оценить, каким образом оценки относительно гетерогенности эффектов лечения могут дать информацию о том, как работает лечение, как его можно улучшить и как его можно использовать тем, кто, скорее всего, выиграет.

Два примера гетерогенности эффектов лечения - это дополнительные исследования, посвященные отчетам по энергетике в домашних условиях. Во-первых, Allcott (2011) использовал большой размер выборки (600 000 домашних хозяйств) для дальнейшего разделения выборки и оценки влияния Доклада о домашней энергии децилем потребления энергии предварительной обработки. Хотя Schultz et al. (2007) обнаружили различия между тяжелыми и легкими пользователями, Allcott (2011) обнаружил, что существуют различия в группе тяжелых и легких пользователей. Например, самые тяжелые пользователи (в верхнем дециле) сократили потребление энергии вдвое больше, чем кто-то из группы тяжелого пользователя (рисунок 4.8). Кроме того, оценка эффекта путем лечения до лечения также показала, что эффекта бумеранга не было, даже для самых легких пользователей (рисунок 4.8).

Рисунок 4.8: Неоднородность эффектов лечения в Allcott (2011) . Снижение потребления энергии было разным для людей в разных децилях базового использования. Адаптировано из Allcott (2011) , рисунок 8.

В соответствующем исследовании Costa and Kahn (2013) предположили, что эффективность Доклада о домашней энергии может варьироваться в зависимости от политической идеологии участника и что обращение может фактически заставить людей с определенными идеологиями увеличить потребление электроэнергии. Другими словами, они предположили, что Доклады о домашней энергии могут создавать эффект бумеранга для некоторых типов людей. Чтобы оценить эту возможность, Коста и Кан объединили данные Opower с данными, приобретенными у стороннего агрегатора, которые включали в себя информацию, такую ​​как регистрация политических партий, пожертвования природоохранным организациям и участие домашних хозяйств в программах возобновляемой энергии. Благодаря этому объединенному набору данных Коста и Кан обнаружили, что Доклады о домашней энергии дали широко похожие результаты для участников с разными идеологиями; не было доказательств того, что какая-либо группа проявляла эффект бумеранга (рисунок 4.9).

Рисунок 4.9: Неоднородность эффектов лечения в Costa and Kahn (2013) . Оцененный средний лечебный эффект для всего образца составляет -2,1% [-1,5%, -2,7%]. После объединения информации из эксперимента с информацией о домашних хозяйствах Costa and Kahn (2013) использовали серию статистических моделей для оценки эффекта лечения для очень конкретных групп людей. Две оценки представлены для каждой группы, поскольку оценки зависят от ковариатов, включенных в их статистические модели (см. Модели 4 и 6 в таблицах 3 и 4 в Costa and Kahn (2013) ). Как показывает этот пример, эффекты лечения могут быть разными для разных людей, и оценки эффектов лечения, которые исходят от статистических моделей, могут зависеть от деталей этих моделей (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) . Адаптировано из Costa and Kahn (2013) , таблицы 3 и 4.

Как показывают эти два примера, в эпоху цифровых технологий мы можем перейти от оценки средних эффектов лечения к оценке гетерогенности эффектов лечения, потому что у нас может быть гораздо больше участников, и мы знаем больше об этих участниках. Изучение гетерогенности эффектов лечения может привести к таргетированию на лечение, где оно наиболее эффективно, предоставить факты, которые стимулируют развитие новой теории, и дать подсказки о возможных механизмах, к которым я сейчас обращаюсь.