4.4.3 Mechanismen

Experimente messen , was passiert ist . Mechanismen erklären , warum und wie es passiert ist .

Die dritte Schlüsselidee für über einfache Experimente zu bewegen ist es, Mechanismen. Mechanismen erklären Sie uns , warum oder wie eine Behandlung eine Wirkung verursacht. Das Verfahren zur Mechanismen der Suche wird manchmal auch als der Suche nach Variablen dazwischen oder Variablen zu vermitteln. Obwohl Versuche zur Abschätzung kausalen Effekten gut sind, werden sie oft nicht zu offenbaren Mechanismen. Digitales Zeitalter Experimente können uns Mechanismen auf zwei Arten zu identifizieren helfen: 1) sie ermöglichen es uns, mehr Prozessdaten zu sammeln und 2) sie ermöglichen es uns, viele ähnliche Behandlungen zu testen.

Da Mechanismen heikel sind formal zu definieren (Hedström and Ylikoski 2010) , werde ich mit einem einfachen Beispiel zu starten: Limetten und Skorbut (Gerber and Green 2012) . Im 18. Jahrhundert hatten die Ärzte eine ziemlich gute Gefühl, dass, wenn Segler Limetten aßen sie nicht Skorbut bekommen haben. Skorbut ist eine schreckliche Krankheit so war dies mächtig Informationen. Aber die Ärzte wissen nicht , warum Limetten Skorbut verhindert. Erst 1932, nach fast 200 Jahren , dass die Wissenschaftler sicher , dass Vitamin C der Grund war , konnten zeigen , dass Kalk Skorbut verhindert (Carpenter 1988, p 191) . In diesem Fall ist das Vitamin C der Mechanismus , durch den Limetten Skorbut (Bild 4.9) verhindern. Natürlich ist der Mechanismus zu identifizieren sehr wichtig wissenschaftlich viel Wissenschaft zu verstehen ist, warum Dinge passieren. Mechanismen zu identifizieren, ist praktisch sehr wichtig. Sobald wir verstehen, warum eine Behandlung funktioniert, können wir möglicherweise neue Therapien zu entwickeln, die noch besser funktionieren.

Abbildung 4.9: Limes verhindern Skorbut und der Mechanismus ist Vitamin C.

Leider ist es, Mechanismen zu isolieren sehr schwierig. Im Gegensatz zu Limetten und Skorbut, in vielen sozialen Einstellungen, Behandlungen funktionieren wahrscheinlich durch viele zusammenhängende Wege, die extrem schwierige Isolierung von Mechanismen macht. Doch im Falle von sozialen Normen und Energienutzung, haben Forscher versucht, Mechanismen zu isolieren, indem Daten Prozess- und Test im Zusammenhang mit Behandlungen zu sammeln.

Eine Möglichkeit, mögliche Mechanismen zu testen, ist durch das Sammeln von Prozessdaten, wie die Behandlung mögliche Mechanismen beeinflusst. Zum Beispiel daran erinnern , dass Allcott (2011) zeigten , dass Home Energy Reports Menschen verursachte ihren Stromverbrauch zu senken. Aber wie diese Berichte niedriger Stromverbrauch? Was waren die Mechanismen? In einer Follow-up - Studie, Allcott and Rogers (2014) mit einem Energieversorgungsunternehmen zusammen , die durch ein Rabatt - Programm, Informationen erworben hatte , auf dem die Verbraucher ihre Geräte energieeffizienter Modelle aufgerüstet. Allcott and Rogers (2014) fanden heraus , dass etwas mehr Leute, die Home Energy Reports Empfang aktualisiert ihre Geräte. Jedoch war dieser Unterschied so klein, dass es nur 2% der Abnahme des Energieverbrauchs in den behandelten Haushalten erklären könnte. Mit anderen Worten, Appliance-Upgrades waren nicht der dominierende Mechanismus, durch den der Home Energy Bericht Stromverbrauch verringert.

Ein zweiter Weg, Mechanismen zu studieren Versuche mit leicht unterschiedlichen Versionen der Behandlung auszuführen. Zum Beispiel in dem Experiment von Schultz et al. (2007) und alle nachfolgenden Home Energy Bericht Experimente wurden die Teilnehmer mit einer Behandlung zur Verfügung gestellt , die zwei Hauptteile 1) Tipps zu Energieeinsparungen hat und 2) Informationen über ihren Energieverbrauch im Verhältnis zu ihren Kollegen (Abbildung 4.6). Somit ist es möglich, dass die Energiespartipps sind das, was die Änderung verursacht, nicht die Peer-Informationen. Um die Möglichkeit zu beurteilen , dass die Spitzen allein haben ausreichend gewesen wäre, Ferraro, Miranda, and Price (2011) eine Partnerschaft mit einem Wasser Unternehmen in der Nähe von Atlanta, GA, und lief ein ähnliches Experiment zur Erhaltung Wasser mit sich bringen etwa 100.000 Haushalten. Es gab vier Bedingungen:

• eine Gruppe, die Tipps zur Einsparung von Wasser erhalten.
• eine Gruppe, die Tipps zur Einsparung von Wasser + einen moralischen Appell zu speichern Wasser erhalten.
• eine Gruppe, die Tipps zur Einsparung von Wasser + einen moralischen Appell zu speichern Wasser + Informationen über ihre Wassernutzung im Vergleich zu ihren Peers.
• eine Kontrollgruppe.

Die Forscher fanden heraus, dass die Spitzen nur Behandlung keinen Einfluss auf den Wasserverbrauch in der kurzen hatte (ein Jahr), mittel (2 Jahre) und lange (3 Jahre) Begriff. Die Spitzen + Appell Behandlung verursacht Teilnehmer den Wasserverbrauch zu verringern, sondern nur in der kurzfristigen. Schließlich verringerte sich die Spitzen + Berufung + Peer Informationen Behandlung verursacht die Nutzung im kurz-, mittel- und langfristige (Abbildung 4.10). Diese Arten von Experimenten mit entbündelten Behandlungen sind ein guter Weg , um herauszufinden , welcher Teil der behandlungs oder welche Teile zusammen sind diejenigen , die die Wirkung verursachen (Gerber and Green 2012, Sec. 10.6) . Zum Beispiel zeigt das Experiment von Ferraro und Kollegen uns, dass Wasserspartipps allein nicht genug sind, den Wasserverbrauch zu verringern.

Abbildung 4.10: Ergebnisse von Ferraro, Miranda, and Price (2011) . Die Behandlungen wurden 21. Mai gesendet, 2007 und Effekte wurden in den Sommern 2007, 2008 gemessen und 2009. Durch die Entflechtung der Behandlung die Forscher hoffen, ein besseres Gefühl für die Mechanismen zu entwickeln. Die Spitzen einzige Behandlung, hatte im Wesentlichen keine Wirkung auf kurze (ein Jahr), mittel (zwei Jahre) und lange (drei Jahre) Begriff. Die Spitzen + Appell Behandlung verursacht Teilnehmer den Wasserverbrauch zu verringern, sondern nur in der kurzfristigen. Die Beratung + Berufung + Peer Informationen Behandlung verursacht Teilnehmer den Wasserverbrauch in der kurz-, mittel- und langfristig zu verringern. Vertikale Balken sind Konfidenzintervall geschätzt. Siehe Bernedo, Ferraro, and Price (2014) für die tatsächliche Studienmaterialien.

Idealerweise würde man über die Schichtung der Komponenten bewegen (Tipps, Tipps + ansprechen, Tipps + Appell + Peer Informationen) zu einem vollfaktoriellen-auch manchmal eine \ genannt (2 ^ k \) faktoriellen Design-wo jede mögliche Kombination der drei Elemente wird getestet (Tabelle 4.1). jede mögliche Kombination von Komponenten durch Testen Forscher kann vollständig die Wirkung der einzelnen Komponenten in die Isolierung und in Kombination zu bewerten. Zum Beispiel ist das Experiment von Ferraro und Kollegen nicht zeigen, ob Peer Vergleich allein haben ausreichend gewesen wäre, um langfristige Veränderungen im Verhalten zu führen. In der Vergangenheit wurden diese vollfaktorielle Designs schwierig gewesen, zu laufen, weil sie eine große Anzahl von Teilnehmern erfordern, und sie erfordern Forscher genau in der Lage sein zu steuern und eine große Anzahl von Behandlungen liefern. Aber, entfernt das digitale Zeitalter diese logistischen in einigen Situationen.

Zusammengefasst Mechanismen-die Wege, durch die eine Behandlung eine Wirkung hat-sind unglaublich wichtig. Digitales Zeitalter Experimente können helfen Forscher über Mechanismen, durch 1) Prozessdaten sammeln lernen und 2) ermöglicht vollfaktorielle Designs. Die Mechanismen , durch diese Ansätze vorgeschlagen , kann dann direkt durch Experimente getestet speziell Mechanismen zur Beurteilung (Ludwig, Kling, and Mullainathan 2011; Imai, Tingley, and Yamamoto 2013; Pirlott and MacKinnon 2016) .

Insgesamt sind diese drei Begriffe Gültigkeit; Heterogenität der Behandlungseffekte; und Mechanismen-bieten eine leistungsfähige Reihe von Ideen für die Gestaltung und Interpretation von Experimenten. Diese Konzepte helfen den Forschern bewegen über einfache Experimente über das, was "Werk" reicher Experimente, die engere Verbindungen zu Theorie haben, die zeigen, wo und warum Behandlungen arbeiten, und vielleicht sogar helfen, Forscher effektiver Behandlungen entwerfen. Vor diesem konzeptionellen Hintergrund über Experimente, werde ich nun zu, wie können Sie tatsächlich Ihre Experimente geschehen.