4.4.2 ebaühtlus ravi mõju

Katsed mõõdavad tavaliselt keskmist efekti, kuid mõju pole tõenäoliselt kõigi jaoks sama.

Teine peamine idee lihtsamate katsete tegemiseks on raviefektide heterogeensus . Schultz et al. (2007) eksperiment Schultz et al. (2007) näitab selgelt, kuidas sama käitumine võib erinevatele inimestele avaldada erinevat mõju (joonis 4.4). Enamikus analoogkatsetes keskendusid teadlased keskmistele raviefektidele, kuna seal oli vähe osalejaid ja neid oli vähe teada. Digitaalsetes katsetes on sageli palju rohkem osalejaid ja neist on rohkem teada. Selles erinevas andmekeskkonnas jäävad teadlased, kes hindavad keskmiselt ainult keskmisi raviefekte, viisid, kuidas hinnangud raviefektide heterogeensuse kohta annavad vihjeid selle kohta, kuidas ravimine toimib, kuidas seda saab parandada ja kuidas seda saab sihtida kõige tõenäolisemalt kasuks.

Kaks näiteid raviefektide heterogeensusest tulenevad täiendavatest uuringutest koduregeneratsiooni aruannetes. Esiteks Allcott (2011) suurt valimit (600 000 leibkonda), et veelgi jagada valim ja hinnata Allcott (2011) aruannet eeltöötlemise energiakadeli detsilusel. Kuigi Schultz et al. (2007) leidis erinevusi raskete ja kergete kasutajate vahel, Allcott (2011) leidis, et ka raskete ja kergete kasutajate Allcott (2011) esines erinevusi. Näiteks vähendas kõige raskemaid kasutajaid (top-detsiilide kasutajaid) oma energiatarbimist kaks korda suurem kui keegi kesktasemel raskekasutajate grupis (joonis 4.8). Lisaks sellele näitas eeltöötlemise käitumise mõju hindamine ka seda, et isegi kõige kergemate kasutajate jaoks ei olnud bumerangiefekt (joonis 4.8).

Joonis 4.8: Allcott (2011) heterogeensus Allcott (2011) . Energiakasutuse vähenemine oli erinevates erinevatesse kasutusjuhtumitesse kuuluvatele inimestele erinev. Allcott (2011) kohandatud, joonis 8.

Costa and Kahn (2013) uuringus väitis Costa and Kahn (2013) et Koduenergia aruande tõhusus võib sõltuda osaleja poliitilisest ideoloogiast ja et ravi võib tõepoolest põhjustada inimestele, kellel on teatud ideoloogiad, suurendada nende elektritarbimist. Teisisõnu, nad väitsid, et koduelektroonika aruanded võivad teatud tüüpi inimestele luua bumerangi efekti. Selle võimaluse hindamiseks ühendasid Costa ja Kahn Opoweri andmed kolmanda osapoole agregeerijalt ostetud andmetega, mis sisaldasid sellist teavet nagu erakonna registreerimine, annetused keskkonnaorganisatsioonidele ja leibkondade osalus taastuvenergia programmides. Selle koondatud andmekogumaga leidis Costa ja Kahn, et koduelektroonika aruanded avaldasid üldjoontes sarnaseid tulemusi erinevate ideoloogiatega osalejatele; puudusid tõendid selle kohta, et ükski rühm avaldas bumerangi mõju (joonis 4.9).

Joonis 4.9: Raviefektide heterogeensus Costa and Kahn (2013) . Kogu valimi hinnanguline keskmine raviefekt on -2,1% [-1,5%, -2,7%]. Pärast seda, kui leibkondadest saadud informatsioon sisaldas katseid ja leibkondade kohta teavet, kasutasid Costa and Kahn (2013) rea statistilisi mudeleid, et hinnata ravi efekti väga spetsiifilistele inimeste rühmadele. Iga rühma kohta esitatakse kaks hinnangut, kuna hinnangud sõltuvad nende statistilistel mudelitel sisalduvatest kaasariatsioonidest (vt Costa and Kahn (2013) tabelite 3 ja 4 mudelid 4 ja 6). Nagu see näide illustreerib, võivad raviefektid erinevatele inimestele olla erinevad ning statistiliste mudelite abil saadud raviefektide hinnangud võivad sõltuda nende mudelite üksikasjadest (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) . Kohandatud Costa and Kahn (2013) , tabelid 3 ja 4.

Nagu need kaks näidet illustreerivad, võib digitaalajastu keskenduda keskmistele raviefektidele, et hinnata raviefektide heterogeensust, kuna meil on palju rohkem osalejaid ja me teame nende osalejate kohta rohkem. Raviefektide heterogeensuse tundmine võib võimaldada ravi suunamist, kus see on kõige efektiivsem, esitada fakte, mis stimuleerivad uut teooria arengut, ning annab näpunäiteid võimalike mehhanismide kohta, millest ma nüüd pöördun.