4.4.2 Eterogenitatea efectelor tratamentului

Experimentele în mod normal , se măsoară efectul mediu, dar efectul poate fi diferit pentru oameni diferiți.

A doua idee - cheie pentru trecerea dincolo de experimente simple este neomogenitatea efectelor tratamentului. Experimentul lui Schultz et al. (2007) ilustrează modul în care puternic același tratament poate avea efecte diferite asupra diferitelor tipuri de oameni (Figura 4.4), dar această analiză a eterogenitate este de fapt destul de neobișnuit pentru un experiment de vârstă analogic. Cele mai multe experimente de vârstă analogice implică un număr mic de participanți, care sunt tratate ca "widget-uri", interschimbabile, deoarece puține lucruri despre ele este cunoscut de pre-tratament. În experimentele digitale, cu toate acestea, aceste constrângeri de date sunt mai puțin frecvente, deoarece cercetătorii tind să aibă mai mulți participanți și să știe mai multe despre ele. În acest mediu de date diferite, putem estima eterogenității efectelor tratamentului, în scopul de a oferi indicii despre modul în care funcționează tratamentul, modul în care aceasta poate fi îmbunătățită și modul în care poate fi direcționat către cei care cea mai mare parte probabil să beneficieze.

Două exemple de eterogenitate a efectelor tratamentului în contextul normelor sociale și a consumului de energie provin din cercetări suplimentare despre rapoartele Energy Acasă. În primul rând, Allcott (2011) a folosit mărimea eșantionului mare (600.000 de gospodării) , pentru a împărți în continuare a eșantionului și estimarea efectului Raportului de energie Acasă prin decile de consum de energie de pre-tratare. In timp ce Schultz et al. (2007) a constatat diferențe între utilizatorii grele și ușoare, Allcott (2011) a constatat că au existat , de asemenea , diferențe în cadrul grupului de utilizatori grele și ușoare. De exemplu, cele mai grele utilizatori (cele din decila de sus) a redus utilizarea lor de energie de două ori la fel de mult ca și cineva din mijlocul grupului de utilizatori grele (Figura 4.7). În plus, estimarea efectului de comportament pre-tratament, de asemenea, a arătat că nu a existat un efect de bumerang, chiar și pentru cele mai ușoare utilizatori (Figura 4.7).

Figura 4.7: Eterogenitatea efectelor tratamentului în Allcott (2011) . Scăderea consumului de energie a fost diferit pentru oamenii din diferite decile de utilizare a liniei de bază.

Intr - un studiu legat, Costa and Kahn (2013) a speculat că eficiența Raportului Energiei Pagina principală poate varia în funcție de ideologia politică a unui participant și că tratamentul ar putea provoca de fapt , persoanele cu anumite ideologii pentru a crește gradul de utilizare a acestora de energie electrică. Cu alte cuvinte, ei au speculat că rapoartele de energie de pornire ar putea crea un efect de bumerang pentru anumite tipuri de oameni. Pentru a evalua această posibilitate, Costa și Kahn au fuzionat datele Opower cu datele achiziționate de la un agregator de terță parte, care a inclus informații, cum ar fi înregistrarea partidelor politice, donații către organizațiile de mediu, precum și participarea la programe de uz casnic de energie din surse regenerabile. Cu acest set de date rezultată în urma fuziunii, Costa și Kahn a constatat că rapoartele energetice Prima pagină a produs efecte în linii mari similare pentru participanți cu ideologii diferite; nu a existat nici o dovada ca orice grup au prezentat efecte de bumerang (Figura 4.8).

Figura 4.8: Eterogenitatea efectelor tratamentului în Costa and Kahn (2013) . Estimat efectul mediu de tratament pentru întregul eșantion este de -2.1% [-1.5%, -2.7%]. Prin combinarea informațiilor din experimentul cu informații despre gospodării, Costa and Kahn (2013) a folosit o serie de modele statistice pentru a estima efectul de tratament pentru grupuri specifice de oameni. Două estimări sunt prezentate pentru fiecare grup , deoarece estimările depind de covariabilele acestea sunt incluse în modelele lor statistice (vezi modelul 4 și modelul 6 din tabelul 3 și tabelul 4 în Costa and Kahn (2013) ). Așa cum acest exemplu ilustrează, efectele de tratament pot fi diferite pentru diferite persoane și estimări ale efectelor tratamentului , care provin de la modele statistice pot depinde de detaliile acestor modele (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) .

Dat fiind că aceste două exemple ilustrează, în epoca digitală, putem trece de la estimarea efectelor medii de tratament pentru estimarea eterogenitatea efectelor tratamentului, deoarece putem avea mai mulți participanți și știm mai multe despre acei participanți. Învățare despre heterogenicitatea efectelor tratamentului poate permite direcționarea unui tratament în cazul în care este cel mai eficient, să ofere fapte care să stimuleze dezvoltarea de noi teorii, și să ofere indicii cu privire la un posibil mecanism, subiectul la care mă întorc acum.