4.4.2 علاج اثرات جي Heterogeneity

تجربن عام طور تي سنڌ جي سراسري اثر اندازو، پر اثر مختلف ماڻهن جي لاء مختلف ٿي سگهن ٿا.

سادي تجربن کان هوا لاء ٻيو اهم خيال علاج اثرات جي heterogeneity آهي. جي آزمائش Schultz et al. (2007) موءثر جي علامت آهي ته ڪيئن به ساڳيو علاج (شڪل 4.4) ماڻهن جي مختلف قسمن تي مختلف اثرات آهن سگهي ٿو، پر heterogeneity جي هن جائزي هڪ اينالاگ جي عمر ۾ آزمائش جي لاء اصل ۾ ڪافي غير معمولي آهي. گهڻو ڪري اينالاگ عمر تجربن ڌرين ته interchangeable "widgets" جي طور تي علاج آهن ڇاڪاڻ ته انھن جي باري ۾ ٿورو قبل از علاج معلوم ٿئي ٿو جو هڪ ننڍو انگ داخل. ڊجيٽل تجربن ۾، تنهن هوندي به، انهن انگن اکرن constraints گهٽ عام ڇاڪاڻ ته تحقيق کان وڌيڪ ڌرين آھي ۽ انھن جي باري ۾ وڌيڪ خبر مڪارم آهن. هن مختلف ڊيٽا ماحول ۾، اسان کي حڪم ڪيئن علاج ڪم جي باري ۾ ثبوت مهيا ڪرڻ لاء علاج اثرات جي heterogeneity جو اندازو ڪري سگهو ٿا، ان کي ڪيئن بهتر ڪري سگهجي ٿو، ۽ ڪيئن ان کي اڪثر ڪري سک جو امڪان جن کي ٽارگيٽ ڪري سگهجي ٿو.

سماجي ريتن رسمن ۽ توانائي جي استعمال جي سلسلي ۾ علاج اثرات جي heterogeneity جي ٻن مثالن جي گهر جي توانائي جي اطلاع تي اضافي تحقيق کان اچي. پهريون، Allcott (2011) جي وڏي نموني سائيز (600،000 households) استعمال وڌيڪ هن نموني تقسيم ٿي ۽ قبل از علاج توانائي جي استعمال جي decile جي گهر جي توانائي جي رپورٽ جي اثر جو اندازو ڪري. جڏهن ته Schultz et al. (2007) لڌو بهار ۽ نور استعمال ڪندڙن جي وچ ۾ اختلاف، Allcott (2011) ڏٺائين ته اتي به بهار ۽ نور استعمال ڪندڙ گروپ جي اندر اختلاف هئا. مثال طور، جهٽڪو صارفين (جي چوٽي decile ۾ آھن سي) ٻه ڀيرا طور گهڻو ئي ڳري استعمال ڪندڙ گروپ (شڪل 4.7) جي وچ ۾ ڪو ته جيئن انهن جي توانائي استعمال بيٺي. وڌيڪ، قبل از علاج رويي جي اثر estimating به وحي ڪيو ته اتي به lightest صارفين (شڪل 4.7) لاء هڪ boomerang اثر نه هو.

شخصيت 4،7: ۾ علاج اثرات جي Heterogeneity Allcott (2011) . توانائي استعمال ۾ ضايع بيس استعمال جي مختلف deciles ۾ ماڻهن جي لاء مختلف هو.

هڪ متعلق مطالعي ۾، Costa and Kahn (2013) speculated آهي ته گهر جي توانائي جي رپورٽ جي effectiveness هڪ حصو وٺندڙ جي سياسي نظرين جي بنياد تي مختلف ٿي سگهي ٿو ۽ ان جو علاج اصل ۾ ڪجهه نظرين سان ماڻهن کي سندن بجلي جي استعمال ۾ اضافو ڪرڻ لاء سبب ٿئي. ٻين لفظن ۾، اهي speculated آهي ته گهر جي توانائي اطلاع ماڻهن جي ڪجهه قسمن لاء هڪ boomerang اثر پيدا ٿي سگهي ٿي. هن امڪان جو تعين ڪرڻ لاء، Costa ۽ Kahn هڪ ٽئين پارٽي aggregator ته اهڙي سياسي پارٽي جي رجسٽريشن، ماحول جي تنظيمن ۽ چندي ڏيڻ، ۽ رنيوئيبل توانائي پروگرامن ۾ گھر شموليت جيئن معلومات شامل کان خريد ڊيٽا سان Opower ڊيٽا سان ملائي ويندي. هن ملائي dataset سان، Costa ۽ Kahn مليو ته گهر جي توانائي اطلاع جي روپ ۾ مختلف نظرين سان ڌرين لاء ٻين لفظن ۾ ساڳي اثرات؛ ڪو ثبوت آهي ته ڪنهن به گروپ boomerang اثرات (شڪل 4.8) رويا نه هو.

شخصيت 4،8: ۾ علاج اثرات جي Heterogeneity Costa and Kahn (2013) . پوري نموني لاء جي اندازي مطابق سراسري علاج اثر -2،1٪ [-1،5٪، -2،7٪] آهي. جي households جي باري ۾ معلومات سان گڏ ان جي آزمائش مان معلومات گڏي، Costa and Kahn (2013) ماڻهن جي تمام مخصوص گروپن جي علاج اثر اندازي ڪرڻ ۾ انگن ماڊلس جي سيريز استعمال ڪيو. ٻه انومان هر گروپ جي لاء پيش ڪري رهيا آهن، ڇاڪاڻ ته هن جي انومان (جدول 3 ۽ ۾ ٽيبل 4 ۾ ماڊل 4 ۽ ماڊل 6 ڏسڻ جي covariates اھي سندن انگن، ماڊلس ۾ شامل تي دارومدار رکي Costa and Kahn (2013) ). هن مثال جي علامت آهي جيئن، علاج اثرات مختلف ماڻهن ۽ علاج اثرات ته انگن ماڊلس کان آئي جي ڪاٿي لاء مختلف ٿي سگهن ٿا جن ماڊلس جي تفصيل تي دارومدار رکي سگهي ٿو (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) .

جيئن ته انهن ٻن مثالن، بيان کي ڊجيٽل عمر ۾، اسان کي اسان ڪيترن ئي وڌيڪ ڌرين آهي سگهي ٿو ۽ اسان کي جن ڌرين جي باري ۾ وڌيڪ خبر آهي ڇو جو علاج اثرات جي heterogeneity estimating کي سراسري طور علاج اثرات estimating کان وڃڻ ڪري سگهو ٿا. علاج اثرات جي heterogeneity جي باري ۾ سکيا، هڪ علاج جتي ان کي سڀ کان وڌيڪ اثرائتو آهي جو حدف فعال حقيقتون ته نئين نظريي کي ترقي stimulate مهيا ڪرڻ، ۽ هڪ لحاظ کان جيالا جي باري ۾ اشاري مهيا جي موضوع جنهن لاء مون کي هاڻي ڦري سگهي ٿو.