2.4.3.1 percobaan Alam

Percobaan Alam ngamangpaatkeun kajadian random di dunya. kajadian random + sok dina sistim data = percobaan alami

Konci pikeun percobaan dikawasa randomized sangkan ngabandingkeun adil nyaéta randomization teh. Tapi, aya kalana hal kajadian di dunya nu dasarna nangtukeun jalma sacara acak atawa ampir sacara acak ka perlakuan beda. Salah sahiji conto clearest tina strategi make percobaan alami asalna tina panalungtikan Angrist (1990) nu ukuran éfék jasa militer dina earnings.

Salila perang di Vietnam, Amerika Serikat ngaronjat ukuran gaya pakarang anak ngaliwatan draft a. Dina raraga mutuskeun nu warga bakal disebut kana layanan, pamaréntah AS dilaksanakeun lotre a. Unggal birthdate ieu digambarkeun dina salembar kertas, jeung tulak kasebut disimpen dina jar kaca badag. Ditémbongkeun saperti dina Gambar 2,5, slips ieu kertas anu dicokot tina jar hiji dina hiji waktu pikeun nangtukeun order nu lalaki ngora bakal disebut ngawula (awewe ngora éta teu matuh ka draft nu). Dumasar hasil, lalaki lahir dina September 14 anu disebut kahiji, lalaki lahir dina April 24 anu disebut kadua, jeung saterusna. Pamustunganana, dina lotre ieu, lalaki lahir dina 195 poé béda anu disebut layanan bari lalaki lahir dina 171 poé teu disebut.

Gambar 2.5: Congressman Alexander Pirnie (R-NY) teken nu kapsul kahiji pikeun selektif Service draft dina Désémber 1, 1969. Joshua Angrist (1990) digabungkeun RUU lotre jeung data earnings ti Administrasi Kaamanan Sosial ka estimasi pangaruh layanan militer dina earnings. Ieu conto panalungtikan ngagunakeun percobaan alam. Sumber: Wikimedia Commons

Gambar 2.5: Congressman Alexander Pirnie (R-NY) teken nu kapsul kahiji pikeun selektif Service draft dina Désémber 1, 1969. Joshua Angrist (1990) digabungkeun RUU lotre jeung data earnings ti Administrasi Kaamanan Sosial ka estimasi pangaruh layanan militer dina earnings. Ieu conto panalungtikan ngagunakeun percobaan alam. Sumber: Wikimedia Commons

Sanajan bisa jadi teu langsung katempo, hiji draft lotre ngabogaan kasaruaan kritis ka percobaan dikawasa randomized: boh kaayaan pamilon nu acak ditugaskeun narima perlakuan a. Dina kasus nu draft lotre, lamun urang museurkeun diajar ngeunaan pangaruh tina draft-eligibility jeung layanan militer dina earnings pasar tanaga gawé saterusna, urang bisa ngabandingkeun hasil pikeun jalma nu birthdates éta handap cutoff lotre (misalna September 14, April 24, jsb) jeung hasil pikeun jalma nu birthdays éta sanggeus cutoff (misalna, Pebruari 20, Désémber 2, jsb).

Nunjukkeun yen perlakuan ieu keur drafted geus ditugaskeun acak, urang teras bisa ngukur pangaruh perlakuan ieu keur unggal hasil nu geus diukur. Contona, Angrist (1990) digabungkeun informasi ngeunaan anu acak dipilih di draft jeung data earnings nu dikumpulkeun ku Administrasi Kaamanan Sosial ka dicindekkeun yén earnings tina veterans bodas éta kira-kira 15% kurang ti earnings tina comparable non-veterans . panalungtik séjén geus dipaké hiji trik sarua ogé. Contona, Conley and Heerwig (2011) digabungkeun informasi ngeunaan anu acak dipilih di draft jeung data rumah tangga dikumpulkeun ti Survey 2000 Census jeung 2005 Community American jeung manggihan yén lila sanggeus draft, aya ieu saeutik pangaruh jangka panjang service militer dina rupa-rupa hasil saperti ulayat perumahan (owning versus renting) jeung stabilitas padumukan (likelihood tina sanggeus pindah dina lima taun saméméhna).

Salaku conto ieu illustrates, sakapeung gaya sosial, pulitik, atawa alam nyieun percobaan atawa deukeut-percobaan anu bisa leveraged ku panalungtik. Mindeng percobaan alami nu cara anu pangalusna pikeun estimasi hubungan sabab-jeung-pangaruh dina setélan mana teu etis atawa praktis pikeun ngajalankeun percobaan dikawasa randomized. Maranehna hiji strategi penting pikeun Ngajalajah babandinganana adil dina data non-ékspérimén. strategi ieu panalungtikan bisa diringkeskeun ku persamaan ieu:

\ [\ téks {random (atawa lamun random) kajadian} + \ téks {sok di stream data} = \ téks {percobaan alami} \ qquad (2.1) \]

Sanajan kitu, analisis percobaan alami bisa cukup tricky. Contona, dina kasus tina draft Vietnam, teu dulur anu draft-layak réngsé nepi porsi (aya rupa-rupa exemptions). Jeung, dina waktu nu sarua, sababaraha jelema anu teu dijujut-layak volunteered pikeun layanan. Ieu saolah-olah dina sidang klinis hiji ubar anyar, sababaraha urang dina grup perlakuan teu nyokot ubar maranéhanana jeung sawatara jalma di kelompok kontrol kumaha bae meunang ubar. masalah ieu, disebut dua sided noncompliance, kitu ogé loba masalah séjén dijelaskeun dina gede jéntré dina sababaraha maca disarankeun di ahir bab ieu.

Strategi nyokot kauntungan tina alami kajadian ngerjakeun random precedes umur digital, tapi Prévalénsi data gedé ngajadikeun strategi ieu loba gampang dipake. Saatos sadar sababaraha perlakuan geus ditugaskeun acak, sumber data gedé bisa nyadiakeun data hasil nu kudu guna ngabandingkeun hasil pikeun jalma dina kaayaan perlakuan jeung kontrol. Contona, dina ulikan-Na efek tina draft jeung militér service, Angrist dijieun ngagunakeun rékaman earnings ti Administrasi Kaamanan Sosial; tanpa data hasil ieu, ulikan-Na moal geus mungkin. Dina hal ieu, Administrasi Kaamanan Sosial nyaéta sumber data gedé sok-on. Salaku beuki loba otomatis dikumpulkeun sumber data aya, urang bakal boga leuwih hasil data anu bisa ngukur pangaruh parobahan dijieun ku variasi exogenous.

Pikeun ngagambarkeun strategi ieu dina umur digital, hayu urang mertimbangkeun Mas jeung Moretti urang (2009) panalungtikan elegan dina pangaruh peers dina produktivitas. Sanajan dina beungeut cai eta bisa béda-béda ti ulikan Angrist urang ngeunaan éfék tina Konsep Vietnam, dina struktur duanana nuturkeun pola di EQ. 2.1.

Mas jeung Moretti diukur kumaha peers mangaruhan produktivitas pagawe. Dina hiji sisi, gaduh peer gawe teuas bisa ngakibatkeun pagawe pikeun ngaronjatkeun produktivitas maranéhanana alatan tekenan peer. Atawa, di sisi séjén, hiji peer gawe teuas bisa ngakibatkeun pagawe sejenna pikeun slack off komo leuwih. Cara clearest pikeun diajar pangaruh peer dina produktivitas ngalakukeunana jadi percobaan dikawasa randomized mana pagawe nu acak ditugaskeun ka shifts jeung pagawe ti tingkat produktivitas beda jeung produktivitas mangka dihasilkeun diukur for everyone. Panalungtik, kumaha, teu ngadalikeun jadwal pagawe di mana wae bisnis nyata, jeung saterusna Mas jeung Moretti kungsi ngandelkeun hiji percobaan alami nu lumangsung di supermarket a.

Kawas EQ. 2.1, ulikan maranéhanana geus dua bagian. Kahiji, maranéhanana dipaké log ti sistim supermarket Checkout boga tepat, individual, jeung sok di ukuran produktivitas: jumlah item discan per detik. Jeung, kadua, lantaran cara scheduling nu dipigawé di supermarket ieu, maranéhanana geus deukeut komposisi random peers. Dina basa sejen, sanajan scheduling of cashiers teu ditangtukeun ku lotre a, ieu dasarna random. Dina prakték, kapercayaan urang geus di percobaan alami remen hinges dina plausibility ieu "salaku-lamun" ngaku random. Nyandak kauntungan tina variasi random ieu, Mas jeung Moretti manggihan yén gawé bareng peers produktivitas luhur naek produktivitas. Salajengna, Mas jeung Moretti dipaké ukuran jeung richness of dataset maranéhanana pindah leuwih ti estimasi tina ngabalukarkeun-jeung-pangaruh ngajajah dua isu leuwih penting jeung halus: heterogeneity tina pangaruh ieu (nu rupa pagawé téh pangaruh nu leuwih gede) jeung mékanisme balik pangaruh (naha teu ngabogaan peers produktivitas luhur ngakibatkeun produktivitas luhur). Kami baris mulang ka ieu dua penting isu-heterogeneity tina pangaruh perlakuan jeung mekanisme-in Chapter 5 lamun urang ngabahas percobaan leuwih jéntré.

Generalizing ti studi dina pangaruh Konsep Vietnam dina earnings jeung ulikan pangaruh peers dina produktivitas, Table 2.3 summarizes studi séjén nu geus struktur sarua pasti kieu: maké sok dina sumber data pikeun ngukur dampak sababaraha kajadian . Salaku Table 2.3 ngajadikeun jelas, percobaan alami nu madhab lamun saukur nyaho kumaha kasampak keur maranehna.

Table 2.3: Conto percobaan alami ngagunakeun sumber data gedé. Sadaya studi ieu nuturkeun resep sarua dasar: random kajadian (atawa lamun random) + sok dina sistim data. Tempo Dunning (2012) pikeun conto deui.
fokus Substantive Sumber percobaan alami Sok-on data sumber nyalukan
Peer efek dina produktivitas prosés scheduling data Checkout Mas and Moretti (2009)
formasi silaturahim hurricanes Facebook Phan and Airoldi (2015)
Sumebarna émosi hujan Facebook Coviello et al. (2014)
Peer ka peer mindahkeun ékonomi lindu data duit mobile Blumenstock, Fafchamps, and Eagle (2011)
paripolah konsumsi Personal 2013 shutdown pamaréntah AS data keuangan pribadi Baker and Yannelis (2015)
dampak ekonomi sistem recommender rupa-rupa data browsing di Amazon Sharma, Hofman, and Watts (2015)
Pangaruh stres dina babies unborn 2006 perang Israel-Hizbullah catetan lahir Torche and Shwed (2015)
Maca paripolah dina Wikipedia wahyu Snowden Wikipedia log Penney (2016)

Dina prakték, panalungtik ngagunakeun dua strategi beda keur manggihan percobaan alam, boh nu bisa fruitful. Sababaraha panalungtik mimitian ku sok dina data sumber jeung néangan kajadian random di dunya; batur mimitian ku kajadian random di dunya jeung néangan sumber data nu candak dampak maranéhanana. Ahirna, aya bewara yen kakuatan percobaan alami asalna teu ti sophistication tina analisis statistik, tapi ti perawatan di Ngajalajah perbandingan adil dijieun ku kacilakaan untung sajarah.