4.4.2異質性的治療效果

實驗通常測量平均的效果，但效果可以為不同的人的不同。

對於超越簡單的實驗的第二個關鍵思想是治療效果的異質性 。的實驗Schultz et al. (2007)有力地說明了同樣的待遇如何能夠對不同的人（圖4.4）不同的效果，但異質性的這種分析其實是相當不尋常的一個模擬實驗的年齡。大多數模擬實驗，年齡涉及少數參與者被視為可以互相交換“部件”，因為一些關於他們被稱為預處理。在數字實驗，但是，這些數據的限制是不太常見，因為研究人員往往有更多的參與者和更多的了解他們。在這種不同的數據環境中，我們可以以提供有關治療是如何工作的，如何可以改善，以及如何有針對性地那些最有可能受益的線索評估治療效果的異質性。

在社會規範和能源使用情況下治療效果異質性的兩個例子都來自於家庭能源報告更多的研究。首先， Allcott (2011)中使用的大樣本（600,000戶）進一步分裂樣品和由前處理的能源使用的等分估計家庭能源報告的效果。而Schultz et al. (2007)發現重鏈和輕用戶之間的差異， Allcott (2011)發現，也有重和輕用戶組內差異。例如，最重的用戶（那些在頂部等分）的兩倍減少其能源使用如某人在重用戶組（圖4.7）的中間。此外，通過前處理狀況估計的影響還透露，甚至沒有最輕用戶（圖4.7）自食其果的效果。

圖4.7：在治療效果異質性Allcott (2011) 。在能源使用的減少是人們在使用的基準不同的十分位數不同。

在一項相關研究中， Costa and Kahn (2013)推測，家庭能源報告的有效性也可依據參與者的政治意識形態和治療實際上有可能引起患有某些意識形態，以增加他們的用電量。換句話說，他們推測，家庭能源報告可能會創造一些類型的人自食其果的效果。為了評估這種可能性，科斯塔和卡恩合併由第三方信息匯總，其中包括信息，如政黨登記，捐贈環境組織，以及在可再生能源項目的家庭參與購買數據Opower數據。有了這個合併後的數據集，科斯塔和卡恩發現，家庭能源生產報告參與者不同意識形態的大致相似的效果;沒有證據表明任何集團展出自食其果效應（圖4.8）。

圖4.8：在治療效果異質性Costa and Kahn (2013) 。整個樣本的平均估計治療效果是-2.1％[-1.5％，-2.7％。通過從實驗有關家庭信息相結合的信息， Costa and Kahn (2013)使用了一系列的統計模型來估計人很特殊群體的治療效果。兩個估計呈現為每個組中，因為估計取決於他們包括在他們的統計模型的協變量（參照建模於表3和表4 4和模型6 Costa and Kahn (2013)這個例子說明，治療效果可以為不同的人，治療效果估計來自統計模型可以依賴於這些模型的細節不同(Grimmer, Messing, and Westwood 2014) 。

由於這兩個例子說明，在數字時代，我們可以從估計平均治療效果估計治療效果的異質性，因為我們可以有更多的參與者，我們更了解那些參加運動。了解治療效果的異質性可使治療，其中這是最有效的目標，提供了刺激新理論的發展事實，並提供有關可能的機制，話題我現在轉提示。