myslím, že porušení SUTVY přichází ve dvou příchutích, které nejsou vždy odlišné:

  1. „přelévání / interference“, které vznikají kontaktem mezi jednotlivci v sociálním, komoditním nebo fyzickém prostoru (příchuť nezávislosti)
  2. ředění/koncentrace účinků léčby, které vyplývají ze změn prevalence léčby (to, co ekonomové nazývají obecné rovnovážné účinky nebo selhání chuti předpokladu ceteris paribus)

zvažte pracovní tréninkový program, který učí hrstku lidí, jak plést a prodávat svůj výstup na Etsy (malý program na velkém trhu). Pokud jste léčili stážisty, kteří učí lidi kontrolní skupiny, jak háčkovat, nebo více pletení probíhá, když zacházíte se skupinami přátel (pletení je často společenská aktivita), máte příklad (1). Dva příklady skutečného světa jsou pacienti v časných studiích s léky proti AIDS, kteří sdílejí své léky nebo zavlažování / déšť způsobující odtok hnojiv z ošetřených na kontrolní pozemky.

pokud máte povinný pracovní vzdělávací program, který učí pletení a prodej na místním farmářském trhu (velký program na malém trhu), můžete očekávat, že ceny šátků a ponožek klesnou, přičemž finanční přínos znalostí pletení klesá s počtem léčených lidí. Příkladem skutečného světa je vliv charterových škol na akademické výsledky, což by se mohlo změnit, pokud byste měli velký příliv studentů veřejných škol do jiného sektoru, nebo program, který učí zemědělce, aby všichni pěstovali určitý druh plodiny. Toto ředění si můžete představit buď jako změnu dávky, nebo jako druh změny léčebného účinku.

myslím, že je často těžké tyto dva zcela odlišit a (2) často funguje prostřednictvím (1) kanálu: náraz studentů veřejných škol je problematický pouze kvůli konkurenčním omezením zdrojů nebo vzájemným účinkům. Nicméně (2) je jemnější než přelévání / rušení,takže si myslím, že v určitém smyslu jde „za nezávislost“.

myslím, že (1) je často škodlivější, protože podkopává vnitřní platnost odhadu, i když někdy můžeme předefinovat jednotku analýzy jako komunitu, v níž jednotlivci interagují, spíše než jednotlivci sami.

považuji (2) za ohraničení vnější platnosti, protože když jsou pokusy malé, můžeme si představit odhadované parciální rovnovážné účinky jako druh vazby na obecné rovnovážné účinky, které by byly vidět, kdyby byl program zvětšen a ceny a vstupy nebo“ dávkování “ se mění. To omezuje to, co můžete tvrdit, ale pokud náklady na malý zkušební program již přesahují výhody, a předpokládáme, že přínosy klesnou, pokud bude program rozšířen, to jsou stále užitečné informace. Alternativně může SUTVA držet pouze část našich dat a analýza může pokračovat, jakmile je zbytek vyřazen. To dělá (2) méně zhoubné.

zde je o něco přísnější způsob, jak o tom přemýšlet. Můžeme napsat léčebný efekt pro osobu $i$ jako funkci $(N-1) \krát 1$ indikátor vektoru $\mathbf{t}$, který vám dává přiřazení léčby ve zbývající populaci: $$\Delta_i(\mathbf{t})=y^1_i(\mathbf{t})-y^0_i(\mathbf{t})})$$

můžeme přemýšlet o tom, jak se $ \ Delta_i$ mění, když měníme $\mathbf{t}$ konkrétními způsoby.

Nechť $T= \ vert \ mathbf{t} \vert$, $L_1$ norma vektoru přiřazení léčby. To vám řekne, kolik lidí bylo léčeno v konkrétní konfiguraci léčby. Pokud $ \ Delta_i$ závisí na tom, kde jsou v $ \ mathbf{t}$, drží$ t $ fixní, máte SUTVA porušení typu (1). To znamená, že záleží na tom, zda lidé „připojeni“ k osobě $i$ jsou léčeni nebo ne, druh závislosti.

pokud se $\Delta_i$ změní pouze s $t$, ale je stejný pro všechny páry $ \ mathbf{T} ‚$ A $\mathbf{t}$ kde $ \ vert \ mathbf{t‘} \vert= \ vert \ mathbf{t} \vert,$ máte porušení typu 2.

pokud $\Delta_i (\mathbf{t})=y^1_i-y^0_i,$SUTVA je plně spokojen, protože potenciální výsledky nezávisí na tom, jak je léčba zavedena.

abychom to shrnuli, existují dva typy porušení SUTVY, které nejsou zcela koncepčně odlišné, ale mají odlišné důsledky, což činí užitečné zdůraznit jejich rozdíly.

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.