Figure 4.8: Heterogeneity of treatment effects in Costa and Kahn (2013). The estimated average treatment effect for the entire sample is -2.1% [-1.5%, -2.7%]. By combining information from the experiment with information about the households, Costa and Kahn (2013) used a series of statistical models to estimate the treatment effect for very specific groups of people. Two estimates are presented for each group because the estimates depend on the covariates they included in their statistical models (see model 4 and model 6 in Table 3 and Table 4 in Costa and Kahn (2013)). As this example illustrates, treatment effects can be different for different people and estimates of treatment effects that come from statistical models can depend on the details of those models (Grimmer, Messing, and Westwood 2014).
ဆေးကုသမှုသက်ရောက်မှုများ၏သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှော: 4.8 ပုံ Costa and Kahn (2013) ။ တစ်ခုလုံးကိုနမူနာများအတွက်ခန့်မှန်းခြေပျှမ်းမျှကုသမှုအကျိုးသက်ရောက်မှု -2,1% [-1,5%, -2,7%] ဖြစ်ပါတယ်။ အိမ်ထောင်စုနှင့် ပတ်သက်. သတင်းအချက်အလက်တွေနဲ့စမ်းသပ်မှုကနေသတင်းအချက်အလက်ပေါင်းစပ်ပြီးအသုံးပြုပုံ Costa and Kahn (2013) လူမျိုး၏အလွန်တိကျတဲ့အုပ်စုများအတွက်ကုသမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုခန့်မှန်းရန်စာရင်းအင်းမော်ဒယ်တွေရဲ့စီးရီးကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ ထိုခန့်မှန်းချက် (ဇယား 3 နဲ့အတွက်ဇယား 4 မှာမော်ဒယ် 4 နဲ့မော်ဒယ် 6 မြင်ရသူတို့စာရင်းအင်းမော်ဒယ်များတွင်ပါဝင်သော covariates အပေါ်မူတည်နေသောကြောင့်နှစ်ဦးခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုအသီးအသီးအုပ်စုအတွက်တင်ပြကြသည် Costa and Kahn (2013) ) ။ ဒီဥပမာသရုပ်ဖော်အဖြစ်, ကုသမှုသက်ရောက်မှုများကွဲပြားခြားနားသောလူများနှင့်စာရင်းအင်းမော်ဒယ်တွေကလာသောကုသမှုသက်ရောက်မှုများ၏ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုအဘို့ကွဲပြားနိုင်ပါတယ်သူတို့အားမော်ဒယ်တွေရဲ့အသေးစိတ်ကိုအပေါ်မှီခိုနိုင် (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) ။