Figure 4.9: 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%]. After 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 models 4 and 6 in tables 3 and 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). Adapted from Costa and Kahn (2013), tables 3 and 4.
အတွက်ကုသမှုသက်ရောက်မှုများပင်သောင်းပြောင်းထွေလာရောနှော: 4.9 ပုံ Costa and Kahn (2013) ။ တစ်ခုလုံးကိုနမူနာများအတွက်ခန့်မှန်းပျှမ်းမျှကုသမှုအကျိုးသက်ရောက်မှု -2,1% [-1,5%, -2,7%] ဖြစ်ပါတယ်။ အိမ်ထောင်စုအကြောင်းသတင်းအချက်အလက်နှင့်အတူစမ်းသပ်မှုကနေသတင်းအချက်အလက်ပေါင်းစပ်ပြီးပြီးနောက် Costa and Kahn (2013) လူမျိုး၏အလွန်တိကျတဲ့အုပ်စုများအတွက်ကုသမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုခန့်မှန်းရန်စာရင်းအင်းမော်ဒယ်များတစ်စီးရီးကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ အဆိုပါခန့်မှန်းချက် (စားပွဲ 3 မော်ဒယ်များ 4 နဲ့ 6 ကိုတွေ့မြင်နှင့် 4 သူတို့စာရင်းအင်းမော်ဒယ်များတွင်ထည့်သွင်းအဆိုပါ covariates အပေါ်မူတည်နေသောကြောင့်နှစ်ဦးကခန့်မှန်းအုပ်စုတိုင်းအဘို့တင်ပြကြသည် Costa and Kahn (2013) ) ။ ဒီဥပမာသရုပ်ဖော်အဖြစ်, ကုသမှုသက်ရောက်မှုကွဲပြားခြားနားသောလူများနှင့်စာရင်းအင်းမော်ဒယ်များထံမှလာသည်ဟုကုသမှုသက်ရောက်မှု၏ခန့်မှန်းချက်အဘို့ကွဲပြားခြားနားနိုင်ပါတယ်သူတို့အားမော်ဒယ်များများ၏အသေးစိတ်အချက်အလက်များကိုအပေါ်မူတည်နိုင်ပါတယ် (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) ။ ကနေအဆင်ပြေအောင် Costa and Kahn (2013) , စားပွဲ 3 နှင့် 4 ။