การเลือกปฏิบัติด้วยตนเองในระหว่างการทดลอง


11

สมมติว่าคุณกำลังทำการทดลองแบบสุ่มเพื่อประเมินผลของพูดโปรแกรมฝึกอบรมสำหรับผู้ว่างงานในพูดถึงโอกาสในการหางานในปีหน้า สมมติว่าต้องใช้เวลา: บางทีมันอาจใช้เวลาหลายเดือนY XXYX

เนื่องจากคุณสุ่มคุณไม่จำเป็นต้องกังวลเกี่ยวกับการเลือกตนเองในตอนแรก แต่ในช่วงของคนบางคนอาจจะตระหนักว่าเป็นประโยชน์ต่อพวกเขาและคนอื่น ๆ อาจรู้ว่าพวกเขากำลังเสียเวลาXXX

เป็นผลให้หนึ่งอาจคาดหวังว่าในหมู่คนที่ลดลงจากโปรแกรมมีสัดส่วนที่สูงขึ้นของตัวแทนซึ่งผลการรักษาจะมีขนาดเล็ก สิ่งนี้อาจทำให้เกิดการประเมินผลการรักษามากเกินไป

คำถามของฉันคือ :

  • ความลำเอียงแบบนี้ถูกกล่าวถึงในวรรณกรรมหรือไม่เกี่ยวกับการทดลองแบบสุ่ม
  • มันมีชื่อมาตรฐานหรือไม่?
  • นักวิจัยพยายามควบคุมสิ่งนี้หรือไม่และถ้าใช่เป็นอย่างไร

คำตอบ:


11

เห็นได้ชัดว่านี้เรียกว่าการขัดสีอคติ มันคล้ายกันมากกับรอดอคติ บทความนี้ขอแนะนำให้แก้ไขให้มันใช้Heckman แก้ไข นิสัยชอบจับคู่คะแนนนอกจากนี้ยังอาจช่วยบ้าง ประสบการณ์ของฉันกับทั้งสองอย่างผสมผสานกัน แต่พวกเขามักใช้กัน คุณควรเข้าใจว่าวิธีใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการตั้งค่าของคุณ

หนึ่งในการแก้ไขครั้งสุดท้าย: เหล่านี้ สองเอกสารซึ่งพูดคุยเกี่ยวกับขอบเขตผลการรักษาโดยเฉลี่ยแล้วก็อาจจะเป็นประโยชน์กับคุณ


6

ฉันคิดว่าเอกสารนี้อาจเป็นประโยชน์กับคุณ มันเป็นกระดาษตลาดงานโดยนักเรียนคนหนึ่งของ Heckman ที่ UChicago ชื่อโรดริโกปินโต บทความนี้มีชื่อว่า"อคติการคัดเลือกในการทดลองที่ควบคุม: กรณีของการก้าวไปสู่โอกาส" ในการทดสอบ MTO กลไกการมอบหมายคูปองจะสุ่ม แต่เพียงครึ่งเดียวที่ได้รับคูปองนั้นสิ้นสุดลงจริง สิ่งนี้สร้างปัญหาเนื่องจากการวิเคราะห์ตามปกติ (การรักษาที่มีผลต่อการรักษาหรือเจตนาที่จะรักษา) จะบอกให้เราทราบถึงผลกระทบเชิงสาเหตุของการรับบัตรกำนัลเท่านั้น อย่างไรก็ตามเราสนใจผลที่เป็นสาเหตุของพื้นที่ใกล้เคียงใหม่ที่ไม่ได้รับคูปอง เขาแสดงให้เห็นว่าจะย่อยสลายพารามิเตอร์การรักษาตามปกติให้เป็นส่วนประกอบที่มีการตีความที่ชัดเจน กล่าวคือเขาแยกสาเหตุเชิงสาเหตุของพื้นที่ใกล้เคียงใหม่


4

สิ่งที่คุณสามารถดูที่หนึ่งคือ"การวิเคราะห์ความตั้งใจที่จะรักษา" จาก Wikipedia

การวิเคราะห์แบบเจตนาต่อการรักษา (ITT) ของผลลัพธ์ของการทดลองนั้นขึ้นอยู่กับการกำหนดการรักษาเบื้องต้นและไม่ได้รับการรักษาในที่สุด การวิเคราะห์ ITT มีวัตถุประสงค์เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งประดิษฐ์ที่ทำให้เข้าใจผิดต่าง ๆ ที่อาจเกิดขึ้นในการวิจัยการแทรกแซงเช่นการขัดสีแบบไม่สุ่มของผู้เข้าร่วมจากการศึกษาหรือครอสโอเวอร์

สิ่งนี้ดูเหมือนจะตรงกับสิ่งที่คุณกำลังมองหา: การรักษาของคุณจะถูกสุ่มในตอนแรกและผู้คนไม่ได้สุ่ม

โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.