למה ניסויים הם כל כך חשובים?

אנחנו יודעים תאורטית מה דברים אמורים לקרות, אבל אנחנו רוצים לדעת את הנתונים בשטח – אם המחיר של אייפון עלו ב10% בכמה הכמות תרד?

כשהמחירים עולים, יכול להיות שזה גורר דברים אחרים כמו האיכות עולה – ואז יכול להיות שהכמות תעלה? יכולה להיות שיש דברים אחרים שמשפיעים.

כשאנחנו רוצים לשפר את החינוך בבתי הספר היסודיים אנחנו יכולים לעשות כל מיני דברים: מורים טובים יותר, להקטין גודל כיתות, יותר שיעורים, יותר ספרים ועוד. אם היה לנו תקציב אינסופי היינו יכולים לעשות את כל הדברים, אבל אין לנו. צריך להתאים את זה גם לשוק – לתת יותר ספרי לימוד לתלמידים באפריקה לאו דווקא יעזור כי אולי זה מתקדם להם מידי.

למה גודל כיתה לא יעזור לנו לבד? כי יש דברים נוספים שמשפיעים חוץ מגודל כיתה – אולי זה בקורלציה לדברים אחרים, כמו עושר – יכול להיות שבשכונות עשירות יותר יש כיתות קטנות יותר. אנחנו יכולים להוסיף עוד משתנה – רמת העושר. אז מה עוד? אולי יש דברים שהם לא נצפים ואי אפשר לכמת אותם שגורמים לרמת החינוך להיות טובה יותר בהקשר הזה, כמו למשל הורים שיש להם יותר זמן וכוח לשבת עם הילדים שלהם ועוזרים להם אחרי הלימודים.

אנחנו מעוניינים רק בגורמים סיבתיים ולא קורלטיביים.

יש 2 דרכים לאסוף נתונים:

• הדרך "הקשה" – לאסוף נתונים בעצמנו ממקומות אחרים ולבנות להם מודל
• הדרך "הקלה" –לבנות ניסוי בעצמנו

איך בונים ניסוי? אנחנו צריכים לחלק את האנשים באופן רנדומלי בין 2 התנאים, ולהשוות את האדם הממוצע בכל תניי לאדם הממוצע בתנאי אחר. כאשר אנחנו מחלקים אנשים באופן רנדומלי יכול להיות שבתנאי אחד יהיו תלמידים חזקים יותר מבתנאי אחר, וזה יכול להיות בעייתי – אבל אז צריך להריץ את הניסוי הרבה פעמים ובסוף אנחנו מניחים שבממוצע הכל יתאזן. אנחנו רוצים לקחת אנשים מכל מיני רקעים ככה שהניסוי שלנו ייגע בכולם.

רעיונות לניסוי – וריאציה של משחק האולטימטום. אנשים אמורים לקבל כל הצעה שההיא מעל ל0 – כי זה שיפור פארטו למצב שאנחנו עכשיו. במציאות אנשים צריכים להציע יותר מאפילו 20% מעצמם, כי אחרת הם דוחים את ההצעה.

כאשר מטילים מטבע מליון פעם – היינו מצפים שיהיה 50 אחוז עץ ו50 אחוז פלי, בממוצע. ההסתברות שזה יהיה קרוב ל500,000 היא מאוד גדולה, ושזה לא יהיה ב+- 500,000 ממש קטנה (ברמה אסטרונמית). זה יורד ברמה אקספוננציאלית. אם ה100 הטלות הראשונות היו עץ מתוך מליון, אז לא היינו אומרים שזה מאוד דרסטי. אבל אם היינו מסתכלים רק על ה100 הטלות הראשונות ורואים שיוצא לנו רק עץ זה כל היה נראה לנו חשוד והיינו חושבים שהמטבע מזוייף.

רולטה– ראינו 15 אדום ברצף, וצריך להמר על כסף על הפעם הבאה. האם היינו מהמרים על אדום\שחור\זה לא משנה? זה באמת לא משנה אם זה לא מזוייף, אבל צריך אולי אדום כי אולי זה כן מזוייף. איך בודקים את זה? רנדומיזציה ומחקר.

צריך להגיש את הסמינר עד ה1 באוגוסט ומקבלים את התוצאות עד סוף אוגוסט.

Internal and external validity–

External validity – the ability to generalize results to different situations\people\conditions. If we take only students from Hebrew university, can we generalize?

Internal validity – when we claim that the causal effect on outcome is due to treatments and not to confounding variables. When we do not assign all the people randomly, our outcome could be a result of the population and not the control itself.

איך מפרים את התקפות הפנימית? בכל הניסויים שאנחנו עושים – אלו סוג הדברים שאנחנו צריכים לשים לב אליהם, האם אנחנו מפרים את התקפות הפנימית?אם אנחנו עושים חלוקה רנדומלית של אנשים אנחנו לא נפר את זה בכלל.

• Attrition– אי יכולת לאסוף נתונים מכל המדגם
• Partial compliance
• Externalities – כאשר יש קשר בין 2 קבוצות הנבדקים, והם מספרים אחד לשני על מה הניסוי וכו'.
• האפקט שאתה יודע שאתה בניסוי (hawthorne and john henry effect) – אולי אנשים שיודעים שבוחנים אותם מתאמצים יותר מרגיל

מאמר  – shang croson

הקדמה (introduction):

• מהי שאלת המחקר?
• למה זה חשוב\מעניין?
• מי עוד חקר את הנושא בעבר?
• מה אנחנו עושים שמחדש במחקר הזה?
• בלי פרטים, איך בצענו את הניסוי + תוצאות בגדול?

הם אומרים שהם בודקים עד כמה תרומות לתחנת רדיו שכולם מרוויחים ממנה (כולם נהנים ממנה, והיא מוצר ציבורי), ורוצים לבדוק האם תרומות של אחרים זה מוצר תחליפי או משלים. האם זה מעודד אנשים גם לתרום או גורם להם לתרום פחות. מה שהם מחדשים זה ניסוי מבוקר מהשטח – כלומר תוצאות אמפיריות.

בהמשך האבסטרקט הם כותבים מה התוצאות – שזה כן מעודד אחרים לתרום, אבל ללא הפירוט של התוצאות.

כל אלו צריכים להופיע באבסטרקט של המאמר.

רעיונות לניסויים משלנו:

• אם עושים דברים שקשורים לתרומות, אפשר למדוד את כמות התרומות (באופן רחב, לאו דווקא כסף, אל כמה הם השתתפו).
• לשנות את הסביבה ולראות עד כמה זה משפיע על כמות התרומות (לשנות את צבע הקופסא של התרומות וכו')
• לעשות priming\anchoring לאנשים