Excludability
Om der systematisk sker noget forskelligt i treatment- og kontrolgruppen
Randomiseringsbias
At stikprøven ikke er repræsentativ.
Kan nemt opstå ved lodtrækningsforsøg, fordi folk melder sig til at være med. Eksperimentet kan altså være tiptop og intern validitet det samme,
Selektionsbias (Angrist og Pischke)
det at sammenligne to enheder og se en kausalsammenhæng mellem de to gruppers værdi på x og deres udfald på y, uden at tage hensyn til hvordan grupperne varierer
Fjerne selektion bias ved at lave randomiseret eksperiment - varierer kun i hvorvidt de er givet treatment
Potential outcome
Kausale effekter defineres som sammenligninger af “potentielle resultater” under forskellige behandlingsforhold på en fælles enhed.
Rubin Causal Model (RCM)
RCM består af to essentielle dele:
Potentielle Resultater: Kausale effekter defineres som sammenligninger af “potentielle resultater” under forskellige behandlingsforhold på en fælles enhed. Det er vigtigt at definere disse potentielle resultater, før man ser på data.
Assignment Mechanism: Dette beskriver den proces, der fører til, at nogle enheder udsættes for behandlingen, mens andre udsættes for kontrol. Det er afgørende at beskrive denne mekanisme for at kunne drage objektive slutninger
Formålet med politik
Skabe samfundsmæssige forandringer i en ønsket retning - de demokratiske valgte der har legitim ret til at definere hvilke problemer der skal løses og hvilken retning vil man løse det
(H1)
observationsstudie
ethvert studie, der regresser et udfald (Y) på en primær uafhængig variabel som ikke er randomiseret (X) og et antal kontrolvariable.
(H1)
De to ben, faget PE står på
Anbefaling på basis af eksistere den evaluering(er) med begrundelse
Anbefaling af design til evaluering med begrundelse
(Policy)målet i en designopgave bliver todelt.
En substantiel effekt, som vi er interesseret i (x)
Et troværdigt, generaliserbart studie med støst muligt opskaleringspotentiale.
Typer af effekter, man kan være interesseret i
kort- og langtids og gennemsnitseffekter
Gennemsnitseffekter vs. heterogene effekter
Heterogene effekter
Advers heterogenitet
Heterogene effekter:
Forskellige personer har forskellige effekt af samme treatment.
Advers heterogenitet:
Deltagernes attributter gør dem systematisk mere sandsynlige til at vise en stærkere sammenhæng end befolkningen generelt.
Eks. kan betalt skolemand variere meget i effekt afhængigt af elevens udgangspunkt. Hvis man fik ordentlig mad alligevel, gør det ikke eleven noget. Man kunne forestille sig, at effekten sådan ville afhænge af forældrenes indkomst.
Hvis vi kan forstå, hvad der modererer effekterne, kan vi bruge det til at målrette treatment.