U6 Eksperimenter og intern validitet

Question 1

Gennemsnitlig behandlingseffekt (ATE)

Answer 1

Potentielle udfald 1-potentielle udfald 0

Question 2

Selektionsbias

Answer 2

Forskel mellem treatment og kontrolgruppe i fravær af treatment.

Question 3

Intern validitet

Answer 3

Fravær af selektionsbias i stikprøven. Det sikres ved at fjerne selektionsbias

Question 4

Ekstern validitet

Answer 4

Generaliserbarhed til populationen. Det afhænger af stikprøvens repræsentativitet.

Question 5

Målingsvaliditet

Answer 5

Vurdering af hvorvidt variablen måler det koncept vi gerne vil måle ude i
virkeligheden.
Målingsvaliditet påvirker således den eksterne validitet (inferens til
virkeligheden) og ikke den interne validitet (selektionsbias i stikprøven

Question 6

Randomisering

Answer 6

Tilfældig tildeling af treatment.

Question 7

Balance på kovariater

Answer 7

Ens fordeling af variable mellem grupper.

Question 8

Pre-treatment vs. Post-treatment variable

Answer 8

Variable målt før/efter treatment.

Question 9

Typer af eksperimenter:

Answer 9

Felteksperimenter (f.eks. Enos’ studie om intergruppekontakt).

Surveyeksperimenter (randomiseret treatment i spørgeskemaer).

Laboratorieeksperimenter (kontrollerede forhold).

Naturlige/qausi eksperimenter (udnytter “tilfældige” behandlinger i virkeligheden).

Question 10

Etiske begrænsninger

Answer 10

Manipulation af treatment kan være uetisk.

Question 11

Økologisk validitet

Answer 11

Hvor realistisk er eksperimentsituationen?

Question 12

Eksperimenter er

Answer 12

“guldstandarden” for kausal inferens pga. randomisering

Question 13

Store tals lov:

Answer 13

Jo større stikprøve (N), jo mere ens er grupperne.

Question 14

Varians

Answer 14

Et mål for spredningen af data.
Summen af alle observationernes kvadrerede afvigelse fra gennemsnittet, divideret med stikprøvestørrelse.
Problem: Uintuitiv tolkning pga. kvadrerede værdier
Løsning: Standardafvigelse: Kvadratroden af varians
Std.afv.: Typiske afvigelse fra gns.

Question 15

Skævhed

Answer 15

Måler i hvilken grad data er koncentreret i ”siderne” af fordelingen.
Eller: Mål for, om de fleste observationer ligger over eller under gennemsnittet
Skævhed > 0: Data til højre 🡪 Venstreskæv
Skævhed < 0: Data til venstre 🡪 Højreskæv
Skævhed = 0: Symmetri

Question 16

Kurtosis

Answer 16

Spidshed: Et mål for koncentrationen af data omkring gennemsnittet
Større kurtosis: Større koncentration af data
Kurtosis = 3: Normalfordeling

Question 17

Densityplot

Answer 17

Visualisering af fordeling af data. Mere ”smooth” udgave af histogram. For ikke-kategoriske variable.

Question 18

Observationelle data

Answer 18

Data indsamlet alene ved observation, dvs. uden ”manipulation” af treatmenttildeling. Stor risiko for selektionsbias

Question 19

Eksperimentelt forskningsdesign

Answer 19

En undersøgelse, der tilfældigt tildeler treatment til en treatmentgruppe og (ikke til en) kontrolgruppe, hvor kontrolgruppen simulerer den kontrafaktisk situation

Question 20

Styrker ved eksperimenter

Answer 20

Eliminerer selektionsbias (hvis også stort N): Alt andet end treatment er lige mellem grupperne; isolering af effekt af treatmentvariabel
Skaber pre-treatment balance og sikrer, at grupperne har ens potentielle udfald
Det afgørende er her, at grupperne er GENNEMSNITLIGT ENS, dvs. ens på gruppeniveau.