Eksperyans nòmalman mezire efè an mwayèn, men efè a se pwobableman pa menm bagay la pou tout moun.
Dezyèm lide kle pou deplase pi lwen pase eksperyans senp se eterozite nan efè tretman an . Eksperyans nan Schultz et al. (2007) pwisan montre ki jan tretman an menm ka gen yon efè diferan sou diferan kalite moun (figi 4.4). Nan pifò eksperyans analòg, sepandan, chèchè konsantre sou efè tretman mwayèn paske te gen yon ti kantite patisipan yo ak ti te li te ye sou yo. Nan eksperyans dijital, sepandan, gen souvan anpil patisipan yo ak plis li te ye sou yo. Nan sa a diferan done anviwònman, chèchè ki kontinye estime sèlman efè tretman mwayèn pral manke soti nan fason yo ki estime sou eterogeneite a nan efè tretman ka bay endikasyon sou ki jan yon tretman ap travay, ki jan li kapab amelyore, ak kijan li ka vize pou moun ki gen plis chans yo benefisye.
De egzanp nan eterozite nan efè tretman soti nan plis rechèch sou Rapò Enèji Kay. Premyèman, Allcott (2011) itilize gwo echantiyon gwosè a (600,000 lokatè) pou plis fann echantiyon an epi estime efè Rapò sou enèji Kay la pa desil nan itilizasyon enèji pre-tretman an. Pandan ke Schultz et al. (2007) jwenn diferans ki genyen ant itilizatè lou ak limyè, Allcott (2011) jwenn ke te gen tou diferans nan gwoup la lou- ak limyè-itilizatè. Pou egzanp, itilizatè yo pi lou (sa yo ki nan tèt la dekil) redwi itilizasyon enèji yo de fwa otan ke yon moun nan mitan gwoup la lou-itilizatè (figi 4.8). Pli lwen, estime efè a pa konpòtman pre-tretman tou devwale ke pa te gen okenn efè boomerang, menm pou itilizatè yo lejè (figi 4.8).
Figi 4.8: Heterogenite nan efè tretman nan Allcott (2011) . Diminye nan itilize enèji te diferan pou moun ki nan desil diferan nan itilizasyon debaz yo. Adapte soti nan Allcott (2011) , figi 8.
Nan yon etid ki gen rapò, Costa and Kahn (2013) espekile ke efikasite nan Rapò sou enèji Kay la ka varye selon yon politik ideyal patisipan an ak tretman an ta ka aktyèlman lakòz moun ki gen ideyal sèten pou ogmante itilizasyon elektrisite yo. Nan lòt mo, yo te espekile ke Rapò Enèji Kay la ta ka kreye yon efè boumrang pou kèk kalite moun. Pou evalye posiblite sa a, Costa ak Kahn fonde done yo Opouvè ak done achte nan yon aggratè ki gen twazyèm pati ki enkli enfòmasyon tankou enskripsyon pati politik, don nan òganizasyon anviwònman, ak patisipasyon nan kay nan pwogram enèji renouvlab. Avèk dataset fizyone sa a, Costa ak Kahn te jwenn ke Rapò Enèji Kay yo te pwodui efè ki sanble anpil pou patisipan yo ak ideyal diferan; pa te gen okenn prèv ke nenpòt gwoup ekspoze boumrang efè (figi 4.9).
Figi 4.9: Heterogenite nan efè tretman nan Costa and Kahn (2013) . Tretman an mwayèn estime mwayèn pou echantiyon an tout antye se -2.1% [-1,5%, -2.7%]. Apre konbine enfòmasyon ki soti nan eksperyans lan ak enfòmasyon sou kay yo, Costa and Kahn (2013) itilize yon seri modèl estatistik pou estime efè tretman pou gwoup espesifik moun. De estime yo prezante pou chak gwoup paske estimasyon yo depann sou covariates yo enkli nan modèl estatistik yo (al gade modèl 4 ak 6 nan tablo 3 ak 4 nan Costa and Kahn (2013) ). Kòm egzanp sa a montre, efè tretman ka diferan pou diferan moun ak estimasyon de efè tretman ki soti nan modèl estatistik ka depann sou detay yo nan sa yo modèl (Grimmer, Messing, and Westwood 2014) . Adapte soti nan Costa and Kahn (2013) , tab 3 ak 4.
Menm jan de egzanp sa yo ilistre, nan laj dijital la, nou ka deplase soti nan estimasyon efè tretman mwayèn nan estimasyon eteroziteite a nan efè tretman paske nou ka gen anpil patisipan yo e nou konnen plis sou patisipan sa yo. Aprantisaj sou eterozite nan efè tretman ka pèmèt vize nan yon tretman kote li pi efikas, bay reyalite ki ankouraje nouvo devlopman teyori, ak bay sijesyon sou mekanis posib, sijè a ki mwen kounye a vire.