Randomized Trials: The Ideal Weapon
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0:00 - 0:05- [讲解员] 从因到果之路
黑暗又凶险 -
0:06 - 0:09但我们拥有
计量经济学的强大武器 -
0:10 - 0:15请看,这就是威力最强的
随机分配之剑 -
0:15 - 0:19正直逼因果问题的核心
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0:23 - 0:28我们先来看看我们手中
最强大也最昂贵的武器 -- -
0:28 - 0:30随机试验
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0:30 - 0:31- [学生] 太棒了
-
0:31 - 0:35- 每种计量方法
都始于因果关系 -
0:35 - 0:38清晰的问题
才能带来清晰的答案 -
0:39 - 0:43而随机试验能够提供
最清晰的答案 -
0:44 - 0:48我们来看看
随机试验是如何 -
0:48 - 0:51对因果问题给出
格外有说服力的答案的 -
0:52 - 0:54- [Josh] 正如一把精心打磨的宝剑
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0:54 - 0:58随机试验直指因果问题的核心
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0:58 - 1:01它能用来创造
深具说服力的同类比较 -
1:01 - 1:04但就像其他精心制造的武器一样
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1:04 - 1:07进行随机试验十分昂贵
同时也很耗时 -
1:08 - 1:12- 随机试验起源于医学研究
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1:12 - 1:17当时被称为随机临床试验
简称 RCT -
1:17 - 1:20美国食品药品监督管理局规定
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1:20 - 1:22制药厂必须证明
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1:22 - 1:26新药和新疗法的安全性和有效性
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1:27 - 1:30他们的做法就是
开展一系列 RCT -
1:30 - 1:35所以我们说随机试验测量的是
“治疗”效果,或处理效应 -
1:36 - 1:38说不定你就曾参与过
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1:38 - 1:40另外一种随机试验 --
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1:40 - 1:43硅谷公司用来比较
不同营销策略的 -
1:43 - 1:46A/B试验
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1:46 - 1:48例如,亚马逊的随机试验
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1:48 - 1:52被幕后的不断搜索结果所应用
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1:52 - 1:53- [女]哦
- [男]有意思 -
1:53 - 1:57- 随机试验在教育学研究中
也起着重要的作用 -
1:57 - 1:59它们被用于解答一个
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1:59 - 2:02我这个当老师的
尤其关心的因果问题: -
2:02 - 2:04课堂上到底应不应该
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2:04 - 2:07允许使用笔记本电脑等电子设备?
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2:07 - 2:10许多人认为这些电子设备
能够辅助课堂学习 -
2:10 - 2:14但另一些人认为它们会让学生分心
我也这么想 -
2:14 - 2:16谁说得对呢?
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2:22 - 2:24为了回答这个问题
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2:24 - 2:27培训军官的西点军校中的
计量大师们 -
2:27 - 2:31设计了一个随机试验
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2:31 - 2:34这群大师把西点军校
学习经济学的学员 -
2:34 - 2:36随机分配到遵循不同班规的班级里
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2:37 - 2:39和美国大部分高校不同的是
-
2:39 - 2:42西点军校通常不允许
学生使用电子设备 -
2:43 - 2:46为了进行这次试验
一部分学生 -
2:46 - 2:49留在了这种传统的
不允许使用高科技的班级里 -
2:49 - 2:52笔记本电脑,平板电脑和手机
统统不准用 -
2:53 - 2:56这些学生构成了控制组
或者叫基线组 -
2:56 - 3:00另一组学生被允许使用电子设备
-
3:00 - 3:03他们是实验组
处在与对照组不同的环境中 -
3:03 - 3:06这场试验中
实验组接受的“处理” -
3:06 - 3:09是在课堂上无限制使用
笔记本和平板电脑 -
3:09 - 3:12每个因果问题都有清晰的结果 --
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3:12 - 3:16即事前定义的
我们希望影响的变量 -
3:16 - 3:19在西点军校使用电子设备的研究中
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3:19 - 3:20结果变量是期末考试成绩
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3:20 - 3:24这项研究试图回答以下问题:
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3:24 - 3:28用考试成绩来衡量的话
课堂上使用电子设备 -
3:28 - 3:30对学习造成的因果效应有多大?
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3:30 - 3:32- [讲解员] 西点军校的经济学学生
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3:32 - 3:36被随机分配到了实验组和控制组
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3:36 - 3:40随机试验为“其余条件不变”的比较
创造了条件 -
3:40 - 3:44让我们得以通过组间比较
得出因果关系结论 -
3:45 - 3:49- 随机试验之所以
能够揭示因果关系 -
3:49 - 3:53是因为统计学里的一个性质
即“大数定理” -
3:53 - 3:55统计学家和数学家
-
3:55 - 3:59发现关于自然世界的
重要且稳定的性质时 -
3:59 - 4:01会把这种性质称为定理
-
4:02 - 4:06大数定理告诉我们
当参与随机分配的组足够大 -
4:06 - 4:07各组中的学生
-
4:07 - 4:10各方面的平均水平
一定会很相近 -
4:11 - 4:14这就意味着
随机分配到各组的学生 -
4:14 - 4:18应该具有相似的家庭背景
学习动力和能力 -
4:19 - 4:22至少在理论上
我们可以跟选择性偏差说再见了 -
4:23 - 4:26实际上
参与随机分配的组 -
4:26 - 4:28未必大到能让大数法则
发挥作用的程度 -
4:29 - 4:32研究者们也有可能
在随机分配环节上犯错 -
4:32 - 4:34在这种技巧性强的研究活动中
-
4:34 - 4:37即便是经验丰富的大师
也要当心出现差错 -
4:38 - 4:40因此我们进行平衡性检验
-
4:40 - 4:43比较各组中学生的背景变量
-
4:43 - 4:45确保它们确实相近
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4:47 - 4:49- [讲解员] 这是西点试验的
平衡检验结果 -
4:50 - 4:52这个表格有两列
-
4:52 - 4:55一列显示了控制组的数据
-
4:55 - 4:57另一列是实验组的数据
-
4:58 - 5:02各行显示的是几个
我们希望能平衡的变量 -- -
5:02 - 5:06性别,年龄,种族和高中绩点等
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5:07 - 5:09第一行告诉我们
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5:09 - 5:12每组学员中女性的占比
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5:12 - 5:16控制组为17%
实验组为20% -
5:18 - 5:21Kamal,你觉得绩点看起来平衡吗?
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5:22 - 5:25- [Kamal] 控制组的
平均绩点是2.87 -
5:25 - 5:29实验组是2.82,相当接近
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5:30 - 5:34- [讲解员] 好在这两组各方面都很相近
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5:34 - 5:36- 样本需要大到什么程度
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5:36 - 5:37才能使大数定理发挥作用呢?
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5:38 - 5:40- [讲解员] 西点军校的研究中
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5:40 - 5:43每组有250名学员
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5:43 - 5:45这个数字基本上是足够大的了
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5:45 - 5:48并没有什么硬性规定
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5:48 - 5:51在另一个视频中
你会学到 -
5:51 - 5:55如何用正式的统计检验
去证实组间平衡的假说 -
5:55 - 5:56- [男声] 令人激动
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6:00 - 6:02- 这张表格中的核心问题
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6:02 - 6:04在于处理效应的估计结果
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6:05 - 6:07记住,这项研究中的“处理”
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6:07 - 6:09是允许在课堂上使用电子设备
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6:10 - 6:14处理效应是控制组和对照组
平均值相比较的结果 -
6:15 - 6:18允许课堂上使用电子设备的那组
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6:18 - 6:20期末考试的平均成绩
-
6:20 - 6:24比控制组的低了
0.28个标准差 -
6:26 - 6:28这个效应有多大呢?
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6:28 - 6:32社会学家以标准差为单位
衡量考试成绩 -
6:32 - 6:35因为使用这种单位
便于进行跨研究比较 -
6:35 - 6:39以往针对课堂学习的大量研究表明
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6:39 - 6:410.28是一个相当大的数字
-
6:41 - 6:44成绩下降0.28个标准差相当于
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6:44 - 6:48把一个成绩中游的学生
塞进班级的倒数三分之一 -
6:49 - 6:51我们能确定
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6:51 - 6:53这些大结果是有意义的吗?
-
6:53 - 6:56毕竟我们比较的是
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6:56 - 6:58通过一次随机分配
得到的实验组和对照组的结果 -
6:58 - 7:01说不定重新随机分配
就会得到不同的结果 -
7:01 - 7:04- 因此我们要对
因果效应估计量的抽样方差 -
7:04 - 7:06进行量化
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7:06 - 7:08- 抽样方差是什么?
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7:09 - 7:11- [讲解员] 抽样方差告诉我们
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7:11 - 7:16某一具体的统计学结果
有多大可能只是巧合 -
7:16 - 7:19而不是反映了基本关系
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7:20 - 7:23抽样方差由一个数字表示
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7:23 - 7:27这个数字被称为
因果效应估计结果的标准误 -
7:27 - 7:29- [学生] 我没听懂
- 她在说什么呀...? -
7:29 - 7:33- 稍安勿躁,我们以后
会详细讲解这个重要概念 -
7:33 - 7:34- [学生] 太好了
-
7:34 - 7:36- 记住,标准误越小
-
7:36 - 7:39结果就越确凿
-
7:39 - 7:42另一方面
相比于我们想估计的效应 -
7:42 - 7:45标准误如果较大
-
7:45 - 7:48如果我们再做一次试验
-
7:48 - 7:50得到不同结果的可能性就越大
-
7:50 - 7:53你可以把标准误看成
-
7:53 - 7:57判断我们能否信赖
得出的结果的一种方式 -
7:57 - 7:58- [学生] 好吧
-
7:58 - 8:01- [讲解员] 在这项研究中
标准误是0.1 -
8:02 - 8:05- 现阶段我们只需要记住
一条简单的经验法则 -
8:05 - 8:07当处理效应的估计结果
-
8:07 - 8:09大于其标准误的两倍时
-
8:09 - 8:12这个非零结果
只是偶然的可能性非常低 -
8:12 - 8:15大约只有二十分之一
-
8:15 - 8:18因为这种可能性很低
我们把这种 -
8:18 - 8:21是其标准误两倍及以上的估计量
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8:21 - 8:23称为是“统计显著”的
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8:24 - 8:28- Camilla,西点军校这项研究里
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8:28 - 8:30处理效应是否统计显著?
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8:31 - 8:36- 标注误为0.10
处理效应为0.28 -
8:36 - 8:400.28大于0.10的两倍
统计显著 -
8:40 - 8:42- 回答正确
-
8:42 - 8:46因此,在 Econ 101 的课堂上
-
8:46 - 8:50使用电子设备对学习的负面影响
不仅大,而且还统计显著 -
8:50 - 8:51- [男声] 有趣
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8:57 - 9:00- 随机试验通常
能为因果关系问题 -
9:00 - 9:01给出最有说服力的答案
-
9:01 - 9:04如果工具箱里有这个武器
我们就用它 -
9:05 - 9:07随机分配让我们能确保
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9:07 - 9:10其他条件的确是一致的
-
9:10 - 9:13但随机试验有时很难组织
-
9:13 - 9:15它们可能很昂贵又很耗时
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9:15 - 9:18甚至有时被认为是不道德的
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9:18 - 9:21因此大师们找到了
其他有说服力的做法 -
9:21 - 9:25这些其他做法试图
效仿随机试验对因果关系的揭示 -
9:25 - 9:28但又希望能不像专门设计的实验那样
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9:28 - 9:31费时,费力,费钱
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9:31 - 9:35这些替代工具常被用于
-
9:35 - 9:37实际生活中
近似随机分配的场景下 -
9:39 - 9:43- [讲解员] 你已踏上了
成为计量经济学大师的旅程 -
9:43 - 9:44做几道练习题
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9:44 - 9:47来确保自己掌握了所学知识吧
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9:47 - 9:51如果你已经做好准备
请点击进入下一条视频 -
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- Title:
- Randomized Trials: The Ideal Weapon
- Description:
-
- Video Language:
- English
- Team:
- Marginal Revolution University
- Project:
- Mastering Econometrics
- Duration:
- 10:01
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