Bài 5 trình bày một số vấn đề đặc biệt như: Phân tầng (stratification) và phân khối (blocking), tính cỡ mẫu và sai số của ước lượng (Power Calculations), kiểm tra điều kiện cân bằng. . | Đánh giá chính sách Bài giảng 5: Những vấn đề đặc biệt Edmund Malesky, . July 2, 2018 Duke University 1 Cơ chế của phương pháp ngẫu nhiên hóa • Cần có thiết kế mẫu quan sát (khung dữ liệu mẫu/sampling frame) • Có thể rút thăm từ mũ • Sử dụng hàm tạo số ngẫu nhiên trong các chương trình tính toán để sắp xếp các quan sát ngẫu nhiên • Sử dụng chương trình Stata Source: Chris Blattman Các vấn đề đặc biệt • Phân tầng (stratification) và phân khối (blocking) • Tính cỡ mẫu và sai số của ước lượng (Power Calculations) • Kiểm tra điều kiện cân bằng 3 Phân khoảng Lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản: Sẽ tính được phần trăm số quả bóng màu nào đó (+/- 3%) Nếu tôi muốn chắc chắn hơn, tôi sẽ phân tầng theo từng màu và lấy mẫu ngẫu nhiên trong từng màu đó 15% Yellow 10% Green 50% Blue 25% Red = 4 Phân tầng và phân khối Tại sao bạn có thể không muốn thực hiện ngẫu nhiên hóa một lần duy nhất (ngẫu nhiên hóa đơn giản)? Mường tượng rằng bạn có một biến số X liên tục quan sát được có tương quan với kết quả của việc tham gia chương trình. – Tại sao lại sử dụng việc lấy mẫu ngẫu nhiên sao cho việc được tham gia chương trình hoàn toàn không phụ thuộc vào X? Bạn có thể phân tầng theo các giá trị của X để tạo ra xác xuất việc tham gia chương trình không tương quan với biến X. Điều gì nếu bạn có biến số X rời rạc quan sát được có tương quan với kết quả của việc tham gia chương trình, hoặc nếu bạn muốn phân tích tác động của việc tham gia chương trình theo các giá trị khác nhau của biến rời rạc này? – Bạn có thể phân khối (Block) đối với biến số này để đảm bảo mỗi nhóm đối tượng trong toàn bộ mẫu có tỷ lệ tham gia chương trình như nhau và bằng với tỷ lệ tham gia của cả mẫu. Phương sai kỳ vọng của một ước lượng được phân tầng hoặc phân khối không thể cao hơn phương sai kỳ vọng của ước lượng dựa trên ngẫu nhiên hóa một lần duy .
