Discontinuidad de la regresión Evaluación del programa a nivel de grupo

Question

Me gustaría utilizar un diseño de regresión discontinua para evaluar un programa en el que la discontinuidad/asignación al tratamiento se produce a nivel de grupo. Sin embargo, me gustaría medir el resultado a nivel individual (en lugar de medir el resultado como una media a nivel de grupo).

Tengo tres preguntas (siéntase libre de responder a cualquiera):

1. ¿Cuáles son los criterios/supuestos para hacer un RD con asignación a nivel de grupo?
2. ¿Sería adecuado utilizar el HLM?
3. ¿Conoce algún estudio que lo haga?

Por ejemplo, considere una empresa muy grande en la que los trabajadores fabrican widgets de forma independiente, pero están divididos en equipos en los que pueden consultarse o pedir consejo unas cuantas veces a la semana. La empresa calcula el tiempo que tarda cada trabajador en hacer un widget por término medio, y luego calcula una media de widgets por hora para cada equipo. Proporcionan formación adicional a los grupos en los que la media del grupo está por debajo de un determinado umbral y no proporcionan formación adicional a los grupos que superan el umbral, de ahí la discontinuidad. A continuación, la empresa quiere evaluar el efecto de la formación adicional en un individuo.

Answer 1

No creo que sea particularmente útil pensar en esto como un problema de RD. En RD, tienes el tratamiento asignado como función de una variable en funcionamiento $Z$ y se comparan los resultados posteriores a la formación $Y$ para los que están cerca del corte a la izquierda (C) frente a la derecha (T). El ejemplo prototípico de esto es una campaña de sindicalización. Las empresas celebran elecciones. Algunas empresas tienen un 49% de votos a favor, por lo que no consiguen un sindicato. Otras tienen un 51% de votos, por lo que lo consiguen. Se comparan los salarios de los dos grupos después de las elecciones para obtener la prima salarial del sindicato, "tirando" los datos lejos del corte mágico.

Su tratamiento para la observación $i$ se basa en parte en el resultado de la observación previa al entrenamiento $i$ . Los promedios son notoriamente no robustos a los valores atípicos. Además, si estos choques están correlacionados en serie, esto viola el supuesto de que las observaciones de un lado y otro son intercambiables. Otra forma en que falla la intercambiabilidad es que los agentes pueden manipular su asignación de tratamiento: pueden alterar la producción porque el entrenamiento es divertido o molesto. También pueden convencer a otros miembros del grupo para que hagan lo mismo. O todos pueden aflojar, pensando que el resto del equipo saldrá adelante. O pueden esforzarse más porque para ellos la formación sería muy útil.

Mi primera intuición fue que, dado que la asignación del grupo es aleatoria, se puede utilizar la composición inicial del grupo como variable instrumental. Pero si las habilidades pueden difundirse (y quizás los malos hábitos también pueden ser contagiosos) dentro de los grupos, este método también fallaría dependiendo de cómo funcione la transferencia de habilidades. En resumen, creo que se trata de un problema bastante difícil con el que cualquier estimador de equilibrio parcial tendrá problemas.