๐‘ด๐’†́๐’•๐’‰๐’๐’…๐’† ๐’…๐’– ๐’„๐’๐’๐’•๐’“๐’̂๐’๐’† ๐’”๐’š๐’๐’•๐’‰๐’†́๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’† : ๐’„๐’๐’Ž๐’‘๐’“๐’†๐’๐’…๐’“๐’† ๐’’๐’Š๐’Ž๐’‘๐’‚๐’„๐’• ๐’…’๐’–๐’๐’† ๐’Š๐’๐’•๐’†๐’“๐’—๐’†๐’๐’•๐’Š๐’๐’

La ๐’Ž๐’†́๐’•๐’‰๐’๐’…๐’† ๐’…๐’– ๐’„๐’๐’๐’•๐’“๐’̂๐’๐’† ๐’”๐’š๐’๐’•๐’‰๐’†́๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’† est une mรฉthode d’๐’Š๐’๐’‡๐’†́๐’“๐’†๐’๐’„๐’† ๐’„๐’‚๐’–๐’”๐’‚๐’๐’† utilisรฉe pour estimer l’effet d’une intervention lorsqu’il n’est pas possible de faire une expรฉrimentation alรฉatoire classique.

L’idรฉe est simple : on construit un ๐’ˆ๐’“๐’๐’–๐’‘๐’† ๐’…๐’† ๐’„๐’๐’๐’•๐’“๐’̂๐’๐’† ๐’‚๐’“๐’•๐’Š๐’‡๐’Š๐’„๐’Š๐’†๐’ ร  partir de plusieurs unitรฉs non traitรฉes.
Autrement dit, au lieu de chercher un seul groupe tรฉmoin parfait, on crรฉe un ๐’„๐’๐’๐’•๐’“๐’̂๐’๐’† ๐’”๐’š๐’๐’•๐’‰๐’†́๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’† en combinant plusieurs groupes rรฉels avec des poids diffรฉrents.
L’objectif est que ce contrรดle synthรฉtique ressemble le plus possible ร  l’unitรฉ traitรฉe ๐’‚๐’—๐’‚๐’๐’• ๐’’๐’Š๐’๐’•๐’†๐’“๐’—๐’†๐’๐’•๐’Š๐’๐’.
Si l’on ne peut pas randomiser, on cherche donc ร  reconstruire soi-mรชme le ๐’„๐’๐’๐’•๐’“๐’†๐’‡๐’‚๐’„๐’•๐’–๐’†๐’, c’est-ร -dire ce qui se serait probablement passรฉ sans intervention.
๐‘ณ๐’† ๐’Ž๐’๐’…๐’†̀๐’๐’† ๐’‘๐’†๐’–๐’• ๐’”’๐’†́๐’„๐’“๐’Š๐’“๐’† ๐’‚๐’Š๐’๐’”๐’Š :
ลถ₁แดบ = ฮฃ wโฑผ Yโฑผโ‚œ
Avec :
ลถ₁แดบ : rรฉsultat estimรฉ du contrรดle synthรฉtique
wโฑผ : poids attribuรฉ ร  chaque unitรฉ donneuse
Yโฑผโ‚œ : rรฉsultat observรฉ pour chaque unitรฉ non traitรฉe
J : nombre d’unitรฉs dans le groupe donneur
Les poids sont choisis de maniรจre ร  รชtre ๐’‘๐’๐’”๐’Š๐’•๐’Š๐’‡๐’” et leur somme doit gรฉnรฉralement รชtre รฉgale ร  ๐Ÿ.
๐‘ช๐’๐’Ž๐’Ž๐’†๐’๐’• ๐’๐’‚ ๐’Ž๐’†́๐’•๐’‰๐’๐’…๐’† ๐’‡๐’๐’๐’„๐’•๐’Š๐’๐’๐’๐’† ?
๐Ÿ. On collecte les donnรฉes avant l’intervention pour l’unitรฉ traitรฉe et les unitรฉs non traitรฉes.
๐Ÿ. On cherche la combinaison pondรฉrรฉe qui reproduit le mieux le comportement de l’unitรฉ traitรฉe avant l’intervention.
๐Ÿ‘. On applique les mรชmes poids ร  la pรฉriode aprรจs l’intervention.
๐Ÿ’. L’effet du traitement est obtenu par la diffรฉrence entre le rรฉsultat rรฉel observรฉ et le rรฉsultat du contrรดle synthรฉtique.
๐‘ฌ๐’‡๐’‡๐’†๐’• ๐’…๐’– ๐’•๐’“๐’‚๐’Š๐’•๐’†๐’Ž๐’†๐’๐’• = ๐’“๐’†́๐’”๐’–๐’๐’•๐’‚๐’• ๐’“๐’†́๐’†๐’ − ๐’“๐’†́๐’”๐’–๐’๐’•๐’‚๐’• ๐’”๐’š๐’๐’•๐’‰๐’†́๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’†
๐‘ธ๐’–๐’†๐’๐’๐’† ๐’…๐’Š๐’‡๐’‡๐’†́๐’“๐’†๐’๐’„๐’† ๐’‚๐’—๐’†๐’„ ๐’๐’‚ ๐’Ž๐’†́๐’•๐’‰๐’๐’…๐’† ๐‘ซ๐’Š๐’‡๐’‡-๐’Š๐’-๐‘ซ๐’Š๐’‡๐’‡ ?
La mรฉthode ๐‘ซ๐’Š๐’‡๐’‡-๐’Š๐’-๐‘ซ๐’Š๐’‡๐’‡ repose fortement sur l’hypothรจse de ๐’•๐’†๐’๐’…๐’‚๐’๐’„๐’†๐’” ๐’‘๐’‚๐’“๐’‚๐’๐’๐’†̀๐’๐’†๐’” entre le groupe traitรฉ et le groupe tรฉmoin.
Le ๐’„๐’๐’๐’•๐’“๐’̂๐’๐’† ๐’”๐’š๐’๐’•๐’‰๐’†́๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’†, lui, construit un groupe tรฉmoin sur mesure, ร  partir d’une combinaison pondรฉrรฉe d’unitรฉs non traitรฉes.
C’est particuliรจrement utile lorsqu’il existe ๐’–๐’๐’† ๐’”๐’†๐’–๐’๐’† ๐’–๐’๐’Š๐’•๐’†́ ๐’•๐’“๐’‚๐’Š๐’•๐’†́๐’†, par exemple une rรฉgion, une entreprise, une ville ou un pays ayant subi une rรฉforme ou une politique spรฉcifique.
๐‘ธ๐’–๐’‚๐’๐’… ๐’–๐’•๐’Š๐’๐’Š๐’”๐’†๐’“ ๐’๐’† ๐’„๐’๐’๐’•๐’“๐’̂๐’๐’† ๐’”๐’š๐’๐’•๐’‰๐’†́๐’•๐’Š๐’’๐’–๐’† ?
Cette mรฉthode est pertinente lorsque l’on dispose :
๐’…’๐’–๐’๐’† ๐’–๐’๐’Š๐’•๐’†́ ๐’•๐’“๐’‚๐’Š๐’•๐’†́๐’†,
๐’…’๐’–๐’๐’† ๐’๐’๐’๐’ˆ๐’–๐’† ๐’‘๐’†́๐’“๐’Š๐’๐’…๐’† ๐’‚๐’—๐’‚๐’๐’• ๐’•๐’“๐’‚๐’Š๐’•๐’†๐’Ž๐’†๐’๐’•,
et ๐’…’๐’–๐’ ๐’ƒ๐’๐’ ๐’ˆ๐’“๐’๐’–๐’‘๐’† ๐’…’๐’–๐’๐’Š๐’•๐’†́๐’” ๐’๐’๐’ ๐’•๐’“๐’‚๐’Š๐’•๐’†́๐’†๐’”.
En rรฉsumรฉ, le contrรดle synthรฉtique permet d’estimer l’impact d’une intervention en comparant ce qui s’est rรฉellement passรฉ avec ce qui aurait probablement eu lieu sans cette intervention.
i vous avez trouvรฉ cette publication utile, n'hรฉsitez pas ร  ๐’๐’‚ ๐’๐’Š๐’Œ๐’†๐’“ ๐’†๐’• ร  ๐’๐’‚ ๐’‘๐’‚๐’“๐’•๐’‚๐’ˆ๐’†๐’“ avec vos amis et collรจgues ! Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciel et modรจles statistiques, nous vous invitons ร  prendre part ร  la prochaine session de notre formation en ๐™€๐™˜๐™ค๐™ฃ๐™ค๐™ขรฉ๐™ฉ๐™ง๐™ž๐™š ๐™š๐™ฉ ๐™๐™š๐™˜๐™๐™ฃ๐™ž๐™ฆ๐™ช๐™š๐™จ ๐™Œ๐™ช๐™–๐™ฃ๐™ฉ๐™ž๐™ฉ๐™–๐™ฉ๐™ž๐™ซ๐™š๐™จ https://forms.gle/yZAZimRXbTFbUWZk6


 


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