🟡 Помогают вопросы из аудитории с последующими ответами и английский — на чужом языке нет вредной иллюзии понимания псевдо-легких концепций, поневоле замедляешься и до конца перевариваешь каждую формулу и высказывание.
🟡 Главным в контенте мне показалось описание опыта работы лаборатории по дизайну экспериментов, формированию групп и последующей работе с ними в процессе эксперимента и при оценке. Основное направление работы J-PAL — рандомизированные исследования. Подробно разбираются проблемы работы с группами: убывания участников, эффекты утечек информации, обмена групп участниками. Особенно хороши дизайны экспериментов с учетом взросления детей, растянутого входа в эксперимент с использованием новых групп как контрольных, есть отдельный блок про финансовую оценку воздействия.
🟡 Очень классные примеры про поиск респондентов через 5-10 лет после эксперимента, в других городах и странах. Подробно разбирают подход, при котором рандомизация и оценка происходят на разных уровнях, как считать и пересчитывать для таких случаев статические показатели. Все это с примерами и довольно подробно, но с учетом уровня лекторов, иногда, конечно, вспоминается анекдот про «отсюда, очевидно, следует...» в курсе лекций Ландау по физике.
«Ну, тут интуитивно понятно влияние размера вашей выборки на мощность» — говорит лектор. Мне кажется, что такая «интуиция» свойственна не всем людям. Несмотря на предыдущий блок статистики, для понимания многих рассуждений все-таки нужна не вводная, а довольно крепкая статистическая база.
Мне не хватило лекции про то, на чем, собственно, они замеряют эффекты — как будто предполагается, что это всегда параметрический анализ, но почему, не говорится.
Не знаю, насколько все это полезно для профессионалов в доказательной политике и социальных науках, но было очень интересно.
Подписывайтесь на канал Юлии: @conspect_labs