Pobídky a motivace pro změnu chování:

Pobídky pro spánek a cvičení:

Tento experiment bude odhadovat zkreslení zápisu do randomizovaných klinických studií nabízejících motivaci ke změně chování. V tomto experimentu budeme testovat, zda ti, kteří jsou nejvíce motivováni ke změně chování, se také s největší pravděpodobností zapíší do (hypotetického) RCT, když nabízejí finanční nebo sociální pobídky pro změnu chování.

Předpokládáme, že ti, kteří se s největší pravděpodobností zaregistrují, jsou již motivováni ke změně svého chování před zápisem, což by mohlo být zaujaté zkoušky směrem k nule. Tuto hypotézu otestujeme odhadem, zda motivace ke změně chování předpovídá zájem o zapojení do RCT zaměřeného na toto chování. Budeme také testovat, zda výchozí chování předpovídá zájem o vstup do těchto RCT.

Tento experiment provedeme pomocí falešných pozvánek, abychom se dozvěděli o RCT a případně se k nim připojili. Výsledkem studie budou odpovědi na toto pozvání. Nebudeme nabízet pozvánky na skutečný soud, ale podněty (falešné pozvánky na „duchovský“ proces) a úkol (reakce na pozvání) zásadně připomínají protějšky soudu. Pozvánky budou specifikovat příležitost získat finanční nebo sociální pobídky pro zlepšení zdravého chování.

Vyzveme účastníky, aby získali finanční nebo nefinanční pobídky za zlepšení spánku nebo cvičení. V této studii bude primární výsledek měřit, zda „neměli zájem“, „malý zájem“ nebo „velký zájem“ o účast.

Než obdrží pozvánku, vyplní online dotazník, který bude měřit jejich motivaci ke zvýšení každého chování a jejich nedávné chování a sociodemografické údaje.

Budou provedeny samostatné analýzy pro finanční a sociální pobídky a pro pozvánky na pokusy spánek vs. cvičení. Budeme hlásit bodové odhady a 95% intervaly spolehlivosti (CI) pro chování a motivaci.

Analýzy budou zkoumat, zda je jejich zájem o vstup do RCT předpovídán 1) jejich základním chováním (tj. množstvím spánku nebo cvičení) nebo 2) jejich motivací změnit specifické chování. Jak bylo uvedeno výše, předpokládáme, že úroveň jejich motivace ke změně konkrétního chování bude předpovídat zájem o pokus zaměřený na toto chování.

Testování relativních velkých a malých očkovacích pobídek:

Na samostatném vzorku bude tento experiment testovat, zda politiky nabízející velké nebo malé finanční pobídky pravděpodobně posílí záměr očkování proti COVID-19. Tento experiment náhodně rozdělí jednotlivce do jedné ze čtyř studijních větví, které zahrnují 1) kontrolní podmínku, 2) vzdělávací zprávu, 3) zprávu o relativně velké finanční pobídce nebo 4) zprávu o relativně malé finanční pobídce. Cílem této studie je odhadnout, zda je pravděpodobné, že některý z typů pobídkové politiky bude mít negativní dopad na záměr očkování, jak varovali někteří odborníci.

Při analýze účinků relativně velkých a malých finančních pobídek na záměry očkování uvedeme bodové odhady a 95% CI pro celkový vzorek a demografické podskupiny. Budeme také hlásit souhrnné statistiky pro celý celkový vzorek a dílčí populace. Budeme testovat, zda se některá z finančních pobídek oproti kontrolnímu stavu zvyšuje, snižuje nebo nemá žádný vliv na procento, které chtějí očkovat. Ve čtvrté větvi studie dostanou subjekty vzdělávací zprávu, která bude také porovnána s kontrolním stavem.

Testování pobídek k očkování plus různá opatření záměru očkování:

V souvisejícím experimentu budeme samostatně testovat účinky 10 experimentálních podmínek s vyváženou experimentální manipulací pomocí schvalovací zprávy FDA plus kontrolní podmínky. Cílem této studie je porovnat účinky širší škály očkovacích intervencí, které odborníci navrhli, včetně pobídek a mandátů.

Kromě toho budeme také randomizovat jednotlivce do dotazníků pomocí různých metod měření záměru vakcíny, výsledku studie.

Porovnání různých metod odhadu záměru vakcíny: V rámci experimentu testujícího různé navrhované očkovací politiky budeme testovat, zda metodologické rozdíly v možnosti odpovědi na primární výsledek ovlivní procento hlásící „ano“. Za tímto účelem otestujeme možnosti odezvy 2 (Ano a Ne) vs. 3 (Ano, Ne a Nejsem si jistý) a náhodně seřadíme obě sady.

Tento metodologický experiment bude zkoumat, zda se podíl odpovědí „ano“ na stejnou otázku (o tom, zda chtějí brzy očkovat) liší v závislosti na pořadí možností odpovědí a zda zahrnují možnost možná/nejsem. Provedeme křížové karty a testy chí-kvadrát pro úrovně odezvy 2 vs 3 a pořadí. Přístrojové testy budou provedeny u posilovačů očkování proti COVID-19, úvodních očkování a očkování proti chřipce.

Při testování účinků potenciálních očkovacích politik bude kontrolní skupina bez předložených očkovacích politik porovnána s: peněžními pobídkami za 1000, 200 nebo 100 $; daňový kredit 1 000 USD; loterie za 100 000 $, 200 000 $ nebo 1 milion $; daň 1 000 USD pro neočkované; a mandáty zaměstnavatelů nebo leteckých společností, barů a restaurací. Hlavním výsledkem je, zda by se vzhledem k hypotetické očkovací politice chtěli nechat brzy očkovat.

(Ti, kteří byli přiřazeni k podmínce mandátu zaměstnavatele, budou z analýz vyloučeni, pokud uvedou, že je nepravděpodobné, že by zaměstnavatele měli.)

Specifikace OLS bude naším hlavním výsledkem a ostatní opatření jsou poskytovány jako kontroly robustnosti.

Model OLS může vyloučit všechny demografické kontroly a spustit binární závislou proměnnou na proměnných léčby. (Všimněte si, že tento přístup je legitimní, protože léčby jsou mezi respondenty randomizovány.) Postupy zahrnují finanční politiku (pobídky a pokuty různých částek a typů) a mandáty (různých typů), které jsou uvedeny ve zprávě.

Typ modelu: Provedeme párové t testy procenta respondentů, kteří odpověděli „Ano“, a porovnáme ty, kteří byli léčeni stimulem, s kontrolní skupinou. Tyto párové testy provedeme na podskupinách podle rasy, pohlaví, příjmu, vzdělání a dalších sociodemografických údajů.

Kromě toho provedeme tyto párové testy podle typu léčby. Srovnání loterie s peněžní pobídkou, srovnání pozitivní pobídky vs. pokuty, srovnání velikosti pobídky a porovnání mandátů zaměstnavatele s kontrolou.

Provedeme také regresní analýzy na sdruženém souboru dat, kde pozorování na levé straně představují jednotlivé odpovědi, kde odpovědi „Ano“ budou kódovány jako 1 a odpovědi „Ne“ nebo „Nejsem“ budou kódovány nulou. Zahrneme soubor kontrol (rasa, pohlaví, příjem, vzdělání atd.) a také indikační proměnnou odrážející, zda byl respondent léčen. Regresní modely budou zahrnovat běžné nejmenší čtverce, probit, shodu s nejbližším sousedem a shodu podle propensity score. Provedeme také tyto regrese, kde je léčebná proměnná rozdělena do několika indikátorových proměnných odrážejících typ poskytované léčby a také indikátor pro schválení FDA.

Odhadneme model – alternativně pomocí obyčejných nejmenších čtverců a logistické regrese – s proměnnou závislou na binárním výsledku (rovnou jedné, pokud se respondent chtěl nechat očkovat, a jinak rovnou nule). Pro vysvětlující proměnné uvádíme fiktivní proměnné pro každé z deseti léčebných ramen.

Kritéria pro statistickou významnost: Použijeme 0,05 jako náš práh statistické významnosti.

Výpočet velikosti vzorku pro průzkumný experiment srovnávající 10 různých zásad vakcín: Odhadujeme, že pokud konečná velikost vzorku pro každý stav zahrnuje alespoň 300 subjektů, můžeme detekovat asi 5% nebo větší rozdíl. Plánujeme zdvojnásobit alokaci pro kontrolu a podmínky ve výši 1000 USD, abychom umožnili plánovaná srovnání.

Všechny experimenty: Každý subjekt bude randomizován podle podmínek. Účastníci budou randomizováni, aby se snížila šance, že pozorované účinky jsou způsobeny neměřenými faktory. Kromě toho byly všechny studijní postupy automatizovány, což zlepšuje kontrolu nad tím, jak je experiment prováděn, což umožňuje konzistentní standardizaci všech postupů.

Studie zahrnou národní vzorky založené na teorii získané prostřednictvím platforem MTurk a/nebo Prolific. Aby se omezilo zkreslení zápisu, materiály pro nábor a zápis budou popisovat výzkum vágními termíny (např. „máme zájem dozvědět se vaše názory a preference týkající se zdraví). Každý experiment bude také měřit sociodemografické proměnné pro popisné účely.

Doporučené postupy čištění dat pro každý experiment: Kontroly pozornosti mohou identifikovat ty, kteří by měli být vyloučeni z hlavních analýz. (Bez ohledu na výkon na kontrole pozornosti budou všichni účastníci kompenzováni za svůj čas.) Analýzy vyloučí ty, kteří mají duplicitní ID nebo vysoké skóre podvodu. Provedeme analýzy, které zahrnou a vyloučí ty, kteří skončili nejrychleji (nejrychleji 5 %).

Replikační studie budou zahrnovat stejný design studie a postupy.