Synthetic Control ist eine Methode, die in der Kausalanalyse verwendet wird und es ermöglicht, die Ergebnisse einer Treatment-Gruppe mit einer synthetischen Kontrollgruppe zu vergleichen, die auf der Grundlage einer Kombination von Kontrollgruppen konstruiert wird, die der Behandlungsgruppe in bestimmter Hinsicht ähnlich sind.[1] Synthetic Control kann zur Bewertung der Wirksamkeit von Maßnahmen, Strategien oder anderen Arten von "Treatments" verwendet werden, indem die Ergebnisse in der Treatment-Gruppe mit dem verglichen werden, was ohne das Treatment geschehen wäre (wie von der synthetischen Kontrollgruppe geschätzt).
Was ist eine Treatment-Gruppe?
Treatment bezeichnet in der Statistik eine Manipulation oder Intervention, die auf eine Gruppe von Objekten oder Individuen angewendet wird, um eine Veränderung in einem bestimmten Outcome (Ergebnis) zu bewirken. Dabei kann das Treatment z. B. eine neue Medikamentendosis, eine bestimmte Schulung oder ein neues Produkt sein. Die Treatment-Gruppe ist die Gruppe von Objekten oder Individuen, die das Treatment erhalten hat. Im Rahmen eines Experiments werden üblicherweise eine Treatment-Gruppe und eine Kontrollgruppe gebildet, um die Wirkung des Treatments auf das Outcome zu evaluieren. Die Kontrollgruppe erhält i. d. R. kein Treatment oder ein Placebo, um die Veränderungen im Outcome mit der Treatment-Gruppe vergleichen zu können.
Im Zusammenhang mit Controlling-Systemen kann die synthetische Kontrolle dazu verwendet werden, die Wirksamkeit verschiedener Ansätze oder Interventionen zu bewerten, die in einer Organisation umgesetzt werden. So könnte eine Organisation z. B. daran interessiert sein, die Leistung einer neuen Geschäftsstrategie mit einer synthetischen Kontrollgruppe zu vergleichen, die darstellt, was ohne die neue Strategie geschehen wäre. Durch den Vergleich der Ergebnisse in der Treatment-Gruppe (der neuen Geschäftsstrategie) mit den Ergebnissen in der synthetischen Kontrollgruppe kann die Organisation feststellen, ob sich die neue Strategie positiv oder negativ auf die Leistung ausgewirkt hat.
Die synthetische Kontrolle kann besonders nützlich sein, wenn es nicht möglich ist, eine randomisierte kontrollierte Studie[2] durchzuführen, oder wenn es Bedenken wegen externer Faktoren gibt, die die Ergebnisse beeinflussen könnten. Externe Faktoren können z. B. Self-Selection Bias oder Missing Counterfactual sein, die die Ergebnisse einer Studie beeinflussen können, aber nicht direkt mit der Intervention zusammenhängen:
- Self-Selection Bias: Bei diesem Bias besteht die Gefahr, dass sich Teilnehmer in der Interventionsgruppe freiwillig für die Teilnahme an der Intervention entscheiden, während andere potenzielle Teilnehmer nicht teilnehmen. Dies kann dazu führen, dass die Treatment-Gruppe in Bezug auf bestimmte Merkmale von der Kontrollgruppe abweicht und somit die Ergebnisse der Studie beeinflusst.
Missing Counterfactual: Dies tritt auf, wenn es keine vergleichbare Kontrollgruppe gibt, da es keine vergleichbare Situation in der Vergangenheit gab. Zum Beispiel könnte ein Unternehmen eine neue Technologie einführen, die es vorher nicht gab, und es ist daher nicht möglich, eine vergleichbare Kontrollgruppe zu finden. In diesem Fall kann die synthetische Kontrolle helfen, indem sie eine Kontrollgruppe auf der Grundlage ähnlicher Kontrollgruppen konstruiert.
Bei der Konstruktion einer synthetischen Kontrollgruppe werden mehrere Kontrollgruppen herangezogen, die der behandelten Gruppe so ähnlich wie möglich sind. Dabei werden sowohl die zeitlichen Abläufe als auch die Eigenschaften der Gruppen berücksichtigt. Mithilfe statistischer Methoden wird dann eine Gewichtung der Kontrollgruppen vorgenommen, um eine synthetische Kontrollgruppe zu schaffen, die der behandelten Gruppe in möglichst vielen Aspekten ähnelt. Im Beispiel von Abadie et al. wurden die Kontrollgruppen aus anderen westeuropäischen Ländern, die von der Wiedervereinigung Deutschlands nicht betroffen waren, herangezogen (s. Abb. 1).[3]
Abb. 1: Beispiel eines Synthetic Controls: Auswirkung der deutschen Wiedervereinigung auf das westdeutsche GDP[4]
Im Hinblick auf die Nutzung der Synthetic Control können Organisationen diese Methode nutzen, um die Wirksamkeit verschiedener Maßnahmen oder Ansätze zu bewerten, deren Umsetzung sie in Erwägung ziehen. Durch den Vergleich der Ergebnisse der Behandlungsgruppe mit einer synthetischen Kontrollgruppe können Unternehmen feststellen, ob sich die Maßnahme positiv oder negativ auf die Leistung auswirkt. Dies kann Organisationen helfen, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Maßnahmen umgesetzt werden sollen, und kann auch dazu beitragen, Bereiche zu ermitteln, in denen weitere Verbesserungen erforderlich sind.
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