各國政府和援助組織每年花費數百億美元，試圖透過更好的教育、醫療保健和其他專案，幫助發展中國家的人民擺脫貧困。然而，評估這些努力已被證明是困難的。對不同人群的回顧性研究無法控制財富和文化差異。一些經濟學家對其無法回答具體的政策問題感到沮喪，例如如何提高入學率。然而，越來越多的經濟學家發現，一種在醫學領域磨練成熟的方法取得了成功：隨機試驗。
在經濟發展政策中使用隨機前瞻性試驗並不新鮮。自 20 世紀 60 年代以來，美國偶爾實施這些試驗，以回答醫療保健、福利和教育政策中的重要實際問題。透過將人們隨機分成兩組，其中一組接受實驗性干預，研究人員可以在兩種方法之間建立潛在的簡單、公正的比較。但麻省理工學院的發展經濟學家阿比吉特·班納吉表示，這些評估通常花費數十萬至數百萬美元，這在很大程度上超出了學術研究人員的承受能力。
班納吉說，20 世紀 90 年代印度和其他國家廉價、熟練勞動力的出現改變了這種情況，因為這些工人可以廉價地收集資料。與此同時，非政府組織（NGO）的數量激增，並開始尋找評估其扶貧專案的方法。
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2003 年，班納吉和他的同事埃絲特·迪弗洛和森德希爾·穆萊納坦創立了麻省理工學院的一個研究所，致力於隨機試驗的應用，名為貧困行動實驗室。實驗室成員已經完成或開始了各種專案，包括公共衛生措施、小額貸款（稱為小額信貸）、婦女在村委會中的作用、艾滋病預防以及化肥使用障礙的研究。這些研究通常依附於非政府組織或政府專案的擴充套件。研究人員與該組織合作，選擇適當的專案結果衡量標準，並聘請機構來收集或抽查資料。
迪弗洛說，透過抽籤來分配干預措施可能看起來不道德，但“在大多數情況下，我們不知道該計劃是否會奏效，或者是否是最佳的資金使用方式。”她指出，許多專案都從小規模試點開始。“我們只是建議進行試點，以便我們可以學到一些東西。”班納吉說，贊助組織可能已經認為干預措施是有益的，在這種情況下，它可能會選擇一個有需要的、非隨機的群體首先接受干預。在許多情況下，研究人員必須隨機分配不同的社群到兩個研究組，因為僅從教室或社群中選擇一些個人會被認為是不公平的。“這就是我們一直直接觸及倫理約束的地方——隨機化的單位是什麼？”班納吉說。
休斯頓大學的阿洛克·巴爾加瓦認為，除了倫理困境之外，隨機試驗在社會背景下也比看起來更難解釋。他解釋說，一項干預措施如果引起一種變化，例如為兒童驅蟲以觀察對曠課的影響，可能會引起其他變化，例如鼓勵家長送孩子上學。其他人認為，實驗是有限的，因為社會專案本身是有限的。“幫助我們瞭解哪些專案是有效的非常有用，”哈佛大學肯尼迪政府學院的馬克·羅森茨維格說，“但不應認為這些專案會創造經濟增長，從而減輕貧困。”他說，增長更多地取決於制度，例如產權狀況，這會影響人們對干預措施的反應。
這些實驗的設計者意識到，在生命的一小部分時間內，在一個地方研究一小群人是有限制的。但他們表示，他們正試圖創造堅實的基礎，以便從中進行概括。“如果你有很多這樣的事情，你就會開始構建出一幅圖景，”麻省理工學院實驗室的哈佛大學附屬機構邁克爾·克雷默說。“發展經歷了很多時尚。我們需要有證據證明什麼有效。”