基于观测网络数据的处理效应估计图方法
统计方法学
2023-12-06 v1
摘要
我们提出了一种易于使用的调整估计量，用于基于单个（社会）网络中单元的观测数据来估计处理效应。该方法允许网络内单元之间存在交互（称为干扰）以及观测到的混杂。我们定义了一个不区分单元的简化因果图，称为泛型图。利用在泛型图中确定的有效调整集，我们可以识别处理效应并构建相应的估计量。我们在限制单元间依赖关系增长的特定正则条件下，建立了该估计量的一致性及其以参数速率收敛到高斯极限分布的性质。我们通过模拟研究实证验证了估计量的理论性质，并将其应用于估计瑞士严格口罩政策对 COVID-19 传播的影响。
引用
@article{arxiv.2312.02717,
title = {A Graphical Approach to Treatment Effect Estimation with Observational Network Data},
author = {Meta-Lina Spohn and Leonard Henckel and Marloes H. Maathuis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.02717},
year = {2023}
}