Lord悖论的经验解析
统计方法学
2017-08-15 v1
摘要
Lord悖论发生在对连续协变量进行统计控制后，连续结果变量与组别状态指标之间的关系在大小和方向上均发生变化时。这一现象对基于证据的政策概念构成了挑战，因为在后者中数据本应是显而易见的。我们检验了来自34项大规模教育干预的50个效应量估计值，并发现在存在显著基线不平衡时，影响估计值在大小上会受到影响，且可能伴随符号反转。我们还证明了多层建模能够改善效应估计在符号和/或大小上的差异，结合项目特定知识，有望帮助决策者在面临相互冲突或令人困惑的证据时做出决策。
引用
@article{arxiv.1708.03796,
title = {An Empirical Unravelling of Lord's Paradox},
author = {ZhiMin Xiao and Steve Higgins and Adetayo Kasim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.03796},
year = {2017}
}
备注
23 pages, 2 figures, 3 tables