随机化实验中的条件式仿佛分析
统计方法学
2021-12-16 v3
摘要
自 Fisher 倡导以随机化作为推断基础以来，‘按你随机化的方式进行分析’这一告诫对统计学家而言已众所周知。然而即便是信服随机化推断优点的人也鲜少严格遵循此告诫。Bernoulli 随机化实验常被当作完全随机化实验来分析，而完全随机化实验又被当作已分层般分析；更一般地，将某项实验当作以不同方式随机化那般来分析并不罕见。本文在基于随机化的框架内审视这一做法背后的理论基础。具体而言，我们追问：何时将按某一设计随机化的实验当作按另一设计随机化来分析是合法的。我们证明，此类分析有效的充分条件是：用于分析的设计由原始设计经适当形式的条件化导出。我们运用理论证成某些现有方法、质疑另一些，并最终提出新的方法学见解，例如基于近似协变量平衡的条件化。
引用
@article{arxiv.2008.01029,
title = {Conditional As-If Analyses in Randomized Experiments},
author = {Nicole E. Pashley and Guillaume W. Basse and Luke W. Miratrix},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.01029},
year = {2021}
}