用于各种实验中个体处理效应分布与分位数的增强推断
统计方法学
2026-03-31 v2
摘要
了解处理效应的异质性在越来越多的领域中变得越来越重要。本文研究个体处理效应的分布和分位数，以提供对处理效应更全面和稳健的理解，尽管由于来自观察数据不可识别性，这些推断更具挑战性。最近的随机化基于的方法在完全随机化和分层随机化实验中，为处理效应分布和分位数提供了有限样本的有效推断，但由于假设在单位效应较大的单元全部分配到受处理组（或对照组）的情况下的最坏情形，导致方法过于保守。我们引入两种改进方法来增强这些现有方法的功效。第一种方法将现有方法重新解释为仅对受处理或对照单元进行推断，然后组合受处理和对照单元的推断，以推断所有单元的处理效应。第二种方法显式控制具有大效应的受处理单元的实际数量。通过仿真和实际应用， demonstrate 两种改进方法带来的显著提升。这些方法还进一步扩展到抽样实验以及来自匹配的准实验中，这两种改进方法的思想在这两种情境中发挥关键且互补的作用。
引用
@article{arxiv.2407.13261,
title = {Enhanced inference for distributions and quantiles of individual treatment effects in various experiments},
author = {Zhe Chen and Xinran Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13261},
year = {2026}
}