关于双向实验中带有溢出效应和部分资格条件的总体效应估计

我们研究双向系统中随机实验，其中仅治疗方的一部分单位具有分配资格，但所有单位继续相互作用，导致干扰。我们形式化了受资格约束的双向实验，定义与完整部署对齐的估计量：针对具备资格单位的 Primary Total Treatment Effect（PTTE）以及针对不具备资格单位的 Secondary Total Treatment Effect（STTE）。在具备资格集合内进行随机化后，我们给出识别条件，发展出结合暴露映射、广义倾向得分和灵活机器学习方法的干扰感知集成估计器。我们进一步引入一种将治疗层面估计量与结果层面估计量联系起来的投影；该映射在 Linear Additive Edges 条件下精确成立，使我们能够在（通常更小的）治疗侧上进行估计，并通过确定性聚合到结果。通过具有已知真实值的模拟实验覆盖现实中各种暴露情形，证明所提估计器能以低偏差和低方差恢复 PTTE 和 STTE，并减少当忽略干扰时可能产生的偏差。两种实证实验说明了实际应用价值：我们的方法在两项研究中纠正了预先指定指标的干扰偏差方向，并在一种情况下反转了主要决策指标的显著性。