通过重新随机化改善 $2^K$ 析因设计中的协变量平衡
统计方法学
2015-11-09 v1
摘要
析因设计广泛应用于农业、工程和社会科学中，用于研究多个因素对响应变量的同时因果效应。此类设计的目标是估计所有感兴趣的析因效应，通常包括主效应和因素间的交互效应。当存在大量预处理协变量时，为了高精度地估计析因效应，应确保各处理组之间协变量的平衡。我们提出利用重新随机化来确保析因设计中的协变量平衡。尽管析因设计和重新随机化此前均已被讨论过，但两者的结合尚属首次。本文建立了析因设计中重新随机化的理论性质，并利用纽约市教育局的应用实例探讨了实证结果。
引用
@article{arxiv.1511.01973,
title = {Improving Covariate Balance in 2^K Factorial Designs via Rerandomization},
author = {Zach Branson and Tirthankar Dasgupta and Donald B. Rubin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.01973},
year = {2015}
}