完全随机化试验中样本依从者平均因果效应的推断
统计方法学
2023-11-30 v1 统计理论
统计理论
摘要
在存在不依从现象的随机化试验中，学者们认为依从者平均因果效应（CACE）应作为主要因果估计量。关于依从者平均处理效应（CACE）推断的文献主要关注总体 CACE 的推断。然而，一般而言，试验中的个体是志愿者。这意味着参与特定试验的个体可能在重要方面与感兴趣的总体存在差异。因此，关注手头样本并对样本 CACE 拥有易用且正确的推断程序是有意义的。我们考虑了比以往文献更一般的设定，并基于 Wald 估计量构建了一个有限闭区间形式的置信区间，这种形式对实践者而言十分熟悉。此外，借助预处理协变量，我们提出了一种新的回归调整估计量及构建置信区间的相关方法。通过蒙特卡洛模拟检验了这些方法的有限样本表现，并将这些方法应用于一项职业培训试验。
引用
@article{arxiv.2311.17476,
title = {Inference of Sample Complier Average Causal Effects in Completely Randomized Experiments},
author = {Zhen Zhong and Per Johansson and Junni L. Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17476},
year = {2023}
}