干扰与敏感性分析

存在干扰的因果推断是一个快速发展的领域。文献已开始放宽“无干扰”假设，即个体所受处理不影响其他个体结果的假设。本文简要回顾了处理随机化情况下存在干扰时的因果推断文献。随后，我们考虑存在干扰时因果效应无法被识别的情形，这可能是因为仅靠随机化不足以实现识别，或者因为处理未随机化且处理 - 结果关系可能存在未测量的混杂因素。我们针对这些情形开发了敏感性分析技术。我们描述了几种针对传染性效应（infectiousness effect）的敏感性分析技术，该效应在疫苗试验中捕捉了一个人的疫苗对保护第二个人免受感染的作用，即使第一个人已被感染。我们还开发了两种用于存在未测量混杂因素且存在干扰情况下的因果效应敏感性分析技术，这些技术推广了无干扰时的类似技术。我们对这两种针对未测量混杂因素的技术进行了比较和对照。