存在处理习惯化的时序实验中因果效应的极小极大设计
统计方法学
2020-06-05 v2 应用统计
摘要
随机实验是估计干预因果效应的黄金标准。在最简单的设定中，每个实验单元被随机分配接受处理或对照，然后比较各处理组中的结果。然而，在许多情形下，随机实验需要在多个时间段内执行，使得处理分配在每个时间段发生。在此类时序实验中，已观察到某一干预对给定单元的影响在该单元首次暴露时可能较大，但在重复暴露后往往会衰减甚至消失。这种现象通常源于单元对干预的习惯化，或其他一般形式的学习，例如用户逐渐开始忽略促销活动中重复发送的邮件。本文针对存在习惯化时的时序实验，提出用于估计因果效应的随机设计。我们证明，在一大类实用设计中，我们的设计是极小极大最优的。我们的分析基于因果推断的随机化框架，不对结果施加任何参数建模假设。
引用
@article{arxiv.1908.03531,
title = {Minimax designs for causal effects in temporal experiments with treatment habituation},
author = {Guillaume Basse and Yi Ding and Panos Toulis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.03531},
year = {2020}
}