无显著差异？平行趋势的非劣效性方法

双重差分是观察性卫生政策评估的常用方法。它依赖于一个因果假设：在无干预情况下，处理组的结果会与对照组平行演变。研究者常在干预前寻找平行趋势以增强对该假设的信心。流行的“平行趋势检验”评估平行趋势的原假设，若未找到反对原假设的证据，则结论认为假设成立。这严格控制了错误结论为趋势不平行的概率，但检测非平行趋势的效能可能很低。当用作筛选步骤时，它还会在处理效应估计中引入偏倚。我们提出一种非劣效性/等价性方法，严格控制遗漏以处理效应为尺度度量的平行趋势重大违例的概率。我们的框架涵盖了若干常见用例，包括线性趋势检验和事件研究。我们表明，在常用假设的误差结构下用作筛选步骤时，我们的方法可能不引入或仅引入极小偏倚，且在无违例时可提供比在更灵活模型中检验处理效应更高效能的替代方案。我们通过重新考量一项关于《平价医疗法案》依赖覆盖条款影响的研究来说明我们的思路。