具有部分干扰的因果推断中的同伴鼓励设计及局部平均网络效应的识别
统计方法学
2016-09-16 v1
摘要
在非网络环境中，当随机化处理被认为不可行或对处理的依从性无法被完美执行时，鼓励设计已被广泛用于分析处理、政策或干预对感兴趣结果的因果效应。然而不幸的是，在网络环境中与处理依从性相关的此类问题受到的关注较少，且网络中研究最深入的实验设计——两阶段随机化设计——要求对处理的完美依从。本文提出了一种名为同伴鼓励设计的新实验设计，用于在执行处理随机化不可行时研究网络处理效应。同伴鼓励设计的核心思想是个性化鼓励，它允许对鼓励设计文献中常见估计量进行点识别。本文还定义了新的因果估计量——局部平均网络效应，该量可在新设计下被识别，并分析了网络随机实验中不依从行为的影响。
引用
@article{arxiv.1609.04464,
title = {Peer Encouragement Designs in Causal Inference with Partial Interference and Identification of Local Average Network Effects},
author = {Hyunseung Kang and Guido Imbens},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.04464},
year = {2016}
}