随机化并不意味着无混杂性
统计方法学
2021-07-30 v1
摘要
因果推断中的一个常见假设是，随机处理分配确保潜在结果与处理独立，换言之即无混杂性（unconfoundedness）。本文强调随机化与无混杂性是相互独立的属性，且互不蕴含。具有随机处理分配的研究未必无混杂，而具有确定性分配的研究仍可能是无混杂的。一个推论是倾向得分（propensity score）不同于处理分配概率。这些事实不应被当作反对随机化的论据。本文的启示在于，随机化仅在研究者知晓或能够重构分配过程时才有用。
引用
@article{arxiv.2107.14197,
title = {Randomization does not imply unconfoundedness},
author = {Fredrik Sävje},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.14197},
year = {2021}
}
备注
Presented at The Neglected Assumptions in Causal Inference Workshop @ ICML 2021 ( https://sites.google.com/view/naci2021/ )