潜在结果框架下用于因果推断的基于抽样的随机化设计

我们建立了在随机实验中平均处理效应均值差估计量的推断性质，其中总体中每个单元被随机分配到两种处理之一，然后在处理组内随机抽取单元。该估计量的性质在“先随机抽取单元再随机分配处理”的实验设计情形下已被充分理解，但对于上述“抽样与处理分配阶段颠倒”的情形则不然。我们发现，在此实验设计情形下均值差估计量的推断性质与更常见的“先抽样后随机化”设计相同。这一发现将为基于抽样的因果推断随机化设计带来一些澄清，特别是对于存在有限超总体的情形。最后，我们探究在多大程度上可利用处理前测量来改进这种“先随机化后抽样”设计的均值差估计量。遗憾的是，我们发现除非能获得大量与处理后测量高度相关的处理前测量，否则处理前测量通常无助于提高该设计下平均处理效应估计量的精度。我们基于纳米材料领域的一项真实实验，通过模拟研究证实了这些结果。