异质部分干扰下观测性研究中处理效应的半参数估计
统计方法学
2024-06-25 v3 计量经济学
统计理论
统计理论
摘要
在社会科学与医学的许多观测性研究中，受试者或单元相互关联，一个单元的处理与属性可能影响另一个单元的处理与结果，这违背了稳定单元处理值假设（SUTVA）并导致干扰。为实现可行的估计与推断，以往许多工作假设干扰单元（邻居）可交换。然而，在许多具有异质单元的应用中，干扰是异质的且需要被显式建模。在本文中，我们关注部分干扰设定，仅限制单元在给定可观测特征条件下可交换。在此框架下，我们提出广义增广逆倾向加权（AIPW）估计量，用于包含异质直接效应与溢出效应的一般因果估计量。我们证明它们具有半参数有效性，且对异质干扰以及模型误设具有稳健性。我们将所提方法应用于 Add Health 数据集，以研究饮酒对学业表现的直接效应，以及父母监禁对青少年福祉的溢出效应。
引用
@article{arxiv.2107.12420,
title = {Semiparametric Estimation of Treatment Effects in Observational Studies with Heterogeneous Partial Interference},
author = {Zhaonan Qu and Ruoxuan Xiong and Jizhou Liu and Guido Imbens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.12420},
year = {2024}
}