Randomization Tests for Weak Null Hypotheses in Randomized Experiments
Randomization Tests for Weak Null Hypotheses in Randomized Experiments
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随机实验中弱零假设的随机检验
DOI：
10.1080/01621459.2020.1750415
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发表时间：
2020
影响因子：
3.7
通讯作者：
Ding, P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ding, P
Fisher随机化检验（FRT）适用于任何检验统计量，在尖锐的零假设下，可以恢复所有缺失的潜在结果。然而，它往往是寻求后，以测试一个弱的零假设，治疗不影响平均单位。要将FRT用于弱零假设，我们必须解决两个问题。首先，我们需要估算缺失的潜在结果，尽管弱零假设无法确定所有这些结果。其次，我们需要选择一个合适的检验统计量。对于一般弱零假设，我们提出了一种方法来填补一个兼容的尖锐零假设下的缺失的潜在结果。基于这种估算方案，我们主张学生化统计。所得到的FRT具有多个期望的特征。首先，它是无模型的。其次，在我们用来估算潜在结果的尖锐零假设下，它是有限样本精确的。第三，它保守地控制了弱零假设下的大样本I类错误。因此，我们的FRT对治疗效果异质性不可知。建立了一般析因实验的统一理论，并将其推广到分层和聚类实验。本文的补充材料可在网上查阅。
The Fisher randomization test (FRT) is appropriate for any test statistic, under a sharp null hypothesis that can recover all missing potential outcomes. However, it is often sought after to test a weak null hypothesis that the treatment does not affect the units on average. To use the FRT for a weak null hypothesis, we must address two issues. First, we need to impute the missing potential outcomes although the weak null hypothesis cannot determine all of them. Second, we need to choose a proper test statistic. For a general weak null hypothesis, we propose an approach to imputing missing potential outcomes under a compatible sharp null hypothesis. Building on this imputation scheme, we advocate a studentized statistic. The resulting FRT has multiple desirable features. First, it is model-free. Second, it is finite-sample exact under the sharp null hypothesis that we use to impute the potential outcomes. Third, it conservatively controls large-sample Type I error under the weak null hypothesis of interest. Therefore, our FRT is agnostic to the treatment effect heterogeneity. We establish a unified theory for general factorial experiments and extend it to stratified and clustered experiments. Supplementary materials for this article are available online.
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DOI：
10.1111/rssb.12290
发表时间：
2018-11-01
影响因子：
5.8
作者：
Fogarty, Colin B.
通讯作者：
Fogarty, Colin B.
多中心临床试验：随机化和辅助统计。
DOI：
10.1214/07-aoas151
发表时间：
2008
期刊：
The annals of applied statistics
影响因子：
--
作者：
Zheng,LU;Zelen,Marvin
通讯作者：
Zelen,Marvin
对内曼-费舍尔争议及其后果的评论
DOI：
10.1214/13-sts454
发表时间：
2014
期刊：
arXiv: Methodology
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--
作者：
Arman Sabbaghi;D. Rubin
通讯作者：
D. Rubin
影响因子：
4.5
作者：
P. Aronow;D. Green;Donald K. K. Lee
通讯作者：
Donald K. K. Lee
DOI：
10.2139/ssrn.905026
发表时间：
2008-08
期刊：
Behavioral & Experimental Economics
影响因子：
--
作者：
G. Charness;U. Gneezy
通讯作者：
G. Charness;U. Gneezy