Doubly robust estimation of the local average treatment effect curve.
Doubly robust estimation of the local average treatment effect curve.
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DOI：
10.1111/rssb.12078
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发表时间：
2015-03
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Robins JM
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ogburn EL;Rotnitzky A;Robins JM
我们考虑根据存在二元治疗工具的观察研究或自然实验，以协变量为条件，估计二元治疗对结果的因果影响。我们描述了一种双稳健、局部有效的参数估计器，当仪器的随机化仅在协变量 X 的高维向量（可能大于 V）上有条件地为真时，对协变量 V 有条件地对局部平均治疗效果进行索引。我们讨论了令人惊讶的结果，即推断与对 V 上有条件的治疗效果的加性治疗效果模型参数的推断相同，假设没有治疗与仪器相互作用。我们通过使用美国人口普查局 1991 年收入和计划参与调查的数据来估计参加 401(k) 退休计划对储蓄的当地平均影响，从而说明我们的方法。
We consider estimation of the causal effect of a binary treatment on an outcome, conditionally on covariates, from observational studies or natural experiments in which there is a binary instrument for treatment. We describe a doubly robust, locally efficient estimator of the parameters indexing a model for the local average treatment effect conditionally on covariates V when randomization of the instrument is only true conditionally on a high dimensional vector of covariates X, possibly bigger than V. We discuss the surprising result that inference is identical to inference for the parameters of a model for an additive treatment effect on the treated conditionally on V that assumes no treatment–instrument interaction. We illustrate our methods with the estimation of the local average effect of participating in 401(k) retirement programs on savings by using data from the US Census Bureau's 1991 Survey of Income and Program Participation.
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影响因子：
2.7
作者：
Cheng, Jing;Small, Dylan S.;Ten Have, Thomas R.
通讯作者：
Ten Have, Thomas R.
DOI：
10.1198/016214505000001366
发表时间：
2006-12-01
影响因子：
3.7
作者：
Tan, Zhiqiang
通讯作者：
Tan, Zhiqiang
影响因子：
1.8
作者：
Stefanski, LA;Boos, DD
通讯作者：
Boos, DD
影响因子：
3.7
作者：
Angrist, JD;Imbens, GW;Rubin, DB
通讯作者：
Rubin, DB
DOI：
10.1093/biostatistics/1.1.69
发表时间：
2000-03-01
期刊：
Biostatistics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Hirano, K;Imbens, G W;Zhou, X H
通讯作者：
Zhou, X H