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Design-Based Ratio Estimators and Central Limit Theorems for Clustered, Blocked RCTs

Peter Z. Schochet · Nicole E. Pashley · Luke W. Miratrix · Tim Kautz刊期 2022-10-02 · 卷 117（540）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

聚类分区随机试验的设计型比率估计与中心极限定理AI 解读

This article develops design-based ratio estimators for clustered, blocked randomized controlled trials (RCTs), with an application to a federally funded, school-based RCT testing the effects of behavioral health interventions. We consider finite population weighted least-square estimators for average treatment effects (ATEs), allowing for general weighting schemes and covariates. We consider models with block-by-treatment status interactions as well as restricted models…

微观 · 因果推断稳健标准误
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