Optimality of Matched-Pair Designs in Randomized Controlled Trials
随机对照试验中匹配成对设计的最优性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究随机试验的处理分配设计及平均处理效应估计精度。
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随机对照试验中匹配成对设计的最优性
- 研究问题
- 在每个单位接受处理概率均为二分之一的分层随机化方案中，哪种设计能够最大化平均处理效应估计的统计精度？
- 方法与思路
- 作者比较指定类别的分层随机化设计，推导某种匹配成对设计的最优性，并用十项随机试验的数据进行模拟评价。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，特定成对设计达到最高精度，重要特例按基线结果配对；模拟中标准误相对原设计平均下降约一成，最高约三成四。
- 阅读关注点
- 应核对最优性所用的精度准则、最优配对所需信息与可实施性，以及基线结果特例的条件和模拟比较的设计。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；最优性限于摘要指定的设计类别，完整条件及推广范围未说明。
原文摘要
In randomized controlled trials (RCTs), treatment is often assigned by stratified randomization. I show that among all stratified randomization schemes which treat all units with probability one half, a certain matched-pair design achieves the maximum statistical precision for estimating the average treatment effect (ATE). In an important special case, the optimal design pairs units according to the baseline outcome. In a simulation study based on datasets from 10 RCTs, this design lowers the standard error for the estimator of the ATE by 10% on average, and by up to 34%, relative to the original designs.