Design-Based Estimation and Central Limit Theorems for Local Average Treatment Effects for RCTs
随机对照试验中局部平均处理效应的设计型估计与中心极限定理AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究随机试验中处理不依从下的局部平均处理效应及其推断，因此最直接对应因果推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
随机对照试验中局部平均处理效应的设计型估计与中心极限定理
- 研究问题
- 在存在处理不依从的随机对照试验中，如何依据随机化设计估计局部平均处理效应，并进行有效的区间推断？
- 方法与思路
- 作者构建设计型回归估计量，推导涵盖分块和整群随机试验的有限总体中心极限定理，并利用基线协变量改善精度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出新的中心极限定理与残差型一致方差估计；模拟区间覆盖率接近名义水平，并展示纽约教育券试验应用。
- 阅读关注点
- 应核对局部平均处理效应的识别条件、不同随机设计对应的渐近条件，以及协变量调整和残差方差估计的适用范围。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审及期刊接收均未核实。摘要未说明具体识别条件、样本规模与覆盖率数值，不能判断弱依从时的表现。
原文摘要
There is a growing literature on design-based methods to estimate average treatment effects for randomized controlled trials (RCTs) using the underpinnings of experiments. In this article, we build on these methods to consider design-based regression estimators for the local average treatment effect (LATE) estimand for RCTs with treatment noncompliance. We prove new finite-population central limit theorems for a range of designs, including blocked and clustered RCTs, allowing for baseline covariates to improve precision. We discuss consistent variance estimators based on model residuals and conduct simulations that show the estimators yield confidence interval coverage near nominal levels. We demonstrate the methods using data from a private school voucher RCT in New York City USA.