On the role of the design phase in a linear regression
线性回归中研究设计阶段的作用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：摘要讨论观察性研究中的处理组与未处理组平衡、目标量及模型误设导致的偏差。
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线性回归中研究设计阶段的作用
- 研究问题
- 观察性研究在回归前选择协变量更平衡的子样本，如何改变目标量，并降低模型误设下对关注参数的偏差敏感性？
- 方法与思路
- 作者把设计阶段形式化为通过子样本选择调整目标量，分析协变量平衡如何约束给定偏差容忍水平下的误设程度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要为追求平衡子样本提供理论解释，并提出用协变量不平衡作为回归敏感性度量，帮助研究者向读者说明结论。
- 阅读关注点
- 应核对调整后的目标量对应何种人群、平衡指标与误设空间的定义，以及偏差界怎样依赖研究者指定的精度目标。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与接收未获确认；摘要未说明完整因果识别条件，协变量平衡本身不能证明不存在未测混杂。
原文摘要
The "design phase" refers to a stage in observational studies, during which a researcher constructs a subsample that achieves a better balance in covariate distributions between the treated and untreated units. In this paper, we study the role of this preliminary phase in the context of linear regression, offering a justification for its utility. To that end, we first formalize the design phase as a process of estimand adjustment via selecting a subsample. Then, we show that covariate balance of a subsample is indeed a justifiable criterion for guiding the selection: it informs on the maximum degree of model misspecification that can be allowed for a subsample, when a researcher wishes to restrict the bias of the estimand for the parameter of interest within a target level of precision. In this sense, the pursuit of a balanced subsample in the design phase is interpreted as identifying an estimand that is less susceptible to bias in the presence of model misspecification. Also, we demonstrate that covariate imbalance can serve as a sensitivity measure in regression analysis, and illustrate how it can structure a communication between a researcher and the readers of her report.