Agnostic Characterization of Interference in Randomized Experiments
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随机实验中干扰效应的弱假设刻画
- 研究问题
- 当单位间干扰机制不清楚、观测网络只是粗略代理时，如何利用随机实验为受他人或远距离处理影响的单位数量提供下界？
- 方法与思路
- 作者针对二元结果，依据已知随机化设计构造渐近保守点估计和单侧置信区间，点估计表现为不同处理暴露间的Hájek加权比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法无需已知随机化设计之外的额外假设，并报告经验区间宽度可与EATE比较且常更小，提出新的干扰刻画对象。
- 阅读关注点
- 应核对受影响单位数量的形式定义、暴露分组与距离规则、渐近保守性的条件，以及与EATE区间宽度比较是否对应不同目标。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要将适用范围限定为二元结果，未给出渐近设置；区间更窄不等于处理效应估计更好。
原文摘要
We give an approach for characterizing interference by lower bounding the number of units whose outcome depends on selected groups of treated individuals, such as depending on the treatment of others, or others who are at least a certain distance away. The approach is applicable to randomized experiments with binary-valued outcomes. Asymptotically conservative point estimates and one-sided confidence intervals may be constructed with no assumptions beyond the known randomization design, allowing the approach to be used when interference is poorly understood, or when an observed network might only be a crude proxy for the underlying social mechanisms. Point estimates are equal to Hájek-weighted comparisons of units with differing levels of treatment exposure. Empirically, we find that the width of our interval estimates is competitive with (and often smaller than) those of the EATE, an assumption-lean treatment effect, suggesting that the proposed estimands may be intrinsically easier to estimate than treatment effects.