Revisiting the Analysis of Matched-Pair and Stratified Experiments in the Presence of Attrition
样本流失下配对与分层实验分析的再审视AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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样本流失下配对与分层实验分析的再审视
- 研究问题
- 研究配对和分层随机实验发生样本流失后，删除不完整配对或加入分层固定效应会改变什么目标量，能否帮助恢复平均处理效应。
- 方法与思路
- 作者分别推导保留与删除不完整配对时均值差估计量的目标量，并分析分层实验中含与不含分层固定效应的处理回归。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称支持删除配对有助恢复平均处理效应的证据有限，但该做法可能有助恢复条件平均处理效应的凸加权平均。
- 阅读关注点
- 应核对样本流失机制、各估计量对应的总体和权重，以及恢复平均处理效应或凸加权效应所需条件与分层设计的对应关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未给出流失机制和条件，不能据此形成一律删除或保留配对的规则。
原文摘要
In this paper we revisit some common recommendations regarding the analysis of matched-pair and stratified experimental designs in the presence of attrition. Our main objective is to clarify a number of well-known claims about the practice of dropping pairs with an attrited unit when analyzing matched-pair designs. Contradictory advice appears in the literature about whether or not dropping pairs is beneficial or harmful, and stratifying into larger groups has been recommended as a resolution to the issue. To address these claims, we derive the estimands obtained from the difference-in-means estimator in a matched-pair design both when the observations from pairs with an attrited unit are retained and when they are dropped. We find limited evidence to support the claims that dropping pairs helps recover the average treatment effect, but we find that it may potentially help in recovering a convex weighted average of conditional average treatment effects. We report similar findings for stratified designs when studying the estimands obtained from a regression of outcomes on treatment with and without strata fixed effects.