Multiple conditional randomization tests for lagged and spillover treatment effects
滞后与溢出处理效应的多重条件随机化检验AI 解读 ↓
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滞后与溢出处理效应的多重条件随机化检验
- 研究问题
- 如何用同一数据集构造多个相互独立的条件随机化检验，使各检验结果既可单独解释，也可进行标准组合？
- 方法与思路
- 作者提出简单的序贯构造，并讨论观察研究证据因子、阶梯楔形试验的滞后效应及有干扰试验的溢出效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出检验独立性的更一般充分条件，并以模拟和真实数据比较所提方法与若干已有方法。
- 阅读关注点
- 应核对每一步的条件化信息、随机化分配机制与独立性保证，以及不同应用中原假设和组合检验的定义。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断序贯构造适用于哪些设计；同一数据产生的检验也不能未经条件核对就视为独立。
原文摘要
Abstract We consider the problem of constructing multiple independent conditional randomization tests using a single dataset. Because the tests are independent, the randomization p-values can be interpreted individually and combined using standard methods for multiple testing. We give a simple, sequential construction of such tests and then discuss its application to three problems: Rosenbaum’s evidence factors for observational studies, lagged treatment effects in stepped-wedge trials, and spillover effects in randomized trials with interference. We compare the proposed approach with some existing methods using simulated and real datasets. Finally, we establish a more general sufficient condition for independent conditional randomization tests.