Beyond principal ignorability: Nonparametric sensitivity bounds for principal stratification
超越主层可忽略性：主层分层的非参数敏感性界AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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超越主层可忽略性：主层分层的非参数敏感性界
- 研究问题
- 主层因果效应的点识别依赖不可检验的主层可忽略性时，如何量化该假设违背的影响，并判断多强的未观测混杂能消除效应？
- 方法与思路
- 作者用未测混杂因素的选择与结局相对风险构造不依赖边际分布的界因子，推导非参数锐界，并提出主层 E 值与相关阈值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所得界嵌套于有无单调性假设的最坏情形界之内，并将敏感性界和反证阈值推广至乘积空间上的成对比较效应。
- 阅读关注点
- 应核对敏感性参数的含义与可解释范围、锐界的可达性、单调性如何改变界，以及主层 E 值与目标效应尺度的关系。
- 阅读边界
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原文摘要
Principal stratification is an effective framework addressing intermediate variables in causal inference. However, point identification of the principal causal effects (PCEs) often requires the untestable principal ignorability (PI) assumption. This article develops a nonparametric sensitivity analysis framework for evaluating PI violations. We introduce a margin-free bounding factor parameterized by the selection and outcome relative risks of an unmeasured confounder. Using this bounding factor, we derive sharp nonparametric bounds for each PCE. We prove that these bounds nest within the worst-case nonparametric bounds with and without the monotonicity assumption. We then discuss Cornfield-type conditions and principal E-values that quantify the minimum joint magnitude of unmeasured confounding required to nullify the target PCE. Furthermore, we generalize this methodology to principal generalized causal effects, extending the sensitivity bounds and falsification thresholds to the recent pairwise comparison estimands evaluated over a product space.