Multiple Testing and the Distributional Effects of Accountability Incentives in Education
多重检验与教育问责激励的分布效应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：摘要在可观测变量选择假设下检验分位数处理效应及子群异质性，直接涉及因果推断和分布效应两个方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
多重检验与教育问责激励的分布效应
- 研究问题
- 在教育信息与问责干预中，处理效应是否随分位点和学生子群而变化，如何在同时检验多项效应时控制错误显著结论？
- 方法与思路
- 作者提出基于自助法的分位数处理效应异质性多重检验，在基于可观测变量选择的假设下，识别存在异质性的分位点与子群。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验具有渐近有效性；巴基斯坦学校成绩报告实验中，校正后原先显著的分位数处理效应有63%不再显著。
- 阅读关注点
- 核对检验的零假设、多重比较范围、自助法构造及错误率控制标准，并检查实验样本中的分位点、子群和效应方向。
- 阅读边界
- 63%是该应用中的显著性变化比例，不代表效应消失；摘要未说明具体效应大小、检验族或选择假设如何在应用中成立。
原文摘要
This article proposes bootstrap-based multiple testing procedures for quantile treatment effect (QTE) heterogeneity under the assumption of selection on observables, and shows its asymptotic validity. Our procedure can be used to detect the quantiles and subgroups exhibiting treatment effect heterogeneity. We apply the multiple testing procedures to data from a large-scale Pakistani school report card experiment, and uncover evidence of policy-relevant heterogeneous effects from information provision on child test scores. Furthermore, our analysis reinforces the importance of preventing the inflation of false positive conclusions because 63% of statistically significant QTEs become insignificant once corrections for multiple testing are applied.