Testing Sign Congruence Between Two Parameters
检验两个参数的符号一致性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：摘要列举异质处理效应、简约式因果解释和中介分析，直接关联因果推断中的符号检验。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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检验两个参数的符号一致性
- 研究问题
- 在两个参数具有渐近正态估计量时，如何检验其符号相同，并理解相关检验的保守性、有偏性和边界尺寸控制？
- 方法与思路
- 作者比较符号一致性检验，推荐一种简单检验，并构造具有无偏性和边界精确尺寸控制、但性质反直觉的另一检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称推荐检验比许多已有方案更常拒绝，同时讨论保守性与有偏性；另展示如何利用既有论文信息改进推断并重访贸易应用。
- 阅读关注点
- 核对零参数如何纳入原假设、估计量的联合分布，以及拒绝频率比较、无偏性和边界尺寸控制各自成立的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要解读，未核验刊本变化；原文近邻位置和“‐values”表述不完整，更常拒绝也不等于普遍功效更高。
原文摘要
ABSTRACT We test the null hypothesis that two parameters have the same sign, assuming that (asymptotically) normal estimators are available. Examples of this problem include the analysis of heterogeneous treatment effects, causal interpretation of reduced‐form estimands, meta‐studies, and mediation analysis. A number of tests were recently proposed. We recommend a test that is simple and rejects more often than many of these recent proposals. Like all other tests in the literature, it is conservative if the truth is near and therefore also biased. To clarify whether these features are avoidable, we also provide a test that is unbiased and has exact size control on the boundary of the null hypothesis, but which has counterintuitive properties and hence we do not recommend. We show how to improve ‐values in an existing paper from information contained in that paper's main text, and we revisit an empirical analysis of the effect of trade on voter behavior.