On the Role of the Propensity Score in Efficient Semiparametric Estimation of Average Treatment Effects
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倾向得分在平均处理效应有效半参数估计中的作用
- 研究问题
- 在给定观测特征后处理可忽略的条件下，倾向得分对总体平均处理效应与受处理者平均处理效应的有效半参数估计分别起什么作用？
- 方法与思路
- 在给定观测特征后处理可忽略的设定下，作者分析倾向得分的信息作用，并以非参数插补后数据的相关样本均值构造估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，倾向得分对总体平均处理效应估计具有辅助性，对受处理者平均效应则不然；即使得分已知，后者有效估计也无需向其投影。
- 阅读关注点
- 重点核对处理可忽略条件、两类处理效应的效率界比较，以及非参数插补的构造、正则条件和已知倾向得分时无需投影的论证。
- 阅读边界
- 摘要未说明重叠性、平滑条件或插补的具体实现；辅助性结论具有特定参数与模型前提，不能据此认为倾向得分在所有因果分析中无用。
原文摘要
The role of propensity score in the efficient estimation of the average treatment effects is examined. If the treatment is ignorable given some observed characteristics, it is shown that the propensity score is ancillary for estimation of the average treatment effects but not for estimation of average treatment effects on the treated. Efficient semiparametric estimators take the form of relevant sample averages of the data completed by the nonparametric imputation method. Projection on the propensity score is not necessary for efficient semiparametric estimation of the average treatment effects on the treated even if the propensity score is known.