Real-time Program Evaluation using Anytime-valid Rank Tests
利用随时有效秩检验开展实时项目评估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：摘要明确以双重差分、合成控制和处理效应为对象，研究项目评估中的序贯因果推断。
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利用随时有效秩检验开展实时项目评估
- 研究问题
- 当处理后的数据逐步到达时，如何对双重差分或合成控制进行实时检验，使提前或延后停止分析仍具有有效推断？
- 方法与思路
- 作者将无处理效应解释为效应估计的可交换性，再转化为序贯秩，构造摘要所称具有有限样本有效性的序贯检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法允许预定时点前后拒绝零假设；模拟中轻微违反可交换性时仍控制尺寸，但预定时点功效略有损失。
- 阅读关注点
- 应核对无效应与可交换性之间的联系、序贯检验的最优性标准，以及理论保证和轻微假设违背模拟结果的区别。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明可交换性成立条件及违背程度的具体设置。
原文摘要
Counterfactual mean estimators such as difference-in-differences and synthetic control have grown into workhorse tools for program evaluation. Inference for these estimators is well-developed in settings where all post-treatment data is available at the time of analysis. However, in settings where data arrives sequentially, these tests do not permit real-time inference, as they require a pre-specified sample size T. We introduce real-time inference for program evaluation through anytime-valid rank tests. Our methodology relies on interpreting the absence of a treatment effect as exchangeability of the treatment estimates. We then convert these treatment estimates into sequential ranks, and construct optimal finite-sample valid sequential tests for exchangeability. We illustrate our methods in the context of difference-in-differences and synthetic control. In simulations, they control size even under mild exchangeability violations. While our methods suffer slight power loss at T, they allow for early rejection (before T) and preserve the ability to reject later (after T).