Multiple conditional randomization tests for lagged and spillover treatment effects
滞后与溢出处理效应的多个条件随机化检验AI 解读 ↓
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滞后与溢出处理效应的多个条件随机化检验
- 研究问题
- 如何用同一数据集构造多个相互独立的条件随机化检验，使随机化 p 值既可单独解释，也可按标准方法组合使用？
- 方法与思路
- 作者给出顺序构造独立检验的方法，并应用于观察研究的证据因子、阶梯楔形试验的滞后效应及干扰下的溢出效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立独立条件随机化检验的一般充分条件，并利用模拟与真实数据将提出的构造方法同若干现有方法比较。
- 阅读关注点
- 应核对顺序条件化为何保留检验独立性、各应用中的零假设与随机化机制，以及组合检验适用的多重检验程序。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收状态未核实；摘要未说明独立性的具体充分条件、检验功效或比较数值。
原文摘要
We consider the problem of constructing multiple independent conditional randomization tests using a single dataset. Because the tests are independent, the randomization p-values can be interpreted individually and combined using standard methods for multiple testing. We give a simple, sequential construction of such tests, and then discuss its application to three problems: Rosenbaum's evidence factors for observational studies, lagged treatment effect in stepped-wedge trials, and spillover effect in randomized trials with interference. We compare the proposed approach with some existing methods using simulated and real datasets. Finally, we establish a more general sufficient condition for independent conditional randomization tests.