Tyranny-of-the-minority regression adjustment in randomized experiments
随机实验中的“少数者支配”回归调整AI 解读 ↓
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随机实验中的“少数者支配”回归调整
- 研究问题
- 随机实验中，给予人数较少处理组更大权重的回归调整，如何影响平均处理效应估计的效率、稳健性与标准误推断？
- 方法与思路
- 作者重审ToM加权回归调整，并推广至分层随机、完全随机调查和整群随机实验，分析设计型性质与稳健标准误。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称ToM与Lin调整在完全随机实验中渐近等价但更稳健，并在所述设计下提高效率、在线性调整类中最优。
- 阅读关注点
- 应核对权重定义、稳健性的衡量、各设计的渐近条件，以及模型错设下的效率保证和不同标准误估计量的适用范围。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未明确稳健性条件及模拟幅度，所称优势不能扩展至任意设计。
原文摘要
Regression adjustment is widely used for the analysis of randomized experiments to improve the estimation efficiency of the treatment effect. This paper reexamines a weighted regression adjustment method termed as tyranny-of-the-minority (ToM), wherein units in the minority group are given greater weights. We demonstrate that the ToM regression adjustment is more robust than Lin 2013's regression adjustment with treatment-covariate interactions, even though these two regression adjustment methods are asymptotically equivalent in completely randomized experiments. Moreover, we extend ToM regression adjustment to stratified randomized experiments, completely randomized survey experiments, and cluster randomized experiments. We obtain design-based properties of the ToM regression-adjusted average treatment effect estimator under such designs. In particular, we show that ToM regression-adjusted estimator improves the asymptotic estimation efficiency compared to the unadjusted estimator even when the regression model is misspecified, and is optimal in the class of linearly adjusted estimators. We also study the asymptotic properties of various heteroscedasticity-robust standard error estimators and provide recommendations for practitioners. Simulation studies and real data analysis demonstrate ToM regression adjustment's superiority over existing methods.