Unconditional Randomization Tests for Interference
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检验单位间干扰的无条件随机化检验
- 研究问题
- 实验中存在复杂聚类和单位间依赖时，如何有效检验干扰是否存在及其范围，并避免这些依赖破坏标准检验的有效性？
- 方法与思路
- 作者提出成对插补随机化检验 PIRT，结合无条件随机化和成对比较，在实验设置下检验干扰，并应用于波哥大热点巡逻实验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，PIRT 在较少网络结构假设下具有有限样本有效性；应用发现暴力犯罪发生位移，财产犯罪则未呈现显著位移。
- 阅读关注点
- 应核对干扰原假设、插补规则、实际随机分配机制及有限样本有效性条件，并检查犯罪位移范围的定义和检验功效。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未列出最低假设和效应数值，财产犯罪结果不能直接解释为完全没有干扰。
原文摘要
Researchers are often interested in the existence and extent of interference between units when conducting causal inference or designing policy. However, testing for interference presents significant econometric challenges, particularly due to complex clustering patterns and dependencies that can invalidate standard methods. This paper introduces the pairwise imputation-based randomization test (PIRT), a general and robust framework for assessing the existence and extent of interference in experimental settings. PIRT employs unconditional randomization testing and pairwise comparisons, enabling straightforward implementation and ensuring finite-sample validity under minimal assumptions about network structure. The method's practical value is demonstrated through an application to a large-scale policing experiment in Bogota, Colombia (Blattman et al., 2021), which evaluates the effects of hotspot policing on crime at the street segment level. The analysis reveals that increased police patrolling in hotspots significantly displaces violent crime, but not property crime. Simulations calibrated to this context further underscore the power and robustness of PIRT.