Revisiting the analysis of matched‐pair and stratified experiments in the presence of attrition
存在样本流失时的配对与分层实验分析再审视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：摘要研究随机实验流失下的处理效应估计目标及分析策略，直接对应因果推断中的实验分析。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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存在样本流失时的配对与分层实验分析再审视
- 研究问题
- 配对或分层实验出现样本流失后，删除不完整配对或加入分层固定效应会改变什么估计目标，能否恢复平均处理效应？
- 方法与思路
- 作者分别推导保留与删除不完整配对时均值差估计量的目标，并分析分层实验中含与不含分层固定效应的回归目标。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，删除配对有助于恢复平均处理效应的依据有限，但可能有助于恢复条件平均处理效应的凸加权平均，分层设计结论类似。
- 阅读关注点
- 应核对样本流失机制、各估计目标的权重表达式，以及何种条件下目标等于总体平均处理效应或条件效应的凸加权平均。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断删除配对在具体研究中是否更好；相关结论取决于估计目标和流失条件，不能转化为统一操作规则。
原文摘要
Abstract In this paper, we revisit some common recommendations regarding the analysis of matched‐pair and stratified experimental designs in the presence of attrition. Our main objective is to clarify a number of well‐known claims about the practice of dropping pairs with an attrited unit when analyzing matched‐pair designs. Contradictory advice appears in the literature about whether or not dropping pairs is beneficial or harmful, and stratifying into larger groups has been recommended as a resolution to the issue. To address these claims, we derive the estimands obtained from the difference‐in‐means estimator in a matched‐pair design both when the observations from pairs with an attrited unit are retained and when they are dropped. We find limited evidence to support the claims that dropping pairs helps recover the average treatment effect, but we find that it may potentially help in recovering a convex‐weighted average of conditional average treatment effects. We report similar findings for stratified designs when studying the estimands obtained from a regression of outcomes on treatment with and without strata fixed effects.