Conditional Randomization Tests for the Specification of Interference Structure
干扰结构设定的条件随机化检验AI 解读 ↓
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干扰结构设定的条件随机化检验
- 研究问题
- 在处理分配机制已知的实验中，如何检验给定暴露映射能否充分概括真实干扰结构，并处理多个候选映射？
- 方法与思路
- 作者利用原假设与备择暴露映射的层级关系构造条件随机化检验，再提出控制错误发现率的顺序设定检验程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模拟显示检验具有良好的尺寸和功效，并通过农民保险采纳与反冲突教育两个社会网络实验展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对映射之间的层级关系、条件化后可用的随机分配集合、检验统计量，以及顺序检验控制错误发现率的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给Crossref版本摘要；方法针对已知分配机制，观察性数据适用性及具体有限样本保证未说明，刊本变化未知。
原文摘要
ABSTRACT This study proposes specification tests for interference structure in causal inference with spillovers. We focus on experimental settings in which the treatment assignment mechanism is known. To test whether a given exposure mapping adequately summarizes the true interference structure, we develop conditional randomization tests by utilizing the hierarchical relationship between the null and alternative exposure mappings. When there are multiple candidate exposure mappings of interest, we propose a sequential specification testing procedure that controls the false discovery rate. Through extensive simulation exercises, we demonstrate that our tests have desirable size properties and satisfactory power. To illustrate the proposed methods, we revisit two existing social network experiments: One on farmers' insurance adoption and another on anti‐conflict education programs.