Randomization tests for model specification in causal inference under network interference
网络干扰下因果推断模型设定的随机化检验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：摘要直接研究网络实验、干扰与溢出效应，以及暴露映射的设计型检验。
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网络干扰下因果推断模型设定的随机化检验
- 研究问题
- 网络实验中用于压缩处理暴露的映射可能设定错误时，如何依靠实验随机化设计检验其适切性，评估溢出效应估计的模型风险？
- 方法与思路
- 作者提出基于设计的模型设定框架，构造网络干扰下暴露映射的随机化检验，并通过理论、模拟和青少年反冲突规范实验评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出检验渐近有效性的理论保证，模拟展示有利的功效表现，并为暴露映射的经验检验提供方法框架。
- 阅读关注点
- 应核对设定原假设、可随机化的处理分配范围、干扰结构条件，以及检验对哪些暴露映射错误具有识别能力和功效。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要只明确渐近有效性，未说明有限样本精确性或不拒绝后的模型正确性。
原文摘要
Analysis of experimental data becomes challenging when the underlying population is connected by a network. Exposure mapping is a common tool in the literature for defining and estimating spillover effects. These mappings reduce the dimensionality of the estimand, thereby facilitating identifiability. It is assumed that this mapping is correctly specified, leaving the choice of the exposure mapping to the analyst. This makes estimators of the spillover effect, such as the Horvitz-Thompson estimator, vulnerable to bias from model misspecification. Although these estimators have been shown to be robust to certain forms of controlled misspecification, there has been relatively little methodological progress in empirically investigating appropriate exposure mappings. In this paper, we propose a novel design-based model specification framework for causal inference. Building on this, we develop a randomization-testing procedure to assess the correct specification of an exposure-mapping model in the presence of network interference. We provide theoretical guarantees for the asymptotic validity of the proposed testing procedure. We establish the favorable power properties of our method through an extensive simulation study and illustrate it in a field experiment investigating the effect of anti-conflict norms among adolescents.