Efficient Nonparametric Estimation of Stochastic Policy Effects with Clustered Interference
聚类干扰下随机政策效应的高效非参数估计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：摘要明确研究观察数据中的随机政策因果效应，并允许同一簇内个体之间存在处理干扰。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
聚类干扰下随机政策效应的高效非参数估计
- 研究问题
- 当个体处理会影响同一簇内其他人的结果时，如何定义更贴近实际且不依赖参数倾向得分模型的随机政策效应？
- 方法与思路
- 作者通过修改倾向得分分布定义因果目标量，构造非参数样本分割估计量，并允许以灵活的数据自适应方法估计辅助函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量具有一致性、渐近正态性和效率性，达到通常的参数收敛速度，并给出模拟及塞内加尔儿童腹泻应用。
- 阅读关注点
- 应核对簇内干扰与政策修改的具体定义、因果识别条件、簇级抽样安排，以及辅助函数误差满足何种条件才能实现效率。
- 阅读边界
- 所用为 arXiv 2212.10959v2 预印本摘要，不能据此声称已同行评审或期刊接收；识别与效率条件未给出，也不推断刊本变化。
原文摘要
Interference occurs when a unit's treatment (or exposure) affects another unit's outcome. In some settings, units may be grouped into clusters such that it is reasonable to assume that interference, if present, only occurs between individuals in the same cluster, i.e., there is clustered interference. Various causal estimands have been proposed to quantify treatment effects under clustered interference from observational data, but these estimands either entail treatment policies lacking real-world relevance or are based on parametric propensity score models. Here, we propose new causal estimands based on modification of the propensity score distribution which may be more relevant in many contexts and are not based on parametric models. Nonparametric sample splitting estimators of the new estimands are constructed, which allow for flexible data-adaptive estimation of nuisance functions and are consistent, asymptotically normal, and efficient, converging at the usual parametric rate. Simulations show the finite sample performance of the proposed estimators. The proposed methods are applied to evaluate the effect of water, sanitation, and hygiene facilities on diarrhea among children in Senegal.