Manipulation Test for Multidimensional RDD
多维回归不连续设计的操纵检验AI 解读 ↓
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多维回归不连续设计的操纵检验
- 研究问题
- 当处理分配由多个运行变量共同决定时，如何构造操纵检验，检查多维回归不连续设计所隐含的密度连续性要求？
- 方法与思路
- 作者先建立多维回归不连续的因果推断模型，推导条件边际密度的可检验含义，再以各边际统计量向量的二次型构造检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提出适用于多维回归不连续设计的操纵检验，将理论模型与密度检验连接，并与应用中常用替代程序比较。
- 阅读关注点
- 应核对处理边界与条件边际密度的定义、连续性含义的推导、联合统计量的校准，以及替代检验比较所用的设计和标准。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明检验成立的具体条件，也不能把未拒绝视为设计有效的充分证据。
原文摘要
The causal inference model proposed by Lee (2008) for the regression discontinuity design (RDD) relies on assumptions that imply the continuity of the density of the assignment (running) variable. The test for this implication is commonly referred to as the manipulation test and is regularly reported in applied research to strengthen the design's validity. The multidimensional RDD (MRDD) extends the RDD to contexts where treatment assignment depends on several running variables. This paper introduces a manipulation test for the MRDD. First, it develops a theoretical model for causal inference with the MRDD, used to derive a testable implication on the conditional marginal densities of the running variables. Then, it constructs the test for the implication based on a quadratic form of a vector of statistics separately computed for each marginal density. Finally, the proposed test is compared with alternative procedures commonly employed in applied research.