A unified test for regression discontinuity designs
回归不连续设计的统一诊断检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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回归不连续设计的统一诊断检验
- 研究问题
- 回归不连续设计通常同时开展多项诊断检验，如何控制至少一项误拒绝的概率，避免误判识别限制不成立？
- 方法与思路
- 作者基于局部多项式均值估计与密度估计的联合渐近正态性，构造统一诊断检验，并与 Bonferroni 校正比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称文献调查揭示多重检验带来的过度拒绝问题，模拟中统一检验表现优于所用校正，并提供 R 包及应用示例。
- 阅读关注点
- 应核对统一检验纳入哪些诊断限制、联合协方差及带宽如何估计，以及模拟比较采用的错误控制和功效标准。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 摘要中的调查与模拟结论尚未独立核验；诊断未拒绝也不能证明设计有效，摘要未给出完整识别条件。
原文摘要
Diagnostic tests for regression discontinuity design face a size-control problem. We document a massive over-rejection of the diagnostic restriction among empirical studies in the top five economics journals. At least one diagnostic test was rejected for 19 out of 59 studies, whereas less than 5% of the collected 787 tests rejected the null hypotheses. In other words, one-third of the studies rejected at least one of their diagnostic tests, whereas their underlying identifying restrictions appear plausible. Multiple testing causes this problem because the median number of tests per study was as high as 12. The critical issue is the lack of a formal method to dismiss possibly false rejections caused by the multiple testing problem. Therefore, we offer unified tests to overcome the size-control problem. Our procedure is based on the new joint asymptotic normality of local polynomial mean and density estimates. In simulation studies, our unified tests outperformed the Bonferroni correction. We implement the procedure as an R package rdtest with two empirical examples in its vignettes.