Inferring the Effect of a Confounded Treatment by Calibrating Resistant Population's Variance
通过校准处理抵抗人群的方差推断存在混杂的处理效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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通过校准处理抵抗人群的方差推断存在混杂的处理效应
- 研究问题
- 存在未观测混杂且缺少工具变量等外生变异来源时，能否利用不受处理影响的人群识别已处理者的条件平均处理效应？
- 方法与思路
- 作者结合非确定性处理分配、处理组两种潜在结果条件方差相等及抵抗人群条件，将目标效应限定为两个可能值之一。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称无需工具变量或另一未受处理影响的结果即可获得两值识别，并提出大样本推断，用于露天采矿与出生体重研究。
- 阅读关注点
- 应核对抵抗人群如何选取及其方差如何校准、等方差限制的实质含义，以及两个候选效应能否进一步区分。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要提供的是两值识别，未说明何时可唯一识别及应用估计大小。
原文摘要
In a general set-up that allows unmeasured confounding, we show that the conditional average treatment effect on the treated can be identified as one of two possible values. Unlike existing causal inference methods, we do not require an exogenous source of variability in the treatment, e.g., an instrument or another outcome unaffected by the treatment. Instead, we require (a) a nondeterministic treatment assignment, (b) that conditional variances of the two potential outcomes are equal in the treatment group, and (c) a resistant population that was not exposed to the treatment or, if exposed, is unaffected by the treatment. Assumption (a) is commonly assumed in theoretical work, while (b) holds under fairly general outcome models. For (c), which is a new assumption, we show that a resistant population is often available in practice. We develop a large sample inference methodology and demonstrate our proposed method in a study of the effect of surface mining in central Appalachia on birth weight that finds a harmful effect.