Overlap violations in external validity
外部有效性中的重叠条件违反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：摘要明确研究实验因果效应的推广与迁移，并针对重叠假设违反开展敏感性分析。
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外部有效性中的重叠条件违反
- 研究问题
- 当目标总体中的部分单位没有进入实验的可能性时，如何评估实验因果效应外推所产生的偏差及结论稳健性？
- 方法与思路
- 作者将重叠违反的偏差分解为被遗漏单位的比例及遗漏与效应异质性的关系，构造敏感性指标和基准比较工具。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出重叠不足下的外部有效性分析框架，并将其用于乌干达北部现金转移项目实验的效应外推分析。
- 阅读关注点
- 应核对偏差分解的精确定义、敏感性参数与目标效应的关系、基准选择依据，以及应用中目标总体的界定。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未说明完整识别条件，也未报告应用的稳健性数值。
原文摘要
Estimating externally valid causal effects is a foundational problem in the social and biomedical sciences. Generalizing or transporting causal estimates from an experimental sample to a target population of interest relies on an overlap assumption between the experimental sample and the target population--i.e., all units in the target population must have a non-zero probability of being included in the experiment. In practice, having full overlap between an experimental sample and a target population can be implausible. In the following paper, we introduce a framework for considering external validity in the presence of overlap violations. We introduce a novel bias decomposition that parameterizes the bias from an overlap violation into two components: (1) the proportion of units omitted, and (2) the degree to which omitting the units moderates the treatment effect. The bias decomposition offers an intuitive and straightforward approach to conducting sensitivity analysis to assess robustness to overlap violations. Furthermore, we introduce a suite of sensitivity tools in the form of summary measures and benchmarking, which help researchers consider the plausibility of the overlap violations. We apply the proposed framework on an experiment evaluating the impact of a cash transfer program in Northern Uganda.