Using a satisficing model of experimenter decision-making to guide finite-sample inference for compromised experiments
以实验者满意化决策模型指导受损实验的有限样本推断AI 解读 ↓
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以实验者满意化决策模型指导受损实验的有限样本推断
- 研究问题
- 当社会实验偏离原定随机分配方案且过程记录不完整时，如何利用实验者决策约束，对项目效果开展有限样本假设检验？
- 方法与思路
- 作者将实验者建模为在行政约束下寻求协变量平衡的满意化决策者，采用最不利随机化零分布构建设计型小样本检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架可处理多种受损实验及记录不完善的再随机化设计；对 Perry 学前教育项目的重审显示重分配建模影响推断。
- 阅读关注点
- 应核对实验记录如何限制可行分配集合、满意化行为如何形式化，以及最不利零分布的构造、计算和检验保守程度。
- 阅读边界
- 摘要未报告项目效果的具体重估结果，也未说明全部行为限制；最不利推断仍依赖所允许的重分配机制，不能视为无假设检验。
原文摘要
Summary This paper presents a simple decision-theoretic economic approach for analysing social experiments with compromised random assignment protocols that are only partially documented. We model administratively constrained experimenters who satisfice in seeking covariate balance. We develop design-based small-sample hypothesis tests that use worst-case (least favourable) randomization null distributions. Our approach accommodates a variety of compromised experiments, including imperfectly documented rerandomization designs. To make our analysis concrete, we focus much of our discussion on the influential Perry Preschool Project. We reexamine previous estimates of programme effectiveness using our methods. The choice of how to model reassignment vitally affects inference.