Effects attributable to treatment: Inference in experiments and observational studies with a discrete pivot
治疗可归因效应：离散枢轴下的实验与观察研究推断AI 解读 ↓
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治疗可归因效应：离散枢轴下的实验与观察研究推断
- 研究问题
- 如何通过移除适当的治疗可归因效应恢复零效应随机化分布，从而扩展实验与观察研究中的精确推断？
- 方法与思路
- 作者分别为二乘二列联表、位移效应和 Mann–Whitney–Wilcoxon 统计量定义可归因效应，并构造枢轴推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称三种情形下移除相应效应可恢复熟悉的零假设随机化分布，得到精确推断，并扩展到观察研究敏感性分析。
- 阅读关注点
- 应核对各类可归因效应的定义、效应移除与随机化分布的对应，以及非随机研究敏感性分析所用的假设。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本且含文字乱码；精确推断条件及敏感性分析设定未提供，不能视为自动消除观察研究混杂。
原文摘要
In randomisation and permutation inference, pivotal arguments remove the hypothesised treatment effect, thereby basing inferences on the null distribution in which the treatment has no effect. This is common, for instance, with additive treatment effects. The current paper uses ‘attributable eects» to expand substantially the scope of pivotal arguments. Attributable effects are defined for three cases, namely the 2 × 2 contingency table, displacement eects and the Mann–Whitney–Wilcoxon statistic, and in each case removing an appropriate attributable effect restores the familiar null randomisation distribution of the associated statistic, yielding exact inferences. The procedure extends immediately for use in sensitivity analysis in nonrandomised observational studies.