ON NONPARAMETRIC INFERENCE IN THE REGRESSION DISCONTINUITY DESIGN
断点回归设计中的非参数推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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断点回归设计中的非参数推断
- 研究问题
- 在清晰断点回归设计中，对阈值处平均处理效应的非参数检验能否有效控制尺寸，通常假设是否足以支持有用的检验功效？
- 方法与思路
- 作者先在文献常用假设下证明检验功效受尺寸约束，再给出足够的假设强化，使一种既有检验的变体能够控制极限尺寸。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称常用假设下任何检验对任意备择的功效均不超过尺寸，并指出通过强化假设可以恢复特定检验的渐近尺寸控制。
- 阅读关注点
- 应核对不可能性结果涉及的模型类与尺寸定义、强化假设的具体内容，以及所讨论检验变体与通常实施方式的关系。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；原有及强化假设的具体形式未说明，不能把结论理解为所有断点回归推断均无效。
原文摘要
This paper studies the validity of nonparametric tests used in the regression discontinuity design. The null hypothesis of interest is that the average treatment effect at the threshold in the so-called sharp design equals a pre-specified value. We first show that, under assumptions used in the majority of the literature, for any test the power against any alternative is bounded above by its size. This result implies that, under these assumptions, any test with nontrivial power will exhibit size distortions. We next provide a sufficient strengthening of the standard assumptions under which we show that a version of a test suggested in Calonico, Cattaneo, and Titiunik (2014) can control limiting size.