A unified test for regression discontinuity designs
断点回归设计的统一诊断检验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：摘要针对断点回归设计的识别诊断与多重检验问题提出方法，直接关联因果推断中的设计有效性评估。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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断点回归设计的统一诊断检验
- 研究问题
- 断点回归研究同时进行多项诊断检验时，如何控制至少一次错误拒绝的概率，避免逐项检验累积造成研究层面的误判？
- 方法与思路
- 作者利用局部多项式均值估计与密度估计的联合渐近正态性构建统一检验，并通过模拟和经验案例比较检验表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称记录了研究层面与单项层面拒绝比例的差异，提出统一检验，报告模拟中优于 Bonferroni 校正，并提供 R 包。
- 阅读关注点
- 应核对联合原假设、协方差估计和带宽条件，区分检验尺寸与功效，并检查文献样本中的拒绝是否真能解释为错误拒绝。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核验；摘要未说明完整检验条件，诊断拒绝比例本身不能证明识别限制成立。
原文摘要
Diagnostic tests for regression discontinuity design face a size-control problem. We document a massive over-rejection of the diagnostic restriction among empirical studies in the top five economics journals. At least one diagnostic test was rejected for 19 out of 59 studies, whereas less than 5% of the collected 787 tests rejected the null hypotheses. In other words, one-third of the studies rejected at least one of their diagnostic tests, whereas their underlying identifying restrictions appear plausible. Multiple testing causes this problem because the median number of tests per study was as high as 12. Therefore, we offer unified tests to overcome the size-control problem. Our procedure is based on the new joint asymptotic normality of local polynomial mean and density estimates. In simulation studies, our unified tests outperformed the Bonferroni correction. We implement the procedure as an R package rdtest with two empirical examples in its vignettes.