Optimal Experimental Design for Error Components Models
误差成分模型的最优实验设计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：摘要直接讨论社会实验中处理组与对照组的配置，以及干预前观测作为对照信息的作用。
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误差成分模型的最优实验设计
- 研究问题
- 在成本高昂的社会实验中，应把观测资源分配给同期对照组，还是处理组的干预前观测？研究关注两者成本与信息量的权衡。
- 方法与思路
- 作者在多期误差成分框架中分析两种对照方式，并始终按最优方式在两组间分配观测，求出同期对照组的最优样本比例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了同期对照组最优样本占比的解，并研究该比例随相关参数变化的行为，为实验观测资源配置提供模型内依据。
- 阅读关注点
- 应核对成本和信息量的定义、误差成分结构及最优化约束，尤其关注哪些参数决定同期对照与干预前观测的替代程度。
- 阅读边界
- 摘要未说明处理效应的识别假设、误差成分的具体限制或实践中的成本取值，不能据此认定干预前观测普遍可替代同期对照。
原文摘要
Social experiments are characterized by their high cost. A tempting alternative to the establishment of a contemporaneous statistical control group is preexempt observat ion of the treatment group. In this paper, the authors analyze the tr ade-off between these two types of "con-trol" as functions of their relative cost and information content in a multiperiod error compone nts framework, where the allocation of observations across the two gr oups is always done in an optimal manner. Solutions for the optimal p roportion of the sample to be devoted to the contemporaneous control group are presented and their behavior as a function of relevant para meters is studied. Copyright 1988 by The Econometric Society.