Remote Auditing: Design-based Tests of Randomization, Selection, and Missingness with Broadly Accessible Satellite Imagery
遥感审计：利用卫星影像检验随机化、选择与缺失AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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遥感审计：利用卫星影像检验随机化、选择与缺失
- 研究问题
- 在常规基线数据尚未收集或实施可能偏离登记设计时，能否用处理前卫星影像检查实际分配是否符合随机化机制？
- 方法与思路
- 作者以处理前影像特征预测分配，实施尊重区组与聚类的条件随机化检验，并用最大统计量控制多个影像设定的检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称随机化审计具有有限样本有效性，可预注册并用于实施前后；两个案例展示用途，另提供选择及缺失的描述诊断。
- 阅读关注点
- 应核对登记随机化机制、影像时间与特征训练流程，确认多重性控制范围，并区分随机化检验和描述性选择诊断。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未说明具体功效与机制细节，分配可预测也不能直接确定问题成因。
原文摘要
Randomized controlled trials (RCTs) are the benchmark for causal inference, yet field implementation can drift from the registered design or, by chance, yield imbalances. We introduce a remote audit -- a preregistrable, design-based diagnostic that uses strictly pre-treatment, publicly available satellite imagery to test whether assignment is independent of local conditions. The audit implements a conditional randomization test that asks whether treatment is more predictable from pre-treatment features than under the registered mechanism, delivering a finite-sample-valid, nonparametric check that honors blocks and clusters and controls multiplicity across image models, resolutions, and patch sizes via a max-statistic. The same preregistered procedure can be run before baseline data collection to guide implementation and, after assignments are realized, to audit the actual allocation. In two illustrations -- Uganda's Youth Opportunities Program (randomization corroborated) and a school-based experiment in Bangladesh (assignment predictable relative to the design, consistent with independent concerns) -- the audit can surface potential problems early, before costly scientific investments. We also provide descriptive diagnostics for selection into the study and for missingness. Because it is low-cost and can be implemented rapidly in a unified way across diverse global administrative jurisdictions, the remote audit complements balance tests, strengthens preregistration, and enables rapid design checks when conventional data collection is slow, expensive, or infeasible.